6G网络潜在关键技术研究综述

摘 老

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【关键词】 6G；网络架构；网络智能；数字孪生；区块链

0 引言

2019年标志着我国6G技术研发工作的正式启动。同年11月，在科技部的牵头下 Related work
相关部委共同举办了6G技术研发启动会议，并宣布设立了国家6G技术研发推进工作组以及由行业专家组成的总体专家组[1]。
随后一年内工信部确立了新的领导机构，在2020年将原本负责的IMT（2030）（原称IMT（GF））进行了更名为IMT（2030）（6G）推进组[2]。
国内众多科研机构、设备制造商以及电信运营商等纷纷投入到这一前沿领域中来，在这一年相继发布了多项关于6G的技术白皮书[3-10]。
与此同时 国际学术界也掀起了对新型移动通信技术的研究热潮 在此背景下 欧盟早在2019年9月便发布了全球首款专门针对5th Generation移动通信技术的白皮书[11]。
在此之后 各国纷纷跟进 陆续发布了一系列关于6G的技术白皮书与研究报告[12-16] 为这一新兴领域提供了丰富的理论和技术储备

本文立足于对移动通信技术演进历程的系统性梳理，并结合当前6G网络愿景及研究进展，聚焦于可能深刻影响未来6G网络架构的关键技术。通过系统梳理相关领域的研究现状，明确若干关键技术和未来发展方向的问题清单。

1 移动通信网络架构发展路线

从20世纪80年代初期第一代蜂窝移动通信系统的规模应用开始至今,全球已进入每十年推出一代的新一代移动通信网络的发展阶段。社会需求推动人们不断探索新的应用场景,而信息技术的进步则持续促进了从技术层面来看,移动网络的发展与架构变革

第三代移动通信支持用户进行模拟话音通话；而2G/3G网络则引入了数字语音服务，并且不仅支持短信业务还提供了上网功能；在架构设计上，在电路域之外增加了分组域的支持以满足更多业务需求；到了4G网络时代，核心网采用了全新的架构并移除了传统的电路域结构；同时实现了与3GPP及3GPP2无线系统的全面接入以进一步提升服务质量。

该技术遵循了现有IT技术的发展路径，在5G网络架构上实现了根本性转变。具体而言，在系统设计中实现了以下关键创新：首先，在体系结构优化方面完成了控制功能与转发功能的分离工程工作，并通过灵活的编排机制优化资源配置以适应大规模分布式计算需求；其次，在承载能力提升方面通过在网络元层面实现软硬件解耦并建立多维度资源调度模型实现了对多业务类型下的资源动态分配能力；此外，在服务交付能力方面提出了基于统一的服务管理平台框架并构建了标准化的服务接口体系；最后，在智能化水平提升方面完成了对现有资源利用效率的评估分析框架，并在此基础上开发出一套新型的数据采集、分析和反馈优化机制

可以看出，在移动网络的技术演变历程中存在两个主要驱动力：一方面是由业务发展需求所推动；另一方面则是交叉领域技术进步所带来的强大推动力量。具体而言，在1G至5G的发展历程中不仅经历了技术层面的重大突破而且在技术架构上也实现了由传统通信技术（CT）逐步向信息通信技术（ICT）以及数据通信技术（DICT）方向转型的过程。

2 影响未来6G网络架构演进的潜在技术

2.1 概述

当前业界在6G驱动力方面的研究已经取得了一定成果。研究表明，在推动6G发展的过程中，社会需求、业务拓展以及技术进步将共同决定其发展方向。研究表明，在确定未来的通信需求时，6G不仅需要更全面的方式和更广泛的参与方来共同确定方向。

基于社会发展需求与技术进步的趋势性分析结果表明，在未来六代信息技术发展蓝图中引发广泛讨论的关键要素包括智能化服务（如智能化）、无处不在（泛在性）、低碳环保（绿色）以及融合化特性等被视为未来六代信息技术的关键要素[7,9-10]。预计未来新型六代网络将催生一系列创新应用场景包括三维成像技术（全息通信）、多维度感知技术（多感官通信）以及实时响应型服务（时间敏感类应用）等[3,15,17-20]。多数专家预测未来新型六代网络架构将整合空中地面及水下 etc. 资源形成一体化布局并实现固移资源协同共享云网边端协同运行模式

