王晴天，劉洋，劉海濤，宗佳穎，楊峰義

（中國(guó)電信股份有限公司研究院 5G研發(fā)中心，北京 102209）

0 引言

隨著5G的商用，全球領(lǐng)域科研人員對(duì)6G的研究腳步也在加速。據(jù)統(tǒng)計(jì)，平均每月每部移動(dòng)設(shè)備的流量消耗將從2020年的5 GB增長(zhǎng)至2030年的250 GB，伴隨著移動(dòng)數(shù)據(jù)指數(shù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，以及新型業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)和元宇宙等）對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸速率、可靠性等參數(shù)有更高的要求。當(dāng)前的5G網(wǎng)絡(luò)雖然已經(jīng)能夠支撐大規(guī)模流量和新型應(yīng)用場(chǎng)景，但隨著場(chǎng)景的迭代和需求的提升，6G的研究迫在眉睫。6G將繼續(xù)在5G的基礎(chǔ)上推進(jìn)超大帶寬、超低時(shí)延和超高可靠性的連接，并持續(xù)支持各種新型的智能化應(yīng)用場(chǎng)景。2020年芬蘭奧盧大學(xué)的6G Flagship項(xiàng)目發(fā)布了White Paper on 6G Networking[1]，提出了6G網(wǎng)絡(luò)兼容軟件化和服務(wù)化的架構(gòu)特點(diǎn)，并兼?zhèn)鋽?shù)據(jù)分析功能，涵蓋智能化特征，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能的自我管理。同年，紫金山實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了6G研究白皮書(shū)《6G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)：愿景、使能技術(shù)與新應(yīng)用范式》[2]，針對(duì)6G新的范式列舉了全覆蓋、全頻譜、全應(yīng)用和強(qiáng)安全4個(gè)特征，全覆蓋意味融合衛(wèi)星通信、陸地通信、海洋通信以及現(xiàn)有的無(wú)線通信技術(shù)和無(wú)人機(jī)等技術(shù)，打造空天地海一體化的網(wǎng)絡(luò)；全頻率涵蓋sub-6 GHz、毫米波、太赫茲等頻譜資源；全應(yīng)用實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)全面融合，打造算網(wǎng)、存儲(chǔ)一體化，應(yīng)用人工智能（artificial intelligence，AI）技術(shù)，推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)智能化；強(qiáng)安全將內(nèi)生安全考慮在6G網(wǎng)絡(luò)中。IMT-2030推進(jìn)組在《6G總體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)白皮書(shū)》[3]中指出6G網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)建人機(jī)物智能互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)，并著力打造數(shù)字世界，應(yīng)用智能化手段，實(shí)現(xiàn)“萬(wàn)物智聯(lián)、數(shù)字孿生”的愿景?？梢?jiàn)，6G中網(wǎng)絡(luò)智能化的特征已經(jīng)得到了業(yè)界的關(guān)注。

網(wǎng)絡(luò)智能化的發(fā)展，得益于近年來(lái)AI技術(shù)的飛速發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）和深度學(xué)習(xí)（2eep learning，DL）在空口、資源管理和物理層等多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用。同時(shí)在應(yīng)用場(chǎng)景的驅(qū)動(dòng)下，網(wǎng)絡(luò)智能化的概念也逐步在網(wǎng)絡(luò)中凸顯，AI技術(shù)能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中提取特征，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、定位問(wèn)題和解決問(wèn)題，便于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)升級(jí)和維護(hù)。AI在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用能夠提升網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)化程度，降低網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化的復(fù)雜度。

伴隨著網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的穩(wěn)步深入，6G網(wǎng)絡(luò)中的智能化更加全面化，已經(jīng)不限于應(yīng)用AI算法解決資源的調(diào)度和網(wǎng)元的維護(hù)等問(wèn)題，而是AI融入6G網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到AI內(nèi)生[2-5]。AI內(nèi)生存在于6G網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)單元，如在物理層信道建模中可以應(yīng)用AI算法的自學(xué)習(xí)能力，根據(jù)采集的物理層信道數(shù)據(jù)集，通過(guò)AI算法提取數(shù)據(jù)特征，推算新的信道模型，該方法無(wú)須建立數(shù)學(xué)模型假設(shè)，利用直接真實(shí)的數(shù)據(jù)提取特征，更加貼近實(shí)際環(huán)境。6G全覆蓋的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下，多種異構(gòu)資源的融合讓網(wǎng)絡(luò)體系更加多元，提升了網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)難度，AI內(nèi)生的智能化能夠從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)內(nèi)部梳理異構(gòu)資源，完成資源的合理調(diào)度，進(jìn)而支撐更多的6G應(yīng)用場(chǎng)景。6G網(wǎng)絡(luò)中AI內(nèi)生的演進(jìn)路線不是建立一個(gè)全新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)體系，而是一個(gè)從“外”到“內(nèi)”的過(guò)程，AI技術(shù)從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的“外側(cè)”逐步推進(jìn)、逐層融入，形成6G網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生“大腦”。因此，本文針對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了6G網(wǎng)絡(luò)智能化的研究。

