中国联通6G网络内生智能白皮书

6G网络内生智能 白皮书 中国联通研究院 下一代互联网宽带业务应用国家工程研究中心 2025年7月 版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 目录 前言.....................................................................................................1 一、6G网络内生智能演进驱动力.....................................................2 二、6G网络内生智能场景与需求.....................................................3 （一）对内的AIforNET服务.....................................................3 1.应用场景：智能网络优选........................................................4 （二）对外的NETforAI服务.....................................................5 1.应用场景：智慧医疗................................................................62.应用场景：自动驾驶................................................................6 三、6G网络内生智能系统框架.........................................................7 1.AI服务开放...............................................................................9 3.AI服务资源............................................................................13 （三）智能化多要素融合............................................................15 2.AI+数据...............................................................................17 3.AI+计算...............................................................................20 四、6G网络内生智能关键技术.......................................................22 （一）意图驱动...........................................................................22（二）机器学习...........................................................................27（三）AgenticAI........................................................................35（四）评估技术与自演进............................................................38 五、结束语及展望............................................................................41 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AI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AI 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AI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AIforNET和NETforAI，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AIforNET和对外的NETforAI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AIforNET服务 对内的AIforNET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。 2.应用场景：网络自治 6G内生智能网络通过在系统内引入端到端的AI/ML智能能力，实现自感知、自分析、自决策、自执行的高度自治网络。 6G网络将主动、自动地对环境、网络资源及状态、用户需求/意图、业务质量进行感知，结合AI技术，进行分析和推理，根据分析结果动态生成系统级网络控制、资源分配、路由调度等决策，将决 策策略智能映射为网络架构、功能、参数等配置，然后通过自动化的配置执行和测试验证，实现网络策略的全自主化部署和执行，再根据执行的表现，更新感知内容和范围，闭环的任务处理。 （二）对外的NETforAI服务 对外的NETforAI服务主要是面向6G的新业务应用，网络赋能AI应用和场景，能完成智能化业务本身，同时主要为智能化的业务提供所需的网络资源、功能、服务等支撑，使能跨生态跨系统跨平台的AI应用/智能体。根据ITU-R《IMT面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书》的6个典型场景，通信AI一体化场景中的具体用例均属于对外的NETforAI场景，其需要网络支持分布式计算和AI应用，典型用例包括：辅助自动驾驶、医疗辅助应用设备间的自治协作、跨设备和网络间的密集计算卸载、数字孪生的创建和预测等。 6G将AI作为服务提供实现了6GAIaaS（AI即服务），通过开放网络的原生AI相关业务、能力及资源要素（如连接、数据、计算等多维度资源），以及引入外部的智能体生态（如MCP/A2A）等赋予的AI服务、能力和资源，使网络对外提供完成智能化任务所需的AI服务。外部系统（如智能终端、应用、平台）可基于6G网络提供AI服务，个性化定制化更新迭代，面向企业、垂直行业的不同用户对象提供智能化服务。 1.应用场景：智慧医疗 医疗行业场景中，远程家庭医疗需要连接患者住宅内各类医疗检测监护设备（如可穿戴设备、监护仪、摄像头、显示器、护理机器人等），实时传输医疗数据，为医生提供更全面的医疗诊断依据。与此同时，多种智能医疗设备之间需要通信和交互，协同高效地完成对患者的监测和护理，网络需要保证这类信息传输的超低时延和高可靠保障。传统基于单体AI的诊疗方法，受限于AI模型算法成熟度和样本的数量，诊断的准确性和可靠性不理想。基于6G内生智能的智慧医疗，可以使各地医疗机构和从业人员通过网络获取AI模型算法、病例数据样本，协助医疗机构在保证患者数据隐私的前提下完成多源异构数据处理以及模型训练、模型优化等AI任务，迭代诊疗模型和提升诊疗的准确性和可靠性。 2.应用场景：自动驾驶 面向交通行业的自动驾驶场景，网络可以提供自动驾驶车辆环境感知、检测识别、环境预测、车辆轨迹预测、规划、实时推理决策等数据信息或结果，自动驾驶车辆基于获取到的网络侧数据输入本地模型，协同网络侧数据结果对车辆行驶进行决策和控制。 无人驾驶车辆需要进行环境感知和环境感知数据获取，以构建车辆行驶的决策和控制模型。在环境感知方面，车辆需要进行诸如视觉处理等运算量大、算力需求高的任务。由于端侧算力有限，可以将这 些计算任务卸载到6G网络。6G网络可以对计算任务进行编排和调度，协调最优计算节点，为其提供计算资源，输出计算结果，从而协同终端完成计算任务。在环境感知数据获取方面，车辆可以