6G通感算智融合架构和场景赋能探索.pdf

第48 卷总第52 3期6G通感算智融合架构和场景赋能探索王卫斌，周建锋，毛磊（中兴通讯股份有限公司，江苏南京2 10 0 12）移动通信【摘要】面向未来移动通信领域的无人机识别、脑机协同、XR、工业协作机器人等新兴移动业务场景，移动网络将成为集感知、计算和智能多要素能力于一体的创新平台，满足创新在移动网络基础设备内部实施。阐述了移动通信网络由5G向6G演进过程中，因为新兴的业务需求驱动，形成了通感融合、通智融合和通算融合领域技术分支，提出了一种6 G通感算智一体化的架构，具备快速动态加载通感算智各种原子能力，实现多要素能力智能调度。并在此基础上，探讨了该架构在无人机识别和XR沉浸式通信两个典型应用场景的应用，以达到服务边界拓展和整体系统效率优化。【关键词】6G；通感算智一体化；智能调度；无人机；XR；系统效率优化doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20240125-0003中图分类号：TN915.41文献标志码：A文章编号：10 0 6-10 10(2 0 2 4)0 3-0 0 2 1-0 5引用格式：王卫斌,周建锋,毛磊.6 G通感算智融合架构和场景赋能探索.移动通信,2 0 2 4,48(3):2 1-2 5.WANG Weibing,ZHOU Jianfeng,MAO Lei.Exploring Integrated Sensing,Communication,Computing and Intelligence Architecture andScenario Enablement in 6G NetworksJJ.Mobile Communications,2024,48(3):21-25.Exploring Integrated Sensing,Communication,Computing and IntelligenceArchitecture and Scenario Enablement in 6G NetworksAbstractIn the realm of future mobile communications,addressing emerging mobile services scenarios such as unmanned aerial vehicle(UAV)identification,brain-computer collaboration,extended reality(XR),and industrial collaborative robots,mobile networksare poised to evolve into innovative platforms that integrate sensing,computing,and intelligence to fulfll the innovation in themobile network infrastructure.This paper elucidates the evolution of mobile communication networks from 5G to 6G,driven bythe demands of emerging services,leading to the development of technical branches in integrated sensing and communication,intelligence and communication,and computing and communication.A novel architecture for 6G integrated sensing,computing,and intelligence is proposed,featuring rapid dynamic loading of various atomic capabilities for integrated sensing,computing,and intelligence,thereby enabling intelligent scheduling of multi-faceted capabilities.Building on this foundation,the paperexplores the application of this architecture in two typical use cases:UAV