6G核心網將采用控制面與用戶面分離（CUPS）架構，提升靈活性與效率，并通過網絡共享技術優化資源利用。以用戶為中心的網絡技術結合AI和大數據，實現動態優化與個性化服務。分布式自治核心網減少中心化依賴，結合MEC與區塊鏈提升智能自治能力。服務化架構（SBA）引入微服務與開放API，增強網絡可編程性與擴展性。同時，語義通信（SemanticCommunication）通過智能信息提取與傳輸優化，提高通信效率，助力低帶寬環境下的信息傳輸。整體而言，6G核心網將更加智能、高效、開放，滿足未來多樣化應用需求。The6GcorenetworkwilladoptaControlandUserPlaneSeparation(CUPS)architecturetoenhanceflexibilityandefficiencywhileleveragingnetworksharingtechnologiestooptimizeresourceutilization.User-centricnetworking,combinedwithAIandbigdata,enablesdynamicoptimizationandpersonalizedservices.Adistributedautonomouscorenetworkreducesrelianceoncentralizedcontrol,integratingMECandblockchaintoenhanceintelligentautonomy.TheService-BasedArchitecture(SBA)introducesmicroservicesandopenAPIs,improvingnetworkprogrammabilityandscalability.Additionally,SemanticCommunicationenhancestransmissionefficiencythroughintelligentinformationextractionandoptimization,ensuringeffectivecommunicationeveninlow-bandwidthenvironments.Overall,the6Gcorenetworkwillbemoreintelligent,efficient,andopen,cateringtodiversefutureapplicationneeds. 11.1核心網發展概述 1.2白皮書章節安排 26G核心網網絡架構與實時通信業務解決方案 22.16G核心網網絡架構方案 22.2核心網通信交互方案 52.3核心網實時通信業務能力需求 72.4核心網實時通信業務實現技術需求 3網絡共享 233.1網絡共享技術應用驅動力 233.2網絡共享的范圍及內涵 233.3面向6G時代的挑戰 254以用戶為中心網絡技術 264.1按需功能定制和編排 264.2通信與智能融合 2756G分布式自治核心網：架構與實現 285.1面向未來的NoStack架構 285.2機動拓撲下的智能切換與魯棒性優化 305.3開放治理與開源生態構建 3566.基于全服務化架構的6G核心網 396.1基于全服務化架構的6G核心網概述 396.2OpenCN解耦與重構 407面向語義通信網絡的跨層優化 507.1語義通信網絡的服務場景與需求 507.2基于語義感知的網絡構架設計 517.3基于分布式多智能體強化學習架構的資源分配算法 527.4語義通信網絡的技術挑戰 598智聯未來：核心網演進與6G新時代 61致謝 62核心網從1G到6G經歷了從模擬通信到智能萬物互聯的飛躍式發展，展現了通信技術從簡單語音服務向多功能網絡服務的深度轉型。1G核心網以模擬語音通信為核心，實現了移動通信的起步；2G引入數字技術，提升語音質量并支持數據通信，為全球標準化奠定基礎；3G實現語音、數據和多媒體服務的融合，通過全IP化架構支持視頻通話、流媒體等新型業務；4G進入全IP化時代，實現超高速率、低時延和全業務融合，推動移動互聯網和物聯網的快速發展；5G采用服務化架構，憑借極高速率、超低時延和大規模連接能力支持多樣化應用場景，同時引入網絡切片和云原生技術實現按需部署與服務創新。展望未來，6G核心網將以全分布式架構和高度智能化為特征，結合太赫茲通信、智能反射面和網絡數字孿生等關鍵技術，實現全域覆蓋、極致性能和泛在連接，支撐沉浸式體驗、萬物智聯及數字孿生社會的發展，成為未來智慧社會的關鍵基石。這份白皮書系統梳理了6G核心網的關鍵發展方向，共分為七個章節。引言部分闡述了6G核心網設計的背景和意義，聚焦通信業務場景的多樣化需求及關鍵技術創新。第二章探討了6G核心網的邏輯功能和網元間交互機制，強調其超越連接的特性，并通過雙總線數據交互方案提升大數據傳輸能力。第三章分析了毫米波、太赫茲等6G無線使能技術對頻率擴展和網絡部署的影響，提出廣域網絡共享作為實現全球無死角覆蓋的有效路徑。第四章介紹了6G網絡的多功能服務模式及其獲取方式，旨在通過靈活交互滿足計算、AI和數據服務的需求。第五章聚焦分布式自治核心網，通過無狀態控制面和智能自治單元實現高靈活性與動態適應性，同時推動開放治理與開源生態建設。第六章將SBA架構與原生AI深度集成，設計基于服務的OpenCN架構，為用戶提供個性化服務能力。第七章引入語義通信，提出跨層優化的資源分配框架，通過多維優化提升網絡性能，助力6G核心網在動態環境下實現自我配置與智能化發展。網絡架構是網元開發、網絡部署、組網及運營的重要技術依據，主要定義網元的邏輯功能、網元之間的邏輯關系、網元間接口和協議以及提供網絡服務的各種流程。6G網絡架構的設計應綜合考慮網絡功能、組網、運營方面的需求，在網絡功能方面，根據ITU-R《IMT面向2030及未來發展的框架和總體目標建議書》，應支持基本通信服務，還應支持6G新增的感知服務、智能服務和算力服務等延伸服務；在組網方面，應支持集中+分布式的組網方式，滿足不同場景的業務需求；在運營方面，方案應有利于高效提供各種服務，應盡量簡化網絡拓撲降低管理復雜性，同時應充分考慮網絡彈性和網絡韌性的需求。6G網絡架構尚未標準化，存在不同方案的可能性。本白皮書認為6G核心網的功能將在5G的基礎上進一步增強，主要是增加對感知服務、智能服務和算力服務等新的服務能力的支持。6G網絡可以基于5G網絡架構進行優化和演進，在5G核心網的控制面和用戶面基礎上進行延伸，6G邏輯功能包括控制面、用戶面、數據面、智能面，并可以依據上述邏輯功能的劃分，形成各種網元實體。圖2.1為6G核心網網絡架構示意圖。圖2.16G核心網網絡架構6G核心網控制面將支持通、感、智、算一體化的控制，實現網絡連接服務、智能服務、計算服務、感知服務等的控制功能。連接控制功能仍然是控制面的基礎功能，包括用戶管理、鑒權認證、移動性管理、接入控制、會話管理、QoS控制等功能。同時，這些基礎功能將進一步加強，為了支持天地一體化的全時空連接服務，移動性管理功能應能適應衛星網絡高動態拓撲特征，支持不同軌位的衛星之間的移動性，以及星地網絡的移動性管理功能等。在會話管理方面，用戶面的選擇、數據報文的轉發及路徑的規劃、QoS策略下發執行等是基礎功能，在6G核心網中這些功能可以進一步增強，使得會話管理更高效更智能。6G網絡支持感知服務，控制面對通感一體的控制功能包括如下功能，感知業務的識別功能，這可能通過簽約信息或者AF業務請求等方式識別；感知業務鑒權授權，即判斷AF或用戶是否有權限使用感知服務；感知業務調度功能，根據感知請求的終端或AF感知業務的需求等依據，判斷此次感知任務所需感知結果，并進行相應的調度來執行感知計算和感知結果反饋。