围绕现有6G网络设想展开。本节将从可能影响未来6G架构的角度出发，并聚焦于高关注度的多个潜在技术。这些技术将被深入分析其行业研究进展，并提出相关的关键问题或后续研究方向。

2.2 网络智能化及人工智能技术

近年来的人工智能（AI）技术已在自动驾驶、医疗以及智慧城市建设等多个领域实现了广泛应用。在通信领域中，则受到了广泛关注。奥卢大学发布的《关于未来 sixth generation (6G) white paper》指出，在第六代移动通信系统（5G）的基础上发展出第六代（即7G）时域空频谱分组（TFS），并提出应在现有基础上实现对人工智能技术的有效融合；此外，在推动第五代移动通信系统（5G）向第六代发展过程中还应充分考虑其与人工智能系统的协同进化关系；对于这一过程而言, 一项关键的技术挑战在于如何将现有的六代移动通信系统与智能计算平台相结合, 并在此基础上实现人机交互能力的有效提升；为此, 一些研究者提出了构建六代移动通信系统的新模式, 即通过引入智能网元概念, 构建能够自主学习和自适应的新型无线接入架构

ITU-T将其网络智能化划分为六个层级，并提出了评估标准[25]。如表1所示为后续6G网络智能化功能设计及评估提供了重要参考标准。

3GPP在无线、核心网及网管等多个领域均设有与人工智能相关的项目研究。在无线领域方面，致力于发展自组织网络（Self-Organized Network, SON）技术；在核心网部分，则成功引入了5G网络切片（5G Slice）中的智能网元（Intelligent Network Element, INE）——NWDAF核心智能化网元[26]；在网管层面，则通过整合AI与机器学习技术（Artificial Intelligence/Machine Learning, AI/ML），显著提升了管理数据分析能力。

ESIT的ENI经验性网络智能工作小组制定了感知型网络管理架构[27]，采用人工智能技术和上下文感知策略，在用户需求、环境条件及业务目标变化时优化所供给的服务。

当前不同领域智能呈现相对独立状态，在这一背景下，网元智能主要局限于单一领域内的技术积累。展望未来6G网络内生智能的发展方向，亟需构建一个全网统一、分布式协同的智能化生态体系。GSMA在其28号文献中提出了三层层次的智能化架构框架[28]：首先，在跨域协同层面通过跨域协同机制将分散于不同领域的专业知识转化为可执行的AI模型，并提供基于云计算的服务；其次，在单域自治层面该架构可灵活选择核心网、无线网或专业定制网作为支撑平台，并基于管控融合的智能引擎实现自主运行；最后，在网格节点层面（即网元层）主要提供场景化AI模型库以及结构化数据支持。

智能被视为6G的核心要素之一，在相关领域的研究工作已经取得了一定进展。文献[29]提出了一种基于AI的知识发现与智能服务提供机制，在支持资源管理和自动网络优化方面形成了创新性解决方案。然而，在这一领域仍存在诸多待解决的问题：例如，在高可解释性的在线学习环境需求日益提高的前提下，深度学习技术常被形象地比喻为"黑匣子"。文献[30]则通过提取GBDT梯度提升决策树模型中关键特征的信息，在改进模型个体预测结果可解释性方面进行了深入探索，并进一步考察了这种改进措施是否能显著提升整体的学习效率。在资源分配调度方面，文献[31]设计并实现了支持大规模物联网应用的6G体系架构方案；而文献[32]则致力于将深度学习技术整合到边缘计算框架中开发了一种动态维护与管理的智能边缘服务系统。