identification and immersive communication in XR,aiming to expand service boundaries and optimize overall system efficiency.KeywordsI6G;communication sensing computing intelligent integration;UAV;XR;system efficiency optimization0引言从1G到4G，移动通信技术的发展带来了连接能力的巨大提升，高速的移动互联网使得高清视频观看、在线游戏等应用成为可能，连接能力得到了极大的扩展。5G时代，3GPP标准首次打破计算与网络的边界，引入MECl，移动网域内提供计算能力，根据业务属性和用户位置提供本地就近分流，移动网络初步实现了由连接向计算的延伸，更好地赋能工业自动化生产需要。此外，3GPP标准通过在5G核心网引人NWDAF网元，通过对无线、核心网以及第三方AF的数据采集、分析和决策2 ，推开了网络智收稿日期：2 0 2 4-0 1-2 5OSID:WANG Weibing,ZHOU Jianfeng,MAO Lei(ZTE Corporation,Nanjing 210012,China)扫描二维码与作者交流能化的大门。当前5G-Advanced阶段，通感一体已被运营商提上日程，实现6 G技术5G化，通过将移动网络作为传感器，变革传统无线感知网络使用传感器采集和传输感知数据的方式，从而识别无人机、飞鸟等空中物体。可以清楚地看出，从5G开始，移动网络已经初步开始向连接、感知、计算、智能维度扩展，但是当前无论是MEC还是NWDAF，都是采用旁挂或者打补丁方式以使5G初步具备一些多要素的特征，无法满足未来不确定业务发展的需要。随着6 G工业协作机器人、智慧车联网、脑机协同、元宇宙等新兴业务的发展3，在速率、时延敏感、可靠性、算力、AI等方面都对网络提出苛刻要求，连接不再是塑造下一代网络的重点4，需要移动网络在设计之初就要考212024年3月第3期第48 卷“6G通感算融合”专题总第52 3期虑原生的通信、感知、计算和智能的融合，才能够满足现有和未来应用的额外需求，通过将计算和通信资源整合在一起，增加感知和智能的能力，通过智能化的分析与决策来控制通感算融合的调度，从而解决时延敏感、算力敏感、高可靠等多维度复杂业务的需求，并且达到系统效率最优化。尤其在当下基于摩尔定律的CPU算力发展难以为继5,在引人异构算力的情况下，以及算力资源池化和网络功能虚拟化的背景加持下，通过云计算将网络和算力成云以服务的方式将算网资源变成可被用户使用的动态、可伸缩的虚拟资源，极大降低了资源的使用成本，在未来人机物虚四元融合时代，通感算智融合方式将有效促进数字经济发展，助力工业现代化发展。1通感算智跨学科融合6G在5G三大场景基础上增强和扩展，包含沉浸式通信、超大规模连接、极高可靠低时延、人工智能与通信的融合、感知与通信的融合、泛在连接等6 G六大场景7 ,可以看出通感算智融合将贯穿6 G网络发展的主线，网络从提供连接服务到处理复杂任务，涉及海量数据传输处理、高可靠、数据隐私、多计算节点协同等，在解决确定性连接后，重心将从极致连接能力的升维转向算网资源融合，扩展现有移动算力节点，包括UE、基站等算力8 ，打造泛在分布的算网基础设施，在依托丰富算力资源的基础上满足未来6 G网络内生智能9 的需要，并提升感知的能力，最终形成依托极致连接的底座，通过通感融合、通算融合、通智融合的三个能力支柱，向上形成一个集连接、计算、智能、传感器网络和虚拟化等多个学科交织的创新平台，满足未来全域服务使能和创新需要。通感算智融合演进支撑如图1所示。当前通感算智研究并不是齐头并进，根据新兴业务场景和网络自身演进的需要，通常呈现依托在通信学科基础上，结合具体场景和业务发展驱动连接向某一个学科融合，5G引人MEC和NWDAF，网络具备了外挂算力和智能能力，5G-Advanced开始研究通感一体，总的来说，当下通感算智融合因为研究各有侧重，从而形成了以下不同维度的技术分支。（1）通感融合：主要应用于未来5G-Advanced和6 G网络，也称为通感一体，通过将无线通信和感知功能结合，并一体化设计，使通信系统在数据传输的同时，实现高精度的外部环境感知，包括空智能家居入侵检测，高速公路、铁路周边人侵，降雨量实时检测，智慧城市的水淹检测，无人机人侵检测等。通信系统用于感知的能力边界，包括感知距离、感知分辨率、感知精度等关键技术指标0 。