6G網絡支持智能服務，在延續5GC智能能力的基礎上，6G將可能借助網絡大模型技術，支持AIagent的集成，進一步擴展智能服務的能力。控制面對智能服務的控制功能包括如下功能，智能業務鑒權，即對接收到的來自終端或AF的業務請求進行鑒權，判斷使用權限；智能業務調度，根據業務需求，判斷由哪個/哪些智能節點執行智能任務，并接收反饋完成業務流程。此外，控制面也可以集成AIagent功能，實現以用戶為中心的流程管控和資源調配的智能化。6G網絡支持算力服務，控制面對算力服務的控制包括如下功能，算力資源管理功能，即收集和管理相關網元節點的算力資源，包括所管理的基站算力資源、用戶面算力資源、MEC算力資源等等；算力資源調度功能，即根據UE請求或AF請求，將計算任務調度到合適的算力節點，并接收計算任務反饋；算力路由控制功能，即控制計算任務的路徑。通過算力服務功能，實現面向應用體驗提升和輔助終端將計算任務卸載到網絡執行。6G用戶面的主要職責仍將是UE的流量處理，用戶面接受控制面的管控，實現報文轉發和處理。主要功能包括對接收到的業務流進行識別，按照QoS策略要求進行數據的封裝和轉發，進行流量統計生成計費話單等等，這些和5G網絡的用戶面功能一致。除此之外，為了適應用戶面在面向2B和2C的流程的處理的靈活性，還將引入網絡可編程技術，從功能實現上可分為網元形態可編程、協議棧可編程、路徑可編程和業務可編程四個層面。網元形態可編程功能，考慮2B場景需求的差異化，用戶面需要增強定制化能力，可通過用戶面的可編輯能力實現網元功能的靈活組合，滿足行業用戶的多樣化需求，為他們提供基本服務和可選的增值服務。不同的轉發面網元形態除了基本轉發功能外，還可選具備新的轉發技術助力轉發性能的提升，或網卡卸載提升計算和存儲能力，或通過管理能力開放提升本地業務的管控能力等。協議棧可編程功能，當下的網絡設備對數據包的處理是固化的（相關程序寫入芯片中在協議方面不支持擴展性。在協議棧功能設計方面，可以通過組建接口協議棧的組件庫，根據業務需求進行差異化的協議功能設計，優化協議功能分布和接口設計。用戶面路徑可編程功能，即通過可編程技術動態調整數據轉發路徑，可以通過增強GTP或增強的SRv6協議的用戶面來支持這個功能，用戶面路徑可編程具有敏捷/簡化/可視/提速提效等特點，控制面可基于網絡狀態/負荷/業務需求動態生成更細粒度的轉發路由，由用戶面轉發設備來完成，從而實現逐用戶/業務流/逐數據包的靈活路徑轉發。6G數據面是一個新增的邏輯功能平面，主要面向6G網絡新增的感知服務、智能服務等的需求，在網元之間傳輸相應數據。以感知場景為例，這些數據有的是用戶相關的，如用戶位置速度感知數據，有的是用戶無關的，如環境感知數據。對于智能服務，需要傳遞網絡和用戶狀態數據、模型數據等多種類型數據。這些數據與用戶流量數據不同，并非用戶主動獲取，而是為了服務網絡內部應用和外部應用的需求。數據面傳輸的數據是6G網絡運行過程中產生的各種數據，包括用戶數據、網絡狀態數據、通感一體數據、連接數據、資源利用數據、模型數據以及知識庫等，這些數據分布在網絡的各個平面，這些數據包括結構化的數據和非結構化的數據。6G網絡中，網絡運行數據的存儲將與業務邏輯處理分離，減少數據和業務邏輯的關聯性。一方面有利于網絡動態數據的跨節點間的訪問和使用，提升了網絡的魯棒性。另一方面，網絡運行數據分離存儲，便于數據的獨立加工、分享和對外開放。6G數據面的邏輯功能包括如下幾個方面，包括數據傳輸功能，即數據在網絡節點之間的流轉，根據數據的特征將數據發送到特定節點。在6G網絡中，數據面與用戶面處理的數據不同，將具有不同的轉發傳輸機制和QoS要求。數據存儲功能，即數據庫功能，6G數據庫是將在5G網絡的UDR和UDSF基礎上擴展，除了支持網絡/用戶靜態數據、網絡/用戶動態數據外，還將支持網絡模型知識數據、感知數據等的存儲。數據處理功能，即數據的加工，例如在感知場景下，通過數據分析獲得感知結果數據；在智能應用場景下，通過模型訓練、推理等處理，獲得智能決策的依據；在一些情況下，可能還需要在網計算處理，根據場景的不同，可能對數據進行聚合、分類、計算等處理。智能面是6G網絡的智能中樞，既服務于6G網絡自身的智能化，也服務于用戶和業務應用的智能化需求。智能面提供網絡AI相關的功能，包括數據建模、模型訓練、推理決策、知識圖譜構建等功能。5G網絡中定義了獨立的服務化功能NWDAF，6G網絡智能面將在此基礎上進行演進。相比5G架構，6G的智能面將發揮更加基礎和廣泛的作用。6G網絡智能面將建立服務多場景智能的通用框架，區別于5G網絡，6G網絡智能面不僅具有感知和分析功能，還將具備決策能力。需要與數據面、控制面、用戶面形成協同工作的能力，例如智能面將利用數據面提供數據輸入，通過計算得到輸出結果，這些輸出結果可以在控制面或用戶面進行策略執行。6G網絡智能面的主要邏輯功能包括如下幾個方面，包括智能任務處理功能，即智能任務的識別、根據任務需求進行任務分解、將分解的任務分發給合適的節點。這相當于AIagent智能體的功能，在此過程中，智能體可能需要借助網絡大模型的能力來實現，而網絡大模型可以是6G網絡智能面的一部分或者獨立的網絡大模型實現。智能調度功能，因為智能任務的完成可能需要在不同節點上進行訓練、推理、決策，還需要對數據/知識等進行調度。在此過程中，需要從數據庫獲得網元節點的算力信息、算力節點的智能能力信息、節點負載信息等作為智能調度的依據。跨層跨域的智能協同功能，因為不同域擁有的數據特征不同，未來6G網絡中將廣泛存在各種機器學習方式，如終端和邊緣域的拆分學習和垂直聯邦學習、邊緣域和中心域的遷移學習和橫向聯邦學習、多智能體之間的群體學習等等。綜上所述，以上是6G網絡的主要邏輯功能，這些功能有的可能成為獨立的網元，有的可能是作為其他網元內部的邏輯功能。本白皮書認為，控制面功能適合統籌在一個網元，有利于實現通感智算流程的統一控制和各種資源的統一調度，從而簡化流程提升效率。數據面的數據存儲功能適合獨立存在，集中存儲各種數據，便于實現數據集中管控和使用，實現數據價值最大化。而數據面的數據處理功能往往與具體的應用場景相關，可能與其他網元集成在一起，例如根據智能需求不同，智能訓練推理等功能可以集成在控制面網元、用戶面網元或智能面網元內部。6G網絡邏輯功能增強的同時，網絡功能之間的關系和呈現形式也將發生變化。總體上，在網絡云化服務化的趨勢下，網絡邏輯功能之間的交互仍將采用服務化接口方式，不同的是由于網絡中增加了更多種數據的交互需求，6G核心網可以采用雙總線方案進行數據不同種類的信息的交互。所謂雙總線設計，即在SBI（ServiceBasedInterface）總線的基礎上擴展數據傳輸總線（DTI，DataTransmitionInterface），實現網絡信令和數據的異步傳輸。其中SBI延續5G方案，仍將采用HTTP協議，主要用于網絡單元之間信令以及少量數據的交互；數據總線主要用于網絡中大量數據的搬遷，支持多種數據格式和數據類型的數據傳輸，為通感、智能等新興服務提供數據傳輸管道，同時支持多種的數據傳輸協議、傳輸技術、消息中間件、加速和加密方式等。數據發送方與數據接收方可以通過SBI信令進行協商，交互數據傳輸任務的數據格式、數據類型、數據存儲方式、數據量、業務特性、網絡狀態等信息，收發雙方根據上述信息動態配置數據傳輸策略，靈活選擇合適的數據傳輸協議或傳輸方式，例如FTP、RDMA、Kafka。相比于5G網絡單一的HTTP協議，數據通道可實現信令交互和數據傳輸解耦，提升多樣性數據的數據傳輸效率。