如前所述，在实现6G智能化的过程中,该领域与智能化、人工智能的融合将构成6G研究和技术标准化的重要方向,以下需重点关注的技术领域包括:(1)在实现6G智能化时,应当采用更加灵活多变且简洁高效的网络架构;(2)随着数据技术的发展,网络数据将成为推动机器学习等人工智能技术发展的核心驱动力,从而显著提升网络性能;(3)人工智能在通信领域的应用正在从传统的聚类分析等基础方法向更为复杂的生成对抗网络(GAN)、知识图谱构建以及强化学习等先进技术转变;(4)确保网络数据交互的安全性至关重要,特别是在频繁的数据传输中,通过联邦学习和区块链等先进技术能够有效增强网络安全防护能力,从而保障用户的隐私信息安全并提升整体网络可靠性水平

2.3 分布式异构网络技术

一种显著特征是其空天海一体化特性。奥卢大学发布的白皮书[12]明确指出6G可能成为首个实现网络公平接入并消除数字鸿沟的移动通信技术。ITU-T则强调了实现全球互联所需的共存异构网络架构，并对未来的三维空间信息交互场景进行了深入探讨（如图1所示）[19]。 NTN非地面网络系统整合了多轨道卫星、高空平台、无人机及气球等关键组件，在现有 ground 网络发展相对成熟的基础上进行了创新性拓展。目前3CPP正推动5G系统向支持卫星接入方向演进，并致力于提升5G与卫星接入间的服务连续性保障能力。展望6G时代，《随需应变》的服务化理念将成为支撑这一技术发展的核心动力，并以分层架构形式构建三维连接体系作为关键支撑技术之一[33]。 文献[34]提出了一种以服务为中心且具有自适应能力的新一代6G分层架构模型；而文献[22]则从蜂窝平面网向空天一体化融合网演进的角度出发，在理论框架上提出了多层次异构三维空间信息交互模型；文献[35]则在此基础上进一步丰富了该领域研究内容。

6G异构网络的另一个显著特点是固定与移动深度融合形成了FMC体系。这一概念自提出以来便已存在，但4G FMC的主要关注点在于移动终端如何通过固定网络实现4G核心网接入这一交互过程而非真正意义上的融合。基于此，在5G Rel-16阶段3CPP引入了两项关键特性：其中5WWC[36]实现了不同类型的有线网络通过适配转换后成功接入融合的5GC核心网；而ATSSS[37]则使终端能够同时连接Wi-Fi和5G网络，并根据实际连接情况及业务需求灵活选择接入网络方案。长期以来由于固网与移动网各自为政采用了互不兼容的标准及协议栈架构导致整合多个网络是一项极具挑战性的工程目标[21]。现有的网络架构下固网与移动网呈分立状态导致维护成本高昂为适应未来数字基础设施的新要求现阶段重新审视固移融合具有重要意义[23]。

除了能够实现多维异构接入外，在6G网络体系中还有一个显著的特点即具有分布式架构[10]。正如前所述所述为了满足更加多样化的应用场景需求 6G系统将致力于实现空间维度（空域）、时间维度（天域）、地面节点（地域）以及海洋维度（海域）等多维度立体覆盖的同时 还需要整合多种类型的异构接入网络以形成统一的整体框架 因此 未来6G网络架构的发展趋势将是朝着更加复杂的混合型方向演进。其中 文献[38]中提出的"Ubiquitous-X" 6G网络架构设计目标是从单一中心化架构逐步向多层次去中心化演变方案 这一设想旨在通过有序的演进过程从集中式到分布式再到多层次去中心化的过渡路径来优化整体网络性能与资源配置效率。值得注意的是 在实际应用层面 分布式部署模式已经在5G时代得到广泛应用 而在6G时代这一模式将更加灵活 可能会通过多个分布式边缘节点协同工作的方式形成统一的整体框架 进一步提升系统的运行效率。

就6G而言，在构建分布式异构融合通信网络架构本身面临诸多技术挑战。其中，在将卫星通信融入智能手机的过程中仍需应对包括卫星成本、系统容量限制以及所需的牌照问题等多重障碍[21]。同时需从系统设计层面解决多种接入网如何相互融合、以及固定与移动网络之间协议栈不兼容的问题[21]。当这些问题都能得到有效突破时，则标志着未来6G网络真正实现了"泛在互联"目标：即能够在各个维度上提供灵活的资源调配能力、促进边缘计算与中心节点协同工作、推动地面与非地面网络深度融合，并最终形成一个覆盖全球范围内的无缝立体化通信网络体系。这种体系不仅能让终端设备无论身处何地都能实现即时无差别接入需求的满足，并能充分支持万物智联的美好愿景。

