6G边缘云网融合关键技术研究

摘要：随着全球研究的逐渐深入，6G的应用场景及技术发展趋势已渐明晰，其中无线网络架构将随着计算、智能与网络连接的深度融合迎来深刻变革。边缘云网融合成为网络架构演进的重要方向，并进一步推动网络走向自动化、智能化和开放化。本文从6G边缘云网融合的愿景及驱动力出发，提出深度边缘节点的参考架构，并阐述了智能内生和跨域智能设计。同时，分析了架构革新带来的挑战与建议。未来，6G边缘云网融合将通过深度边缘节点实现端到端的智能内生，推动网络高度自我管理、自我优化及与服务化网络的融合发展。然而，内生智能的实现将带来算力部署开销及能耗激增等新问题，需要构建以任务为中心的网络，通过域内及域间的AI协同，打造端到端的智能化服务体系，推动网络自治。

摘要

在全球研究逐步深入的过程中，6G技术的应用场景及技术发展趋势逐渐清晰可辨。其中，无线网络架构随着计算能力、智能技术与网络连接的深度融合，将经历深刻的变革。边缘云与网络深度融合，成为网络架构演进的重要方向，并进一步推动网络架构向自动化、智能化和开放化方向发展。本内容首先阐述了6G边缘云网融合的愿景与驱动力，随后从无线网络架构出发，提出了深度边缘节点的参考架构，并进一步探讨了智能内生与跨域智能设计。最后，对架构革新带来的挑战与应对建议进行了深入分析。

关键词： 6G; 无线网络架构; 深度边缘节点; 内生智能

0****引言

基于5G网络服务的演进与6G研究的深入推进，随着计算能力、智能技术与网络连接的深度融合，6G无线网络架构将在新技术的引入以及多种技术的深度融合下，迎来一场深刻的变革，为6G云网融合理念的实现提供坚实支撑。国际电信联盟发布的《未来技术趋势研究报告》指出，6G网络旨在融合通信、信息、大数据等核心技术，构建功能强大、具备人工智能内生性的新型无线网络架构，以满足即插即用和按需灵活定制的需求。该架构将包含多项创新技术，如多频段无蜂窝网络切片技术、弹性柔性网络以保障服务质量、非地面网络互连技术、超密集无线网络部署方案、以及基于Rodio Access Network（RAN）的增强型无线接入能力。同时，新型组网架构需要采用统一简化的网络架构、信令设计和灵活的控制机制，并结合深度边缘节点，构建弹性按需定制的网络架构。此外，考虑到天地一体化网络的需求，研究将拓展未来地面网络技术，确保与非地面网络的无缝互联。我国IMT-2030推进组的研究布局与国际电信联盟的建议高度契合，聚焦于内生智能、算力网络、通信感知一体化、分布式自治网络架构以及星地一体融合组网等关键领域。

未来新兴技术如沉浸式云、AR、全息通信和触觉互联网等对端到端网络性能提出了更高的要求[4]，同时，为了满足垂直行业对通信质量的超高可靠性、超低时延和高安全性需求[5]，越来越多的业务功能被部署在距离终端更近的网络边缘位置。因此，6G时代，边缘云网融合通过构建“网为云”和“云为网”的基础设施，在边缘无线接入端实现云网深度融合[6]，其中，‘网为云’和网络为云提供了网络连接和数据开放能力，‘网为云’即通过建设云网基础设施，利用网络云化技术提升网络的灵活性，6G阶段云网融合理念将得到进一步的验证。

6G边缘云融合核心靠近用户端，整合智能、计算与连接功能，形成深度边缘节点。该节点不仅负责与用户建立网络连接，同时负责与核心节点协同运作。深度边缘节点需自主实现智能内生，构建数据开放与网络自治的双循环机制。本文以6G无线网络架构为出发点，详细探讨了深度边缘节点的功能及其内生驱动技术。最后分析了未来架构可能面临的挑战，并提出了相应的建议。

1 6G****深度边缘节点设计架构及特征

深度边缘节点是6G无线网络架构的支撑单元，同时也是网络部署形态的演变方向。该节点可在企业园区内部、无线设备机房等固定场所进行部署，同时也能基于无人机、集装箱、高铁等移动场景进行布置。其部署场景涵盖固定场所和移动场景，具体包括但不限于企业园区、无线设备机房、无人机、集装箱、高铁等，如图1所示。该架构具备云化、智能化、用户至上三大特色。云化特征则通过整合连接、计算、数据和人工智能技术，为用户提供基础服务。智能化则通过业务智能支撑和网络智能决策，提升整体效能。用户至上则通过提供大容量数据业务，确保覆盖区域内用户的一致化体验。

图1

图1深度边缘节点部署及功能特征

深度边缘节点既可以是单一节点，也可以根据部署场景建立资源池。为了实现节点云化的目标，异构资源池的构建是关键环节，这需要多方面的技术创新。首先是对单一节点的资源进行抽象，包括对单个节点的硬件进行完全的虚拟化，以及对通用资源和专用资源进行统一调度；其次，根据部署要求，构建云网协作集群，形成分布-集中混合的节点集群，并实现各节点间的协作；最后需要构建云网统一视图，对集群的资源抽象进行整合，实现云网统一管理编排。图1(2)中展示了异构物理资源池及虚拟化基础设施的组合，共同构成了异构资源池，同时通过融合设施管理实现资源的统一管理编排。

