总结
随着工业互联网和人工智能技术的发展，工业正加速向智能化、精细化、柔性化方向演进。无线通信网络作为连接物理世界与数字世界的核心纽带，其核心使命已从提供泛在连接，演进为满足垂直行业日益严苛且多样化的业务需求。当前，5G网络在适配工业控制等场景时仍面临显著挑战，主要表现在：空口频谱稀缺性和环境波动性影响下的性能差距；工业场景普遍存在多流业务并发，导致资源分配冲突与效率瓶颈。
网络与业务协同为解决上述挑战提供了新范式，其核心在于打造网络侧与业务侧双向感知、协同决策的闭环机制，通过将协同机制融入无线网络保障，结合感知结果与RRM策略，使无线接入网络更高效灵活地匹配业务需求，最终确保网络资源能够最有效地服务于多样化业务体验的确定性保障需求。
本报告分析了6G和工业应用协同的典型场景与需求，重点关注钢铁制造、汽车制造、仓储物流和电力等领域，重点关注以基于6G的网业协同技术驱动实现的低时延高可靠、低抖动、大上行等业务，分析网络与业务相互协同支持的应用场景和具体需求。例如，在钢铁制造领域，智慧料场、皮带监测、焦化四大车联锁、高炉炼铁、自动抓渣、行车调度、炼钢、连铸、轧钢、AR设备检维修、VR模拟教学实训等场景都需要6G网络提供微秒级时延、100Gbps带宽、亚厘米级定位精度以及智能抗干扰能力，并通过网业协同与业网协同机制实现网络资源的精准适配与高效利用。在汽车制造领域，6G网络将驱动汽车制造加速迈向“智能协同、柔性高效”的新阶段，通过网业协同与业网协同机制，实现全流程透明、高精度作业与柔性智造。在仓储物流领域，6G网络将推动仓储物流行业迈入高智能、高效率的新阶段，通过网业协同与业网协同机制，实现无人化、高可靠、弹性化运营。在电力领域，6G网络将推动电力行业迎来从“感知联网”向“智能协同”升级的关键拐点，通过网业协同与业网协同机制，构建安全稳定、实时响应、智能协同的新型电力系统。
报告进一步提出了6G和应用协同潜在架构与关键技术，包括网业协同和业网协同系统潜在架构、业务特征识别技术、AI数据分析技术、AI业务智能调度、AI业务智能编排、基于业务类型的频层迁移技术方案、基于业务特征的无线协议栈跨层优化方案等。报告指出，6G网络将通过深度集成机器学习与实时数据分析引擎，实现业务特征的动态感知与QoS策略的自主生成，并通过AI技术实现与网络核心架构的深度融合，构建“AI for Network”与“Network for AI”的双向赋能体系。
最后，报告总结认为，6G网络通过在无线网络开放接口，使得基站具备感知、分析、处理数据和决策的能力，依据业务对时延的敏感度、多域协作程度等，将网络适配业务进行分级协同，从而避免仅依赖基于核心网的多层网元协作，降低网业协同网络时延和复杂度。同时，引入AI技术，通过智能分析数据并预测网络和业务状态，赋能网业协同和业网协同。6G通过对基于数据感知的无线网络与业务协同的持续研究、推进和验证，能构建内生确定性网络，促进垂直行业场景的精细化优化，加速工业数字化进程。
