6G网络内生智能架构及关键技术白皮书（2023）-华为

本白皮书由华为技术有限公司、中国移动通信有限公司和鹏城实验室联合撰写，聚焦6G网络内生智能架构及关键技术，提出以数据为中心与ICDT（信息/通信/数据/技术）深度融合的网络设计思路。研究基于国家重点研发计划“宽带通信和新型网络”项目成果，旨在构建支持智能普惠的6G网络架构，实现AI服务的高效协同与资源管理。

6G网络将超越传统通信，成为智能基础设施，需原生支持连接、数据、计算和算法的协同，满足智能业务需求。与5G通过功能叠加实现智能化不同，6G强调架构层面的深度整合，包括从“连接为中心”转向“数据为中心”，以及从“会话管控”转向“任务管控”。5G网络虽引入NWDAF等AI功能，但在数据治理、算力分布、隐私保护等方面存在不足，无法有效支撑6G对分布式AI服务（如联邦学习、边缘计算）的需求。

为实现智能普惠，6G需解决数据管理、安全隐私、算力扩展、算法适配等关键问题。数据将成为网络核心资源，需构建统一可信的数据服务框架，支持跨域共享、分布式处理及去中心化信任机制（如区块链技术）。独立数据面设计包含数据编排器（DO）、数据控制器（DC）、数据代理（DA）和可信锚点代理（TAA）等组件，实现数据采集、预处理、存储及隐私保护的垂直整合。同时，网络需适配数据驱动与知识驱动的双轮模式，通过知识图谱提升智能分析深度。

基于任务的管理编排架构是6G内生智能的重要实现方式。该架构将任务作为核心单元，引入任务锚点（TA）、任务调度（TS）和任务执行（TE）三层次协同，支持实时资源调度与QoS保障。TA负责任务生命周期管理，TS实现四要素资源（连接、计算、数据、算法）的动态协调，TE则执行具体计算任务。部署场景涵盖单站协同、跨站协作及复杂任务处理，通过分层控制平衡实时性与灵活性，避免业务与网络功能强耦合。

白皮书提出AI服务质量（QoAIS）指标体系，从性能、开销、安全、隐私和自治等维度量化智能业务需求，并通过分级调度和跨域协作保障服务达成。6G网络需融合云边协同、分布式算力及异构资源管理能力，为AI训练、推理、模型部署及数据安全提供底层支持。该架构不仅提升资源利用率，还通过分布式处理降低时延，满足自动驾驶、工业物联网等高实时性业务需求。

研究指出，6G内生智能需突破传统网络设计范式，重构网络功能平面，实现数据与AI的深度融合。通过独立数据面和任务编排架构，可有效应对数据孤岛、隐私泄露和算力扩展等挑战，推动通信网络向智能基础设施演进。这为6G时代智能服务的规模化部署奠定技术基础，同时助力行业应用实现更高效、安全的智能升级。