【6GANA】2024年面向6G的多维融合的数据编织技术演进白皮书_30页_1mb

面向6G的多维融合数据编织技术演进总结

面向6G的多维融合数据编织技术演进是6G网络智能化关键。5G向6G演进引入空天地一体化网络，数据来源多样化（通信、感知、计算），数据规模爆炸性增长。数据编织作为新兴数据管理架构，旨在统一分布式数据资产，实现自动化集成、治理和分享，支持多维数据融合和智能化应用。

1. 背景与6G需求

6G网络强调空天地海一体，融合传感器和AI，推动全方位信息交互。多维数据包括通信、感知、计算等，量大复杂，需高效管理以实现系统智能化。数据编织针对去中心化网络，优化数据孤岛问题，支持实时决策和业务创新。

2. 数据编织定义与发展

数据编织是自动化数据集成方案，强调跨云环境下的数据连接、整合和治理。它通过语义技术（如知识图谱）和AI驱动，提升数据可用性、一致性和隐私保护。应用价值包括加速数据集成、降低成本、支撑多云场景。

3. 6G系统的数据视角

6G数据诉求包括多维融合（减少孤岛）、即时检索、数据有效性（高速、可靠处理）和数据主权（合规、安全）。6G引入卫星通信、通感算一体化，丰富数据类型，需统一生命周期管理。大模型在数据融合中可提升推理能力。

4. 技术演进与框架

数据编织演进方向聚焦：1) 多维度融合自动化；2) 高性能检索；3) 数据有效性和主权保障。6G框架分层：基础设施层（边缘计算、资源调度）、数据管理层（采集、存储、安全）、服务层（智能分析）、应用层（高级场景支持）。关键组件如智能元数据引擎、语义知识图谱、数据编排中心、DataOps，确保高效和合规数据访问。

5. 使能技术与应用

核心技术包括语义知识图谱（支持语义关系推理）、主动元数据（实时监控与更新）、数据编排（组织、转换、激活数据）、DataOps（流程自动化）和数据虚拟化（无需物理复制，统一访问）。这些技术削弱数据壁垒，增强跨部门协作，加速分析周期。

6. 挑战与风险

挑战涉及技术复杂性（数据融合、实时处理）、企业数据分散性、集成困难和技能欠缺。文化转型需从应用中心向数据中心转变，对抗系统阻力和数据所有权问题。法规风险如数据隐私需强化加密和审计。

7. 总结与展望

数据编织是6G数据治理核心，能释放数据价值，提升效率。未来演进强调AI自动化、跨界协作和标准规范化。展望：智能化增强、实时处理优化、安全合规强化，推进数据深度应用，推动产业创新。

参考文献：[1] Gartner趋势分析 [2] IBM数据编织优势等。