6G核心網在接口協議設計方面，有如下三個趨勢，對應三類數據交互，一是6G核心網信令交互向HTTP統一，同時底層協議在也可能發生變化，目前QUIC協議以其建鏈時間短、快速重傳、安全等特點收到業界關注，可能替換TCP協議在6G網絡中得到應用。統一的協議體系便于軟件設計的復用、優化和提升。二是用戶面協議將在5G基礎上進行增強，支持協議棧可編程，以適應不同場景對用戶面數據處理差異性的需求，包括增強業務感知和識別能力，增強路由選擇靈活能力，增強反饋機制等。三是感知智能等數據交互和傳輸方案多樣化，總的思路是，根據傳輸數據的特征決定選擇傳輸協議，下面簡單介紹幾種協議的應用場景：FTP協議具有傳輸速度快、可靠性高、支持大容量文件傳輸等優勢。在6G網絡種面向智能運營和參數優化等需求，可能需要在網元之間傳輸網元的日志文件、KPI數據文件、告警文件等，FTP將成為優選方式，它在業界廣泛使用且傳輸效率較高。數據接收方可先通過SBI信令協商獲取數據發送方的數據文件目錄，選擇所需數據并通過FTP技術拉取目錄中所對應的數據文件，實現數據的高效傳輸。RDMA協議具備低時延、高帶寬的數據傳輸特性，可有效降低CPU負載。RDMA對網絡要求較高，具有一定的區域性，目前主要應用于單個數據中心內。因此RDMA更適合于6G分布式網絡，在一定區域范圍內的網絡自治域互聯或自治域內部的數據傳輸。RDMA在數據通道中主要負責低延遲、高吞吐量、大規模的大塊數據傳輸，例如AI訓練數據采集、模型分發、感知數據實時處理等。收發雙方預先通過SBI信令進行協商，確定雙方的RDMA能力以及可達性。此外，長距離RDMA傳輸控制方案也取得了一定的進展，未來RDMA傳輸也可能在更廣范圍使用。Kafka是一種專注于高效的數據處理和傳輸的消息中間件，具有高吞吐、高可靠、高并發的優勢。在6G網絡中Kafka主要用于訓練和推理數據的實時采集以及高頻訂閱數據的共享，可更加靈活高效的實現多節點數據收集匯總，降低數據生產者網元的負載。數據生產者網元可預先配置通過Kafka傳輸的數據，或根據對該數據請求和訂閱的頻率來選擇動態選擇Kafka平臺。以科技創新、用戶需求和網絡演進為核心驅動力，6G核心網實時通信將聚焦基礎語音、智能通話、特殊群體、星地融合以及多形態行業等沉浸式通信場景，推動6G實時通信業務的高質量發展，為各行業提供更加智能化、個性化的通信服務，助力垂直行業的數字化轉型與創新升級，全面提升社會和經濟的數字化、智能化水平。基礎語音通信作為人與人之間最基礎的交流方式，在通信技術的發展中始終扮演著核心角色。從模擬通信到數字語音通信，再到IP化的語音傳輸技術，每一次演進都顯著提升了語音的清晰度、穩定性和覆蓋能力。進入6G時代，基礎語音通信迎來了全新的技術變革，不再僅僅是信息傳遞的工具，而是信息社會的重要基礎模塊，承擔著更廣泛、更深層次的功能。6G網絡的高帶寬和低時延特性，為基礎語音通信注入了全新動力。在這一背景下，語音通信將突破傳統限制，進入超高清音質與低功耗支持的新時代。超高清語音通信為用戶帶來接近真實的音質體驗，支持從沉浸式會議到高品質教育等多樣化場景；而低功耗語音通信則以長續航和高能效為核心，服務于資源受限環境中的語音交互需求。這些能力的實現，充分依賴6G網絡的動態資源管理和分布式架構，確保在復雜環境下的高效通信。超高清語音通信超高清語音通信的目標是為用戶提供接近真實環境的高保真音質體驗。這一場景在沉浸式會議、高品質教育、音樂教學等多個領域有著廣泛的應用潛力。隨著6G網絡的快速發展，超高清語音通信要求提供更清晰、更自然的語音傳輸，然而，要實現這一目標，當前技術在音質、時延與可靠性等方面仍存在顯著的局限性。現有的語音通信技術受限于窄帶和寬帶語音編碼方案，頻率覆蓋范圍不足，難以體現20Hz至20kHz的全頻段音頻細節。這種限制不僅影響了語音的清晰度，還導致高音和低音部分的細節丟失，尤其在音樂教學等高質量音頻場景中表現尤為明顯。此外，在網絡抖動和丟包情況下，語音流的穩定性無法得到有效保障，常導致語音斷續或音質劣化。同時，現有網絡架構在多用戶并發或高負載場景下難以實現低于10ms的端到端時延，這一問題在實時語音交互場景中尤為突出。為滿足超高清語音通信的場景需求，6G網絡需要突破現有技術的限制，提供更加卓越的能力支持。首先，語音傳輸質量需要顯著提升，支持覆蓋更廣頻段的超寬頻語音編碼方案，以捕捉和還原語音的所有細節。其次，網絡時延需優化至低于5ms，確保實時交互的流暢性。同時，通信的可靠性需達到99.999%的水平，確保在復雜環境和高負載條件下仍能保持穩定。動態優化能力也是關鍵，通過結合人工智能技術，根據環境條件實時調整語音特性，進一步提升用戶體驗。通信需求語音傳輸需支持超寬頻音頻頻段，覆蓋20Hz至20kHz以上，提供高保真音質體驗。端到端時延需優化至5ms以下，以滿足實時交互場景需求。在多用戶并發和高負載條件下，通信可靠性需達到99.999%以上，確保語音質量穩定。同步需求語音流需與其他多模態數據（如視頻和環境音）嚴格同步，允許誤差小于5ms。多設備間需保持微秒級時間同步，以支持復雜交互場景和沉浸式體驗。計算需求網絡需具備實時語音處理能力，包括動態優化音質、降噪和增強技術。結合AI技術，根據用戶場景和環境變化實時調整語音特性，以提升語音清晰度和用戶體驗。安全需求語音通信需保障內容的完整性和可信性，防止在傳輸過程中的信息丟失或篡改。同時需保護用戶隱私，支持高安全級別的語音傳輸機制，以適應高敏感度場景的需求。感知需求系統需具備動態環境適應能力，能夠根據外部噪聲水平自動調整語音傳輸參數，確保在復雜環境中的語音清晰度和交互流暢性。低功耗語音通信低功耗語音通信是6G在設備領域的關鍵應用場景，專注于在能源受限環境中提供長期穩定的語音通信支持。它旨在通過優化設備能耗、提升網絡效率，滿足服務于資源受限環境中的語音通信的需求。相比傳統語音通信，低功耗語音通信更加強調設備續航能力和能源管理，適合小型、低功耗設備的運行場景。可穿戴健康設備是低功耗語音通信的典型應用場景之一。用戶佩戴的健康監測設備需要在長時間內記錄生命體征數據。例如，一款心率監測設備可以在用戶運動時實時檢測心率并通過語音提醒異常情況，如心率過高或運動強度過大。低功耗設計顯著延長了設備的續航時間，使其能夠持續運行而無需頻繁充電。依托6G網絡的邊緣計算能力，部分語音處理任務被轉移至云端，減輕了終端設備的計算負擔，不僅進一步降低功耗，還提升了系統的整體響應速度和穩定性。然而，現有語音通信技術在低功耗領域仍存在局限性。例如，大量設備在網絡中并發連接時，傳統網絡協議的效率不足，導致設備能量消耗過快。此外，現有編碼和傳輸技術難以同時滿足低功耗和高語音質量的需求。6G通過輕量化協議棧和自適應語音編碼技術，既保證語音通信的清晰度，又最大限度地減少能耗。類型通信需求支持低帶寬語音傳輸，優化能耗的同時保證語音的清晰度和準確性。具備輕量化通信協議，適應設備對能耗的嚴格限制。能耗需求設備需實現微瓦級低功耗運行，延長可穿戴設備和分布式傳感器的續航時間。可靠性需求在低功耗模式下仍需提供穩定的語音通信。處理需求自適應語音壓縮技術，動態優化編碼效率以降低功耗。結合邊緣計算與云端協同，減少終端設備本地計算壓力，提高能效比。動態適應需求根據設備運行狀態和網絡環境，動態調整語音通信資源，保障通信服務的持續性。智能語音交互智能語音交互融合了6G網絡的高效通信、環境感知和語義解析技術，使語音交互從傳統的指令模式升級為更智能、更貼近用戶需求的動態服務。相比傳統技術，現有語音交互系統在上下文理解、環境適應和個性化服務方面存在明顯不足。例如，傳統系統通常只能基于單一指令操作，無法感知用戶情緒或環境變化，導致交互方式僵化。此外，系統對模糊或高層次語義的理解能力有限，例如“讓房間更舒服一點”這樣的指令無法被傳統系統有效解析。