【白皮书市场研报】全球6G技术大会：2024年ICDT融合的6G网络4.0白皮书.docx

1 .引言信息技术的快速发展一直是推动社会进步的引擎。近年来，随着信息技术、通信技术、人工智能,大数据技术、系统控制技术和感知技术的不断融合，我们迎来了6G技术的新时代。在2020年11月的全球6G大会上，ICDT融合的6G网络白皮拈IQ正式发布，指出了6G将是一个端到端的信息处理与服务系统，核心功能由简单的信息传递扩展到信息采集、信息计算与信息应用，为用户提供更强大的通信、计算、感知、智能和安全等多维内生.能力。随着时间的推移,6G技术不I析演进。在2022年3月的全球6G大会上，OCDT融合的6G网络白皮书2。发布，聚焦感知、通信、计算融合的网络能力、架构、空口、终端和产业，提出了全新的6G方案。进一步地，2023年3月，。CDT融合的6G网络白皮书3.0发布，着重介绍了ICDT融合的6G技术体系，ICDT淞合的无线通信与组网，和ICDT融合的架构与功能。过去一年中，全球6G技术呈现出加速发展的趋势，其内涵和定位不断延伸，呈现,H大数据BigData.人工智能Al,感知Sensing.信息InfOrmation和通信COmmUniCation技术融合的新趋势。通感一体化技术、通兑网络技术、Al辅助通信技术以及i音义通信技术等不同的融合技术箸受关注,学术界和工业界共同努力推动这些技术在理论研究、样机实验和标准化制定方面取得突破。2023年6月，国际电信联盟（ITU）发布了国际移动通信技术面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书，日在详细阐述6G的发展目标、趋势、典型应用场奥以及技术能力指标。这一建议书的发布标志若对未来通信技术的全球共识和引领性方向的明确界定。2023年9月，全球移动通信网络联盟（NGMN）也发布/一份关于6G的立场声明，该声明紧密关注6G技术的定位、创新、业务、运营、原则以及频谱等方面。这一声明的发布不仅在全球范围内强调了对6G技术的共同认知，而且为推动6G技术的创新和发展提供了行业层面的引导。2023年10月，ITU-2030<6G）推进工作组成立了语义通信任务组，旨在推动语义通信技术在6G中的研发和标准化工作。总体而言，这些国际组织和工作组的行动为6G技术的规范制定、研发推进以及全球范围内的合作提供了坚实的基础。全球6G的发展呈现出跨界融合、多面突破的局面。2 .ICDT融合新趋势ICDT融合的三大新趋势具体包括通算融合，语义通信和Al大模型与通信。方面，传统通信系统的能力也会随着新技术的出现而进步加强。另方面,传统通信技术会与感知技术，大数据技术，人工智能技术进一步融合，对网络的能力和架构产生深远影响。图2-lICDT股台也努2.1 通算融合无线通算融合共生是数字经济进入“算力时代”的背景下，因技术演进需求、业务发展需求和网络基础设施转型升级等多重因素驱动下所诞生的全新技术领域。依中Bfii信与计算的资源融合共生、功能触合共生、服务融合共生等核心技术能力，可实现无线接入网算力化演进、通算智一体服务升级，促进资源和耍素的高效聚集、流动和共享，为数字经济增长提供坚实助力。随着万物感知、万物互联、万物智联的数字时代加速到来，全社会的算力需求日益增长，算力网络建设已成为重大国家战略举措。作为国家关键信息基础设施，无线接入网络具有海量基站，对其空闲兑力的挖掘利用具有重要经济价值，也是打通全网算:力化升级的最后环节.无线接入网络通信与算力的融合演进己经成为推进信息通信基班设施效率与服务升级的重要发展趋势。从技术发展角度看，过去几年，通信、云计算、人工智能、数字学生等技术的淞合已成为下代网络演进不可附挡的趋势,在6G中已开展Al内生、通感7/683)管理编排层在传统的无线接入网的运维和管理功建基础上,新增无线计算资源编排管理、通信和计糅联合管理编排和无线计竟务的管理编搀.