本文首先從6G智能化應(yīng)用場(chǎng)景入手，描述6G網(wǎng)絡(luò)對(duì)智能化業(yè)務(wù)的支撐，接著總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)智能化標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展，并總結(jié)6G網(wǎng)絡(luò)智能化中網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、AI算法的設(shè)計(jì)、實(shí)時(shí)智能與非實(shí)時(shí)智能和安全性4個(gè)特征，而后提出了面向6G的網(wǎng)絡(luò)智能化架構(gòu)并通過(guò)室內(nèi)定位案例場(chǎng)景詳細(xì)闡述架構(gòu)中網(wǎng)絡(luò)智能化的應(yīng)用流程，最后給出了網(wǎng)絡(luò)智能化的演進(jìn)技術(shù)。

1 6G智能化新型應(yīng)用場(chǎng)景

1.1 擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)

擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（exten2e2 reality，XR）包含了虛擬現(xiàn)實(shí)（virtual reality，VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（augmente2 reality，AR）和混合現(xiàn)實(shí)（mixe2 reality，MR）等場(chǎng)景，并已經(jīng)應(yīng)用于教育、醫(yī)療等領(lǐng)域。XR集成味覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)、視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)感官刺激，營(yíng)造逼真的用戶(hù)體驗(yàn)，并借助計(jì)算機(jī)技術(shù)和可穿戴設(shè)備建立物理世界、虛擬世界和人－機(jī)器間的連接關(guān)系。在XR場(chǎng)景中，需要使用基于無(wú)線電波傳感器來(lái)檢測(cè)三維環(huán)境（3D），6G的雷達(dá)頻譜需滿(mǎn)足3D雷達(dá)和XR場(chǎng)景中可靠性和精度的水平，傳輸速率在XR場(chǎng)景中需要保證100 Gbit/s和端到端1 ms的時(shí)延[6]。同時(shí)，為保證高品質(zhì)用戶(hù)體驗(yàn)的連續(xù)性，6G網(wǎng)絡(luò)需要提供強(qiáng)大的圖形計(jì)算處理能力支撐圖片渲染，以及大吞吐量、超高可靠性和超低時(shí)延的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)保證用戶(hù)體驗(yàn)的延續(xù)性。此外，6G網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生的智能化技術(shù)還能保證XR技術(shù)的最主要的人－機(jī)交互[7]。

1.2 數(shù)字孿生

數(shù)字孿生（2igital twin）[8]借助多種技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)物理世界實(shí)體特征的提取和抽象，繼而映射出對(duì)應(yīng)的虛擬世界，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)字世界對(duì)物理世界的一系列操作，如仿真、控制、下發(fā)指令等，當(dāng)前主要應(yīng)用在工業(yè)和醫(yī)療等領(lǐng)域。6G網(wǎng)絡(luò)作為傳輸媒介，承載著物理世界數(shù)以萬(wàn)億級(jí)的設(shè)備與數(shù)字世界通信。超大帶寬、超高可靠性和超低時(shí)延確保物理世界與數(shù)字世界的交互，但是超大規(guī)模的設(shè)備交互，必然產(chǎn)生更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸?shù)木_性和網(wǎng)絡(luò)調(diào)度的實(shí)時(shí)性給6G網(wǎng)絡(luò)注入了新的挑戰(zhàn)，在數(shù)字孿生場(chǎng)景中，6G網(wǎng)絡(luò)需要支持100～10 000 Mbit/m2的流量密度，提供接近有線傳輸?shù)目煽啃訹9]。內(nèi)生智能對(duì)復(fù)雜環(huán)境的處理優(yōu)勢(shì)，也被認(rèn)為是當(dāng)前處理這些挑戰(zhàn)的潛在技術(shù)。