隨著6G技術的引入，智能語音交互不僅能夠理解用戶的復雜需求，還能根據環境變化和用戶情緒動態調整交互方式，從而廣泛應用于智能家居、智能車載系統、智能客服等場景，為用戶提供更加自然、高效的交互體驗。在智能家居場景中，語音交互系統能夠結合環境數據（如噪聲水平、光線強度、溫濕度）和用戶的習慣動態優化交互方式。例如，當用戶發出“讓房間更舒服一點”的指令時，系統會綜合調整燈光、溫度和背景音樂，同時提示可能的選項以滿足用戶的潛在需求。然而，傳統系統通常受限于高時延的網絡環境，在實時響應和設備聯動方面存在不足。智能語音交互讓設備之間的協作更高效，也讓用戶的指令更加簡潔。沉浸式多感官交互沉浸式多感官交互通過整合語音、視覺、觸覺等多種信息模態，并結合AR眼鏡、觸覺反饋設備和語音交互終端，為用戶帶來全新的沉浸式互動體驗。然而，現有技術在多模態信息的同步處理、設備間的協同效率以及復雜場景下的高精度支持方面仍存在顯著不足。傳統交互技術通常只能處理單一模態（如語音或視覺難以實現多感官信息的動態整合與實時反饋，導致用戶體驗割裂。同時，受限于網絡帶寬和延遲，現有系統在設備協同中效率較低，難以滿足復雜任務和動態場景對實時性和高精度的要求，嚴重影響了交互系統的性能與應用價值。新一代沉浸式多感官交互借助多設備協同，通過動態整合感官信息和實時反饋，突破了這些技術瓶頸，為復雜任務、高精度操作和動態場景提供了全面支持。例如，在虛擬科學實驗中，學生通過AR眼鏡觀察三維可視化的分子結構動態變化，并利用觸覺手套感知物理現象，如力的作用或物體的質感。設備協同需求系統需支持AR眼鏡、觸覺反饋設備、語音交互終端和VR頭顯的無縫集成，確保設備之間的數據流高效傳輸和實時同步。多模態同步需求系統需保持語音、視覺、觸覺等感官反饋的毫秒級同步，特別是在動態場景下，確保多模態信息一致性，避免延遲或信息錯位影響體驗。高精度反饋需求觸覺反饋設備需提供高精度感知能力，例如模擬物體材質、震動強度和力反饋；視覺設備需支持動態三維內容渲染，滿足高精細度的交互需求。實時交互需求系統需支持實時響應語音指令和手勢操作，并將更新內容通過AR/VR設備即時呈現，同時觸覺設備需同步提供反饋，確保交互流暢。擴展性需求支持未來感官擴展，例如增加溫度感知、嗅覺模擬等新功能，同時設備需具有模塊化設計，方便根據場景需求進行硬件升級和內容擴展。環境適應需求系統需根據用戶所處環境（如噪聲、光線強度）動態調整設備功能，例如增強AR顯示亮度或觸覺反饋力度，適應不同使用場景的需求。安全性需求保證用戶個人信息安全。特殊群體通信是指通過融合語音、文字、肢體動作、表情和觸感等多種輸入/輸出方式，結合語音識別、語音合成和意圖識別等先進技術，實現高效的人機交互與信息傳遞，為殘障人士提供個性化服務。這一技術在網絡側支持手語、語音與文字等多種形式的智能轉化，并結合數字人呈現，實現多方無障礙通話，極大地提升了通信的便利性與包容性。隨著XR、多模態交互、AI大模型等技術的不斷突破，以及元宇宙相關產業需求的快速增長，我國智能化市場規模正迎來高速擴張。將數字人技術與AI大模型相結合，能夠為殘障人士提供更豐富、更便捷的通信體驗。在通話過程中，通過用戶上傳的音/視頻流或表情、肢體動作數據，實現數字人的實時驅動、語音轉文字/文字轉語音的智能翻譯與渲染，全面滿足用戶的定制化需求，推動無障礙通信向更高水平邁進。殘障人群包括視覺機能喪失或退化者、聽/說機能差異者、肢體活動機能喪失或退化者、思維和判斷機能弱化者。特殊群體通信需求包括：視覺機能喪失或退化者：設計并提供個性化的視覺輔助方案，如較大清晰的字體、強烈的對比度和可替代的提示方式等。在通話過程中，AI可以智能地根據用戶需求調整界面，具體功能包括：智能文字顯示優化：通過AI自動識別用戶偏好，動態調整文字的字體、字號、顏色等，確保內容清晰可見，提升閱讀體驗。語音輔助交互：通過語音合成和語音識別技術，提供語音提示和語音交互功能，使用戶能夠通過語音完成業務設置、獲取業務信息以及執行操作，完全免除視覺操作的障礙。聽/說機能差異者：通過觸覺和視覺等替代感官渠道，智能地將聽覺信息轉化為其他感官能感知的形式，包括文本顯示、可視化提示、震動反饋等，幫助聽覺機能差異者順暢獲取信息。具體功能包括：通話語音轉文字：利用語音識別技術，將通話中的語音信息實時轉化為文字，呈現給用戶，從而使聽覺障礙者能夠通過文字實時跟進對話內容。輸入文字轉語音：通過語音合成技術，用戶可以輸入文字并由系統自動將其轉化為語音發送給對方，確保無障礙的雙向溝通。文字方式的業務提示與交互：在通話中，AI可提供基于文字的業務提示、設置交互等，用戶可通過文字提示輕松了解并調整相關設置，享受便捷、直觀的服務體驗。肢體活動機能喪失或退化者：通過語音控制、眼動追蹤、腦機接口等手段，使用戶無需依賴傳統的肢體動作，即可進行流暢的交互。具體功能包括：語音控制交互：通過語音識別技術，用戶可以通過語音指令進行通話控制、操作設置等，減少對肢體動作的依賴，使用戶能輕松掌控通話過程。眼動追蹤與屏幕控制：結合眼動追蹤技術，用戶可以通過眼睛的移動來控制屏幕上的選項和操作，實現無需手部參與的精確交互。腦機接口輔助：對于更為嚴重的肢體活動障礙，AI結合腦機接口技術，可以通過腦波信號直接控制設備，幫助用戶完成更復雜的交互任務。視覺和觸覺反饋：通過觸覺反饋或可視化提示，AI可為用戶提供實時的操作反饋，幫助他們更好地理解當前的操作狀態，并進行必要的調整。思維和判斷機能弱化者：根據用戶的認知狀態自動調整交互模式，提供清晰、簡明的指引與反饋，確保信息傳遞的準確性與有效性。具體功能包括：簡化信息呈現：通過AI分析用戶的認知水平，自動調整信息的復雜度，使用簡潔的語言、清晰的結構和視覺提示，使用戶能夠更容易理解和處理信息。智能提醒與輔助決策：通過智能提醒和提示系統，幫助用戶在溝通中做出判斷和決策。例如，在重要事項討論中，系統可以主動提供關鍵點提示或決策建議，幫助用戶更好地理解當前情境。引導式互動與多重確認：在交互過程中，AI系統可以通過引導式對話或逐步確認的方式，確保用戶在溝通中的每個步驟都得到了充分理解和同意，避免因判斷困難導致的誤解或錯誤。視覺和語音反饋：AI結合語音和視覺反饋，提供實時確認和反饋，幫助用戶確認當前操作的結果，增強其參與感和安全感。衛星通信具有覆蓋面積、通信質量高、不受地理位置限制、抗災害能力強等優勢特性。衛星與地面網絡的深度融合將使6G網絡實現天地一體化的全新通信格局。星地融合通信網絡通過將衛星通信與地面網絡結合，提供全球覆蓋、提高通信可靠性、減少延遲，并支持多種通信形式。它在偏遠地區、災后恢復或極端條件下尤為重要，能夠保障語音通信的順暢與穩定。同時，靈活的帶寬管理和增強的安全性使其成為高需求場景（如緊急救援、軍事通信）的理想選擇，且相較于建設地面基礎設施，具有更高的成本效益。星地融合通信網絡通過各類衛星和星地鏈路，以IP為信息承載，利用智能化的處理、傳輸和路由技術，使海陸空各類用戶終端與通信平臺互聯互通。全球網絡覆蓋目前，地面通信網絡覆蓋率僅有全球面積的26%，地面網絡基礎設施無法大范圍部署在人跡罕至的山區、海洋、森林和沙漠等區域，使得傳統地面網絡基礎設施難以實現有效覆蓋，這些區域因此成為移動通信網絡的盲區。然而，隨著科考探險和航海運輸等活動的不斷發展，這些區域的通信需求愈加迫切，既涉及科考數據的實時采集與傳輸，也關系到遠洋貨輪的安全管理與運營保障。在這一背景下，必須通過創新的技術手段來有效補充地面網絡的不足。星地融合通信可多維連接空、天、地、海多個領域的多種業務，利用星地融合網絡中部署的天基中繼和地面網絡基礎設施的聯合賦能，擴大現有地面網絡的覆蓋面積。