（2）通智融合：最早溯源到5G定义的NWDAF，从NF、A F、O A M 收集原始数据，并对原始数据进行训练、推理等智能化分析，输出分析数据给NF、A F、O A M 等，用于优化网络和业务。6 G实现外挂智能到内生智能，既服务于6 G网络自身的智能化，也服务于用户和业务应用的智能化需求叫（3）通算融合：由算力网络衍生而来，包括CFNU12)、CPN3、CA N41等，是算力网络在移动接人场景下的具象化体现，也称为移动算力网络，借鉴计算网络深度融合的新型网络架构理念，以移动网络能力及基础设施为基础，与算力资源共同组成开放式服务化算网基础设施，通过新增算网融合信息感知、算网融合调度等功能打通算网边界。总体来看，通感融合、通智融合和通算融合最终的目标要走向通感算智融合共生15，通过6 G网络本体进行通感算智的深度融合，依托智能的控制，才能从根本上解决通信、感知、计算三者从割裂分治到闭环协同。2通感算智融合架构5G阶段移动算力主要在MEC和中心网络云上，其中MEC主要解决数据不出园区、就近分流的业务需求，存在算力孤岛效应，中心云算力主要用于核心网网元云化部署，以通用算力为主，算力资源不够丰富。面向未来，通智融合全域使能三个支柱社会体物理体创新平台通算融合通感融合口数字体安全可靠基础支撑确定性图1通感算智融合演进支撑22移动通信2024年3月第3期高精定位极致连接移动连续性覆盖第48 卷总第52 3期王卫斌，周建锋，毛磊：6 G通感算智融合架构和场景赋能探索从人与人、人与物的通信，走向物与物的通信，以及虚实融合的数字世界，需要扩展多层级算力，包括终端、基站、边缘、中心等域内算力，将存在于端边云中的算力，以及网中散布着不同规模的算力，通过移动网络能力升级和一体化调度技术实现分布式算力的服务化，即可通过网络随时随地按需访问获取计算资源，解决集中化的云计算诸多问题。6 G实现通信和计算的深度融合，以及移动网资源和分布式算力资源的一体化调度，达到泛在计算16 目的，以满足未来多元化的业务能够将工作负载在UE、基站、边缘和数据中心之间进行灵活卸载17 ，有效减少数据的传输，节省通信链路的带宽资源，并能针对特定的业务提供专门的计算能力来提高性能，在满足用户体验的情况下，达到整体移动网络系统的最优。6G设计之初就要考虑移动网络内生算力，实现计算、AI、感知等能力是网络本体的原生组成部分。为达到此目的，有必要构建通感算智端到端的编排管理，引人计算资源管理功能实体来负责分布式算力资源全局管理，实现通信和计算的联合编排，使通信功能、感知功能、AI模型、第三方应用等能够使用移动网络域内的分布式的算力资源进行灵活动态加载与部署，匹配不同场景下用户网络的快速定制需求。同时基于不同计算任务的业务需求，在通算融合李生资源信息视图下，经过多维度的智能选路和权衡异构算力处理能力，完成最优的数据传输通道和数据处理位置的智能调度与决策。连接作为通感算智的基础，初始基础的通信功能就要实现在泛在算力节点的部署，形成基础的算网基础设施底座，在此基础上，根据不同业务场景需要，灵活在云边端动态加载增强的通信功能、AI模型、第三方应用等原子能力，例如：以联邦学习技术在6 G中的部署与应用18 ，针对工作负载处理由中心、边缘协同走向分布式协同的AI业务，为了应对大规模数据处理和高并发请求，将一个庞大的计算任务拆分到多通信功能第三方应用个算力节点进行处理，AI模型原子能力需要分布在多个算力节点，从而移动网络根据不同位置算力的大小、异构、DCPUE等情况，合理分配计算任务的权重；针对新型的通感一体业务，需要对采集的数据就近传输处理，尽可能将感知功能的计算加载在基站或者边缘算力节点上，能够有效兼顾数据隐私、算力、可靠性、AI硬件成本等，同时节省通信链路的带宽资源。通感算智融合系统架构如图2 所示。（1）通感算智原子能力仓库：提供和存储能够利用计算资源进行信息数据处理的最小单元，覆盖通信功能、感知功能、AI模型和第三方应用，通信功能包括无线、核心网的云化的网元，感知功能根据感知对象的差异分为外部环境感知、业务感知、网络自身状态感知等，AI模型提供多种类型大模型，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等，第三方应用兼容现有各种应用打包格式。（2）计算资源管理：实现分布式算力节点注册管理、算力资源实时感知等基础功能，通过主动或者被动方式获取泛在分布的算力节点状态、算力资源等信息，并定期动态更新资源状态。（3）计算任务编排：将各种计算任务按照一定的逻辑和顺序进行组织和管理，根据任务的资源需求，合理分配计算资源，如GPU、存储、内存等，以确保任务更够高效自动化的在分布式算力节点上部署和执行。