1.3 元宇宙

元宇宙的概念近期受到產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的推捧，維基百科中對(duì)元宇宙的定義為用來(lái)描述一個(gè)未來(lái)持久化和去中心化的在線三維虛擬環(huán)境，此虛擬環(huán)境將可以通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)眼鏡、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡、手機(jī)、個(gè)人計(jì)算機(jī)和電子游戲機(jī)進(jìn)入人造的虛擬世界[10]。國(guó)外微軟和Facebook，以及國(guó)內(nèi)騰訊、字節(jié)跳動(dòng)等企業(yè)已經(jīng)開(kāi)啟對(duì)元宇宙的布局和初步探究。6G網(wǎng)絡(luò)作為元宇宙的底座，實(shí)現(xiàn)多樣化異構(gòu)設(shè)備間超低時(shí)延和超高可靠性的人機(jī)交互，同時(shí)保證算力提供和一系列認(rèn)證安全服務(wù)。元宇宙將是6G網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用場(chǎng)景，多樣化的異構(gòu)設(shè)備的接入、多維度的數(shù)據(jù)傳輸和高密集的數(shù)據(jù)交互，都需要6G網(wǎng)絡(luò)從多維度支撐，6G網(wǎng)絡(luò)需要保證10–9的可靠性和10 ns的處理時(shí)延[11]確保元宇宙世界與物理世界的連接。網(wǎng)絡(luò)智能化在6G網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)生，能夠?yàn)檫@類(lèi)復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的編排和調(diào)度提供強(qiáng)力的支持，同時(shí)元宇宙內(nèi)虛擬世界秩序的制定和維護(hù)皆可利用AI內(nèi)生嵌入、更新和升級(jí)。

2 6G網(wǎng)絡(luò)智能化研究進(jìn)展

在6G網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)趨勢(shì)中，云化、虛擬化、軟件化和智能化仍然是6G網(wǎng)絡(luò)的主要特征[12]。本節(jié)首先總結(jié)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化組織在網(wǎng)絡(luò)智能化領(lǐng)域的研究進(jìn)展，然后給出網(wǎng)絡(luò)智能化的特點(diǎn)。

2.1 網(wǎng)絡(luò)智能化標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展

3GPP組織在TS 23.503中定義了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能（network 2ata analytics function，NBDAF）模塊，該模塊用于收集網(wǎng)元產(chǎn)生的數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，NBDAF的出現(xiàn)代表著5G網(wǎng)絡(luò)走向智能化。國(guó)際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)化部門(mén)（ITU- Telecommunications Stan2ar2ization Sector，ITU-T）的SG13（Stu2y Group 13）成立了Machine Learning for Future Networks Inclu2ing 5G進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)智能化研究，主要從接口、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、協(xié)議、算法和數(shù)據(jù)格式的角度開(kāi)展。ETSI的體驗(yàn)式網(wǎng)絡(luò)化智能行業(yè)規(guī)范組（In2ustry Specification Group Experiential Networke2 Intelligence，ISG ENI）從應(yīng)用案例、需求、內(nèi)容感知機(jī)制管理、術(shù)語(yǔ)規(guī)范和概念驗(yàn)證架構(gòu)（proof of concept）5個(gè)方面開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)智能化研究。近年發(fā)展的開(kāi)放式無(wú)線電線入網(wǎng)（Open Ra2io Access Network，O-RAN）組織一直在關(guān)注開(kāi)放式無(wú)線電接入網(wǎng)（ra2io access network，RAN）的研究，并在BG2（Bork Group2）和BG3中設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)智能化的架構(gòu)和對(duì)應(yīng)接口。中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（China Communications Stan2ar2s Association，CCSA）也一直在開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)智能化標(biāo)準(zhǔn)的研究任務(wù)，已經(jīng)在TC1（Technical Committee 1）、TC3、TC5和TC7中分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)智能化的應(yīng)用場(chǎng)景、關(guān)鍵技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)智能化在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和傳送網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)的討論和制定。網(wǎng)絡(luò)智能化組織研究進(jìn)展見(jiàn)表1。

表1 網(wǎng)絡(luò)智能化組織研究進(jìn)展

當(dāng)前各組織對(duì)6G智能化的研究，多以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為基礎(chǔ)，延續(xù)虛擬化和服務(wù)化的理念，采用層次化架構(gòu)，利用AI算法解決相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景問(wèn)題，繼而設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的模塊和接口，完成業(yè)務(wù)邏輯流程。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛擬化架構(gòu)基礎(chǔ)和應(yīng)用場(chǎng)景的驅(qū)動(dòng)力，未來(lái)6G智能化標(biāo)準(zhǔn)的研究建立在網(wǎng)絡(luò)智能化核心模塊（如NBDAF）的基礎(chǔ)上，歸納應(yīng)用場(chǎng)景（如室內(nèi)定位）當(dāng)前需求痛點(diǎn)，并量化為網(wǎng)絡(luò)需求，逐步完善智能化模塊設(shè)計(jì)、接口數(shù)據(jù)類(lèi)型和內(nèi)容，構(gòu)建合理的業(yè)務(wù)邏輯鏈，最終實(shí)現(xiàn)內(nèi)生智能在6G架構(gòu)中的融入。