高安全可靠傳送在極端天氣災害或地質災害發生后，傳統通信網絡可能因基礎設施損毀而癱瘓，而恢復通信的時間對救援行動至關重要。同時，應急場景中通常伴隨大量用戶的同時接入，例如救援人員、指揮中心和受災群眾的通信需求激增，傳統通信網絡在帶寬和可靠性上難以支持。除此之外，在山地救援、極端突發事件等應急場景中，傳統通信網絡都不足以支持用戶間通信，而星地融合通信網絡的動態覆蓋能力和高可靠性使其能夠在極短時間內為應急響應提供必要的語音通信保障。通過高空平臺、低軌衛星和無人機中繼等技術，星地融合網絡能夠在災害發生后的幾分鐘內實現災區覆蓋，為救援人員提供即時語音通信服務，同時，星地融合網絡需支持高密度用戶的并發接入，每平方公里可容納數萬用戶，滿足災區的多用戶通信需求。低延時與高帶寬隨著低地球軌道（LEO，約500-2000公里）衛星技術的進步，衛星與地面之間的傳輸距離大大縮短，延遲降到了100毫秒以內，接近地面網絡的水平。這種低延遲顯著提升了語音通信的體驗，減少了語音時滯，使得對話更加自然、流暢，能夠確保信息的及時傳遞。星地融合網絡通過結合衛星和地面網絡的優勢，能夠提供更高的帶寬，滿足日益增長的通信需求。衛星通信，尤其是低軌衛星，可以實現大規模的帶寬覆蓋，同時避免地面網絡因擁塞或設施限制而無法提供足夠帶寬的問題。而且，通過與地面網絡的融合，帶寬可以根據需求動態調整，從而優化資源的使用，避免因為網絡擁塞而導致的通信質量下降。多形態行業通信指的是企業通過實時通信技術，在2B場景中顯著提升工作效率、客戶滿意度、安全性和協作效果。基于實時通信網絡，企業能夠以實時交互的方式為客戶提供咨詢、審核、面簽、遠程代辦、指導等服務，同時支持信息留存和可追溯查詢等功能，為用戶帶來更加高效、透明和便捷的服務體驗，進一步提升大眾生活的幸福感和滿意度。行業典型場景如下：醫療行業：實時通信技術在醫療行業中具有重要應用價值，能夠顯著提升醫療服務效率和患者體驗。例如，通過視頻通話，醫生可以為患者提供遠程醫療咨詢，實現虛擬面對面的交流，進行初步診斷并提供個性化的建議。遠程監護和健康管理：醫生可以實時監測患者的健康數據，如血壓、心率或血糖水平，及時發現異常并采取必要的干預措施。醫生與醫療團隊協作：實時通信技術促進了醫生和其他醫療專業人員之間的高效協作，醫生可以通過即時消息、視頻會議或共享平臺討論病例、制定治療方案并分享最新的醫學研究成果。急救指導與遠程手術支持：在急救情況下，醫生可以通過可視化語音向急救人員提供指導，幫助實施正確的急救措施；在遠程手術中，專家可以通過視頻和實時數據與手術團隊協作，提供精準支持。患者教育和康復指導：實時通信技術還可用于患者教育和康復指導，幫助患者了解自身病情、掌握健康管理知識，并在康復過程中獲得專業的實時建議，有效提升治療效果和生活質量。教育行業：實時通信技術在教育行業具有廣泛的應用前景，能夠顯著提升教學效果和學習體驗。例如，通過視頻會議和在線課堂，教師可以與學生進行實時互動，實現虛擬面對面的教學，尤其適用于遠程教育和混合式學習環境。在線輔導和答疑：學生可以通過實時通信工具隨時向教師提問，獲取個性化的指導和幫助，有效解決學習中的疑難問題。教師協作與教學資源共享：實時通信技術促進了教師之間的協作，教師可以通過即時通訊、視頻會議或在線平臺共享教學資源、討論教學策略以及共同開發課程內容。模擬實驗和遠程實訓：通過實時通信技術，學生可以參與虛擬實驗室或接受遠程指導，完成實驗操作和技能培訓，即使在物理條件受限的情況下也能獲得實踐機會。金融行業：實時通信技術在金融行業的應用提升了服務效率和客戶體驗。例如，通過視頻通話和在線溝通工具，金融顧問可以與客戶進行實時互動，為其提供個性化的投資建議和理財咨詢，模擬面對面交流的效果。風險監控和即時預警：通過實時通信技術，金融機構可以實現對市場變化和客戶賬戶異常情況的實時監控，并在必要時迅速發出警告，降低風險。團隊協作與決策支持：實時通信工具促進了金融團隊之間的高效協作，交易員、分析師和管理人員可以通過即時消息、視頻會議和共享數據平臺快速討論市場變化，制定投資策略并優化決策過程。客戶服務與問題解決：客戶可以通過實時聊天和視頻通話與客服代表溝通，及時解決問題，提高服務質量和客戶滿意度。此外，實時通信技術還可支持遠程培訓，為金融從業人員提供靈活高效的學習機會。交通行業：實時通信技術在交通行業的應用極大地提升了運營效率和安全性。例如，通過實時數據傳輸和視頻監控，交通管理中心可以實時監控道路狀況，及時發現并應對交通擁堵或事故，確保交通流暢和安全。車輛遠程監控與管理：利用實時通信技術，運輸公司可以實時跟蹤車輛的位置、速度和狀態，優化路線規劃，提升運輸效率，同時進行預防性維護，減少故障率。駕駛員與調度團隊的協作：實時通信工具使駕駛員與調度人員能夠即時溝通，協調運輸計劃，處理突發狀況，如天氣變化或道路封閉，確保貨物準時送達。緊急響應與事故處理：在緊急情況下，實時通信技術允許快速聯系相關人員，協調救援行動，提供必要的指導和支持，減少事故損失。乘客服務與支持：交通運營商可以通過實時通信平臺與乘客互動，提供行程信息更新、解答疑問和處理投訴，提升客戶滿意度。此外，實時通信技術還支持遠程培訓和知識共享，為交通從業人員提供持續學習和技能提升的機會。工廠行業：實時通信技術在工廠行業的應用顯著提高了生產效率和運營管理水平。例如，通過實時視頻和數據傳輸，工廠管理人員可以遠程監控生產線的運行狀況，及時發現問題并采取必要的干預措施。設備狀態監控與維護：利用實時通信技術，工廠可以對設備進行實時監控，分析運行數據，提前預判并處理潛在故障，減少停機時間并延長設備壽命。團隊協作與問題解決：工廠員工和技術團隊可以通過即時消息、視頻會議和共享文檔平臺進行高效協作，快速討論并解決生產中的技術問題或質量偏差，確保生產順利進行。遠程支持與指導：在遇到復雜問題時，現場操作人員可以通過實時通信技術與專家聯系，獲得遠程指導，快速解決問題，無需專家到場。緊急響應與安全管理：實時通信技術支持快速響應緊急情況，例如設備故障或安全事故，相關人員可以實時溝通，協調應急方案并有效處理危機。此外，實時通信技術還支持員工培訓，通過虛擬課堂和在線指導，為員工提供技能提升和知識更新的機會，促進生產力和競爭力的提升。現有語音核心網（IMS網絡）功能拆分過細，導致層級及網元眾多、接口繁雜、業務交互流程冗長，網絡的高復雜度不僅導致業務處理資源消耗大，系統運行效率低、運維成本高，更重要的是對新業務的迅速發布和差異化提供支持乏力，已經不能很好的滿足5/6G時代公眾及企業客戶接入多模化、泛在化，及用戶實時通信業務感知多維化（XR、實時互動等）、內容智能化（AI、實時協作等）、需求定制化的要求。面向未來6G網絡，本章節深入剖析6G核心網實時通信實現的關鍵技術，包括功能架構設計要點、新技術要求等內容，以實現網絡架構的簡化和業務提供能力的提升，使能一系列通話增強服務和創新應用。分布式網絡架構是6G核心網實時通信業務的基礎設計，通過將計算、存儲和通信功能從集中化的核心網下沉到邊緣節點，降低數據傳輸路徑，提高服務的實時性和可靠性。這種架構設計特別適用于6G的多樣化場景，包括超高清語音通信和多模態智能交互，滿足對低時延、高可靠性的需求。邊緣節點優化：邊緣節點部署在靠近用戶接入點的位置，使數據處理可以在本地完成，避免回傳核心網的延遲。通過合理規劃節點的地理分布和密度，能夠滿足用戶密集區域的高流量需求，同時在偏遠地區提供低時延服務。每個邊緣節點配備高性能計算單元，例如支持AI推理的CPU/GPU或專用加速器，以及高速存儲設備，以處理語音編解碼、多模態數據融合和實時推理等任務。硬件設計以模塊化為主，支持靈活擴展，適應不同流量需求和任務復雜度。