（4）通算资源李生视图：根据采集的通信和算力资源数据，在数字空间进行模拟和表示，形成全局的通算资源李生视图，便于管理员、开发者更直观地理解和控制网络中资源，同时能够为智能调度提供决策依据。（5）智能调度：依托通算资源李生视图，获取当前系统的资源状态，在网络侧感知用户侧传递的计算业务需求，通过智能的控制来调度和管理数据流的处理过程，显著提高系统性能、减少资源浪费，满足用户体验。通感算智端到到编排管理通感算智原子能力仓库计算资计算任源李生感知功能A I模型通感资源管理务编排视图智能调度保障QoS终端算力通感融合通算融合通智融合基站算力图2 通感算智融合系统架构边缘算力中心/区域算力移动通信2024年3月第3期23第48 卷“6G通感算融合”专题总第52 3期3典型场景赋能探索（1）典型场景一：赋能XR沉浸式通信5G进人垂直行业，未来移动网络将进一步使能全行业、全领域，伴随着智慧车联网、脑机协同、XR、协作机器人等业务的快速发展和成熟，越来越多新兴业务将会对算网指标提出定量的需求，需要移动算力网络同时具备提供确定性连接和边缘多样性异构算力的能力。传统移动互联网业务对时延要求不高，业务服务点部署位置单一，普遍位于中心位置，网络主要感知UE的位置，提供连接属性，实时切换无线接入点，以保障业务的连续性。而随着上述移动实时类和AI计算密集型业务的发展，业务服务点部署位置会变得泛在化。边缘算力区别于中心算力，受限站点机房占地，单点算力有限，在基站和边缘算力并网的基础上需要进行高效调度，发挥分布式算力节点数量多的优势。分布式计算节点状态的实时感知是合理均衡地使用计算和网络资源、动态高效地处理调度计算任务的基础【19，而移动网络精准感知从UE侧请求的业务类型和算网指标需求是实现高效调度的关键，依托全局通算资源李生视图，结合识别的业务请求，包括应用标识、时延、算力等参数，进行多维度的智能选路和匹配最佳算力节点上的应用进行数据流的处理。以XR染业务为例，理想情况下，通过端到端通感算智编排管理实现通信功能和第三方XR应用在云边端的动态部署，使得距离用户不同的算力节点都具备提供XR染服务的原子能力，并能按需扩容。当XR头显上线向网络侧请求XR染服务时，移动网络具备业务感知能力，能够精准感知业务类型和算网需求，查询全局通算资源李生视图，借助智能融合调度，为此次XR头显同时选择最优的算力节点和一条低时延的网络路径，即GPU资源满足此次XR染处理需求和端到端时延小于请求的指标。同时在XR头显移动时，为保障确定的用户体验，实时考虑切换用户无线接人点、核心网用户面和后端XR染服务点，通过网络和服务的联动来满足低时延、空间无限移动的业务场景需求2 0 。此用例通过在IMT-2030进行试验，充分验证了方案可行性，下一步将增加方案可用性测试，为商用成熟夯实基础。通感算智融合赋能XR染如图3所示。（2）场景二：赋能无人机识别随着毫米波和太赫兹在通信中的应用，基站将具备对覆盖区域目标状态感知的能力，如低空飞行物、交通车流和热点人流，可检测、定位、识别和跟踪重点目标，还具备对覆盖区域自然环境状态、天气等的实时测量能力。移动终端将升级为具备感知能力的智能体，近距离上，智能体需要识别人的位置、动作和表情识别。微距离上，需要识别人体内部、产品内部和物品内部的目标属性，提供远程、基于AI的以及无人化的体检、质检和安检服务。面向未来的无线网络，通信感知一体化赋予无线网络无时不刻、无处不在地感知物理世界的能力，既充分满足多维感官的交融互通，又有效支撑通信能力的广域拓展，开启超越传统移动通信网络联接的应用空间。以无人机、飞鸟识别通感一体业务为例，业务流程可以分为从无线基站数据采集，到数据传输，再到后端的感知计算功能对数据处理分析，从而得到最终感知的结果，并返回给最终用户。5G-Advanced阶段无人机、飞鸟识别业务方案主要聚焦采集点云数据，即在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，数据量在数百Mbps，对通信链路开销和算力能力要求较低，可以固化感知计算功能的位置。但是考虑未来通感业务快速发展，以及数据量达到Gbps量级时，此时需要考虑感知计算功能的分布式部署，借助移动网络内生感知能力，从而灵活进行感知的数据处理。