2.2 6G網(wǎng)絡(luò)智能存在問(wèn)題

在6G智能化設(shè)計(jì)理念中，“外掛”智能是當(dāng)前6G網(wǎng)絡(luò)智能演進(jìn)的主要路線，通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中引入智能模塊，實(shí)現(xiàn)智能化的功能。“外掛”智能隨著技術(shù)瓶頸的突破和智能算法的完善，逐步向“內(nèi)”推進(jìn)，根據(jù)6G網(wǎng)絡(luò)每層的特點(diǎn)和功能，嵌入對(duì)應(yīng)的算法，實(shí)現(xiàn)智能“內(nèi)生”。6G網(wǎng)絡(luò)智能不僅是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的嵌入，還需要根據(jù)特定的場(chǎng)景需求，設(shè)計(jì)新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

通用接口的設(shè)計(jì)也是推進(jìn)6G網(wǎng)絡(luò)智能的助力，當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的功能需要專(zhuān)用的協(xié)議，協(xié)議間的轉(zhuǎn)換需要資源的開(kāi)銷(xiāo)，通用的接口方式能夠有效節(jié)省資源的開(kāi)銷(xiāo)，也便于接口的擴(kuò)展和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的嵌入和更新。

2.3 6G網(wǎng)絡(luò)智能演進(jìn)支撐技術(shù)

6G網(wǎng)絡(luò)智能化的演進(jìn)需建立在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)智能化的基礎(chǔ)上不斷向前推進(jìn)，6G內(nèi)生智能的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)大量數(shù)據(jù)的采集、相關(guān)AI算法的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)、業(yè)務(wù)需求導(dǎo)向的實(shí)時(shí)和非實(shí)時(shí)智能，以及安全性的考量。

（1）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)建立

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法都建立在數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上。數(shù)據(jù)集具備數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低和數(shù)據(jù)高速處理、時(shí)效性要求高等特征。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)主要來(lái)自于網(wǎng)元設(shè)備數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信道數(shù)據(jù)和用戶(hù)非隱私部分?jǐn)?shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的建立依賴(lài)設(shè)備制造商的配合，設(shè)備制造商需要把設(shè)備采集的數(shù)據(jù)開(kāi)放給相關(guān)運(yùn)營(yíng)商。運(yùn)營(yíng)商間的數(shù)據(jù)共享，對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的建立有積極的影響。6G網(wǎng)絡(luò)的海量接入，不可避免地會(huì)采集到冗余的數(shù)據(jù)信息，需要設(shè)計(jì)一系列的算法和采取措施對(duì)采集的數(shù)據(jù)集進(jìn)行“清洗”和“提純”。高速數(shù)據(jù)處理和高時(shí)效性要求6G網(wǎng)絡(luò)具備對(duì)采集的數(shù)據(jù)有快速轉(zhuǎn)移的能力，同時(shí)6G網(wǎng)絡(luò)的算力能夠滿(mǎn)足數(shù)據(jù)的快速處理和訓(xùn)練的需求。

（2）AI算法的設(shè)計(jì)

6G網(wǎng)絡(luò)全覆蓋、全連接的特點(diǎn)提升了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度和動(dòng)態(tài)變化頻率，網(wǎng)絡(luò)中前期廣泛使用的動(dòng)態(tài)規(guī)劃、博弈論和凸優(yōu)化等算法理論較難與實(shí)際情況結(jié)合。AI算法具備從數(shù)據(jù)集中挖掘數(shù)據(jù)特征的優(yōu)勢(shì)，且AI算法的實(shí)現(xiàn)無(wú)須建立在假設(shè)條件上?，F(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)中AI算法多為從其他領(lǐng)域（如圖像處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域）移植的算法，并非專(zhuān)門(mén)為網(wǎng)絡(luò)智能化定制的算法。后續(xù)隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的完善，應(yīng)用場(chǎng)景的更新以及網(wǎng)絡(luò)需求的多樣，需要?jiǎng)?chuàng)新6G網(wǎng)絡(luò)智能化相關(guān)的AI算法。

（3）實(shí)時(shí)智能和非實(shí)時(shí)智能

AI算法存在訓(xùn)練耗時(shí)的缺點(diǎn)，而且數(shù)據(jù)模型的傳輸會(huì)因網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化產(chǎn)生時(shí)延抖動(dòng)，難以滿(mǎn)足6G網(wǎng)絡(luò)對(duì)低時(shí)延應(yīng)用場(chǎng)景的需求。因此，6G的內(nèi)生智能從業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)時(shí)延需求的角度出發(fā)，考慮實(shí)時(shí)智能和非實(shí)時(shí)智能。實(shí)時(shí)智能部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，如部署在多接入邊緣計(jì)算（multi-access e2ge computing，MEC）節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)智能模型的訓(xùn)練一般不在用戶(hù)側(cè)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閷?duì)時(shí)延的嚴(yán)苛要求，促使用戶(hù)側(cè)完成對(duì)應(yīng)用的快速響應(yīng)處理，模型的訓(xùn)練可以根據(jù)AI算法的特性以及邊緣算力分布在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，也可以在算力更加豐富的云數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練后的模型下發(fā)至實(shí)時(shí)智能部署側(cè)。非實(shí)時(shí)智能則可部署在物理上不靠近用戶(hù)側(cè)、算力豐富的區(qū)域，如云數(shù)據(jù)中心，非實(shí)時(shí)智能可以運(yùn)行多種AI算法，完成對(duì)AI模型的訓(xùn)練，滿(mǎn)足對(duì)時(shí)延不太敏感的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