在深度边缘节点中，通过微云实现网络能力的承载，采用容器化的方式整合网元功能，其中包括虚拟化基带处理模块以及下沉式核心网功能。目前，5G核心网已引入基于服务化架构（SBA）的设计方案，网络功能间通过轻量化服务化接口进行交互。SBA的优势体现在其模块化、无状态化、独立化、扁平化和自主化特性，这些特点推动了网络架构向开放化、虚拟化和云化方向发展[7]。然而，目前的射频接入网（RAN）仍采用传统的“烟囱”式协议栈结构和专用的点对点接口，这些协议栈仅负责本层功能，整体缺乏跨层协同和灵活性，无法支持网络功能的动态部署和灵活剪裁，同时也限制了网络能力的开放性。基于服务化构建的RAN架构，通过端到端服务化实现无线接入网与核心网的深度融合，利用SBI（Service Based Interface）作为连接纽带，将核心网控制面功能下沉至RAN层，实现功能的有机融合和统一管理，从而提升网络运行效率。此外，服务化架构还涉及终端服务化方面，包括RAN侧系统消息的广播与处理、连接控制、移动性管理以及性能测量等功能，这些都需要通过RRC信令与终端进行交互；同时，核心网侧的移动性管理与会话处理也需要通过网络性能评估系统（NAS）信令与终端进行交互。

深度边缘节点中的网络能力不仅支持连接功能，还能够面向业务服务提供能力开放，包括核心网的能力开放和无线接入网的能力开放。借助智能控制平台，深度边缘节点实现了数据开放及内部双循环的智能控制。未来，通过网络可编程技术，我们有望构建出6G智简网络。在这一框架下，近实时智能控制器部署于深度边缘节点的微云单元中，通过E2接口与RAN进行对接，实现了对网络的智能控制和数据的实时获取。同时，通过AI接口与非实时智能控制器协同工作，共同完成了内生AI的推理训练。在深度边缘节点中，通过融合控制器实现了对其异构资源池、网络功能及业务服务的管理编排。其中，融合设施管理通过池化管理对异构资源池中的通用资源与专用加速器进行资源调度，并与网络功能及业务服务管理实现了协同运作。

2****内生智能与跨域智能

深度边缘节点整合了网络连接、计算、数据及智能等综合功能，其中内生智能架构的优化设计是其核心要素。基于数据的分散特性以及无线网络部署位置，深度边缘节点具备同时支持网络与AI功能的能力，包括数据采集与处理过程、模型训练、模型推理等功能，并通过精心设计的架构和机制，构建内生智能网络。为实现内生智能目标，深度边缘节点主要包含网络连接功能、智能化控制功能和服务提供功能三个部分。网络连接功能作为基础，为AI提供计算资源，完成训练和推理功能；智能化控制功能是内生智能的关键，负责特征数据集的构建和AI模型的存储；服务提供功能则作为智能内生的出口，为网络功能单元提供智能支持，并可为第三方应用输出封装后的智能化服务。通过边缘节点，数据、算力和AI技术得以渗透至6G云网融合系统的各个层级。根据不同应用场景需求，在不同层级实现非实时、近实时和实时的智能应用，从而构建真正意义上的智能内生体系，以实现网络的高度自我管理、自我优化，并与服务化网络实现协同发展。

然而，内生智能在优化网络性能的同时，也将带来算力部署开销和能耗激增等新问题。为了提升算力资源的可用性，推动端到端的智能内生，6G网络将采用自主管理与协同优化的AI架构。算力资源在无线接入网、核心网及运营域均呈现由分布向集中的部署特点，同时提供能力也从匮乏走向充足。因此，需要构建以任务为中心的网络架构，根据算力及时延需求、数据样本体量及智能覆盖范围等约束条件，灵活选择任务锚点并调配算力资源，通过域内与域间的协同优化，打造端到端的智能化服务体系，实现网络的自主管理。随着核心网功能下沉，深度边缘节点将在AI协同过程中扮演关键桥梁角色。AI用例请求可由终端用户或域内发起，也可基于自治域的数据仓库自动生成。每个自治域首先评估AI用例需求，若本域算力与数据支持则由自治域独立处理智能服务生命周期；否则，将AI用例转发至管理域进行全局智能管理和编排，通过多域协同实现定制化智能服务。

节点内跨域AI协同将通过数据协同、模型协同和算力协同三种方式实现。其中，数据协同首先需要构建统一的数据架构，通过标准化的数据接口实现域间数据的高效同步；其次，需要建立多层级的数据仓库，以确保数据服务的快速调用；最后，在处理原始数据的基础上，构建知识图谱和特征数据集，从而有效降低数据协同所需的同步开销。在模型协同方面，包括训练协同和推理协同两个主要环节。训练协同部分，可以通过建立模型仓库实现AI模型的跨域共享，同时利用模型拆分方法促进多域协同训练，并采用联邦学习等分布式学习方法来保障数据隐私安全。推理协同则可以通过集中训练与分布推理的方式，将智能服务功能进行解耦，同时支持多步联合推理以提升服务效能。算力协同则由编排管理域负责集中调度，通过AI用例的分解、AI任务的编排以及算力锚点的选择，实现全域算力资源的高效配置与灵活调配。

3****结束语

为了适应未来应用场景的需求，网络架构的增强和变革旨在引入新技术。然而，新技术的应用可能涉及终端、无线接入网、核心网以及运营管理等端到端系统的协同工作，这可能导致产业生态与网络技术的发展存在不均衡。因此，在6G网络设计初期，建议结合当前国内产业发展趋势，强化端到端的体系化架构设计，注重整合产业各方的力量，推动跨专业、跨领域的协同创新。基于行业痛点和需求，开展技术突破，加快构建面向6G的现代产业体系，提升产业链和供应链的现代化水平，推动产业整体向高质量发展转型。