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近年来，物联网的生长和应用加速了物理天下和人类社会的数字化历程，人工智能算法能够整合差异应用场景中的用户需求、领域知识、操作流程和商业模式，进一步开发出海量物联网数据的商业价值；同时，行使来自用户装备及公共设施的数据和AI算法，能够全力知足每个用户的小我私人要求与偏好，进一步提高公共服务的用户知足度。克日，特斯联首席科学家杨旸博士率领团队提出了，面向未来的数字天下场景，服务用户营业定制的6G网络智能架构，能够支持6G移动网络中泛在的人工智能方式和智能化营业定制服务。现在，该篇名为《服务用户营业定制的6G网络智能架构》（6G Network AI Architecture for Everyone-Centric Customized Services）的研究功效已被2022年IEEE收录。

6G系统将加速引领未来数字天下智能化转型

我国高度重视第六代（6G）移动通讯手艺的生长。今年公布的《“十四五”数字经济生长计划》明确提出，前瞻结构6G网络手艺贮备，加大6G手艺研发支持力度，努力介入推动6G国际尺度化事情。行业普遍以为6G超强通讯、基础信息和融合盘算三大基础服务将衍生出厚实多彩的种种服务用例。第六代（6G）移动通讯系统将在三个主要方面与第五代（5G）系统差异。首先，在目的方面，5G旨在从基本上改善网络的要害性能指标（Key Performance Indicators，KPI），如峰值数据速率、频谱效率、能量效率、服务笼罩率、装备密度和空口时延，性能至少比第四代（4G）系统提升10倍。犹如4G系统中将用户划分为都会、郊区和农村用户一样，5G系统也针对差异应用场景和用户群提供设定好的尺度化服务，好比：增强型移动宽带（enhanced Mobile BroadBand，eMBB）、超可靠低时延通讯（Ultra-Reliable Low Latency Communications，URLLC）和大规模机械类型通讯（massive Machine-Type Communications，mMTC）。这种传统的“以用户为中央”的服务模式能高效地为相似位置或应用场景中的典型用户提供优越性能的服务。然而，6G的目的是凭证差异用户营业的综合、动态、多维的服务要求，提供“以每个用户为中央”的定制化服务。为了保障每个用户的服务体验（Quality of Experience，QoE），6G系统需要应对差异应用场景和网络条件，接纳自顺应调剂算法为用户提供天真可靠的端到端（End-To-End，E2E）服务编排。在数字天下里，先进的物联网手艺和人工智能算法将辅助我们加速向6G的服务目的演进，从而在营业层面实现更为精致的服务颗粒度，保障每个用户的个性化服务体验。

其次，在方式上，5G通过投入更多的资源，如频谱、传输功率、天线阵列、麋集小区、云盘算和庞大算法，改善了一系列网络KPI指标。这种“手艺驱动”的方式不能顺应不停生长的新型应用，由于若是不领会动态的用户需求和网络状态，KPI就很难被知足。随着用户对时延敏感型应用需求的增进，如自动驾驶和交互式虚拟现实/增强现实（VR/AR）游戏，5G无法在有限的网络带宽上实时传输海量数据，导致云盘算无法保证令人知足的QoE。相比之下，6G将接纳“服务牵引”的方式，从云到网络，再到边缘，整合和行使无处不在的传感、存储、通讯、盘算、控制和人工智能（Sensing, Storage, Communication, Computing, Control, and AI, S2C3A）等系统资源，支持差异类型的、多维度小我私人需求的定制化服务。这种能力将一直延续到用户装备，并能迅速地应对由于用户行为、应用场景和网络条件等意外缘故原由造成的服务转变。异构网络资源和泛在人工智能算法将被共享和调剂，以优化网络运行。通过支持定制化的E2E服务供应，系统能够较大化一定区域或时间局限内客户的知足度。