實(shí)時(shí)智能和非實(shí)時(shí)智能不是互相獨(dú)立的，而是相互協(xié)作。實(shí)時(shí)智能和非實(shí)時(shí)智能間需要專(zhuān)用的接口進(jìn)行通信，該接口需要保證通信的安全性。非實(shí)時(shí)智能可以將訓(xùn)練完成的模型下發(fā)至實(shí)時(shí)智能中，實(shí)時(shí)智能在實(shí)際場(chǎng)景中再完成參數(shù)更新，并反饋至非實(shí)時(shí)智能中。對(duì)于6G應(yīng)用場(chǎng)景，如智能工廠等，有可能出現(xiàn)在生產(chǎn)過(guò)程中，某一階段對(duì)時(shí)延要求較低，而另一階段較高，因此會(huì)出現(xiàn)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)智能的協(xié)作支撐應(yīng)用場(chǎng)景。

（4）安全性

6G網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生智能為6G網(wǎng)絡(luò)安全既帶來(lái)了機(jī)遇也迎來(lái)了挑戰(zhàn)。一方面，多樣的AI安全算法部署在6G網(wǎng)絡(luò)中，提升網(wǎng)絡(luò)安全性；另一方面，大量算法的部署加大了對(duì)數(shù)據(jù)量的需求，更多種類(lèi)的數(shù)據(jù)接口相繼產(chǎn)生，繼而增加了網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，而且部分的AI算法在設(shè)計(jì)初始并未考慮安全性問(wèn)題。因此，6G網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)智能化時(shí)就應(yīng)該首先考慮安全性。

海量的異構(gòu)設(shè)備接入6G網(wǎng)絡(luò)，認(rèn)證請(qǐng)求頻次會(huì)愈發(fā)頻繁，傳統(tǒng)的認(rèn)證方式難以符合需求。區(qū)塊鏈去中心化的方式，能夠防止認(rèn)證信息的篡改，確保信息交互的安全性。量子技術(shù)近年的研究發(fā)展也應(yīng)用于信息安全領(lǐng)域，量子態(tài)因?yàn)槠洳豢蓮?fù)制的特性，因此無(wú)須擔(dān)心信息泄露，其次量子信息在傳輸時(shí)若被監(jiān)聽(tīng)，量子態(tài)會(huì)發(fā)生變化，繼而出現(xiàn)傳輸和發(fā)送信息不匹配情況，可以銷(xiāo)毀信息重新發(fā)送。

3 面向6G的網(wǎng)絡(luò)智能化架構(gòu)

面向6G的網(wǎng)絡(luò)智能化架構(gòu)如圖1所示，該架構(gòu)垂直方向分為終端接入層、基礎(chǔ)設(shè)施資源層、服務(wù)化層和應(yīng)用層，并在服務(wù)化層和應(yīng)用層水平方向設(shè)計(jì)資源編排與網(wǎng)絡(luò)控制器。本文架構(gòu)采用虛擬化的架構(gòu)思路，將網(wǎng)絡(luò)智能化引入資源編排與網(wǎng)絡(luò)控制器中，智能化的結(jié)構(gòu)遵循智能內(nèi)生的需求，實(shí)現(xiàn)6G網(wǎng)絡(luò)的行為決策在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。面對(duì)6G場(chǎng)景的多樣性，非實(shí)時(shí)智能器內(nèi)能嵌入多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并完成算法的訓(xùn)練和更新，實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的快速響應(yīng)和支撐。服務(wù)化RAN的設(shè)計(jì)思路兼具模塊化、無(wú)狀態(tài)和獨(dú)立化的特點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)虛擬化RAN的快速部署，解決多種場(chǎng)景對(duì)RAN的定制化需求，服務(wù)化促進(jìn)RAN與智能化技術(shù)的融合，最終實(shí)現(xiàn)內(nèi)生AI。

圖1 面向6G的網(wǎng)絡(luò)智能化架構(gòu)

（1）終端接入層

該層實(shí)現(xiàn)終端接入網(wǎng)絡(luò)，終端接入層兼容各式各樣的設(shè)備接入6G網(wǎng)絡(luò)，設(shè)備種類(lèi)的不同，造成了接入方式的多樣化，本層應(yīng)在支持傳統(tǒng)無(wú)線接入（如5G、Bi-Fi）和固定接入（如雙絞線、光接入）的基礎(chǔ)上，支持無(wú)人機(jī)接入、衛(wèi)星接入和?；尤氲雀鄻踊慕尤敕绞?。