同样地，通过端到端通感算智编排管通感算智原子能力仓库通信功能感知功能AI模型第三方应用终端算力10ms4GPUXR服务请求2GPU5基站算力CAXR渡染APP(）XR染APP80%边缘算力XR汽朵APP60%XR渣染APF20%XR道染APP中心/区域算力XR调度平台图3通感算智融合赋能XR谊染24移动通信2024年3月第3期第48 卷总第52 3期王卫斌，周建锋，毛磊：6 G通感算智融合架构和场景赋能探索通感算智原子能力仓库通信功能感知功能AI模型第三方应用终端算力基站算力感知计算功能V边缘算一L中心/区域算力一感知计算功能感知结果感知结果无人机、飞鸟识别图4通感算智融合赋能无人机识别移动通信理实现通信功能和感知功能在云边端的动态部署，当数据采集后，移动网络具备感知通感业务类型、数据量大小、处理数据需要的算力等，智能决策将数据传输到合适的感知计算功能实体进行处理，以最小的资源开销得到感知结果，实现业务、网络、算力、感知的智能闭环。通感算智融合赋能无人机识别如图4所示。4结束语通感算智融合是6 G网络发展的关键技术和趋势，使得6 G网络将不再局限于传统的通信服务，通过将通信、感知、计算、智能四者有机结合，构建一个集多要素于一体的创新平台，并且这些创新能够在无线、核心网等内部基础设施上实施。通感算智融合需要跨学科的基础理论和关键技术支持，仍需学术界和产业界共同努力，实现通感算智融合技术的广泛应用，以达到6 G网络能够实现更高的传输速率、更低的时延、更精准的感知能力等，满足未来智能社会对通信服务的需求，催生更多新型的服务模式。参考文献：13GPP TS 23.548.5G System Enhancements for EdgeComputing:Stage 2(Release 17)S.2022.2 3GPP TS 23.501.System architecture for the 5G system(5GS)(Release 16)S.2020.3 NGMN.6G Use Cases and AnalysisR.2022.46G World.6G The Network of Technology ConvergenceR.2022.5沈漱莎.摩尔去世，影响世界的“摩尔定律”怎样了N.文汇报，2023-03-26.6ETSI NFV.Network Functions Virtualisation:An Introduction,Benefits,Enablers,Challenges&Call for ActionR.2012.7NGMN Alliance.ITU-R Framework for IMT-2030:Review andFuture DirectionR.2023.8IMT2020.面向5G-A的移动算力网络需求及关键技术展望白皮书R.2023.9孙万飞，段小嫣，刘莹莹，等.5G-Advanced网络智能化标准进展及6 G网络智能研究挑战.移动通信，2 0 2 3,47(1):18-2 3.10李萍，郭晓江.通感一体化关键技术与应用.中兴通讯，2023(2).11 中国电信.6 G网络架构展望白皮书R.2023.12 IETF.Compute first networking(cfn)scenarios and requirementsS.2019.13 Sun Y.Computing power network:A survey arXiv:2210.06080,2022.14 Geng L,Lei B,Fu Y,et al.recommendation ITU-T Y.IMT2020-CAN-req:Use cases and requirements of computing-awarenetworking for future networks including IMT-2020R.2019.15 段向阳，杨立，韩志强，等.通感算智一体化技术发展模式.2 0 2 2.16张婷婷，王升，李莹，等，算网融合的泛在计算服务发展和演进趋势分析.信息通信技术与政策，2 0 2 1(3).17Next G Alliance.6G Technologies for Wide-Area CloudEvolutionR.2023.18 牛煜霞，赵嵩.基于6 G的联邦学习部署和应用.移动通信，2022(6):46.19中国电信.未来移动核心网演进趋势白皮书R.2023.20毛磊，王卫斌，罗鉴.MEC业务连续性技术研究与应用J.电信科学,2 0 2 0,36(7):34-41.王卫斌：现任中兴通讯股份有限公司产品首席科学家，负责算力及核心网产品市场竞争力提升，及核心网架构未来演进。周建锋：现任中兴通讯股份有限公司算力及核心网产品总工程师，负责6 G核心网技术预研与规划，主要研究方向为6 G核心网系统架构演进和关键技术预研。毛磊：现任中兴通讯股份有限公司算力及核心网产品规划总监，主要研究方向为6 G移动算力网络、边缘计算、网络云等。25作者简介2024年3月第3期