面向6G的通感算融合服務(wù)、系統(tǒng)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

姜大潔，袁雁南，周通，孫布勒，秦飛

（維沃移動通信有限公司，北京 100015）

0 引言

包括沉浸式XR（Extended Reality，擴展現(xiàn)實）、全息遠程呈現(xiàn)、交互型3D 虛擬數(shù)字人、協(xié)作機器人、無人駕駛、多感官互聯(lián)、甚至元宇宙在內(nèi)的未來新業(yè)務(wù)[1～4]對通信、感知和計算都提出了很高的要求。但是，5G新空口的第一個版本（Release 15）主要面向提供通信服務(wù)而設(shè)計，并沒有考慮感知服務(wù)。5G 新空口的增強版本（Release 16）開始支持基于LMF（Location Management Function，定位管理功能）的UE 定位服務(wù)。但是5G 感知的范疇比較有限，5G 只支持對有源設(shè)備如UE 的位置的感知，不提供對無源物體的速度、方向、材質(zhì)、成像等的感知。此外，5G 協(xié)議設(shè)計時并沒有考慮將通信和計算融合，現(xiàn)有的中心云或MEC 提供的計算服務(wù)是5G 承載的應(yīng)用數(shù)據(jù)，不屬于5G 系統(tǒng)的范疇?？梢姡?G 系統(tǒng)主要面向通信服務(wù)而設(shè)計，并不是為原生支持通感算融合服務(wù)而設(shè)計的，因而無法有效滿足未來新業(yè)務(wù)的需求。

6G 將原生地支持通信、感知和計算服務(wù)，成為支撐未來社會高效可持續(xù)發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)信息底座，賦能繽紛多彩的未來新業(yè)務(wù)。通信、感知與計算是構(gòu)建未來自由連接的物理與數(shù)字世界的三項最重要的基礎(chǔ)能力。6G 不僅需具備通信能力以實現(xiàn)物理與數(shù)字融合世界的自由連接，還需具備對物理世界的感知能力以構(gòu)建對應(yīng)的數(shù)字世界，并且具備計算能力（包括算力、存儲、智能等）以提供物理與數(shù)字融合世界所需的數(shù)據(jù)處理，最終實現(xiàn)物理世界和數(shù)字世界的高效互動與高度融合，實現(xiàn)“自由連接的物理數(shù)字融合世界”的愿景[5]。

1 通感算融合服務(wù)與用例

5G 是為支持通信服務(wù)而設(shè)計的。具體地，5G 支持eMBB（Enhanced Mobile Broadband，增強移動寬帶）、URLLC（Ultra-Reliable Low-Latency Communications，超高可靠和超低時延通信）和mMTC（Massive Machine Type Communication，大規(guī)模機器類通信）三大類通信應(yīng)用場景[6]。通信意即互通信息，5G 通信的信息主要來自外部客戶或應(yīng)用。因此，本質(zhì)上，5G 主要扮演著信息傳遞者的角色，即所謂的“管道”。

為更好地支持沉浸式XR、全息遠程呈現(xiàn)、交互型3D 虛擬數(shù)字人、協(xié)作機器人、無人駕駛、多感官互聯(lián)、甚至元宇宙等未來新業(yè)務(wù)，面向6G，移動通信系統(tǒng)扮演的角色將發(fā)生變化。除了信息傳遞者之外，6G 還將扮演信息生產(chǎn)者和信息加工者的角色。信息生產(chǎn)者主要通過提供感知服務(wù)來實現(xiàn)的，例如6G 系統(tǒng)通過無線電波的收發(fā)從而對物理世界各種物體的速度、方向、材質(zhì)、成像等信息的感知。而信息加工者是通過提供計算服務(wù)和AI（Artificial Intelligence，人工智能）相關(guān)服務(wù)來實現(xiàn)的，例如在感知成像的計算和AI 模型訓(xùn)練等服務(wù)中，對相關(guān)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、存儲和分析等操作。6G 將原生地支持通信、感知和計算服務(wù)，提供包括信息傳遞、信息生產(chǎn)和信息加工等在內(nèi)的信息綜合服務(wù)，賦能繽紛多彩的未來新業(yè)務(wù)。

1.1 通信服務(wù)