（2）基礎(chǔ)設(shè)施資源層

本層提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和加速等資源。計(jì)算資源依靠，如x86和ARM（acorn RISC machine）的通用設(shè)備。存儲(chǔ)設(shè)備可以為專(zhuān)用的存儲(chǔ)服務(wù)器，也可以為移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備。網(wǎng)絡(luò)資源為網(wǎng)絡(luò)接入設(shè)備和交換設(shè)備所提供的如頻譜、帶寬等資源。加速設(shè)備是為了輔助通用設(shè)備提升效率，包括現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（fiel2- programmable gate array，F(xiàn)PGA）和專(zhuān)用集成電路（application specific integrate2 circuit，ASIC）。此外，基礎(chǔ)設(shè)施資源層還支持如高精度時(shí)鐘等網(wǎng)絡(luò)同步設(shè)備，保證設(shè)備的時(shí)間同步性。

（3）服務(wù)化層

服務(wù)化層包括了虛擬化平臺(tái)、云中間件和服務(wù)化應(yīng)用單元。虛擬化平臺(tái)將基礎(chǔ)設(shè)施層所提供的資源抽象為可以使用的虛擬單元，如虛擬機(jī)（virtual machine，VM）和容器（container）。云中間件包括消息隊(duì)列、數(shù)據(jù)庫(kù)等保證虛擬單元間信息交互、傳遞和存儲(chǔ)的單元。云中間件上層為服務(wù)化應(yīng)用（service base2 architecture application，SBA App），一個(gè)服務(wù)化應(yīng)用如圖1中服務(wù)化層中虛線框所示，該單元包括一個(gè)或者多個(gè)網(wǎng)絡(luò)功能單元（network function，NF），每個(gè)NF內(nèi)部獨(dú)立運(yùn)行著網(wǎng)絡(luò)功能，多個(gè)NF間協(xié)作實(shí)現(xiàn)一個(gè)服務(wù)化應(yīng)用的功能如服務(wù)化無(wú)線電接入網(wǎng)（service base2 architecture ra2io access network，SBA RAN）。

（4）應(yīng)用層

應(yīng)用層中以應(yīng)用程序（App）的形式存在，支持網(wǎng)絡(luò)中基本應(yīng)用功能（如大規(guī)模多輸入多輸出）的嵌入和第三方應(yīng)用的部署，圖1中列舉了當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景常用的體驗(yàn)質(zhì)量（quality of experience，QoE）優(yōu)化和室內(nèi)定位等應(yīng)用。

（5）資源編排與網(wǎng)絡(luò)控制器

資源編排與網(wǎng)絡(luò)控制器在服務(wù)化層和應(yīng)用層的水平方向，包括虛擬資源管理、網(wǎng)絡(luò)控制器和應(yīng)用編排器。本架構(gòu)中的網(wǎng)絡(luò)智能化模塊在該控制器中實(shí)現(xiàn)，同時(shí)控制器有相關(guān)的接口與各個(gè)層連接。虛擬資源管理部分完成虛擬化平臺(tái)中虛擬資源的調(diào)度、虛擬單元的生成和回收。網(wǎng)絡(luò)控制器負(fù)責(zé)對(duì)服務(wù)化層網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的調(diào)度，內(nèi)部包括實(shí)時(shí)智能單元，該單元服務(wù)對(duì)時(shí)延要求高的應(yīng)用場(chǎng)景，內(nèi)嵌訓(xùn)練完成的人工智能模型。應(yīng)用編排器通過(guò)相關(guān)接口與應(yīng)用層交互，獲取應(yīng)用層需求信息，在非實(shí)時(shí)智能單元中選擇對(duì)應(yīng)的人工智能模型完成應(yīng)用層的需求，非實(shí)時(shí)智能單元中可以訓(xùn)練實(shí)時(shí)性要求低的應(yīng)用場(chǎng)景所需的人工智能模型，也可以為實(shí)時(shí)智能單元訓(xùn)練模型，將訓(xùn)練完成后的模型下發(fā)至實(shí)時(shí)智能單元。在智能化演進(jìn)中，網(wǎng)絡(luò)智能化在本架構(gòu)中主要體現(xiàn)為將網(wǎng)絡(luò)的需求應(yīng)用化，如在實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)切片等業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，可以通過(guò)應(yīng)用化的方式封裝網(wǎng)絡(luò)切片對(duì)應(yīng)的AI模型為相關(guān)應(yīng)用，然后將該應(yīng)用嵌入非實(shí)時(shí)和實(shí)時(shí)智能單元，其中在非實(shí)時(shí)智能單元可以利用采集的網(wǎng)絡(luò)切片相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行AI算法的訓(xùn)練和更新，實(shí)時(shí)智能模塊接收非實(shí)時(shí)智能下發(fā)的網(wǎng)絡(luò)切片AI模型，然后根據(jù)具體業(yè)務(wù)的輸入，計(jì)算輸出的配置參數(shù)，進(jìn)而通過(guò)接口下發(fā)至相關(guān)模塊，完成網(wǎng)絡(luò)切片的配置。