第三，就影响而言，5G的使命是完成数字化转型，而6G将引领未来数字天下的智能化转型。这一愿景的实现不仅仅是提升差异应用场景下的网络KPI，更主要的是合理行使异构网络资源和无处不在的人工智能算法。6G需要对差异营业领域、工业部门、应用场景、地理位置和数字社会的海量异构数据举行有用的整合、剖析和协作，构建跨领域的原始创新生态系统。在智能化转型的历程中，这些新颖的创新生态系统将从多个角度思量差异用户的个性化需求，研发具有多种目的的整体解决方案，有用促进社会提高和经济增进。新的数字基础设施、应用案例、协作方式和商业模式将被发现和实行，成为确立智能化社会的基石。

服务用户营业定制的6G网络智能架构将支持泛在AI方式及智能化营业定制服务

在前述靠山下，特斯联团队面向未来的数字天下场景，提出了服务用户营业定制的6G网络智能架构，支持6G移动网络中泛在的人工智能方式和智能化营业定制服务。这一研究功效的主要孝顺如下：

1. 为了实现每个用户的庞大营业需求的可视化，团队提出了服务需求区（Service RequirementZone，SRZ）新观点，通过一组用户服务性能指标的界线来形貌其多维度的定制化服务需求，这决议了用户的端到端整体服务体验。

1. 为了评估6G系统在保障每个用户服务体验方面的整体能力，团队提出了用户知足率（UserSatisfaction Ratio，USR）新观点，通过逐一对照用户SRZ各个维度的需求界线与终到达的系统性能效果，盘算出所有已服务营业的用户知足比率。

1. 在6G系统中，为了实现更高的QoE和USR，团队提出了以多功效节点（mNodes）为基本网元的多条理网络智能架构，整合内陆异构系统资源S2C3A，提供一个原生的人工智能服务平台，支持差异用户的种种营业的定制化SRZ需求。

1. 为了评估6G网络智能架构的性能，团队开展了大量的实验仿真事情。效果注释，与现有的云智能架构和边缘智能架构相比，网络智能架构在动态服务需求和网络条件下都能够实现较高的USR性能。

服务需求区（ServiceRequirement Zone）

带有多个指标的雷达图能够从一个综合系统的角度注释手艺的提高和能力的提升。团队应用雷达图将每个营业的SRZ可视化，以形貌用户的综合、多维的服务要求和偏好。有些网络KPI与用户自己的服务体验没有直接关系，例如装备密度、峰值数据率和网络容量。然而，许多服务KPI对他/她的QoE至关主要，由于它们配合决议了个性化的SRZ。

图1. 服务需求区

图1展示了八个服务要害绩效指标，它们在一个八角形的雷达图上界说了八维的SRZ，即棕色区域。对于特定的营业，用户对存储、数据速率、平安性、可靠性和知识的要求存在下限，而对成本、时延和能耗的要求则是上限。由于系统能够实现比单个用户营业的KPI下限更好的性能，以是雷达图的颜色是从原点（即三个上限的较小值）到图外的虚线，代表五个下限的最大系统性能值。每个SRZ的尺寸和形状可以由差异类型的用户和应用要求决议。一样平常来说，面积较大的SRZ示意服务要求较低，反之亦然。

为保证每个用户的QoE，未来的6G系统应该整合和协调多个领域的异构网络资源，随时随地提供以每个用户为中央的定制服务，从而将网络切片手艺转移到营业层面的最细粒度。对于响应的用户来说，这种特定营业的SRZ可能看起来是一个伟大的肩负。然而在实践中，每种类型的营业都有类似的SRZ。图1中给出了交互式VR/AR网络游戏和移动银行服务的典型SRZ。只管用户行为和服务环境是动态的，但这些SRZ是相当稳固的，由于大多数用户通常不会妥协他们的服务要求和QoE，除非服务的延续性和高质量不能同时获得知足。

用户知足率（User Satisfaction Ratio）

种种营业的动态SRZ被用作6G中定制服务供应和性能优化的QoE目的。参照图1中的SRZ，若是在多个维度上实现的系统性能效果都位于棕色区域内，那么响应的用户将感应知足。那么，被服务的营业

和知足的营业 的计数器都市增添1。若是这项服务失败了，只有 增添1。在一个给定的时间段内，USR的盘算方式为知足营业数 与已服务营业总数 之间的比率，即

就小我私人而言，每个用户都可以拥有这两个计数器，并盘算出USR，以注释他/她与网络运营商或服务提供商的小我私人QoE。总的来说，USR可以用来评估6G系统在知足种种营业的小我私人SRZ方面的整体服务能力，而不涉及任何特定的用户位置、应用场景、网络条件或操作环境。