蜂窩移動通信從誕生開始旨在無線移動場景下提供無縫的通信及連接服務(wù)，5G 支持eMBB、URLLC 和mMTC 三大類通信應(yīng)用場景，將移動通信從面向以人為主的信息消費市場，拓展到物聯(lián)網(wǎng)和行業(yè)應(yīng)用。5G 網(wǎng)絡(luò)通過IMS（IP Multimedia Subsystem，IP 多媒體子系統(tǒng)）提供基礎(chǔ)電信業(yè)務(wù)，如短信、語音與視頻通話等，并進一步增強支持5G 新通話和5G 消息；通過控制面和用戶面功能提供不同QoS（Quality of Service，服務(wù)質(zhì)量）的按需移動數(shù)據(jù)連接。

6G 將延續(xù)蜂窩移動通信提供無縫的通信及連接服務(wù)的歷史使命。一方面，6G 的基礎(chǔ)電信業(yè)務(wù)將在支持5G富媒體語音、視頻、短消息業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上，進一步支持沉浸式XR、全息遠程呈現(xiàn)、多感官互聯(lián)等新業(yè)務(wù)。另一方面，6G 移動數(shù)據(jù)連接服務(wù)將在容量、數(shù)據(jù)速率、時延、可靠性等諸多方面持續(xù)提升，拓寬客戶范圍并提高服務(wù)價值，并具備更多端到端的靈活性和適應(yīng)性以滿足個人和行業(yè)更多應(yīng)用場景的需求。同時，6G 將進一步擴大地理空間的覆蓋范圍，降低終端的接入門檻，提高連接的可獲得性，擴大客戶數(shù)目，實現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的自由連接與信息傳輸。

1.2 感知服務(wù)

狹義的感知主要包括無線電波感知。無線電波信號在傳播過程中受到周圍環(huán)境的影響，信號的幅度、相位等特征發(fā)生了變化，接收端通過對無線信號特征變化的分析，不僅能夠得到無線信號承載的發(fā)送端信息，還能夠提取出反映傳播環(huán)境特征的信息，從而得到電波傳播環(huán)境及其中的目標物體的位置、速度、方向、材質(zhì)、成像、天氣狀況等信息。

廣義的感知則更加豐富。文獻[7]指出，根據(jù)感知設(shè)備（指具有感知能力的設(shè)備，例如傳感器等）與感知目標或感知對象是否分離，感知可以分為非接觸式感知和接觸式感知。接觸式感知需要在感知目標上安裝溫度計/濕度計/ 氣壓計/ 陀螺儀/ 加速度計/ 重力傳感器等傳感器來采集特定感知信息；非接觸式感知需要光、聲或無線電波等作為感知傳導(dǎo)的媒介，因此可以分為光感知（例如通過可見光、紅外線等作為媒介進行感知的普通攝像頭、紅外攝像頭、激光雷達等）、聲感知（例如通過機械波、超聲波進行感知的聲吶）和無線電波感知（例如毫米波雷達等）。

文獻[7]中的另外一種分類方式是將感知分為非射頻感知和射頻感知，其中非射頻感知包括接觸式感知、光感知和聲感知。射頻感知即無線電波感知。射頻感知支持感知設(shè)備與感知目標的分離，相比非射頻感知，其受天氣和光線條件影響較小，感知范圍相對更大，靈活性更高，在隱私與安全方面相比攝像頭更具優(yōu)勢。射頻感知與非射頻感知互為補充。6G 將綜合利用包括射頻感知在內(nèi)的不同類型的感知來采集各類數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)對物理世界的更便捷更高效更精確的數(shù)字化構(gòu)建。

進一步地，文獻[8]將感知服務(wù)進一步擴展到6G 基礎(chǔ)信息服務(wù)。6G 基礎(chǔ)信息服務(wù)包括無線感知、增強的網(wǎng)絡(luò)信息開放以及行業(yè)公共信息等。相比5G 僅提供UE 定位和網(wǎng)絡(luò)信息開放等有限的信息服務(wù)，6G 將提供無線感知與定位，增強網(wǎng)絡(luò)信息開放。此外，6G 還可以收集各類傳感器信息和GIS（Geographic Information System，地理信息系統(tǒng)）信息等行業(yè)公共信息，賦能千行百業(yè)，以避免各行業(yè)應(yīng)用對該類信息的重復(fù)收集。本質(zhì)上，文獻[8]定義的基礎(chǔ)信息服務(wù)屬于一種廣義的感知服務(wù)。此外，文獻[9]將感知的范疇擴展到對業(yè)務(wù)需求（傳輸速率、通信時延、算力要求等）、網(wǎng)絡(luò)物理與數(shù)字空間狀態(tài)（網(wǎng)元設(shè)備運行狀態(tài)及資源使用情況、AI 訓(xùn)練模型庫、數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)）的感知。

