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B5G/6G网络智能数据采集与分析系统白皮书

信息技术 2025-06-30 - 6G网络AI联盟冷水河

核心观点：随着移动通信网络日益复杂和差异化服务需求的增加，超越5G（B5G）/6G的关键在于将人工智能、大数据和计算深度融合到网络中，开发智能通信网络以实现自动驾驶网络能力和精准定制服务。数据作为最基础和重要的部分，决定了网络智能性能的上限，而架构和算法只是达到这个上限的手段。
关键数据：移动通信网络中会生成数万个数据字段和指标，涉及不同的软件、硬件、功能和协议栈。6G网络预计将满足支持虚拟与物理融合、全息、场景化、个性化和普适通信的服务需求，以及满足异构网络技术融合和空天地海一体化网络的网络需求。
研究结论：
- B5G/6G网络智能的愿景与挑战：主要挑战在于利用移动大数据并将智能嵌入网络，以在数据、架构和人工智能算法方面引入一种新型网络智能技术系统。为应对这些挑战，需要建立一个全面的网络数据采集和分析系统。
- 数据采集与分析系统：该系统由四个功能模块组成：无线网络智能开放平台、数据获取、基于知识图谱的相关性分析以及特征数据集构建。这些模块实现了数据层信息集成、信息层知识提取、智能层知识计算和应用层特征定制。
- 网络数据知识图谱的构建与应用：知识图谱作为网络数据知识表示的新方法以及知识管理的新工具，厘清了数据之间复杂的关联，并将数据的类型和属性以及数据间关系的类型和属性进行表征。知识图谱在解决移动通信网络数据获取与分析方面的上述挑战方面效率显著。
- 特征数据集的构建与评估：特征数据集构建是闭环网络全局智能通信的一个关键部分，涵盖了数据层信息集成、信息层知识提取、智能层知识计算和应用层特征定制。通过知识图谱和机器学习算法，可以构建针对不同应用场景的特征数据集，并对其进行评估。
- 应用案例：以上行吞吐量为核心，构建了本地知识图谱，并基于此构建了上行吞吐量特征数据集。该数据集可用于直接拟合上行吞吐量，并对其进行评估。
- 展望：当基于知识图谱的网络智能数据获取与分析系统变得更加全面和成熟时，网络数据知识图谱和特征数据集的构建可以逐步标准化，并整合到网络大数据字典中。