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种计算架构并存是6G计算的发展趋势。保障高性能的同时，低功耗同样是6G计算设计的重要准则。 4.3.3 6G AI能力
6G AI能力是指6G内生智能化功能、提供AI产品与服务的功能及相应智能等级。6G内生智能是指通过引入“通信知识+大数据”双驱动的AI技术，将AI架构、算法和流程与通信架构、网络节点功能与流程联合设计，实现规模自适应、行为自学习和功能自演进的智能网络。智能网络具有与人、智能体和业务的感知交互能力，提供标准化数据集、算法模型和算力。 4.2.4 6G安全能力
网络规模扩大和AI技术普及，为6G安全问题带来新冲击。6G将具备内生安全能力。内生安全从被动防御，向主动防御与预测危险相融合方向发展。通过多标识（ID）路由技术、可信计算技术、可信区块链技术、量子保密通信技术等，解决虚实融合、智能体互联情况下的信息基础设施与网络空间安全。 4.4 6G设计要素
6G网络组成要素是资源和功能。如图4.4所示，6G设计的出发点是网络资源及功能的全局虚拟化，目标是实现情境化业务需求到网络功能的精确映射，进而到网络资源的精确匹配。
资源虚拟化是6G设计的根本，是实现6G“绿色、开放、共享”理念的前提条件。在5G计算资源虚拟化的基础上，应进一步向器件、能源、材料等基础设施资源的可重构、可再生、可集约方向发展。功能虚拟化是6G设计的关键，在5G网络功能虚拟化（NFV）基础上，应进一步向网络节点通信-计算-存储一体化融合、网络架构云-网-端一体化融合方向发展。
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情境化业务需求 虚实空间融合 全维可定义功能 云-网-端融合 虚拟化资源：通信、计算、存储 通信-计算-存储融合 基础设施：设备、器件、能源、材料 可再生、可重构
图4.4 6G设计架构
4.4.1 ICDT融合
6G设计首要核心要素是利用虚拟化技术支持ICDT融合。ICDT融合将重构6G包括空口、协议栈、安全、标识（路由寻址）和AI（大数据分析）在内的多个技术体系，形成ICDT技术体系。
ICDT技术在空口方面，重点关注空中计算、端网计算均衡、空口AI等设计；在协议栈方面，关注分布式计算架构、AI分层能力架构与网络架构融合的协议支持；在AI方面，支持通信流程与控制流程的融合，通过大数据分析与AI算法，提供各类决策与策略；在安全方面，需要融合移动通信网络安全体系与计算机安全体系，探索多种安全技术路径，包括研究可信区块链技术，探索共识算法和智能合约机制，量子保密通信和抗量子安全算法，基于不可信设备构建可信系统技术，AI安全算法和安全应用方案，基于可搜索加密、函数加密、同态加密、多方计算等密码技术的数据安全、共享和协作机制，轻量级认证、生物特征认证和ID认证等新算法，以及物理层安全技术。
ICDT通过集中化的网络功能编排和全生命周期管理，实现全网的流量均衡、算力均衡和能耗均衡。 4.4.2 技术情境化
4G网络面向业务设计，重点保证业务的QoS。5G网络面向场景设计，保障差异化KPI需求。6G设计将面向情境设计，保证业务的情感体验。所谓业务情境，用于表征用户动态的多种业务组合的业务环境以及用户的核心情感，具有明确的主题，如工作、学习、危险、安全、驾驶、休息、旅行、生病等等，每个主题包括一组不同的网络能力组合，包括基础能力、计算能力和AI能力。
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4G:面向业务 业务分类 实时/非实时,语音/视频 5G：面向场景场景分类 eMBB、URLLC、eMTC 6G：面向情境情境分类（主题） 工作、学习、危险、驾驶… 图4.5 情境化业务
业务情境化是虚实空间融合和智能体互联的必然趋势。情境化业务融入更多的人类情感意识，增加了业务的动态性和不确定性。因此6G设计需要支持业务感知能力、情感识别跟踪与预测能力。 4.4.3 网络内生智能化
计算通信一体化，为移动通信与AI的深度融合创造了条件。网络内生智能是指网络具有自适应、自学习和自演进的内生能力。网络架构将融入AI能力架构重构，在网络控制面、数据面和管理面基础上，形成AI智能面。该智能面具备完全的管理面功能，支撑控制面和数据面的智能化，以及管理面与控制面的一体化发展。智能面可以为控制面的移动性管理、会话管理、计费等提供策略建议，也可以为数据面提供接入、传输和转发策略建议。
如图4.6所示，AI智能面架构包括中心AI节点和分布式AI节点。中心AI负责全域的资源管理、功能管理、业务管理和用户管理。中心AI收集各相关子域的大数据，感知全域的用户行为和业务流量特征，对所需的网络拓扑和网络功能进行推理，形成全域资源分配决策，并下发到分布式AI节点。