1.3 計算服務(wù)

算力是數(shù)字化經(jīng)濟時代的新生產(chǎn)力，算力包括網(wǎng)絡(luò)、計算和存儲等多維度資源。在基于5G 移動連接的數(shù)字化系統(tǒng)中，應(yīng)用業(yè)務(wù)所需的計算通常在終端和云端執(zhí)行，5G 系統(tǒng)提供終端側(cè)和云端服務(wù)器的連接通道輔助完成計算任務(wù)?，F(xiàn)有云服務(wù)通過集中度高的中心云在滿足高計算量需求的同時獲得較高的資源復(fù)用率，通過分布式的邊緣云在滿足部分低時延需求的同時也減少部分網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷。在6G 時代，面向沉浸式XR、交互型3D 虛擬數(shù)字人、協(xié)作機器人、無人駕駛、多感官互聯(lián)等服務(wù)用例，將面臨終端側(cè)的算力、存儲、智能等能力不足，云端因距離遠而時延不滿足需求的挑戰(zhàn)。雖然基于5G 部署的MEC 可滿足部分場景需求，但算網(wǎng)融合度仍然有待于進一步提高。例如，隨著計算資源進一步分布化，分布式節(jié)點間距離不再是決定性因素，然而單個節(jié)點的計算資源更加有限，并具有更高的動態(tài)變化性，因此需考慮進一步提升獲取計算服務(wù)信息和計算負載狀態(tài)信息的實時性，以及避免過早將所需的服務(wù)與提供服務(wù)的節(jié)點綁定。6G 將內(nèi)生支持融合計算功能[10]，通過通算融合技術(shù)提供包括AI 在內(nèi)的融合計算服務(wù)。

1.4 綜合服務(wù)與用例

如前所述，6G 將提供通信、感知和計算三大服務(wù)?；谝环N或者多種服務(wù)，考慮若干要素例如服務(wù)用戶、服務(wù)地點、服務(wù)需求等，則會產(chǎn)生各種各樣的服務(wù)用例。面向2030+，更多的服務(wù)用例將會涉及到兩種或者三種服務(wù)，例如通信+感知服務(wù)、通信+計算服務(wù)以及通信+感知+計算融合服務(wù)。圖1 給出了6G 服務(wù)與服務(wù)用例的示意圖。在圖1 的眾多用例中，無人駕駛是一種典型的通感算融合服務(wù)用例。

圖1 5G到6G服務(wù)范式的轉(zhuǎn)變

無人駕駛按照流程一般可以分為感知、規(guī)劃和控制三個環(huán)節(jié)。感知是指車輛需要定位自身的位置，同時它還需要了解周圍的環(huán)境。目前，大部分無人駕駛車輛是基于車載上的GPS、慣性測量裝置、毫米波雷達、攝像頭、激光雷達收集獲得感知數(shù)據(jù)，再利用車載計算資源處理感知數(shù)據(jù)，基于AI 算法識別出虛擬車道線，以及周圍物體的類型、相對位置、運動速度、運動方向。軌跡規(guī)劃是指規(guī)劃出一條免碰撞、舒適、可執(zhí)行的軌跡。一條軌跡由一系列路徑點構(gòu)成，每個路徑包括一個時間戳和速度[11]。軌跡規(guī)劃計算的輸入包括周圍對象的類型、相對位置、速度、方向、虛擬車道線、高精地圖、交通法規(guī)等，輸出為未來一段時間的一條軌跡。軌跡覆蓋范圍一般是10～15 s，工作周期在50～100 ms 內(nèi)。

目前無人駕駛車輛把感知和規(guī)劃都集成在車輛內(nèi)部。這使得無人駕駛的感知和計算能力受限于車載能力，并且大幅提升了無人駕駛車輛的造價。未來，6G 網(wǎng)絡(luò)可以為無人駕駛車輛提供感知和規(guī)劃服務(wù)，以降低無人駕駛車輛的感知和計算需求，同時保障行車安全。在感知方面，6G 網(wǎng)絡(luò)可以為無人駕駛車輛提供網(wǎng)絡(luò)側(cè)視角以及其他車輛的感知信息，從而彌補無人駕駛車輛的感知盲區(qū)問題；在規(guī)劃方面，對于周圍目標過多的復(fù)雜路況場景，6G 網(wǎng)絡(luò)利用自身算力和感知優(yōu)勢，為單輛或多輛無人駕駛車輛提供軌跡規(guī)劃服務(wù)，從而解決無人駕駛車輛因為周圍目標物體過多而導(dǎo)致的軌跡計算時延過大問題。

