2024全球6G技术大会：6G无线云网络

目录 1.摘要2 2.O-RAN架构2 3.6G愿景和设计目标3 4.关键技术支柱和考量因素4 4.1网络架构考量因素4 4.2基于服务的RAN5 4.3人工智能(AI)7 4.3.1跨域AI协作8 4.3.2大模型9 4.4频谱共享10 4.5可持续性和节能11 5.前瞻13 参考文献13 缩略语14 作者15 1.摘要 O-RAN联盟成立于2018年，由美国电话电报公司(AT&T)、中国移动(ChinaMobile)、德国电信(DeutscheTelekom)、NTTDOCOMO和Orange共同发起。自成立起，O-RAN联盟已成为一个全球性的社区，涵盖移动网络运营商、供应商以及在无线接入网络(RAN)行业运营的研究与学术机构。O-RAN联盟的使命是重塑RAN行业，实现更智能、开放、虚拟化和完全互操作的移动网络。O-RAN充分利用了第三代合作伙伴计划(3GPP)定义的大部分物理特性，以维持一个统一且健康的生态系统。O-RAN规范将网络实体进行拆分，并定义了接口以促进多供应商联合开发，并对产品进行互操作性测试。 国际电信联盟(ITU)定义了IMT-2030框架及相关时间线，各行业根据此框架启动了6G研究。O-RAN也在新一代研究组(nGRG)中启动了6G研究，目的是在6G标准制定前形成6G相关的观点。除了先进的功能外，O-RAN的灵活架构为未来的6G网络提供了一些独特的优势，包括可编程的网络智能架构、基于服务的RAN设计、充分的网络功率优化、灵活的频谱共享等。 本白皮书简要介绍了基于O-RANnGRG讨论的一些关键6G技术支柱。为了帮助读者理解技术问题和考量因素，本白皮书在第2节介绍了O-RAN架构。文末也对O-RAN在6G时代的前景进行了展望。 2.O-RAN架构 下图是由O-RAN联盟定义的O-RAN架构概览[1]。O-RAN利用了3GPP定义的接口，并且在将RAN功能划分为O-CU、O-DU和O-RU时定义了一些新的接口。 图1O-RAN架构概览[O-RAN] 在该架构中，RAN（无线接入网络）智能控制器(RIC)是实现近实时或非实时控制的逻辑功能。网络控制功能根据所需的时间尺度被拆分为两个实体。E2是连接近实RIC和O-CU的接口，大多数网络智能功能都通过E2连接。O-DU和O-RU是代表网络开放性的两个主要实体。根据O-RU所支持的功能，有几种划分选项。运营商可以使用不同的应用程序对RIC功能进行编程，多个应用程序可以灵活启用不同的网络功能。 3.6G愿景和设计目标 ITU-R定义了IMT-2030框架[2]，其中包括6G的使用场景和功能。该框架建议是6G最重要的指导方针之一，并将作为3GPP和其他标准开发组织(SDO)制定6G标准的设计指南。 IMT-2030的使用场景预计将在IMT-2020的使用场景（即在ITU-RM.2083建议中引入的eMBB、URLLC和mMTC）基础上扩展至更广泛的用途，这些用途需要演进和新的能力。除了扩展IMT-2020的使用场景外，IMT-2030还设想启用由人工智能和感知技术等能力催生的新使用场景，这些能力是前几代IMT在设计上未能支持的。 IMT-2030的使用场景包括沉浸式通信、超可靠和低延迟通信、大规模通信、泛在连接、人工智能与通信以及集成感知和通信。 图2IMT-2030使用场景[2] O-RAN的网络架构通过拆分RAN功能和定义标准接口，提供了最大的灵活性。随着6G的使用场景相较于5G翻倍，O-RAN的灵活性为进一步创新奠定了良好的基础。在本文的第3节，我们讨论了6G设计的几个重点技术支柱，并分析了面临的挑战和潜在的解决方案。 4.关键技术支柱和考量因素 4.1网络架构考量因素 6G网络是连接现实世界和数字世界的桥梁。未来6G网络的边缘，越来越多的流量涌入。6G网络的潜在特征包括智能化、可编程性和资源池化。 