此外，邊緣節點通過內置AI實現自智功能，能夠根據網絡和設備狀態完成任務優化和恢復。自智功能包括自配置（在啟動時自動完成網絡初始化）、自優化（通過負載均衡優化任務分配）和自修復（在節點故障或鏈路中斷時動態遷移任務）。區域資源池化：分布式節點的計算、存儲和帶寬資源通過虛擬化技術整合為資源池，實現統一管理。資源池化打破了傳統網絡中資源分散和難以共享的問題，顯著提高資源利用率，同時為高峰負載提供彈性支持。資源池化支持按需擴展，當流量激增或場景切換時，可以通過動態增加節點參與資源池來提升整體計算能力。這種彈性擴展能力能夠應對突發的高負載場景，例如應急通信或大規模虛擬會議。通過全局調度系統實現多節點協同工作，核心網提供全局視圖，而邊緣節點負責具體任務執行。協同機制確保資源能夠在區域內靈活流動，提高服務的靈活性和效率。分層協同架構：核心網根據任務的復雜性和實時性要求，將其分解為多個子任務，由邊緣節點和核心網協同完成。例如，邊緣節點負責語音數據的編解碼和緩存，核心網則負責全局同步和資源調度。在分布式架構中，路由優化至關重要。通過智能路由算法，邊緣節點與核心網之間的路徑根據實時網絡狀態動態調整。路徑優化不僅減少傳輸時延，還提高了數據流的穩定性和傳輸效率。智能流量預測與負載均衡：利用深度學習模型分析歷史流量和實時數據，邊緣節點能夠預測未來的流量分布和峰值負載。流量預測為資源調度提供數據支持，確保資源分配更具針對性和前瞻性。動態負載均衡機制通過權重分配算法，將計算任務按優先級分配到不同的邊緣節點，避免單節點過載。通過任務遷移功能，邊緣節點在負載過高時可動態轉移任務至其他節點，確保服務連續性。分布式算力是指將計算任務分解并分布到多個計算節點（如服務器、邊緣設備或終端設備）上，并通過協同運行實現高效計算的能力。它突破了傳統集中式計算的局限，利用分布式架構提升系統的性能、彈性和可靠性，成為現代計算體系的重要組成部分。分布式算力具有以下核心特點：并行處理：通過將大規模計算任務劃分為多個子任務，并在不同節點上并行執行，顯著提高處理速度和效率，滿足高性能計算需求。彈性擴展：分布式算力可以根據實時需求動態調整節點數量和資源分配，從而有效應對計算負載波動，避免資源浪費或性能瓶頸。低延遲響應：結合邊緣計算技術，分布式算力能夠將計算任務分配到距離用戶更近的節點執行，減少數據傳輸延遲，為實時通信和其他延遲敏感型應用提供保障。容錯能力：分布式架構中，任務和數據通常有冗余備份。當某個節點發生故障時，系統能夠迅速切換到其他節點，保證任務不中斷，提升系統可靠性。全局協同：通過智能調度和分布式數據庫管理，分布式算力可以實現計算資源的全局優化，進一步提升計算效率和資源利用率。區塊鏈的優勢在于其去中心化、透明性和信息不可篡改性。通過分布式網絡中的多個節點共同維護，區塊鏈消除了傳統中心化系統中的單點故障和信任問題，同時，借助加密算法和共識機制，一旦數據被記錄在區塊鏈中，就無法被篡改或刪除，提供了極高的安全性。數據安全與隱私保護：傳統物聯網設備的管理和通信往往依賴中心化服務器，而區塊鏈能夠為設備提供去中心化的管理方式，避免中心化平臺的單點故障和數據泄露風險。在災難恢復、遠洋運輸、偏遠地區物聯網設備等場景中，通信數據的安全性非常重要。在極端環境或災難發生后，設備可以在沒有傳統網絡依賴的情況下，通過區塊鏈直接與其他設備進行安全認證和通信，保證通信過程中產生的數據不能被惡意篡改或丟失，確保通信記錄的完整性與真實性。在偏遠地區和災難發生時，敏感數據（例如救援指令、科考數據等）可能涉及隱私或國家安全。通過區塊鏈的加密存儲和分布式賬本，可以有效地保護數據隱私，確保只有授權用戶能夠訪問數據，并且能夠追溯數據的使用記錄。智能合約和自動化通信：在6G核心網實時通信網絡中，可能涉及多個通信層次和協議。例如，衛星與地面通信站之間的數據交換、物聯網設備與數據中心的交互等。通過智能合約，可以自動執行特定的協議或任務，無需人工干預。智能合約可以在特定條件下自動執行數據傳輸、存儲、認證等操作，確保網絡通信的自動化與高效性。跨域互操作性：6G核心網實時通信網絡、衛星網絡、物聯網設備等可能使用不同的技術協議和通信方式。區塊鏈作為統一的信任層，可以幫助不同網絡之間實現數據共享與通信協議的互操作性，保證信息交換的可信性。分布式存儲與帶寬管理：區塊鏈能夠提供去中心化的數據存儲方案，這對于衛星通信和邊緣計算中面臨的帶寬限制和數據存儲需求非常有用。在帶寬受限的環境中，通過區塊鏈技術，可以將數據分散存儲在不同的節點（如衛星、地面站、邊緣計算設備等提高數據的可靠性和訪問效率。區塊鏈還可以作為帶寬管理和資源分配的透明記錄系統，通過智能合約動態調整帶寬資源的分配。并增強協議的適應性。這項技術滿足了6G核心網實時通信場景下的大規模設備6G核心網實時通信在超高速、低時延和廣連接的核心需求下，對編解碼技術提出了更高的性能要求。編解碼技術作為通信系統的核心，直接影響數據傳輸的可靠性、效率和適應性。相比5G時代，6G需要在更復雜的通信場景中提供更高效、靈活的編解碼解決方案。通過融合高效編碼技術、動態調制、自適應編解碼算法和AI優化能力，6G編解碼技術不僅實現對多樣化場景的支持，還能充分利用頻譜資源，為未來網絡提供堅實的技術基礎。AI驅動編碼技術：通過深度學習模型優化編碼與解碼流程，適用于6G核心網實時通信復雜的多模態通信場景。該技術采用端到端神經網絡架構，能夠實時預測信道特性和網絡波動，動態調整傳輸策略。它在處理語音、視頻和感知數據的多模態融合時表現尤為出色，通過智能優先級排序和壓縮算法，在低帶寬條件下保留核心內容，同時在網絡條件改善時恢復高質量傳輸。AI驅動技術尤其適合高帶寬和多模態通信環境，結合分布式協同和邊緣計算，提升了多任務并發的處理效率，是6G核心網實時通信多樣化場景中的智能化基礎能力。自適應編解碼技術：通過實時監測網絡狀態和設備需求，動態調整編碼參數，如比特率、冗余度和頻段覆蓋范圍，以最大化資源利用率。它更注重規則驅動的調整機制，適用于低功耗設備和波動網絡環境。例如，在物聯網設備中，該技術通過動態壓縮和分段傳輸，確保關鍵數據的優先傳輸；在邊緣節點，它結合輕量化計算模型，實現快速響應，降低核心網負載和端到端延遲。自適應編解碼技術特別適合于分布式架構和資源有限的場景，為6G核心網實時通信的穩定性和高效性提供了基礎支撐。意圖感知技術是6G核心網實時通信網絡中的關鍵技術之一，旨在實現人與智能體、智能體與智能體之間更自然、高效的互動。通過結合生成式大模型和語義通信技術，意圖感知能夠精準捕捉用戶的需求和目的，不再局限于傳統的顯性指令，而是通過多模態數據（如手勢、觸覺反饋、表情和語音殘余信息）精準識別用戶的真實意圖，即使語言表達不完整或非傳統，也能通過語義推理和情境分析進行準確解讀。結合NLP技術，這些意圖能夠被實時轉換為文字、語音或圖像形式，幫助用戶與他人或智能設備進行高效溝通。在實際應用中，意圖感知技術不僅能夠優化人機交互體驗，還能使6G核心網實時通信網絡動態調整資源分配和數據傳輸策略，以適應用戶意圖。例如，聽障人士可以通過手語或手勢輸入，利用意圖感知技術將其翻譯為自然語言文本供他人閱讀；視障人士則可以通過語音輸入表達意圖，系統基于NLP技術生成結構化響應，并通過語音反饋的形式回傳結果；對于語言障礙者，系統可借助模糊語義解析和情境補全技術，將不完整表達轉換為完整語義，支持多方通信。聯邦學習是一種分布式學習框架，允許多個設備在本地進行數據訓練，只共享模型更新而不傳輸原始數據，這樣有效保護了數據隱私。它的主要優勢在于無需集中存儲數據即可實現多方協作，既避免了敏感信息的泄露，又提高了模型訓練的效率。