管理编排层既可以为本地化的通算忌合业务提供服务,也可以与算网大脑对接,将无线物算力并入大网,提供通信和计算一体腰务。Iw1.O3恨国内推进豺提出:应支持包括计算、Al.存储在内的普惠智能,其笈算力感钮、算力调暖、算力共享畿力，向业务艇提供翼力:无线通算资源融合、无战通匏功能融合、无线通算腰务合;系统设过需要考虑的三大方面：计算和通信的资源联合优化:支持分布式计算资源的发现、感知和控制:RANM对终端提供计算股务,并于2023年IO月发布d6G通桃融合系统设“研究报告，分析潜在的计肾关键性能指标,提出通感节点协作、高性能终端计算屐务、通算协作、感算协作等关键技术问题。类国6G疣呦组织NGAHianCC在描述下一代无线网络时,强调了遹信和计算的融合。包括以下几个方面:通信和计算的深度融合:实现更裔效的数据传输和处理网络功能的虚拟化和软件定义:提出通过网络功能的窿蚁化和软件定义来实现通信和计算的合.统一的遹信和诏算协议:制定统一的通信和计算.协议，支持各种新型应用的数据传输和处理,提鬲网络的效率和可靠性.人工钙能和机器学习的应用:通过利用人工狎能和机器学习技术,实现对网络数据的智能分析和处理并发布T(6GTechnologiesforWideAreaCloudEvolutionJ1白皮书,提出通眸联合编排、动态计算资源编撵、能力定制化、数据管理等研究方向。旨在通过引入先进的技术和协议,促进网络虚拟化、软件定义网络、人工智能和机渊学习等技术的应用，兴现更高效的数据传输和处理。同时，该联罐还将致力于制定统一的逋信和计算协议,以支持各种新型应用的需求,提升用户的陵务体会.欧想委员会的6G旗源研究组织Hexa-X确定并探究所族涧的203()年应用和需求,研究6G平台如何通过将通信和传黑以及网络计算、褂能或空间映射等新型数字掇务结合,来满足未来需求,并发布A驱动的通信和计算联合设计方第1，出标前期进行系统架构、场景应用和关键技术研究积累,后续将通算方案推入全球标准制定和协调阶段。业界研究认为无线通算融合共生，需要从资源、功能、以及服务等二：个乂面实现。,一rJSB目标*一一一AlMWNH-<tAmU*WW11BS.UME.%今K力IUiIMlCit牛超水1»酬.HBK-KattKMttWHiSa.KdJMMAMAaiIR技术方向ft-:、雷厚It合共生技术力目二；阿靖功»合共生技术-i:分18力N8共生技术图2-3无线通以融合共生三大技术方向（）资源层面，核心难点是如何发挥泛在无线接入网基础设施价值,以有效满足业务和技术发展需求无线接入网络引入计算任务后，不同业务应用在面向不同计算硬件时，其要求的计算能力有较大差异。另外，统一硬件平台需同时部署无线网络和多样化业务，这时异构算力资源的实时共享、分配和管理等提出全新挑战.通算资源融合以支掾算力资源实时分配为目标，包括三个关键技术：1）可满足多样化调度需求的无线算力度量：2）多维度（如，时延、计算能力）算力模型抽象：3）可向算力实时调度管理平台演进的轻量化天平台。（二）功能层面，核心难点是面向无线网络动态环境、计算能力的空时波动和碎片化等特性，及通算资源受限约束，如何实现通算体服务和保障功能融合共生.是以面向通信的无线通信功能协议为基础，融合计史和通信流程，支持实时精细化的通信和计算一体控制“随着基站内通讯功能与计算服务功能的进一步融合，越来越多的AI能力和计算服务部署于基站内部，这些Al能力和计算服务也对无线接入网控制面及用户面提出更高要求，通算功能触合关键技术研究也将围绕控制面增强与用户而增强展开。控制面增强的主要目标是使能无线接入网对计鸵资源和任务的实时感知，实现计算任务QoS闭环保障，关键技术包括：I）支持通信+计第融合控制的无线功能、接口和流程设计:2）面向端到端时延、计算QoS.