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6G数据服务与数据面分析总结

一、引言

5G网络面临的数据管理不足，使其难以满足移动网络内部数据的全生命周期管理。6G系统引入独立数据面（Data Plane），统一处理感知数据、AI模型数据等新型数据，支持数据的采集、传输、存储、处理及安全管控，实现网络内生智能与服务协同。

二、相关标准组织研究进展

多个标准组织提出数据面与数据服务框架：

• 3GPP：探索NWDAF、NEF/CAPIF等功能支持的数据处理方案；
• IMT-2030推进组：提出数据原生设计、数据全生命周期标准化；
• Next G Alliance：强调分布式计算与可信数据服务；
• Hexa-X：突出隐私保护与AI集成；
• 6GANA：构建可信数据服务框架。

共识是数据面需独立，避免与传统控制面/用户面功能融合，以降低耦合风险。

三、6G数据服务场景与需求

（一）核心服务场景

1. 感知数据：内生感知、外挂感知及多模态融合数据的采集与处理。
2. AI模型训练/部署：需高效传输原始数据、支持分布式联邦学习、模型量化压缩。
3. 分布式网络数据服务：支持边缘计算、星地融合、用户级数据跨域共享。
4. 自生成数据服务：利用AI动态编排数据流程，实现敏捷响应需求。
5. 用户体验自优化：提升感知数据传输效率，支持UE主动获取网络信息。
6. 数据权益保障：定义数据主体角色与访问权限，确保数据交易公平性。

（二）数据需求特征

四、6G数据面内涵与框架

（一）数据面定义

数据面作为独立逻辑平面，聚焦数据生命周期全流程管理，支撑感知、计算、智能等新业务，与控制面、用户面功能隔离协作。

（二）功能框架

分为四统一功能集合：

• 统一管理：服务编排与资源调度；
• 统一处理：数据采集、预处理、存储与转发；
• 统一开放：数据与服务对外接口；
• 统一交易：数据权益划分与价值评估。

（三）协议设计

需优化空口数据面协议（DSAP） 支持：

• UE-RAN、UE-CN等多终结点传输；
• 随路处理（如数据去噪、模型推理）；
• 极简协议栈降低头开销与时延。

五、核心技术

1. 数据承载与传输：采用专用协议栈支撑高吞吐、低时延通信；
2. AI数据压缩：量化、剪枝、蒸馏降低模型训练通信量；
3. 分布式数据管理：基于区块链、DHT保证数据安全与高效共享；
4. 语义图接口技术：支持动态数据服务编排，灵活适配业务需求。

六、原型样机验证

国内外厂商已实现两代数据面原型：

• 中信科移动：完整通过7项测试，验证数据服务编排与预处理能力；
• vivo终端原型：实现感知数据秒级传输，降低对信令面的压力。

七、总结与展望

数据面作为6G架构基石，需解决控制与数据分离、通用协议定义、分布式协同等核心问题。未来研究应聚焦以下方向：

1. 数据面功能独立性与标准化；
2. 跨厂商协议互操作性验证；
3. 多维度数据服务融合机制。