6G專題|三層解耦！一文詳解智簡內生6G無線網絡編排系統

編者按

從2019年實質性研究啟動，到2023年國際電信聯盟發布愿景文件，再到2025年6G標準元年確立，6G正從前沿理念加速照進現實。步入2026年，6G發展進一步邁入技術與標準完善的關鍵時期，盡管業界已就6G初步形成共識，但諸多基礎性、關鍵性難題仍亟待破解。為此，《通信世界》特策劃“6G關鍵技術深潛”專題，聚焦系統架構創新、技術路徑探索、融合能力提升等話題展開深度探討，以期為產業發展提供參考與啟示。

隨著全球數字化進程進入以“萬物智聯”為特征的新階段，6G正成為大國科技競爭的戰略制高點。其核心演進方向已超越單純的速率提升，邁向“數字孿生、智慧泛在”的廣義連接新范式，即通過實現通信、感知、計算與智能的深度融合，滿足超越連接的場景需求。為滿足更加多樣化、差異化、碎片化的場景需求，本文提出“以異構算力資源池為底座、模塊化網絡功能池為內核、智能化編排管理為中樞”的三層解耦的智簡內生6G無線網絡編排系統（以下簡稱“無線網絡編排系統”），開展無線編排管理中樞技術、資源池管理技術、功能池模塊化能力構建技術等方面的研究，為無線網絡編排系統及其關鍵技術演進提供有益探索。

01驅動力

相比傳統無線網絡，6G信息網絡面臨更多的技術挑戰。首先，通信、感知、計算與智能等技術融于一體是未來信息網絡將要面對的新挑戰；其次，未來信息網絡服務社會千行百業，不同領域對網絡功能和性能提出差異化要求，實現信息網絡的量身定制是6G網絡面臨的新課題；最后，傳統網絡“煙囪式”的固化網絡架構與靈活、彈性和智能的網絡需求之間存在矛盾。上述因素共同構成了未來信息網絡變革的核心驅動力，推動信息網絡架構創新與按需編排網絡持續演進。

02無線網絡編排系統架構

無線網絡編排系統架構由無線編排管理中樞、算力資源池（以下簡稱“資源池”）和網絡功能池（以下簡稱“功能池”）三大核心部分組成。無線網絡編排系統總體架構如圖1所示。無線編排管理中樞定位為系統的“智能大腦”，實現對6G信息網絡的全方位智能管理；資源池為無線網絡編排系統的資源底座，實現異構算力的管理和調度；功能池作為系統的內核，提供“積木式”的網絡功能，滿足網絡按需編排的需求。無線編排管理中樞負責差異化場景的需求分析，輸出對功能池與資源池的控制指令，實現網絡服務的按需定制，為智能交通、通感互聯、全息通信、工業控制等場景提供差異化的網絡服務能力。

圖1 無線網絡編排系統總體架構

無線編排管理中樞作為整個系統的“大腦”，通過智能手段對應用場景進行分析，完成場景的特征提取、方案定制、服務敏捷輸出及適配驗證等全閉環管控。資源池接收無線編排管理中樞輸出的算力資源請求命令，動態選擇合適的資源，為系統運行提供算力支撐。功能池接收無線編排管理中樞輸出的服務編排命令，選擇所需的軟件模塊，將其下載并部署到指定的硬件資源上，進而激活和運行。無線編排管理中樞輸出業務處理邏輯命令，用以控制數據流在軟件模塊間的流轉路徑，從而實現特定的功能處理邏輯順序，最終滿足業務數據的定制化處理需求。

資源池是由中央處理器（CPU）、圖形處理單元（GPU）、現場可編程門陣列（FPGA）、數據處理器（DPU）、專用集成電路（ASIC）等硬件設備構成的資源集合。資源池依托云化技術打造的6G無線云平臺（以下簡稱“云平臺”）進行資源的智能化管理，云平臺把系統中各種獨立的硬件資源視為管理對象，并從算力類型、算力規模、算力性能、內存容量、存儲性能、互聯時延等多個維度，對異構硬件資源能力進行統一抽象定義，以屏蔽具體硬件的使用差異，降低資源池對異構硬件資源管理和調度的復雜性，動態維護整個資源池具體資源的能力特征。無線編排管理中樞根據資源池管理維度的定義提出對資源的需求描述，資源池基于收到的資源請求和實時維護的整體資源情況，智能匹配與分配資源，并更新整體資源維護狀態，提供差異化的算力服務。