智能化是6G架构的关键推动技术，而原生人工智能(AI)已引起学术界和产业界的更多关注。为了实现原生AI，6G在架构设计初期需要考虑相关接口（例如，E2）和流程（例如，AI/机器学习(ML)流程）。原生AI内容在后续3.3部分详细介绍。 在6G的背景下，整合原生AI需要一种高效便捷的方法，以无缝融合AI元素。此外，不同的6G服务需要不同的网络资源。因此，可编程技术应运而生，成为了推动6G架构发展的潜在的解决方案。 可编程技术包含三个关键部分：参数、数据和算法。可编程参数通过可编程框架和通用接口，实现对6G网络参数的灵活适配。可编程数据涉及构建AI算法训练数据集，并探索网络功能内的数据关系。此外，可以在保证数据安全的基础上将数据提供给第三方。可编程算法定义了不同场景下的输入输出数据格式。网络功能和第三方可以在上述输入和输出以及安全检查的主体下，通过可编程框架嵌入或替换AI算法。为促进这一过程，需要一个可 编程框架来高效部署和管理这些算法。该框架应包括一整套可编程接口和功能模块，使得AI算法的调度和更改成为可能。此外，可编程算法确保6G网络能动态适应各种场景的需求。例如，如果用户期望从RAN获得高吞吐量，可以基于AI设计保证高吞吐量的RAN切片方案。同样地，对于优先考虑服务质量(QoS)的消费者，AI算法将集成QoS优化。 为实现RAN可编程化，逐步开放传统上封闭的RAN协议栈至关重要。这涉及增强协议栈层面的功能，并标准化及通用化新开放的接口。在原生AI不断发展的背景下，可编程RAN加速了朝向更开放和更智能的RAN愿景迈进的进程。通过加入可编程技术，RAN可以有效地适应动态网络需求，促进创新，并充分发挥原生AI的全部潜力。 资源池化在6G架构中扮演着重要角色。资源依然是异构的，它包含通用资源和专用资源。通用资源是常见的、标准化的硬件（例如，基于X86或ARM、CPU的商用服务器），以及具有可扩展性的多样化硬件芯片，包括用于AI模型训练的加速器和时钟资源芯片以及图形处理器(GPU)。对于RAN而言，需要高速处理能力和大量的专用资源，如用于编解码的现场可编程门阵列(FPGA)。时钟资源用于在网络元件和用户设备(UE)之间实现同步精度。专用资源（例如，ASIC芯片）为少数具有大容量和超高性能需求的设施提供专门服务。 图3可编程RAN 4.2基于服务的RAN 传统RAN架构主要是为了保证传统消费者业务(ToC)的连接服务而设计的，使用了相对封闭的协议，但具有性能优势。随着5G和6G引入了更多场景和服务，以及IT技术在移动网络中的融合，RAN架构需要演进以提供更灵活、适应性更强的网络。O-RAN正在定义更开放的架构，构建统一的RAN云平台，标准化更开放的接口，并引入智能功能。 目前云化RAN的实现只改变了软件的运行平台，而非改变RAN软件架构本身。这种RAN 架构不利于云化，无法充分利用云原生的优势。 云化RAN是第一步，未来RAN还将持续演进。5G核心网的服务化架构(SBA)可以作为参考。服务化RAN的目标是通过将RAN功能重构为可组合和可重用的网络服务，并使用统一接口与RAN内部服务和核心网络(CN)进行交互，从而更好地利用云原生优势。 基于服务的RAN的优势包括： 1)灵活和弹性的网络功能部署，快速升级和扩展网络能力，支持更多业务场景； 2)引入新的端到端网络交互方式，且不降低跨域新功能引入对现有业务的影响； 3)更及时和多维度地开放无线网络能力； 4)与CN服务集成管理和编排，降低网络运维的复杂性，提高网络对新业务的适应性。 图4基于服务的RAN的概念设计基于服务的RAN架构需要考虑以下几个方面： 服务粒度 重构RAN功能为服务的粒度至关重要。粒度越小，灵活性越高，但可能带来性能和效率问题。5G核心网络服务化架构的实现包括两个层级：网络功能(NF)和网络功能服务 （NFS）。NF之间进行通信，内部NF服务可以共享数据库，降低了复杂性，也与微服务架构有所不同。