能效等多维目标和通信/计算多条件约束下的通兑资源联合调度。用户面增强方面，纵向封闭管道式的用户面机制已无法满足计算数据需求，语义信道联合编解码：由于传统的信源编码和信道编码技术已经接近各自的理论极限.因此信源信道联合编码技术受到广泛研究,研窕表明联合设计优于分开的模块化设计。信源信道联合编码的基本思想是在高信噪比条件下为信源编码分也更多比特,以提高系统的传输效率;而在低信噪比条件下为信道编碍分也更多比特,以抵抗噪声的负面影喇.在语义通信系统中,语义编码器取代了传统的信源编码,利用深度神经网络用来提取输入信息的秀义特征,FJ以降低通信地。如图2-5所示,受到信源信道联合编犯的启发，语义-信道联合编碣受到广泛关注,是语义通信中最里要的技术之一。在训练深度神经网络时,通过在信道特征中加入信噪比的值,语义-信道联合编码可以实现在有噪环境中的语义特征提取。由于深度学习算法的快速发展,语义-信道联合编解吗已经破用在各类信源的8，如文本、图片、音频等,尤其在低信噪比条件下,系稳定性大辐提升.讲义信道语义编码信道编码信道解科语义解码发送端接收端图2-5瑞义-信道联介编码模里基于语义的调制和制品在基于深度学R的语义通信系统中,编码器的检出信号是连续的浮点数。为简化起见,一些研究考虑通过模拟谡制对输出的连续信号直接进行传输.而无需将其离散化为星座符号.但是这样的调制锻设过于理想,由于硬件的限制,很难在实际中部署。与模姒调制相比,数字调制对噪声的影响较小，并具有更高的容皴。因此,基于语义的数字谡制传输技术变得至关揖耍,日前主要的方式是对连续信号进行盘化,离散化之后映射成星座符号迸行传愉。一部分研窕采用均匀粒化的方式,将深度神经两络的输出等距的映射成符号：另一部分采用非均匀量化的方式,通过部署一个额外的神经网络,将连续的信号映婚成生成星座符号的可能性,再根据概率选择适合的星座符号,这种，软映射''等，这些模型参数规模以百亿级和千亿级为主。发展至今，国外的头部GPT大模型主耍包括ChatGPT.Claude、Bard和1.lama等。其中Ba理在谷敢发布了最新版原生多模态大模型Gemini后，也正式更名为Geminio在这场全球参与的竞争中，我国也紧跟步伐。国产大模型加速发展，纷纷走出实验室，面向大众接受考脸，包括科大讯飞的“星火”、鹏讯的“混元”、阿里的,通义千问'、华为的“盘古”、百度的“文心一言”以及中国移动的“九天”等。数据显示，截至2023年Il月底，中国市场发布的大模型已超300个。23.2 Al大模型依能通信业Al大模型可作为工具用来提升信息通信服务能力，例如可以用通信网络的海量数据来训练通信网络大模型，井利用大模型在自然语言上的强大能力改进智能客服等运营服务功能.，此外，QUHGPT等大模型的运行和服务对算力和网络有着较高的要求，这在一定程度上推动了算网融合的建设，促进了信息通信技术演进.大模型通过在海员无标注数据上进行预训练学习，再通过微调少量标注数据得到领域专用模型。因此大模型强大的自然语言理解和牛成能力，可以使其在通信领域实现广泛的应用.下面介绍/AI大模型在通信领域的几个典型具体应用场景。自幼化仿naiB三amtmmW能开发网络优化三WBSVM9Mit9MBM识别A*9KX>KK(R)S9ItBH任到相美少.IHR4a学习文本.曲像、诺音,图2-6大模型在通信领域的应用RKHttAiRItR如，在异常检测中，可以通过大模型技术来加强对日志文本的理解，按照模板进行日志解析和数据构建，并完成告警压降、异常检测、故障预测和诊断等任务，以便采取相应的维护和修女措施，从而有效地提高网络的可靠性和秘定性。23.3 智慧内生通侑网络未来，人类将进入智能化时代，与人工智能技术深度敬合构建智能内生网络已成为6G网络的重要特征。因此，6G网络需要在架构设计之初就全面考虑与Al的深度融合，充分认识6G网络的性能需求和面临的挑战，设计满