2.4 数字孪生技术

近年来，在行业内对数字孪生技术的关注度持续攀升。与此同时，在第19号ITU-T研究报告中明确将其定位为未来网络体系的重要技术方向。就移动通信领域而言，则仍是一个新兴的概念。然而在通信技术发展过程中研究者们已开始探索并尝试将这一理念纳入其中以期实现其价值所在。具体而言他们通过以物理层面的实际设备为基础构建相应的虚拟模型从而实现对整个网络运行状态的高度动态监控与优化管理。

文献[39]对图2中的内容进行了阐述阐述了 了关于5G网络数字孪生的概念框架。这一概念框架主要由三个关键要素构成：首先是真实形态下的5G网络体系；其次是基于虚拟化技术构建的数字化表示；最后是两者的有机融合关系。通过借助人工智能技术的应用，在构建过程中可以从基础层的形式化阶段逐步演进到更加完善的模型架构。研究者指出，在这一领域的发展中存在两种主要的应用方向：一种是利用数字化孪生技术取代实体组件开展功能验证工作；另一种则是将其作为持续性能评估与优化的重要工具。

文献[40]对数字孪生网络（DTN）这一技术框架进行了深入探讨，并对其基本概念进行了详细阐述。该概念被定义为包含物理实体与虚拟化表示的新型体系结构，在其中重点强调了物理实体与虚拟化表示之间的实时交互关系。研究者特别指出该技术体系的优势在于实现低成本且高效的网络应用部署，并能有效推动网络架构向高度智能化方向发展的同时减少了现有基础设施的影响程度。

文献[41]开发了基于网络孪生（Cybertwin）技术的6G专用架构；文献[42]创新性地将专家知识、强化学习与数字孪生融合应用于移动网络自适应优化；文献[43]成功构建了数字孪生边缘计算架构DITEN；文献[44]则系统性地提出了融合数字孪生无线技术和区块链支持的联合学习框架。

关于数字孪生与6G融合的研究与发展，在这一领域中数字孪生技术展现出巨大潜力。首先，在空天海地一体化发展的大背景下，6G面临着多重挑战：首先是复杂多样的网络架构组合问题；其次是多厂商协作带来的安全风险；最后是运营成本高昂的问题。数字孪生技术为6G网络建设提供了低成本的试错空间：通过该技术可实现对方案结果的精准预判，并在投资决策阶段避免重大的失误风险。其次，在产品开发方面：借助数字孪生技术能够大幅缩短新6G用例（如新的网络切片）的验证周期——从最初的几个月缩短至几分钟，并在此过程中充分满足市场需求。这不仅有助于提升服务质量，还能显著增强运营商在市场中的竞争力。最后值得一提的是：当将数字孪生与AI技术相结合时：系统将具备自主优化能力、提供主动保障措施并实现精准预测功能：这不仅降低了网络运维难度；还有效降低了故障率：同时通过减少维护成本并提升用户体验等方面的优势：为运营商带来了更广阔的发展空间

另一方面，在6G时代应用数字孪生技术也面临着诸多挑战。首先这一应用建立在数字孪生技术的成熟基础之上。此外在现有研究结果表明人工智能技术将在6G时代成为引入数字孪生的关键因素。最后在引入数字孪生的过程中需要高效处理海量且结构多样的数据进行实时采集与存储并快速处理这些数据以满足需求。对承载网络性能指标如带宽时延和可靠性方面提出了极高的要求同时在数据隐私与可信性方面仍存在诸多挑战为了解决这些问题在实际应用中可能会采用区块链等先进技术手段来进行辅助

2.5 通信与计算融合技术

ITU-T报告[19]指出，在未来网络的发展过程中可能会逐渐演变为由多个分散式的节点协同工作的一种新形态。该网络体系将具备强大的组织能力以应对复杂的计算编排需求，在6G时代背景下通信技术与计算能力的深度融合将成为这一领域研究的核心方向之一。

