前言
随着信息技术的飞速发展，6G作为未来通信技术的核心，已成为全球研究的热点。人工智能(AI)与通信技术的深度融合被认为是6G网络发展的关键方向之一。本白皮书基于《中国联通6G网络体系架构白皮书》和《中国联通6G核心网系统架构及关键技术展望白皮书》对6G网络的架构设计展望，从驱动力和场景与需求出发，提出对6G网络内生智能系统框架的构想，探讨内生智能能力框架和关键技术，前瞻性擘画了面向6G的智能网络新范式，希望能为驱动智能技术与网络深度融合、加速实现具备原生智能基座的6G通信网络重构注入新动能。
本白皮书有中国联通研究院牵头编制，参编单位包括(排名不分先后):
中国联通集团建设发展部、中兴通讯股份有限公司。编写组成员(排名不分先后):
李晨仪、穆佳、唐雄燕、王泽林、任驰、陈婉珺、邢天齐、赫罡、高功应、樊万鹏、何伟、郑国斌、詹亚军。
一、6G网络内生智能演进驱动力
2023年11月，国际电信联盟无线电通信部门ITU-R完成了《IMT面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书》,明确通信和人工智能一体化成为6G的六大使用场景之一，将无所不在的智能列为6G系统的设计原则之一。
在5G网络阶段，系统架构设计之初没有考虑对AI的原生支持，AI主要以集中式云化部署提供智能化服务，需要网络将数据传送到云端，云端进行数据分析推理。其引入的AI技术是针对5G网络中特定的已识别问题进行逐用例、外挂式的预测、优化和性能改善。仅通过对现有系统进行修补和增强的方式很难彻底地发挥AI技术和通信技术融合的优势，AI模型及对应的训练和泛化等均独立于网络，无法充分利用网络内的连接、数据、计算等资源。与此同时，仅采用Al技术解决特定网络优化问题，通过增量式、补丁式实现网络智能化功能增强，难以满足未来6G网络动态复杂多需求的服务场景。此外，虽然在无线接入网、核心网、网络管理等多域对智能化均有研究和应用，但这些都是从本域的角度出发处理用例和问题，缺少端到端的架构和生命周期管理框架，AI/ML模型无法跨域应用和管理，无法系统性得提升网络效率。
5G的AI应用集中在网络优化、智能运维方面，因网络本身智能化水平不高、深度不足，不支持对外部系统和AI应用开放网络的Al要素、AI能力和AI服务，只负责AI相关数据传递，缺乏赋能外部Al应用的能力，无法提供AI服务质量保障。
6G网络智能化的发展将结合Al for NET和NET for Al,AI既是原生特性和基础能力，也是服务，既服务6G系统本身，也服务6G系统外的其他对象，支持多样的AI相关应用。因此使得未来移动通信网络不仅是传输管道，更需要将智能服务所需的多维资源与网络功能、协议和流程进行深度融合，设计架构级智能内生，以满足6G网络内外的AI服务需求，将6G网络打造成服务于智能社会的基础底座。
二、6G网络内生智能场景与需求
6G网络内生智能主要体现和应用于对内的Al for NET和对外的NET for AI两个方面，6G网络既作为智能化服务的消费者，又作为服务的提供者，面向全场景提供AI能力和服务。
(一)对内的Al for NET服务
对内的Al for NET服务主要是网络自用AI服务，用于治理6G系统内的本身环境内数据，以增强网络的自动化程度和网络性能，提升网络运行和信令交换的通信效率。主要场景包括：借助AI技术优势，通过数据、模型、算法等资源驱动智能网络，在约束条件下计算、推导、分析，解决没有最优解的非确定性、非线性、多目标等问题。AI赋能的智能网络能够通过主动感知用户/UE状态/意图、网络状态、网络资源、业务质量，采集相关数据并进行分析、预测和动态决策，然后基于生成的策略，自主执行网络功能的部署/优化/配置、以及网络AI资源的调度，从而提升用户体验的AI任务，为6G网络提供智慧支撑。
1.应用场景：智能网络优选
基于用户状态(例如高速移动、漫游等)、用户所在网络环境(例如当前服务网络的信号质量、当前网络负载情况、用户所在位置能提供服务的其他网络信号质量及其网络负载情况等)、用户使用的应用/业务类型、当前业务体验等信息作为输入，结合AI对用户的网络行为历史数据、当前应用对网络性能指标、移动性的要求等数据进行分析，建立AI模型，预测用户/UE移动轨迹、用户/UE行为，感知网络各节点状态，为用户在不同频点、基站、不同接入制式(4G/5G/NRNTN/6G接入)、不同系统(3GPP系统、非3GPP系统)、不同PLMN之间实现智能网络优选的无缝切换，动态保障用户业务体验。
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