中心AI 分布式AI 感知/推理/决策/执行 数据面功能 接入/转发/传输… 本地资源 分布式AI 感知/推理/决策/执行 控制面功能 流量/计算/能耗均衡 接入/移动性/会话管理… 本地资源 分布式AI 感知/推理/决策/执行 安全面功能 数据/信息/网络… 本地资源 图4.6 6G智能面（内生智能）架构
分布式AI节点根据所在子域网络状态的感知，结合中心AI的决策，对本
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地资源和功能进行调整优化。分布式AI节点包括本地节点、边缘节点和端节点。分布式AI之间可以直接沟通，进行协同感知决策，也可以通过向中心AI上报AI模型，由中心AI进行模型优化和融合，实现分布式AI协同决策。 4.5 6G设计挑战
6G设计首先需要解决面临的科学问题和理论难题，包括： 1) 计算通信一体化基础理论，包括
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网络节点的计算、通信、存储一体化设计 网络端到端的云、网、端一体化设计 网络端到端的通信、计算、控制一体化设计
2) 扩展和突破经典信息论，包括
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从点对点香农信息论到网络信息论 以网络资源为约束的端到端容量表达 从基于语法的信息论到语义信息论
首先，上述两类问题是在6G设计中是紧密相关的，总体目的是解决需求到资源的最优映射问题。无论从工程实践还是基础理论出发进行求解，都需要保证资源的充分流动性。资源虚拟化是实现资源流动性的技术途径。因此，6G所有问题的归集，就是如何设计一个全维可定义网络的问题。通过在需求到资源映射问题中引入功能层，将该问题分解为需求到功能映射，功能到资源映射两个子问题。这里网络功能软件可定义。具体到工程实践中，两种途径求解映射关系。一种通过通信基础理论和知识进行推导映射，称之为人类智能（HI）方法。另一种是通过AI技术，基于大数据优化映射方法。AI在HI无法回答的问题上，例如网络容量边界，尤其是以计算资源、存储资源和通信资源为约束的网络容量边界问题上，可以通过各种优化算法探寻边界，有可能为理论边界推导提供参考。
5. 6G跨领域参考设计
中国已正式启动5G商用。但5G还面临着诸如垂直行业壁垒、相关业务法律法规缺失、AI伦理风险和材料相关的高能耗高成本等跨领域瓶颈问题。鉴于此，针对6G挑战性需求和技术难题，需要跨学科领域融合，探寻新机遇新方案，尝试新方向突破。
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如图5.1所示，在社会与经济领域，重点关注6G ICDT技术体系对经济学基础理论的挑战，关注6G创新面临的法律法规、伦理、社会心理等问题。在垂直领域，充分理解吸收垂直行业全流程知识，做到共生设计。在材料与能源领域，寻求助力移动通信性能突破的二维材料、超材料及其他新材料和可再生可增加续航能力的能源技术。在生物信息领域，寻求移动通信新边际。
可持续发展、法律、伦理、心理 社会经济量子计算、类脑计算 先进计算垂直行业领域知识、全流程 ICDT技术体系空天地一体化 空间通信生物信息材料能源二维材料、超材料 轻量能源采集、新电池 脑机接口、人体增强 图5.1 6G设计重点参考领域
5.1 社会与经济
6G创新具备经济学基础。移动通信创新对社会经济发展具有巨大的影响力。一是推动社会结构优化，完善社会治理体系，带来社会效益；二是推动经济结构转型升级，形成经济新范式，带来经济效益。据预测，2024至2025年5G商用直接带动经济总产出达到10.6万亿元，间接拉动的经济总产出约24.8万亿元[5]。从技术创新自身角度来看，技术研发能力大于产业化能力，是技术进化的机理。6G创新是技术进化的自然过程，其带来的社会与经济价值体现在两方面：一是6G技术内涵与生态扩大，由传递信息扩展到信息处理全流程，进而推动信息产业自身发展，带动关联产业升级。二是6G支撑的虚拟空间和智能体将成为人类生活生产的要素之一，冲击以企业为核心的组织架构，重构社会经济运行中的各方主体关系和运行模式，扩大数字经济范畴和虚拟社会空间。
另一方面，社会经济发展的不平衡，对移动通信创新与应用产生不同程度的制约。首先，6G创新扩展了经济学研究范畴，对基础理论提出新挑战。6G经济
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