功能池是由控制面、用戶面、感知面、數據面、智能面等構成的功能集合。其中，“面”的定義是對支持同一類服務功能的整體性描述，這與傳統通信協議中的控制面和用戶面定義保持一致。功能池的核心設計邏輯是按照“高內聚、低耦合”原則對各功能面進行模塊化設計，模塊間通過標準化的應用程序接口（API）完成信息交互與功能調用，以“搭積木”的方式實現功能靈活組合，滿足多樣化業務的功能和性能要求。服務總線作為信息交互的連通載體，承擔控制信息與業務流的路由、轉發職責。服務總線集成多種互聯技術，可以根據信息交互實體的物理位置、部署情況，智能選擇最高效的傳輸技術，提供低時延傳輸保障，為不同軟件部署方案提供互聯支撐。

03無線網絡編排系統關鍵技術

無線網絡編排系統旨在通過編排管理中樞的智能控制，實現資源池和功能池的動態組合，以適配6G信息網絡差異化場景需求，從而提升網絡管理效率并降低運營成本，推動信息網絡的智能化升級。因此，無線網絡編排系統的關鍵技術包括無線編排管理中樞技術、資源池管理技術和功能池模塊化能力構建技術等。

無線編排管理中樞技術

無線編排管理中樞技術采用靜態編排和動態調整相結合的人工智能（AI）驅動方案。靜態編排通過基于變換器基礎模型構建的6G網絡生成式預訓練變換器大模型，實現網絡意圖理解與自主決策，并構建端到端服務全流程協同控制機制。動態調整機制通過實時監測網絡狀態與智能預測網絡服務質量，對系統進行動態優化，從而實現網絡性能與資源利用率的協同提升。

靜態編排是基于智能意圖分析與業務場景智能檢索的智能管理技術，其典型流程包括模板生成、迭代優化、孿生驗證和功能發布四個步驟。模板深度融合行業服務特征與網絡需求，是差異化場景對信息網絡系統資源和能力定義的總體描述。系統可基于模板，在網絡運行過程中通過收集業務運行感知數據強化學習迭代，從而優化功能組合規則及資源定義，實現自動優化和演進。不同應用場景的模板集合定義為模板庫，新模板可以通過信息網絡實時運行或孿生網絡進行驗證的方式形成，無線編排管理中樞通過不斷引入新的模板，提高對差異化場景的快速適應能力。圖2展示了業務適配與按需編排的典型流程。第一步，基礎信息網絡建立。首先，通過意圖網絡實現網絡需求定義的模板化描述；其次，通過神經網絡對模板庫中已完成模板化描述的網絡需求進行智能識別；最后，通過智能識別的模板構建場景化的信息網絡。第二步，個性化編排定制。支持用戶基于模板定制信息網絡，以及通過可視化界面對信息網絡時延、功耗、算力規模、容量大小、網絡覆蓋等關鍵特征進行調整，系統自動生成最優編排方案；同時，系統內置規則引擎與沖突檢測模塊，確保方案兼具技術可行性與資源可達性。第三步，適配驗證與分級部署，采用數字孿生預驗證與實網灰度（小規模網絡環境驗證）部署相結合的分級模式，先在數字孿生平臺模擬驗證端到端時延等核心指標并調優，達標后啟動實網灰度發布；再比對實網運行數據與模擬數據，偏差符合標準則進行全網推廣，反之則回溯迭代優化。

圖2 業務適配與按需編排的典型流程

動態調整機制利用人工智能技術對網絡進行實時管理，主要包括智能場景需求預測與提前適配、服務功能拓撲建模與組合、資源分配策略智能優化、異常自適應與閉環優化等。智能場景需求預測與提前適配技術使用時序預測模型整合多維度的歷史數據，挖掘數據規律并預判未來場景需求，提前配置資源避免服務質量下降；服務功能拓撲建模與組合技術利用圖神經網絡基礎模型將功能與服務建模為圖節點，結合服務質量需求通過路徑優化生成最優服務鏈，降低編排成本；資源分配策略智能優化使用強化學習模型，以業務滿意度和資源利用率為目標，將網絡資源作為管理空間，以服務質量達標率等為獎勵信號構建評價環境，實現資源最優調度；異常自適應與閉環優化技術通過實時收集網絡運行關鍵指標，快速識別異常并觸發預案，異常數據用于模型迭代，形成全流程自進化閉環。

