6G通感算智融合原生基座技术白皮书1.0-24页_1mb

6G通感算智融合原生基座技术总结

驱动力分析

随着5G技术的演进和“数字孪生，智慧泛在”1.6G愿景的提出，行业需求呈现出定制化、差异化和碎片化特征。6G需实现从通信服务向信息服务的转变，支撑多维能力融合，以满足多场景的复杂需求。

原生基座技术内涵

提出以云化、虚拟化异构硬件为底座、通感算智多维能力为内核、平台化服务网络为中枢的基座技术，实现：

1. 底座阶段：融合通信、感知、计算、AI等异构资源，通过统一调度应对碎片化需求。
2. 内核阶段：实现通感通算智融合，内生支持多能力协同。
3. 中枢阶段：通过服务化设计与按需组合，提供多样化定制服务。

技术挑战与方案

1. 硬件云化难

   • 挑战：高带宽低时延、碎片化部署、差异化资源需求。
   • 方案：
     • 引入抢占式调度，支持微秒级响应。
     • 建立高性能容器云，动态资源管理。
     • 统一异构资源调度，支持确定性分配。

2. 通感融合难

   • 挑战：硬件独立、资源竞争、干扰复杂。
   • 方案：
     • 收发波束协作与信息融合。
     • 资源分配优化，提升效率与感知精度。

3. 通算智融合难

   • 挑战：AI与网络性能的泛化性、算力分布与控制。
   • 方案：
     • 端边云协同模型部署与资源控制。
     • 设计统一架构，支持灵活扩展。

4. 服务网络难

   • 挑战：功能耦合、性能保障、服务能力组合复杂、传输效率不足。
   • 方案：
     • 引入松耦合服务设计与并行化机制。
     • 提出服务动态编排与双总线架构，提升效率。

技术特点

• 共享性、灵活性、开放性：
  • 集约共享资源、灵活定制服务能力、开放接口与平台。
  • 支持快速响应、高效部署与生态协同。

未来展望

构建开放基础底座，推动6G创新生态。实现从“通信”到“信息服务”的根本转变，加速多维技术融合与服务能力优化。

兴趣点分析

1. 通感硬件独立与融合成本：自干扰问题、共用抗性调度优化、波束管理方案为关键。
2. 异构资源调度难题：为满足百万级需求，异构资源调度与隔离机制是必要突破点。
3. AI模型能力迁移：端边云模型部署与协同训练是未来方向。

缩略语索引

• AAU：有源天线单元
• NGAP/XNA：新无线接入网
• RAN：无线接入网络
• SBI：服务化接口