考虑到内部功能关联和复杂性，RAN最初可以采用类似于核心网络的方式重构。 基于服务的RAN功能 5GRAN可以在功能上划分为控制面和用户面，并且存在控制面和用户面分离的概念，但在部署层面上，它仍采用单一模式。控制面主要包括连接管理、会话管理、移动性和测量等功能，用户面包括数据包的处理。不同功能面在服务化层面的考量如下： 对于控制面，服务化可以根据耦合程度将现有控制面功能重建为更细粒度的服务，不同的服务可以根据需求在不同场景和区域灵活部署。例如，在车联网场景下，移动性管理服务适合集中部署，以优化移动性体验。与此同时，基于服务的控制面功能可以实现直接与核心网控制面交互，减少不必要的信令转发，并将与其他核心网络服务从串行交互变为并行交互， 优化控制面的信令过程。信令过程的优化有助于提升网络性能，如改善延迟和增加效率。此外，对于特定服务的极致要求，它也有助于RAN和CN在边缘集成，简化部署复杂性并提升性能。最后，对于未来网络更复杂的功能配置和参数配置，基于服务的控制面可以以更小的粒度执行和更新，而不影响其他服务的运行。 对于用户面，传统的移动通信协议均遵循OSI分层协议设计理念。每层都接收由下一层提供的特定服务，并负责向上一层提供服务。上下层之间遵循接口约定，同一层遵循协议约定。这种分层设计理念的问题在于协议和服务模型是固定的，无法实现灵活的跨层信令交互和跨层功能组合。未来应用的多样性特征将带来数据包处理的更多差异性，例如工业控制的小数据包，需要更高的可靠性，并需要利用用户面的分组数据汇聚协议(PDCP)复制功能；沉浸式交互应用对I帧、P帧有不同的处理需求。用户面需要针对新的QoS保证进行功能组合和安排。除现有应用类型外，传感、AI和其他新应用也带来了新的数据包模型，要求用户面能够匹配不同数据包的处理以及转发。基于服务的用户面在灵活组合、部署和快速更新方面具有优势。对于有着不同用户数据包处理需求的场景，可优先采用基于服务的用户面。 此外，未来无线系统将提供如AI、计算、传感等新服务，一方面，这可以增强现有功能面，例如引入传感和计算能力的控制功能，以及在用户面引入新的用户数据包处理模式。另一方面，RAN也可能引入新的功能面，如数据面，带来新的功能交互方式，这将对网络的灵活性和快速更新提出更多要求。服务化架构在这些方面具有一定的优势。 服务化接口 目前，RAN和核心网络通过点对点的N2接口进行交互。对于基于服务的RAN，可以考虑使用基于服务的N2接口，RAN仍然是一个独立的整体，RAN服务可以通过内部高效的接口相互交互。这种方法相对容易实现，可以在服务化的初期阶段采用。另一种方式是在RAN内部服务和核心网络之间使用统一的接口，RAN服务和核心网络服务处于对等位置，并可以实现直接交互，这种方法具有更多优势，但同时会带来更多与网络安全和生态变化相关的问题。 4.3人工智能(AI) AI被视为最强大的技术之一，通过分析收集到的数据并自主处理这些数据，来改善系统性能并实现无线通信网络中的新功能，进而获得更深入的洞察。 3GPP在5GC中引入了一个新的逻辑功能实体NWDAF，以提供多种类型的网络数据分析服务。网络数据分析服务包括： 观察到的服务体验相关网络数据分析，对于音视频流服务及V2X和Web浏览等非音视频流服务，提供观察到的服务MoS的平均值和/或方差，从而指示各类服务的MoS分布情况。 NF负载分析，提供NF实例的平均负载； 网络性能分析，提供感兴趣区域的基站状态信息、资源使用情况、通信性能和移动性能； UE相关分析，提供UE移动性分析、UE通信分析、与网络数据相关的预期UE 行为参数分析以及异常行为相关网络数据分析； 用户数据拥塞分析，提供通过控制面或用户面或两者传输用户数据时遇到的拥塞情况； QoS可持续性分析，为特定区域的某分析目标期间提供QoS变化统计数据或 QoS变化的可能性。 在RAN中，3GPP还对AI驱动的网络进行了几项研究。在Rel-17中，3GPP进行了AI驱动的RAN智能研究