C114讯 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。
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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” 深度融合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。
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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。
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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的深度融合。 