可見，無人駕駛對通信、感知和計算都有較高的需求。通信方面，需支持車車通信、車到路邊站的通信等，需要超低時延和超高可靠性的指標要求；感知方面，需支持車以及路邊站對車、行人、障礙物以及區(qū)域環(huán)境的整體感知，同時對感知的精度和時延也有較高需求；計算方面，感知環(huán)節(jié)的虛擬車道線和動態(tài)對象檢測目前較為經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的是Yolo 網(wǎng)絡(luò)，以yolov7 為例，其計算量為100～1 000 GFLOPs（Floating Point Operations）[12]。軌跡 規(guī)劃環(huán)節(jié)較為經(jīng)典的算法是Path-Speed Iterative Algorithm。假設(shè)障礙物個數(shù)為N0，備選路徑個數(shù)為Np，備選速度個數(shù)為Ns，則計算復(fù)雜度為O(N0(Np+Ns))[11]。

1.5 對外服務(wù)與對內(nèi)服務(wù)

上述1.1 節(jié)到1.4 節(jié)都是從“ 對外服務(wù)” 的角度進行闡述。所謂“ 對外服務(wù)”，即服務(wù)對象是6G 系統(tǒng)外的其他對象。6G 系統(tǒng)向6G 系統(tǒng)外的其他對象（例如to B 和to C 等）提供通感算融合服務(wù)。

如果將感知和計算（包含AI）分別視為一種工具，二者也可以服務(wù)于6G 系統(tǒng)本身，即所謂的“對內(nèi)服務(wù)”。AI 的對內(nèi)服務(wù)即AI4Net，例如基于AI 的UE 定位，屬于計算輔助感知；再例如，基于AI 的信道譯碼，屬于計算輔助通信。感知的對內(nèi)服務(wù)包括感知輔助通信，例如基于UE 位置感知的波束賦型等；感知的對內(nèi)服務(wù)還包括感知輔助計算，例如，對網(wǎng)絡(luò)不同節(jié)點的算力負載狀態(tài)的感知，可以協(xié)助為計算服務(wù)選擇合適的節(jié)點，從而提升通算融合系統(tǒng)的整體效率。因此，對內(nèi)服務(wù)更多屬于技術(shù)范疇，其目的是提升6G 系統(tǒng)的性能指標和效率指標，進而使能6G系統(tǒng)更好地提供對外服務(wù)。而對外服務(wù)則屬于業(yè)務(wù)范疇。從對外服務(wù)的角度來講，6G 系統(tǒng)扮演著信息傳遞者、信息生產(chǎn)者和信息加工者的角色。從對內(nèi)服務(wù)的角度來講，6G 系統(tǒng)還扮演著信息消費者的角色，因為感知和計算產(chǎn)生的大量信息數(shù)據(jù)，可以用來提升6G 系統(tǒng)的整體性能。

1.6 通感算以外的其他服務(wù)

除了上述三大基礎(chǔ)服務(wù)之外，為通信、感知和計算進行靈活低成本的無線傳能[4]，也是一種有前景的應(yīng)用，例如可以用于為海量的零功耗設(shè)備進行靈活地充電。因此，傳能也是未來6G 系統(tǒng)的一種潛在基礎(chǔ)服務(wù)。此外，如果6G 系統(tǒng)支持可見光技術(shù)，則照明也將是未來6G 系統(tǒng)的另外一種潛在基礎(chǔ)服務(wù)。但6G 支持的最基礎(chǔ)的三種服務(wù)還是通信、感知和計算，三種服務(wù)已經(jīng)直接或間接地納入了國際電信聯(lián)盟正在制定的IMT-2030 愿景建議書草案中，而傳能和照明屬于對無線信號的進一步挖潛，是否納入6G 服務(wù)尚有不確定性。