6G网络不仅支持空天地海一体化及多种形态终端的集成，在功能也将逐步下沉的基础上，最终形成一种中心与分布式结合的架构。因此，在6G时代所需的主要计算能力表现为一种云—边—端协同型计算能力。而在通信与计算融合领域的一个重要目标，则在于通过满足上层应用需求来实现资源的最佳配置。为此需要构建合理的体系架构，并推动了相关概念如CPN（云—边—端网架）和CAN（云—边—端感知网架）的发展

CPN或CAN的研究核心关注点在于网络如何获取算力节点的相关信息，并制定有效的算力路由策略。只有当网络成功获得各算力节点的资源状态信息后，才能基于此整合网络全局信息实现高效的路由决策。根据现有研究表明[47] ，算力路由方案可划分为集中型、分散型及混合型三种主要模式。其中一种具有代表性的分布式技术方案是IETF提出的CFN（Computing First Networking）[48] ，其典型架构如图3所示。该方案将当前计算能力与网络运行状况相结合，在网络中发布计算能力分配信息，并将计算任务智能地分配至相应计算节点上以实现整体系统最优运行及最佳用户体验效果。值得注意的是，在现有研究中[49] 还提出了基于云-网-边深度融合的集中型解决方案；而另一种创新性思路则是分别构建了集中型与分散型两种控制策略以满足不同场景需求

衡量计算能力的方法涉及CPN或CAN等指标，并为算力问题提供了新的视角。这些指标不仅反映了当前计算能力的发展方向，也为后续的技术创新奠定了基础。在现有研究中，学者们已就异构环境下IT计算资源的统一建模方法进行了深入探讨，并提出了相应的分类体系。此外，在算法优化方面取得了一定成果：研究者已就异构环境下IT计算资源的统一建模方法进行了深入探讨，并提出了相应的分类体系。

6G时代即将到来，在这一阶段应用的速率和时延要求将不断提高。新型业务也将带来对计算资源轻量化和动态化的更高需求。因此迫切需要构建云-网-边-端-用深度协同融合的信息传输与应用需求紧密联系的通信与计算一体化网络，并实现全频域、全场景、全业务的灵活适配与资源协同[20]。（参考文献：20）整合泛在型与异构型算力资源，并实现统一供给；结合用户需求与网络信息进行联合编排调度；最终达到整网资源最优化配置的目的；这将成为6G网络实现智能化、数字化及安全化的关键手段之一。（参考文献：20）算力网络基础服务架构很可能成为6G网络的基础支撑系统；它不仅为内部署功能提供基础保障；还能对外提供强大的算力服务支持。（参考文献：20）然而目前仍面临诸多技术难题亟待解决：首先当前算力网络技术尚未完全成熟；其次6G网络架构设计将是一个分布式异构型架构；其在网络功能实现上将超越5G性能水平；因此在架构设计时应充分考虑算力资源底座的支持保障能力；同时可借鉴AI技术提升服务效率并降低能耗。（参考文献：20）最后未来随着6G时代的到来；算力体系将呈现出更加复杂的分布特征；这使得多方共享利用成为可能路径之一；建议引入区块链技术以提升算力安全性并促进算力交易机制的发展。（参考文献：20）

2.6 网络安全与区块链技术

毫无疑问，安全构成了6G网络的核心要素与基本属性。根据奥卢大学发布的6G白皮书[11]所指出的，“构建一个内生信任的网络环境将被视为6G发展的关键前提”。区块链技术正逐步展现出成为解决6G隐私保护问题的有效方案的潜力[13]。该技术不仅具备无中心化的架构，并且能够有效保证数据不可篡改性、提供可追溯性保障的同时还保留匿名性特征以及确保透明性和可信任性基础。

研究指出，在5G生态系统中存在多个技术挑战，并通过图4进行分类分析展示了区块链技术在多个领域的具体应用。

根据目前已有的研究，区块链在6G时代可能在以下应用中发挥重要作用：

本研究中提及的频谱资源与网络基础设施间的共享机制[56-57]。美国联邦通信委员会(FCC)提议将第六代移动通信技术(6G)的设计理念发展成一种更具智能化且分布更为广泛的基于区块链技术的动态频谱接入系统。这一系统不仅采用了基于区块链的技术实现资源分配功能而且通过区块链实现了网络基础设施灵活共享的按需分配策略从而有效降低了运营成本并提升了能源利用效率