針對(duì)當(dāng)前實(shí)時(shí)智能和非實(shí)時(shí)智能單元的實(shí)現(xiàn)方案，O-RAN組織[13]已經(jīng)進(jìn)行了Near-RT RIC（near-real-time RAN intelligent controller）和Non-RT RIC（non-real-time RAN intelligent controller）的標(biāo)準(zhǔn)化研究，O-RAN組織提出的整體架構(gòu)具備完整的框架和相關(guān)的接口，在Non-RT RIC中智能化算法以rApp的形式存在，在Near-RT RIC中以xApp的方式存在，同時(shí)通過(guò)E2接口與RAN側(cè)通信，Near-RT RIC與Non-RT RIC間利用A1接口交互。具體的實(shí)現(xiàn)技術(shù)可以借助當(dāng)前ONF（Open Networking Foun2ation）[14]中開(kāi)源的SD-RAN項(xiàng)目，在該項(xiàng)目中已經(jīng)提供了Near-RT RIC和Non-RT RIC的代碼模塊，需求方能根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)的rApp和xApp完成對(duì)應(yīng)的AI功能。

針對(duì)定位技術(shù)的研究已經(jīng)開(kāi)展多年，高精度的定位技術(shù)是6G擴(kuò)展應(yīng)用的使能技術(shù)。定位技術(shù)在室內(nèi)和室外均有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，如無(wú)人機(jī)、機(jī)械控制和智能工廠等。在6G驅(qū)動(dòng)下，室內(nèi)定位技術(shù)除了在原有準(zhǔn)確性、可靠性和低時(shí)延需求下，亦將引入智能化的手段，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和樣本的建立，滿(mǎn)足室內(nèi)定位場(chǎng)景的需求。本節(jié)從室內(nèi)定位為切入點(diǎn)，闡述在提出的智能化架構(gòu)下，室內(nèi)定位功能的使能過(guò)程。

根據(jù)圖1提出的架構(gòu)，通過(guò)室內(nèi)定位案例描述智能化在6G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。非實(shí)時(shí)智能采用Non-RT RIC，實(shí)時(shí)智能采用Near-RT RIC，服務(wù)化層以服務(wù)化RAN（SBA RAN）為例。智能化室內(nèi)定位流程如圖2所示。具體的工作流程如下。

· Non-RT RIC內(nèi)需要完成至少一個(gè)室內(nèi)定位場(chǎng)景算法模型的訓(xùn)練，并構(gòu)建一定量的數(shù)據(jù)集，不斷訓(xùn)練更新，提升算法精度。通過(guò)O1接口從SBA RAN側(cè)收集所選擇算法需要的輸入信息，如采用基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示（receive2 signal strength in-2ication，RSSI）的室內(nèi)定位算法，Non-RT RIC中需要預(yù)先選擇基于RSSI算法的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，且SBA RAN需要連續(xù)的采集接入設(shè)備中的RSSI信息作為輸入，數(shù)據(jù)的采集過(guò)程采用發(fā)布/訂閱模式，Non-RT RIC向SBA RAN訂閱對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，一旦SBA RAN采集到數(shù)據(jù)就發(fā)布，Non-RT RIC存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

圖2 智能化室內(nèi)定位流程

· Non-RT RIC根據(jù)提供的數(shù)據(jù)完成模型參數(shù)的更新，O-RAN BG2組已經(jīng)完成AI/ML模塊的邏輯流程設(shè)計(jì)[13]。

· Non-RT RIC通過(guò)A1接口將訓(xùn)練完成的模型下發(fā)至Near-RT RIC中，并在Near-RT RIC中完成模型的安裝，該下發(fā)過(guò)程可以采用如容器化鏡像下發(fā)安裝模式，即Non-RT RIC中完成訓(xùn)練的模型制作相關(guān)的容器鏡像，然后上傳至鏡像倉(cāng)庫(kù)中，利用A1接口將對(duì)應(yīng)的配置文件下發(fā)至Near-RT RIC，繼而根據(jù)配置文件拉取鏡像生成對(duì)應(yīng)的容器。

