5G引入AI的方式是“外挂式”——在现有架构上叠加AI能力,导致效率瓶颈与能力割裂。中国移动在6G智能空口技术白皮书中提出了一次架构层面的根本性变革:新增数据面与计算面,将连接、计算、数据、AI模型四要素深度融合,让AI从“外挂”变为“内生”。这是释放空口AI全部潜力的关键一步。
现有架构的根本缺陷:数据与计算能力割裂
ITU已将网络与AI融合列为6G六大场景之一。AI既是满足6G新指标的关键路径(赋能网络提升运行效率),也是6G实现泛在普惠的基础平台(使能AI成为社会级服务)。但现有的5G网络架构在数据全生命周期管理和计算服务性能方面均存在不足。
现有网络仅作为数据传输管道,无法满足6G AI新型数据要素的采集、传输、处理、存储需求。网络和计算相互独立,无法满足AI业务实时性、动态性、个性化需求。具体到空口,面向物理层毫秒级的高精度信道数据,基站的存储和处理能力不足;终端反馈信道数据需要占用宝贵的空口资源;AI模型跨场景泛化能力弱,难以匹配网络的大动态变化;网络节点算力受限,难以支持实时AI推理。这些问题的根源在于架构层面连接、计算、数据、AI模型的割裂。
现有网络仅作为数据传输管道,无法满足6G AI新型数据要素的采集、传输、处理、存储需求。网络和计算相互独立,无法满足AI业务实时性、动态性、个性化需求。具体到空口,面向物理层毫秒级的高精度信道数据,基站的存储和处理能力不足;终端反馈信道数据需要占用宝贵的空口资源;AI模型跨场景泛化能力弱,难以匹配网络的大动态变化;网络节点算力受限,难以支持实时AI推理。这些问题的根源在于架构层面连接、计算、数据、AI模型的割裂。
四大核心功能面:数据面、计算面、控制面、用户面
白皮书提出在接入网层面新增两大功能面、增强两大功能面。新增数据面负责AI模型传输、大数据的存储转发以及大数据清洗、格式转换、AI训练中间数据的传输等功能,解决现有用户面无法满足AI相关大数据处理需求的问题。新增计算面负责AI计算资源的感知和控制、AI模型的训练与推理等功能,使算力成为网络可调度的原生服务。增强控制面在无线资源控制之外,引入AI计算和AI数据相关的会话和移动性控制功能。增强用户面支持新增数据面所需的传输转发功能。
四层功能遵循“分层集中控制、功能分类聚合、柔性按需部署”的设计原则:接入网区域级实时控制实现通算数智多维资源实时调度;数据类功能面向全要素的数据生产和消费,计算类功能面向AI计算的算网一体融合;执行功能根据业务场景按需部署。服务化与非服务化接口并存——对时延要求不高、独立演进要求较高的功能引入服务化接口,对时延要求苛刻的功能沿用非服务化接口。
四层功能遵循“分层集中控制、功能分类聚合、柔性按需部署”的设计原则:接入网区域级实时控制实现通算数智多维资源实时调度;数据类功能面向全要素的数据生产和消费,计算类功能面向AI计算的算网一体融合;执行功能根据业务场景按需部署。服务化与非服务化接口并存——对时延要求不高、独立演进要求较高的功能引入服务化接口,对时延要求苛刻的功能沿用非服务化接口。
CIS-RAN:协作化与服务化的演进方向
在智能内生接入网架构基础上,中国移动进一步提出CIS-RAN(智能协作无线接入网)架构。协作化聚焦三个方向:以用户为中心的协作通信(从单点接入到“Always-on”协作接入、从非相干传输到相干联合传输)、协作感知(在核心网或RAN侧部署感知功能节点)、协作AI(原创提出RAN集中AI单元,构建集中-分布相结合的智能处理机制)。
服务化方面,5G核心网已通过服务化设计实现从固定资源供给向灵活业务供给的变革。RAN的服务化演进面临更大挑战,建议从“能力可开放”起步(通感算智可开放的RAN服务、意图驱动的RAN能力开放),逐步向“能力可定制”推进(功能模块化重构、服务自生成、多接口协议灵活选择)。这一演进路径使RAN能够敏捷适配多样化场景的定制化功能与资源需求。
服务化方面,5G核心网已通过服务化设计实现从固定资源供给向灵活业务供给的变革。RAN的服务化演进面临更大挑战,建议从“能力可开放”起步(通感算智可开放的RAN服务、意图驱动的RAN能力开放),逐步向“能力可定制”推进(功能模块化重构、服务自生成、多接口协议灵活选择)。这一演进路径使RAN能够敏捷适配多样化场景的定制化功能与资源需求。
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