此外，聯邦學習通過減少數據傳輸和存儲需求，降低了6G核心網實時通信成本，同時能夠滿足對數據隱私和安全性較高的要求。資源優化：聯邦學習能夠協助6G核心區實時通信網絡中的各個節點（如網元設備、衛星、地面基站、邊緣設備等）進行流量管理優化。每個節點通過在本地進行數據分析和模型訓練，優化流量調度和帶寬分配，然后匯總更新后的模型，實現全網智能調整，提升網絡整體性能。例如，衛星系統可以利用聯邦學習，在不斷接收反饋數據的過程中，預測鏈路質量波動，并根據需求變化靈活調整。這使得衛星鏈路可以適應不同環境和時間段的通信需求，保障高可靠性的數據傳輸。增強物聯網設備的智能處理能力：在6G核心網實時通信網絡中的物聯網設備常常面臨帶寬限制。聯邦學習使得物聯網設備可以在本地進行數據分析和模型訓練，只將更新后的模型而非原始數據傳輸到節點網元設備、地面站或衛星，從而節省帶寬并保護數據隱私。聯邦學習能夠幫助6G核心網實時通信網絡與物聯網設備進行智能化的監控和管理，提升網絡效率并優化設備性能。強化網絡安全與隱私保護：聯邦學習的關鍵優勢之一是數據本地處理，避免了傳輸敏感信息到中央服務器。通過這種方式，在涉及敏感數據（如軍事通信、個人信息等）時，用戶的隱私得到充分保護。每個節點（如網元設備、衛星、邊緣計算節點）都可以本地訓練安全檢測模型，識別潛在的安全威脅并針對不同攻擊模式進行防護。通過共享各節點的安全防護經驗，6G核心網實時通信網絡能夠持續優化防護策略，提升整體的網絡安全性。數字孿生技術通過將物理實體（如設備、生產線、工廠等）的數據和行為以數字化模型的形式在虛擬空間中進行實時映射和交互，構建出虛實結合的仿真系統，為工業行業的智能化、精細化管理提供了強有力的工具支持。例如，在工業領域，數字孿生技術的應用主要體現在以下幾個方面：設備狀態監測與預測性維護：數字孿生可以通過實時采集設備運行數據（如溫度、振動、能耗等），建立設備運行狀態的數字模型，對設備性能進行實時監測。結合大數據分析和AI技術，系統能夠預測設備潛在故障，提前發出維護提醒，降低非計劃停機率，延長設備使用壽命。生產過程優化：數字孿生技術可模擬生產流程，分析各環節的效率和瓶頸。通過實時調整生產參數，優化資源分配，提高生產效率和產品質量。同時，虛擬模型可以在引入新工藝、新設備前進行仿真測試，避免對實際生產的干擾和資源浪費。工廠全生命周期管理：在工廠建設階段，數字孿生可用于設計方案的虛擬驗證與優化；在運營階段，可實時監控工廠運行情況，優化能耗和物流；在更新改造階段，利用數字孿生模型快速評估改造方案的可行性和影響，降低實施風險。遠程操控與協作：借助數字孿生，操作人員可以通過虛擬模型對工業設備進行遠程監控和操作，尤其適用于危險環境或特殊場景。同時，不同崗位和地域的員工可通過共享的數字孿生模型進行協同作業，提高協作效率。智能決策支持：結合實時數據和歷史數據，數字孿生模型能夠模擬不同決策方案的實施效果，為管理者提供科學的決策依據。例如，在生產調度、供應鏈管理、能耗控制等方面，數字孿生可以顯著提升決策的精準性和響應速度。隨著通信技術的不斷發展，為了滿足越來越嚴苛的性能指標，網絡通信設備在不斷迭代創新并且網絡的密度也隨之逐漸加大，這給通信網絡運營商在規劃網絡部署位置、平衡網絡建設成本以及運營維護網絡都帶來巨大困難。而網絡共享技術被視為解決這一難題的關鍵使能技術被諸多運營商廣泛關注。自從2G以來，網絡共享技術便在各代移動通信技術中作為基礎的功能特性被納入國際標準并被廣泛應用。隨著未來6G通信系統的發展，毫米波、太赫茲等技術被視為是擴大頻率帶寬、提升網絡容量的重要6G無線使能技術，頻率的提升會造成6G基站覆蓋范圍的降低，因此從運營商的部署角度，未來6G網絡的部署成本會進一步增加，并且在進行6G基站站點以及小區頻率規劃時的部署難度以及后期的運維成本都會有所增加。同時，6G移動通信系統的重要設計目標之一就是廣域連接，實現全球全域無死角覆蓋，包括空、天、地、海的無線信號覆蓋。可以預見，依靠單獨的運營商實現這一目標非常困難，部署開銷巨大。因此多家運營商聯合部署實現廣域連接是行之有效的未來發展方向。考慮到未來6G移動通信系統的產業化進程以及6G通信行業的發展，在6G通信網絡設計之初就要考慮引入網絡共享使能技術。6G網絡共享技術不僅可以像傳統5G網絡共享技術一樣使多個運營商共享彼此的無線頻譜、無線基礎設施以及核心網設備資源等，還可以拓展共享的范圍與對象，例如共享衛星接入網、共享6G網絡能力。引入6G網絡共享技術不僅可以潛在緩解各個運營商未來6G網絡的部署壓力、降低6G網絡規劃、部署以及運維的難度，便于未來6G通信網絡的迅速推廣；同時還可以整體提升網絡利用率，降低6G網絡的能量消耗，符合未來網絡低碳環保的設計理念。6G網絡共享示意圖如下圖所示：與傳統的網絡共享中的概念相似，即多家運營商可以共享相同的頻譜，節約頻譜資源，降低頻率規劃難度。但是由于6G網絡使用頻段的提高，需要考慮高頻段頻率共享的動態管理，以實現跨網、跨用戶的頻譜協調與合作。地面網絡共享主要聚焦于多個運營商可以共享同一套無線以及核心網基礎設施，例如可以參考已有的MOCN、GWCN、IndirectNetworkSharing等網絡共享技術。不同的是，6G地面網絡共享可以基于未來6G分布式網絡的整體架構支持共享6G核心網子網，例如為滿足特定業務需求，在特定區域多個運營商可以共享同一套6G核心網子網。并且6G地面網絡共享可以考慮對網絡共享機構進行創新，例如在6G核心網子網共享場景中，用戶流量可以通過該子網卸載到本地而無需回到歸屬網絡。最后6G地面網絡共享也可以進一步提升靈活性，即按需進行網絡共享，而不僅限于固定區域固定共享對象的網絡共享，便于大規模靈活地應用網絡共享技術。為實現6G地面網絡共享新需求，需要在6G核心網的設計之初考慮構建靈活的接入控制與網絡管理機制，并且考慮創新網絡共享架構。隨著衛星自身技術的不斷發展，衛星與通信網絡相融合的技術也日益成熟，其中衛星接入網可以作為地面網絡的補充，為用戶提供廣域的網絡覆蓋。但是作為通信網絡運營商，部署一整套衛星網絡會有諸多限制并且成本巨大，因此衛星網絡共享便成為了可行的部署選項。多個運營商共享一套衛星網絡，該衛星網絡覆蓋全球，在全球范圍內分區域為不同運營商的用戶提供接入服務。然而如果考慮低軌衛星的網絡共享場景，由于衛星移動帶來的與地面網絡的重疊問題（例如頻率干擾、接入控制等），需要后續進一步研究解決。考慮到6G網絡會提供超越連接的多種能力，例如感知能力、智能能力以及計算能力等，因此6G網絡新能力共享可以讓多家運營商共享支持特定6G能力的網絡基礎設施或平臺。例如共享計算能力場景，當產生需要大量算力的業務時，多家運營商可以將算力資源甚至平臺進行共享，來彌補單一運營商算力的不足。6G網絡新能力共享可以充分發揮6G網絡的潛能，并賦予6G網絡新能力更豐富的價值。當然，6G網絡能力共享需要6G核心網對網絡能力進行精確管控和調度，也需要運營商間的協調和配合。3.3面向6G時代的挑戰6G網絡共享技術有助于6G移動通信系統的部署與發展，是6G的關鍵使能技術。但是6G網絡共享技術更加豐富的共享場景與對象對6G核心網的管控和調度提出了更高要求；而且網絡共享涉及多家運營商，需要考慮跨運營商的網間協調以及網間安全的問題，還需保障用戶在使用共享網絡時的服務質量不降級；最后6G網絡共享技術需要考慮建立統一完善的跨運營商之間的監管與激勵機制（或平臺體現共享網絡的價值，調動運營商的積極性。這樣才可以推動6G網絡共享技術的快速發展。伴隨著6G時代的到來，新業務和新需求將不斷涌現。例如，全息通信、感官互聯、智能交互、通信感知、智慧內生、數字孿生、全域覆蓋等業務將會逐漸普及。