6G数据服务趋势与愿景
- 数据是数字化社会的核心要素，6G网络将作为数据的生产者、消费者和承载者，结合内生智能和感知能力，为AIaaS提供可信数据服务。
- 6G数据服务呈现“数据泛在化、数据协作化、数据知识化、数据资产化”趋势，数据量将呈指数级增长，对数据管理和利用提出更高要求。
6G数据服务的需求与挑战
- 需求：
- 数据主体：数据自主可控和隐私保护。
- 网络和业务提供者：数据变现和增值服务。
- 数据使用者：数据的可信度和可用性。
- 法律和监管：合规性和监管需求。
- 技术挑战：
- 多维异构数据的预处理。
- 泛在数据的可靠存储。
- 分布式协同。
- 可信数据溯源。
- 数据流通和共享。
- 数据保护技术和隐私增强计算（如安全多方计算、同态加密、差分隐私、联邦学习）。
- 数据知识双驱动（结合知识图谱和深度学习）。
6G数据服务概念及定义
- 6G数据分类：
- 用户签约数据：用户业务相关签约数据。
- 网络运营数据：网络运维管理数据。
- 感知数据：通信感知一体化和物联网传感器数据。
- AI数据：AI模型数据及配置参数。
- 6G数据服务概念：
- 数据服务是数据提供者和消费者之间的抽象功能，解耦数据消费者和物理数据提供者，提供高效、安全的数据服务。
- 数据服务描述应包括数据定义、主体、组合关系、种类、报告方式、安全策略等。
- 数据服务度量通过KPI实现数据服务运营管理的自动化和质量提升。
6G数据服务框架简述
- 设计原则：
- 从单点技术向归一化系统架构转化。
- 从集中式信任向去中心化信任转化。
- 从数据驱动向数据和知识双驱动转化。
- 数据服务框架：
- 基础设施层：网络运营数据、感知数据、AI数据、用户签约数据。
- 数据服务层：
- 去中心化信任锚点：实现认证授权和数据访问控制，基于区块链和密码学技术。
- 数据保护技术库：按需调用数据保护技术（如差分隐私、同态加密、安全多方计算、隐私计算、区块链）。
- 数据分布存储、数据协同处理、数据按需获取：基于云边协同计算，实现高效数据处理和共享。
- 网络AI：通过隐私保护处理和授权，结合机器学习和知识图谱实现数据知识化，赋能智能应用。
总结及展望
- 6G网络将引入单独的数据面，构建架构级的统一可信数据服务，明确数据来源、描述、采集、处理、存储、应用和隐私保护等。
- 6G网络将通过向多样化的智能应用提供可信数据服务，为运营商和第三方应用提升网络和应用性能以及业务运营效率，创造经济价值。
