迈向6G的核心网智能内生架构和关键技术特征

5G智能现状和挑战

        2G/3G提供基本通话服务，4G提升了数据传输速度和语音清晰度，推动了移动互联网的发展，5G扩展至ToB领域，业务更多样化，增加了运维复杂度。为应对这一挑战，5G融合通信与信息技术，引入AI技术优化运维和保障业务体验。3GPP在5G核心网集成NWDAF（network data analytics function），实现智能化数据分析，以支持网络决策。但是，5G智能化面临挑战，主要包括数据采集效率低、AI与信令通道冲突、数据管理不足、缺乏灵活的数据分析能力、缺少主动决策能力和分布式协同机制等。总结来说，5G智能聚焦AI4Net，业界对AI期望很高，但由于缺乏体系化，未达预期；从智能功能分布看，5G智能还维持在分散的点，未形成点线面结合的智能面。业界希望6G核心网在架构层面深度融合连接和AI三要素，实现智能内生，实现智能服务无处不在。

6G核心网智能内生架构演进

        面向6G网络，智慧泛在是其重要特征，这要求网络成为一个智能内生的网络。AI不仅服务于网络自身的运维和运营，还能为第三方业务提供AI服务，实现无处不在的AI体验。从全要素智能功能分布看，实现点（网元）、线（单域智能单元）、面（多域多层智能协作）的智能超分布架构。基于5G AI的现有问题和6G网络的AI愿景，中兴通讯提出迈向6G的核心网智能内生架构（见图1），并提出该架构应具备五个基本特征：数据内生、认知网络、分布式协同、自主决策、协同开放。

数据内生

        作为智能的基石，数据价值挖掘对于网络智能至关重要。

        针对5G数据采集的局限性，6G网络智能内生架构提出数据原生解决方案，旨在优化5G数据的收集、传输和处理：

        - 数据聚合功能增强：支持对网络各节点中海量、多态、异构数据的收集、处理、存储等能力，增强数据相关的AI分析，预测数据需求；

        - 基础网络功能增强：各网络功能增加专有的数据感知处理模块，与转发/控制层分离，增强数据的智能感知、处理能力；

        - 数据规则增强：智能生成和灵活配置数据感知和处理规则，与各网元的感知处理模块配合，实现数据主动感知、按需处理和存储；

        - 数据传输增强：引入DCI数据通道，用于AI数据和模型等大数据的传输，既不影响SBI控制消息的数据传输，更可提升海量、异构数据的传输效率。

认知网络

        传统网络中知识累积方式单一，缺乏整合，无法全面理解网络，也无法支撑网络实现L4/L5高阶自智。为实现6G网络智能内生，电信网络需建立多维认知网络，类似人类的知识结构。随大模型的发展，构建通用认知网络的可能性在增加。通信认知网络可整合通用和专业大模型，包括知识、流图、流量等大模型，融合形成6G智能内生的认知底座。

分布式协同

        6G网络将从集中式为主转向集中+分布混合模式。为了满足本地场景需求，分布式子网将广泛存在，通信系统中的AI资源也将以分布式形式广泛存在。为实现端到端体验最优，需要多层多域的智能协同，这依赖于先进的分布式协同技术。在分布式协同环境中，AI的四个关键要素——算法/模型、数据资源、算力资源和连接资源的协同将无缝协同。建议采用基于大模型的智能体技术，以实现网络对AI需求的深入理解、需求规划和工具调用。

自主决策

        6G时代面临网络复杂性、柔性、韧性以及服务质量的高要求，系统需要具备快速自主决策能力，并追求全局最优解。为此，建议网络引入代理机制，与网络自主决策功能相互协作。网元代理提出决策请求，自主决策系统分析后给出决策建议，网元代理执行策略并提供执行反馈，形成闭环迭代。自主决策系统的功能模块包括决策分析、决策执行生成、决策评估、决策开放以及决策规则的知识库等，这些模块通过与网络能力的交互，实现全面的自主决策能力。

协同开放

        6G网络的愿景之一是提供普惠智能服务，通过智能多要素协同开放，实现AI4Net/AI4Service的统一架构。对外开放算法模型服务、算力服务、数据服务、连接服务等，无论是服务于网络本身还是第三方应用，都采用统一架构，以简化系统设计。同时，6G网络提供AI服务时，必须严格遵守数据隐私处理和相关法律法规。

        中兴通讯提出迈向6G的核心网智能内生架构，致力于构建一个智能内生的立体网络，通过数据内生、认知网络、分布式协同、自主决策和协同开放等关键特征，实现网络的智慧运营与服务第三方的普惠智能服务，达成6G网络智慧泛在的宏伟愿景。