6月21日消息(九九)为加快响应国家5G新基建政策,践行央企责任,进一步推动信息产业发展,中国移动于6月17日至21日以“共赢、合作、开放、创新”为主题,举办“创新2020云上科技周”系列活动。
在今天举行的6G系列研讨会上,中国移动研究院首席专家、6G项目总监刘光毅博士揭示了6G无线网络架构变革的三大驱动力:现网挑战、新业务需求和新技术发展趋势,详细阐述了6G网络需要具备的按需服务、至简、柔性、智慧内生、安全内生和数字孪生等技术特征和内涵,并提出“3层+4面”的6G网络逻辑架构。
三方面驱动网络变革 6G走向数字孪生
刘光毅表示,6G必将加速数字化进程,推动整个社会走向数字孪生,进而带来生产生活效率以及个人生命质量的极大提升。未来世界将基于物理世界生成一个数字化的孪生虚拟世界,物理世界的人和人、人和物、物和物之间可通过数字化世界来传递信息与智能。
围绕6G总体愿景,未来移动通信网络将在智享生活、智赋生产、智焕社会三个方面催生出孪生体域网、超能交通、智能交互、通感互联网等全新的应用场景。这些场景将在超高峰值速率、超低时延抖动、三维覆盖、超精定位等性能指标上对未来移动通信网络提出更高的要求。
刘光毅指出,从网络演进变革的方向来看,6G发展存在三个方面的驱动力。
第一是新业务、新应用和新场景带来的新需求,包括更高的用户体验、更低的业务时延、更高的数据速率以及更多的用户服务,以及空天地海一体化覆盖。
第二是现网问题和面临的挑战,通过5G网络的大规模部署不难发现高能耗、高成本等问题,并且运维效率也比较低,这就使得我们必须要去思考未来的6G网络如何规避这些问题。
第三是来自于新技术的驱动,随着云计算、大数据以及AI等技术的进步,可以产生更强的计算能力,更领先的功能和架构理念,更高效的软硬件解决方案,从而推动6G网络架构朝着更加高效低成本的方向发展,从专用走向通用。
6G网络“三层四面” 融合DICT能力
刘光毅介绍,6G网络具有六个方面的特征:一是按需服务的网络,可以使用户按需获得网络服务和极致网络性能体验;二是支持即插即用的至简网络;三是按需扩展、自治、自演进的柔性网络;四是智慧内生,保障网络的极简、柔性和感知能力;五是“0”维护、自生成自演进的数字孪生;六是安全内生,让网络具有更强大的免疫能力。
按需服务方面,“数字孪生”世界催生更多新业务、新场景,用户需求趋于多元化和个性化。因此,6G网络需要进一步提升感知能力,包括对用户行为、业务、意图的感知,按需部署,实现对用户的个性化服务。当用户需求发生变化时,按需服务网络可以无缝切换服务方式和内容。
至简网络方面,未来网络是融合的空天地一体化网络,通过融合的通信协议和接入技术,实现对核心网的统一接入,从而实现网络的简化。通过架构至简,功能至强以及协议至简,实现高效数据传输、鲁棒信令控制、按需网络功能部署,达到网络精准服务,有效降低网络能耗和规模冗余。至简网络还意味着轻量级的无线网络,通过统一的信令覆盖,保证可靠的移动性管理和快速的业务接入;通过动态的数据接入加载,降低小区间的干扰和整网能耗;通过基站功能的分阶段和按需加载,提供业务服务的个性化。
柔性网络方面,未来网络应该是一个端到端的微服务化网络,以用户为中心,网络资源去中心化管理。满足“产业、创新和基础设施”可持续发展要求,提升网络的能量效率,助力实现网络的自动化和智能化,以及新功能的快速引入和迭代。
智慧内生方面, AI技术在近些年有了长足进步,可以很好的提升网络运维效率。中国移动希望能够把AI能力作为6G网络的一个神经系统,在端、边侧智能渗透,及时满足更多业务场景下的智能交互需求;实现分布式资源协同,提高网络能效,降低传输带宽要求;实施更快更实时的智能决策,使网络各域自优化、自完备,大幅降低网络运维成本。
数字孪生方面,通过数字孪生可以对每个网元、每个基站、每个用户服务进行实时监控,对可能发生的故障进行提前干预,提升网络运行效率。同时还可以对一些新功能进行提前验证,加速新功能的引入。
安全内生方面。对于6G网络来说,安全内生也是其非常重要的特征,AI将会成为6G安全的引擎,通过AI的驱动实现信息的智能共识,攻击的主动防御,网络的自我免疫和进化,最终实现边、端、云能力的泛在协同。
刘光毅表示,6G网络未来的发展趋势,一是引入数字孪生,二是实现多方数据和资源协同管理,三是端到端微服务化设计,四是智简协议站,五是信令与数据进一步分离。
结合整个移动通信发展的历史可以看到,网络架构随着移动通信技术的发展不断变革和演进,3G时代采用NodeB,RNC和CN三层架构,4G时代采用全IP架构,网络结构缩减为eNodeB、EPC两层,5G时代引入IT及大数据技术,实现C/U分离,以及支持网络切片。刘光毅指出,6G网络将会由“3层+4面”组成:3层包括资源层、功能层和服务层;4面是指数据收集面、智能面、共享与协作面和安全面,以此实现未来网络DICT的 融合。
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