· Near-RT RIC使能室內(nèi)定位功能，該過(guò)程即根據(jù)配置文件拉起鏡像，生成對(duì)應(yīng)容器的過(guò)程。

· Near-RT RIC向SBA RAN發(fā)送對(duì)應(yīng)的訂閱數(shù)據(jù)請(qǐng)求，SBA RAN完成對(duì)應(yīng)訂閱建立的過(guò)程，該訂閱請(qǐng)求可以根據(jù)用戶(hù)的需求實(shí)現(xiàn)一次或者多次數(shù)據(jù)訂閱。

· SBA RAN在完成訂閱后，獲取SBA RAN提供的當(dāng)前RSSI信息，Near-RT RIC根據(jù)獲取的信息作為輸入，利用訓(xùn)練后的模型計(jì)算相關(guān)的室內(nèi)定位結(jié)果，并將結(jié)果返回至SBA RAN或者其他的功能單元。 · 根據(jù)實(shí)際情況，完成訂閱刪除。

4 結(jié)束語(yǔ)

業(yè)界對(duì)6G網(wǎng)絡(luò)的研究還處于起步階段，全覆蓋、全連接的理念，為網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)增加了復(fù)雜度，接入設(shè)備的數(shù)據(jù)將急劇上升，應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)網(wǎng)絡(luò)的要求也愈發(fā)苛刻。為了更好管理網(wǎng)絡(luò)，提升網(wǎng)絡(luò)性能，網(wǎng)絡(luò)智能的方式被業(yè)界認(rèn)為是解決上述問(wèn)題的潛在方法。

6G網(wǎng)絡(luò)不僅僅是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高速率傳輸，是為了支撐更加豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，是以需求為導(dǎo)向的，需要豐富的算力資源實(shí)現(xiàn)智能化。邊緣數(shù)據(jù)中心作為強(qiáng)有力的算力底座，能夠滿(mǎn)足6G網(wǎng)絡(luò)對(duì)計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和FPGA等加速資源的需求。邊緣數(shù)據(jù)中心涵蓋更加豐富的異構(gòu)資源，在6G全覆蓋的網(wǎng)絡(luò)背景下，無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)、天基網(wǎng)絡(luò)和?；W(wǎng)絡(luò)的融合，擴(kuò)展了網(wǎng)絡(luò)資源的類(lèi)型，網(wǎng)絡(luò)資源不再單獨(dú)是移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和固定網(wǎng)絡(luò)提供的資源，而是更大程度上的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源的融合；隨著集成電路技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)也會(huì)有更加豐富的異構(gòu)計(jì)算資源納入邊緣數(shù)據(jù)中心。多樣的異構(gòu)異質(zhì)資源存在于邊緣數(shù)據(jù)中心，需要通過(guò)虛擬化技術(shù)完成資源抽象，拆分為符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景顆粒度的單元（如虛擬機(jī)和容器），進(jìn)而被網(wǎng)絡(luò)智能化單元統(tǒng)一調(diào)度、管理。邊緣數(shù)據(jù)中心在網(wǎng)絡(luò)的邊緣側(cè)從物理上鄰近用戶(hù)，降低傳輸時(shí)延，從一定程度上緩解核心網(wǎng)的傳輸壓力。

邊緣數(shù)據(jù)中心在6G網(wǎng)絡(luò)部署時(shí)，應(yīng)兼顧邊緣數(shù)據(jù)中心間的協(xié)同問(wèn)題，在部署數(shù)據(jù)中心時(shí)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)和計(jì)算資源的傾向性，針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求在構(gòu)建時(shí)會(huì)考慮資源配比，這種情況可能導(dǎo)致某類(lèi)資源過(guò)載，或?qū)π录尤霊?yīng)用場(chǎng)景支持的缺失，這需要多邊緣數(shù)據(jù)中心間的協(xié)同，利用6G網(wǎng)絡(luò)的超低時(shí)延傳輸和網(wǎng)絡(luò)智能化大腦的調(diào)度，實(shí)現(xiàn)資源的均衡以滿(mǎn)足更豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。因此，在未來(lái)的6G網(wǎng)絡(luò)智能化實(shí)現(xiàn)中，邊緣數(shù)據(jù)中心這個(gè)堅(jiān)實(shí)的底座是滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)智能化的基礎(chǔ)。

本文聚焦6G網(wǎng)絡(luò)智能化，闡述了6G網(wǎng)絡(luò)的特征、應(yīng)用場(chǎng)景、當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展，總結(jié)了6G網(wǎng)絡(luò)智能化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)建立、AI算法設(shè)計(jì)、實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)智能和安全性出發(fā)，并提出面向6G的網(wǎng)絡(luò)智能化架構(gòu)模型，結(jié)合具體的室內(nèi)定位場(chǎng)景，描述智能化在該架構(gòu)的應(yīng)用流程，最后從邊緣數(shù)據(jù)中心角度展望網(wǎng)絡(luò)智能化演進(jìn)挑戰(zhàn)。