思量具有相似网络资源量的差异系统。USR越高，系统在行使有限的网络资源为差其余营业提供服务时就越智能。今天的5G主要集中在改善供应方的自力和客观的KPI，如信号强度、服务笼罩、装备密度以及频谱和能量效率。然而，6G追求知足每个用户在需求侧由SRZ示意的小我私人主观要求。多个领域的异构6G网络资源应该被有用地整合和行使，以配合提高每个用户的QoE和系统的USR。

三种智能架构和系统模子

1. 云智能和边缘智能架构

为解决云端集中式AI应用的低速率、长时延、隐私性差、高碳排放等问题，边缘智能架构将盘算能力从云端延伸到物理上更靠近终端用户的位置。虽然在用户四周普遍部署边缘云的成本很高，但这种"云-边缘-终端"结构因其在支持盘算麋集型、时延受限、平安有保障和隐私敏感的应用方面更为有用（如：如交互式VR/AR游戏、自动驾驶和智能制造），在种种具有高附加值的应用场景中越来越受迎接。

(a) 云、边缘和6G网络 智能 架构的部署

(b) 系统模子

图2. 三种智能架构和系统模子

如图2（a）所示，中央云、内陆云和边缘云由高速、昂贵的承载网络毗邻，这些网络只是具有伟大带宽的流量管道。这些隶属的盘算资源，用于提高差异应用场景和网络位置的AI服务能力。严酷来说，内陆云和边缘云是作为隶属的Over-The-Top（OTT）服务部署的，以支持盘算麋集型应用。它们通常与现有的网络元素共处一地，但不嵌入移动网络中。因此，这些内陆/边缘云和终端用户之间的跨域资源协和谐服务协调需要通过移动网络举行数据传输。而现实的服务程序异常庞大，费时艰苦，而且可能发生一系列的治理和手艺问题，如冗余的部署成本、迂回的数据路径、频仍的异步相助。云智能和边缘智能架构很难保证动态应用场景和移动环境下庞大的跨域服务的服务质量。

1. 带有多层mNodes的6G网络智能架构

为解决前述挑战，网络空间和服务网络中划分实现了两级数字孪生和边缘-云网络孪生。团队提出了具有多层mNodes的6G网络智能架构，以整合和协调跨域的S2C3A资源来处置内陆/区域的用户数据，执行漫衍式AI算法，并尽可能地为每个用户提供定制服务。这种架构改变了经典的设计范式，即假设移动网络仅作为数据传输的管道。基于mNodes的条理结构，网络异构资源和自力功效被有用整合，以支持跨域、广域和时延敏感的应用，例如自动驾驶。与边缘智能架构相比，所提出的6G网络智能架构可以在E2E服务性能、治理开销以及部署和维护成本之间实现更好的平衡。

作为6G的要害网元，mNode不仅要像服务提供商一样，为E2E服务拍卖协调内陆资源，还要整合基本的S2C3A资源和种种功效，以支持每个用户为中央的定制服务。与传统的在无线接入网（Radio Access Network,RAN）或焦点网（CoreNetwork, CN）中具有专门职责和自力功效的刚性硬件部署差异，mNodes将接纳先进的网络功效虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）手艺，在6G移动网络中凭证需要饰演差其余角色，如e/g节点基站（e/g Node Base-station, xNB）、P/S网关（P/S-Gateway, xGW）、接入和移动治理功效（Access and Mobility Management Function, AMF）以及边缘/雾服务节点。除了通用盘算单元，越来越多的AI处置器将被普遍集成并由mNodes共享，以提供6G原生智能服务平台。基于此，大多数具有较小SRZ的营业，即对数据速率、时延、平安、隐私和能耗有严酷要求的KPI，将被自动分配给四周的mNode，从而在动态的用户环境、应用场景和网络条件下知足每个用户的QoE与小我私人服务需求。