資源池管理技術

云平臺作為分布式、異構算力資源的統一管理平臺，是算力資源靈活定制、按需部署的基礎。為應對6G“通、感、算、智”融合場景下分布式算力高效協同難的挑戰，本文提出“云、邊、端”三級協同的云化資源池架構，形成多域、立體化資源協同的算力調度能力，實現復雜場景下的分布式算力協同工作，提供低時延、高靈活性的資源支撐，從而實現分布式資源的全生命周期管理。

“云、邊、端”三級協同架構：云端負責全局決策、強算力支撐與跨域調度，邊緣節點聚焦本地低時延處理與實時計算，終端承擔數據采集、預處理及需求發起任務。

應用驅動的協同模式創新：按算力、時延、數據量需求，將“通、感、算、智”融合任務分解為云端復雜任務、邊緣實時任務、終端輕量化任務，動態分配至對應層級。

高效協同執行與反饋機制：基于強化學習構建任務分配模型，實時采集邊、端執行狀態與業務體驗數據，執行云端迭代優化任務分配與資源調度策略。

功能池模塊化能力構建技術

功能池模塊化能力的構建是無線網絡編排系統靈活定制、按需部署的基本要素。為具備網絡功能按需組合的能力，需要對傳統網絡“煙囪式”的協議功能進行模塊化解耦，打破固化的層間邏輯和綁定關系，解決傳統網絡協議耦合緊、上下文依賴強導致的拆分難問題。

移動通信網絡從2G演進到5G的過程中，新一代協議在設計上會基于前一代協議進行能力增強與功能擴展。然而，這種功能堆疊或補丁式增強的方式導致了5G協議層間功能冗余、機制重復和耦合性強等問題。比如，5G標準分布式架構集中單元控制面生成的控制流和集中單元用戶面處理的業務數據流，都需要進行加密和完整性保護處理，導致集中單元控制面和集中單元用戶面兩部分都部署相同的功能模塊；再如，在分組數據匯聚協議和無線鏈路控制層都引入序列號和狀態報告機制，以保證終端與基站之間數據傳輸狀態的同步和可靠性；此外，無線鏈路控制層實現數據分段處理，而媒體訪問控制層決定數據是否分段，二者存在層間依賴關系。

功能池構建需要打破層間相互依賴、冗余功能和重復機制，依據“相同功能聚合，相似功能融合，相同機制合并，冗余機制簡化”的原則進行功能簡化，設計“高內聚、低耦合”的模塊化功能，通過組合滿足不同場景和流程的需求。例如，分組數據匯聚協議層和無線鏈路控制層均引入基于序列號排序機制，目的是通過接收方根據接收到的數據（數據包中攜帶序列號）進行排序來檢查數據的接收情況（形成接收狀態報告），并向發送方發送“接收狀態報告”告知對方；因此，兩層序列號排序功能可以聚合為一個排序功能，供不同實體按需調用。再如，將無線鏈路控制層的數據分段功能下沉至媒體訪問控制層實現，這樣一來，數據分段

操作與判斷均在媒體訪問控制層完成，減少了無線鏈路控制層與媒體訪問控制層之間的分段控制信息和數據傳遞，從而簡化系統處理流程。

04總結與展望

6G信息網絡的變革，本質上是通信技術與人工智能、云計算、大數據技術的系統性融合，它將重塑產業鏈的價值分配格局，催生新型服務范式，并賦能千行百業的智能化轉型。無線網絡編排系統是支撐6G信息網絡“數字孿生、智慧泛在”愿景的關鍵要素，無線網絡編排系統通過智能動態編排、資源池化共享與功能模塊化拆分，成功構建了“場景驅動網絡”的新型范式，為“萬物智聯”時代的多樣化、差異化、碎片化場景需求，提供了更加高效、靈活、智能的解決方案，助力構建開放、協作、共贏的6G信息網絡平臺，賦能千行百業智能升級。

本文刊載于《通信世界》2026年第1期

原標題《智簡內生6G無線網絡編排系統技術探索與展望》

責編/版式：孫天

長圖制作：朱文鳳

審校：梅雅鑫 王 濤

監制：劉啟誠

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