ITU-R在6G愿景中不僅明確了對未來網絡極致空口性能和全新服務能力的需求，更注重引入通感、AI等新技術和新頻段后網絡對沉浸式、超可靠低時延、超大規模連接等多樣化場景的個性化服務供給能力。例如，在身臨其境的沉浸式業務中，6G網絡將不僅是數據傳輸的管道，更是提供沉浸式體驗的平臺。用戶需要獲得低時延、就近的數據服務和計算服務，要求網絡支持低時延、高帶寬、高可靠的多模態數據傳輸，提供個性化的沉浸式體驗。在超可靠低時延場景中，如自動駕駛、遠程醫療等應用對網絡的可靠性和時延要求極高。這就要求網絡架構具備極高的可靠性和穩定性，能夠確保數據傳輸的準確性和及時性。在超大規模連接的場景中的設備和應用種類繁多，用戶需求也千變萬化。因此，網絡需要具備足夠的靈活性和可擴展性，以適應不同設備和應用的需求，并支持用戶數量的快速增長以及設備之間相互協作。可見，6G網絡更加注重用戶的需求和體驗，能根據終端的能力和所處環境、業務需求等因素，調整網絡服務策略，智能優化網絡資源調配，實現以用戶為中心的目標。面向6G，服務對象從傳統的普通消費者，擴展到垂直行業用戶、運營商和設備商合作客戶等不同類型。它們對網絡的需求各不相同，因此需要6G網絡根據具體服務對象，提供匹配的定制業務服務。現有網絡引入切片技術應對不同場景和需求，雖然能夠提供差異化服務，但整體仍按照以網絡為中心、最大化服務能力的方式，進行網絡節點、實體和功能部署，無法對網絡資源進行靈活配置和管理。隨著6G進入用戶需求更加多樣化、差異化和精細化的時代，以及AI、算力、感知等維度的引入，網絡管理的精細度也需要同步提高。6G多樣化場景帶來多樣化需求，且需求不斷變化，未來網絡算力、數據靠近邊緣呈分布式，同時某些智能應用場景也需要在邊緣實現AI服務，比如AI推理，以上這些僅僅依靠集中式公共網絡可能無法滿足所有要求，需要在邊緣服務部署定制化子網絡滿足特定需求，以補充公共網絡的服務能力。因此部署能夠靈活彈性網絡是至關重要的。展望未來，利用集中式公共網絡和分布式定制化子網絡全面滿足未來6G網絡的各種需求，如圖4.1所示。圖4.1基于用戶的定制化網絡6G網絡將融合智慧內生，可以為用戶提供更智能、高效和個性化的體驗，從而滿足日益增長的智能化需求，推動各行各業的發展。首先，構建內生智能的網絡功能。通過將AI內生到各個相關網絡功能中，使網絡功能具有智處理、智分析、智決策等能力，形成滿足支撐AI全生命周期流轉的統一體系，以減輕數據流轉帶來的信令和資源開銷。其次，構建多層分布式智能體系。通過在集中式公共網絡和分布式定制化子網絡架構中構建多層分布式智能體系，形成差異化分布式智能部署。在集中式公共網絡部署智能超腦，作為集中的智能控制中心，完成全局統籌的中樞控制與智能調度。在多級分布式子網絡按需部署分布式智能功能或者泛終端智能功能，形成分布式智能大腦。然后通過分布式智能大腦在邊側進行智能處理和分析，保障數據的隱私安全，避免非授權數據的擴散。同時，還可通過分布式智能大腦間的智能協同，合理調用資源滿足相應的業務需求，提高智能服務效率和分散網絡壓力，進一步地提升用戶服務體驗。另外，還可以通過分布式智能大腦與智能超腦協同完成網絡內生智能，以輔助提高邊緣智能服務效率。隨著網絡技術的快速發展和用戶需求的不斷變化，傳統的控制面架構在高動態性場景中面臨著如下的挑戰與需求：但在面對現代復雜業務（如高移動性用戶和大規模機器通信）時，新場景下移動和覆蓋范圍有限，地面終端需要頻繁進行位置更新，每個衛星需要處理戶數量和業務場景急劇增加時，這些核心節點成為性能瓶頸。尤其在多接入以實現動態擴展以支持本地化處理。在資源利用方面，新型異構網絡和多業務融合場景中控制面常常難以根據業務需求實時分配資源，導致資源利用效率低下。這在高帶寬需求和低時延要求并存的一旦節點故障，恢復需要大量的狀態遷移或重建工作，導致業務中斷和用戶求實時分配資源，導致資源利用效率低下。這在高帶寬需求和低時延要求并無狀態控制面（StatelessControlPlane）的設計核心思想是將狀態信息從控制面中剝離出來e)狀態分離：通過分布式全局網絡視圖（GNV）的設計，控制面功能可直接獲取動態的全局網絡狀態，實現控制邏輯的靈活部署。具體而言，控制面不再綁定于固定節點，而是通過訪問分布式一致性協議維護的狀態，能夠在節點故障時快速切換。對于高動態環境，控制面可以即時調整路由和接入策式算法動態分析各區域負載，根據帶寬需求、計算能力和用戶位置優化資源分配，從而避免資源浪費并提升整體效率。此外，這種機制通過減少跨區域或切換過程中，其他節點可立即接管控制任務，而無需復雜的狀態遷移。同時，結合多路徑傳輸技術，控制面能夠應對高速用戶移動或頻繁切換環境，的響應能力。例如，在用戶快速切換或設備接入爆發通過訪問分布式視圖迅速獲取所需信息，進行高效決當前的核心網在靈活部署方面仍然依賴網元為基礎的部署顆粒，常常需要經過中長周期的配置調整，導致難以快速響應動態需求。傳統網元架構的協議棧多為垂直封閉，缺乏橫向協作能力。這不僅在一定程度上限制了彈性擴展，還直接影響了網絡功能的高效配置。針對這一問題，分布式核心網設計了聚合控制面架構。通過將多個傳統網元功能進行模塊化和解耦，控制面被重新構建為智能自治單元。在這個新架構中，每個自治單元能夠獨立地實現資源管理、用戶認證和服務質量控制等關鍵功能，并可以根據需要進行動態擴展或合并。例如，在一個多節點分布式網絡中，各個節點可通過自治單元協同完成全局的控制任務，而不受制于單點性能瓶頸。如圖5.1所示：圖5.1聚合網絡架構通過拉取狀態對網絡功能“塑形”上圖展示了改進前后兩種網絡架構的對比。在傳統網絡中，核心網通過“搭積木”的方式由網元組合實現控制面功能，這種方式在集中式架構下運作良好，但在分布式節點中對彈性拓展能力提出了更高要求。在機動場景中，每個節點的算力不一，任務需要卸載到周圍節點時，基于大顆粒度網元的處理方式會增加處理時延。此外，聚合控制面通過整合多種協議棧和功能模塊，實現了更精細的功能劃分和更高效的資源調度。這種設計能夠顯著降低跨節點通信的復雜性和時延，同時提升網絡的靈活性和適應性。在實際應用中，聚合控制面已成功地支持了多接入邊緣計算（MEC）場景中的快速服務部署和動態資源分配，其效果顯著優于傳統集中式架構。這種設計相比傳統架構更具適應性和擴展性，能夠更好地滿足未來6G網絡的復雜需求，尤其是在高動態和高密度接入的環境下。在分布式核心網中，尤其是在節點具備高機動性的場景下，實現切換的低時延和高可靠性是當前網絡演進中的重要課題。這一挑戰首先在非地面網絡（Non-TerrestrialNetworks，NTN）的研究中被重點關注。3GPP在Release16中提出NTN作為增強網絡覆蓋和提升可靠性的關鍵技術，為解決高機動性場景下的網絡問題奠定了基礎。在此基礎上，3GPP在B5G階段的Release17提案中進一步提出了游牧網絡（NomadicNetworks）的概念，該技術明確指出了在動態機動場景下對核心網性能的更高要求。游牧網絡強調核心網需具備高靈活性和動態適應能力，以應對網絡拓撲頻繁變化和節點快速移動的特點。這一方向在6G早期研究中得到了進一步深化，為未來網絡提供更強的支持。在應對高機動性場景時，分布式核心網的切換性能成為一個需要重點關注的領域。現有5G網絡架構的切換流程在處理動態復雜環境時，依然存在優化空間，例如控制面時延較高以及數據面可能發生丟包的情況。無狀態分布式范式能夠應對上述挑戰給出解決方案。本節將參考現有5G切換流程，討論分布式機動拓撲中的挑戰以及通過控制面與數據面的優化來解決這些問題的可能性，從狀態分布化的視角為相關課題提供啟發與參考。為了展示多子網網絡中錨點移動導致的切換過程所引起的挑戰，我們假設如圖一所示的拓撲結構。在