在图2（a）中，所提出的6G网络智能架构由三个要害单元组成，它们在6G中构建了周全、漫衍式、可扩展的AI服务（AI as a Service, AIaaS）平台。首先，网络基础设施由多层移动网络中涣散的mNodes组成。其次，每个网络智能逻辑和控制（Network AI Logic and Control, NALC）单元是面向营业的，通过有用的信令方案治理内陆/区域内的多层mNodes。在6G移动网络中，NALC卖力协召集成的S2C3A资源和功效，为实时和近实时应用（即E2E时延局限从几毫秒到几十毫秒）中的每个营业提供服务。每个营业的服务程序和定制QoE由响应的NALC不停监测和优化。第三，网络智能治理和协调（Network AI Managementand Orchestration, NAMO）单元通过跨域资源协调、服务协和谐E2E 服务质量保证协议，治理具有多个NALC的AIaaS平台，以支持广域网应用。在6G系统中，NALC和NAMO应慎密相助，以有用平衡差异应用场景下对E2E短时延和宽服务笼罩的要求。对于有些IT厂商愿意孝顺分外的云盘算和边缘盘算资源的情形，NAMO将协调厂商资源以支持差异智能架构的庞大应用。因此，提出的6G网络智能架构既可以自力服务于种种营业，也可以与云智能和边缘智能架构互补，以知足具有挑战性的SRZ目的的庞大用户需求。

1. 系统模子

为了研究具有涣散盘算资源和普适智能的典型6G系统，图2（b）展示了差异智能架构的系统模子。我们思量一系列的营业，每个营业都有一个定制的SRZ，以每秒λ个营业的速率到达系统中。这些营业是由使用移动互联网服务的终端用户或嵌入工业物联网应用的种种装备和事物随机发生的。在接入网和承载网中部署更多的盘算资源作为隶属的AI算力，同时保持差其余服务功效星散（如前几代的移动网络），将发生重大的治理和手艺问题。因此，在不失一样平常性的情形下，团队思量一个三层6G网络智能架构，有三种类型的mNodes，用蓝色矩形框示意。在第i层中，mNodes的数目、盘算能力（FLOPS：每秒浮点运算）和网络数据率（每秒字节数）划分用,和示意。在它们上面存在云层，云层有较高的数据速率和较强的盘算能力。这个系统模子可以很容易地简化为云智能和边缘智能架构，即对i≥ 1和i≥ 2划分设置。

对于随便的营业T，其服务提供程序是由详细的营业调剂算法决议的。营业T到达后，它的SRZ首先由边缘第一层mNode处置，即剖析行使四周的网络资源知足该SRZ的可能性。若是内陆资源足够，营业T将立刻由这个mNode提供服务。若是不是，将启动一个更壮大的第二级mNode，以执行在更大的邻域中识别可行的网络资源的事情。若是区域资源仍然不足，则将挪用更壮大的第三级mNode，在更大的区域内举行多域资源协调。在某些情形下，营业T异常庞大，大量的网络资源将被用来网络和处置内陆和区域数据，甚至全球数据。若是营业T可以被支解成多个子营业，那么水平或垂直偏向上的mNode可以共享其资源和能力，配合为营业T服务。若是营业T无法被支解，则必须通过多层网络上传到云端。这会导致端到端的传输时延、能量消耗和总成本的增添。传统的云智能架构依赖于远程超强的盘算资源，而边缘智能架构则行使了内陆轻量级盘算资源的优势。作为下一阶段，6G网络智能架构整合了云和边缘盘算资源，在6G系统中设置多条理、更普遍的智能。

总体而言，与现有的4G/5G系统为差其余应用场景提供尺度的移动服务差异，6G系统应该能够定制个性化的服务，以知足每个用户的个性化需求。从用户的角度来看，团队首先缔造了SRZ的观点，以形貌每个营业的综合性能要求。接下来，从系统的角度，团队引入了USR的观点来评估系统知足差异营业的单个SRZ的整体服务能力。然后，在动态营业密度、营业规模、盘算需求、网络数据速率和两种营业调剂算法下，研究并对照了云、边缘和6G网络智能架构。通过部署多层mNodes，所提出的具有集成S2C3A资源的6G网络智能架构可以有用地支持差异SRZ的种种用户营业的定制服务，从而在差异服务需求和动态网络条件下实现较高的USR。