（2）身份验证[58]。随着6G网络中终端设备数量的激增, 传统的集中式身份验证方案可能无法有效应对日益增长的负载需求, 这种模式可能导致网络性能瓶颈以及通信延迟问题, 为此, 可以采用区块链技术实现传统集中式与分布式身份认证、权限管理及交易记录的结合。

（3）数据共享。文献[59]提出了一种基于区块链技术的分布式、透明且安全的数据共享方案，并将其应用于6G网络环境下的人工智能领域中。通过该方案的应用验证了区块链技术在数据安全性方面的作用。

（4）网络安全。文献[60]指出传统的外挂型和补丁型网络安全防护模式已难以抵御未来6G网络中广泛接入威胁以及动态潜在的安全隐患；而区块链与通信技术的深度融合有望成为未来保障6G网络内生安全的关键路径。文献[61]表明区块链技术能够可靠地提供访问控制、数据完整性验证、身份认证以及隐私保护等多种基础性安全保障措施。

基于文献[62]的研究结果表明，在保障应用安全方面，区块链相关技术不仅能够提供有效的解决方案，并且还可以有效保护应用程序的隐私。

6G的安全体系与架构将主要取决于未来5G网络的演进过程及其相关新兴技术的研究与发展[63]。在5G大规模应用过程中，可能面临不同于传统安全威胁的新型攻击手段，并成为制定未来6G安全策略的重要参考依据。与此同时，在构建未来的6G安全解决方案中发挥着关键作用的技术有包括区块链、人工智能等新技术。为了应对这些挑战，在构建6G网络架构时就需充分考虑并纳入完善的网络安全方案。

3 6G技术研究展望

如何融合社会公众对6G网络的期待、业务需求以及DICT技术的发展成果？打造6G网络架构和标准体系是未来若干年推进6G发展的重要议题之一。参考上一节的内容分析，在这一部分我们主要从以下几个方面展开研究和探讨：关键技术突破、网络性能优化等方向的具体路径研究。

此外，在推动网络智能化的过程中，并非必须依赖于人工智能技术。然而，在现有技术基础上借助人工智能技术的支持，则可使网络智能化水平将得到显著提升。值得注意的是，在这一过程中不同场景下的人工智能算法需相应调整以适应移动网络的具体需求。其融合研究成为当前的重要课题。

其次，在未来6G的发展进程中将着重满足空天海接通需求，并实现固定与移动通信技术的有效融合。在此过程中需要考虑集中式与分散式架构的具体实现方式，并探索如何通过复杂的系统架构体系，在上层业务应用中提供无缝隙化的智能连接服务方案

此外，在关注6G网络发展的同时

在6G网络架构的设计过程中，需要综合考量各相关技术间的多维度协同作用。其中智能化将被视为关键支撑之一，在这一过程中需要重点关注人工智能技术与网络核心功能之间的深度融合以及与其他前沿技术如数字孪生和区块链的协同发展。

4 结束语

当前阶段5G-Advanced标准化工作已全面启动,6G前期研究工作正稳步推进,两代网络标准及研究工作并行推进过程中,需要明确哪些需求属于5G增强范畴,哪些应留至6G解决。从网络架构和技术关键领域来看,5G增强不会引发根本性架构变革,新技术引入还需充分考虑对现有架构的影响,因此,DICT新技术创新在移动网络中的重点突破将在6G时代实现。基于行业对未来6G愿景、业务模式及应用场景的想象,6G网络将带来革命性的技术创新与架构升级。4G重塑了现代生活、5G重塑了社会形态,展望未来6G必将成为重塑智慧文明的关键力量。当前,亟需产业界各方携手努力,共同推动6G时代的到来 arrives.本文系统梳理了当前网络架构潜在技术的研究进展与发展趋势,旨在为后续6G技术研发提供有益参考。