2 通感算融合服務(wù)的指標體系

6G原生支持通信、感知、計算服務(wù)以及相關(guān)的服務(wù)用例，為了指導(dǎo)6G 技術(shù)選型和系統(tǒng)設(shè)計以實現(xiàn)這些服務(wù)和用例，需定義6G 能力。6G 能力包括性能指標和效率指標。6G 性能指標是指6G 提供服務(wù)的可達性能，直接影響用戶的服務(wù)體驗。6G 效率指標體現(xiàn)了6G 系統(tǒng)提供服務(wù)的代價和效率，定義合理的6G 效率指標是保證6G 網(wǎng)絡(luò)可持續(xù)發(fā)展的前提。

2.1 通信的性能指標

為了支持全息遠程呈現(xiàn)、智能交互、沉浸式XR、實時遠程控制、萬物智聯(lián)等先進服務(wù)用例，6G 的數(shù)據(jù)速率（包括峰值速率和用戶體驗速率）、通信時延和流量密度等各項性能指標均比5G 有數(shù)倍甚至量級的提升。表1給出了6G 通信性能指標的定義和建議值。

表1 5G和6G的通信性能指標的對比

2.2 感知的性能指標

本文給出了狹義感知即無線電波感知的性能指標，主要包括感知精度、感知分辨率、感知范圍、感知時延、感知更新頻率等。各個性能指標的含義請參考表2。其中，感知精度與硬件設(shè)備性能以及具體資源配置、感知信干噪比等有關(guān)；感知分辨率與用于感知的硬件能力以及資源配置有關(guān)，例如距離分辨率與感知信號的帶寬有關(guān)，角度分辨率與天線孔徑有關(guān)，速度分辨率與感知信號的時域?qū)挾扔嘘P(guān)。不同感知用例或應(yīng)用場景對應(yīng)的感知性能指標的具體含義有所不同。

表2 感知性能指標及其含義

2.3 計算的性能指標

計算包括基于AI 的計算和不基于AI 的計算。AI 服務(wù)的性能指標[13～16]包括可達性能（包括AI 性能如歸一化均方誤差、余弦相似度等，通信性能如數(shù)據(jù)速率、覆蓋、誤塊率等）、AI 模型復(fù)雜度、收斂速度（或訓(xùn)練時間）、泛化能力、數(shù)據(jù)依賴性、推理時間、訓(xùn)練的算力開銷、模型的傳輸開銷和模型的存儲開銷等。AI 服務(wù)的性能指標取決于AI 算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)等計算機領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)在2030 年及以后的發(fā)展水平。

而計算相關(guān)的性能指標可以由6G 系統(tǒng)部署的計算及通信相關(guān)資源和性能綜合決定。需要考慮6G 計算的典型業(yè)務(wù)用例以及相關(guān)的用戶密度、業(yè)務(wù)模型等因素，來定義6G 系統(tǒng)的計算性能指標和用戶的計算性能指標，指標的具體定義請參考表3：

表3 計算服務(wù)的性能指標

2.4 通感算的效率指標

通信服務(wù)的效率指標通常包括譜效、能效和成本效率，這三項指標基本上可以復(fù)用到感知服務(wù)。計算服務(wù)不涉及無線電波的使用，所以不涉及譜效。表4 給出了通信、感知和計算的效率指標的定義與需求。

表4 6G效率指標

2.5 通感算的融合指標

為提升6G 系統(tǒng)支撐通感算融合業(yè)務(wù)的整體性能，對通感算單方面的指標優(yōu)化已無法滿足應(yīng)用需求，因此需要定義通感算融合指標。通感算融合指標包括至少兩種服務(wù)的融合指標。例如，需要定義通感算融合業(yè)務(wù)的整體時延，如果該業(yè)務(wù)的通感算過程是串行的，則需要保證相關(guān)的通信時延，感知時延和計算時延之和不能超過整體時延；如果該業(yè)務(wù)的通感算過程有部分是并行的，則通感算各自的時延要求將比串行的情景有所放松。類似地，通感算融合指標還包括整體能耗、整體成本、整體的資源開銷等。

3 面向通感算融合的系統(tǒng)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

作為未來社會網(wǎng)絡(luò)信息底座，從商業(yè)上講，6G 服務(wù)的主體為6G 運營商，客戶包括移動連接的終端用戶以及千行百業(yè)的OTT（Over The Top）服務(wù)提供商，服務(wù)內(nèi)容包括通信、感知與計算三大服務(wù)，以及由三大服務(wù)衍生出來的豐富多彩的服務(wù)用例。6G 公網(wǎng)和專網(wǎng)運營商通過包括網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和6G 終端在內(nèi)的6G 系統(tǒng)為客戶提供通感算融合服務(wù)并創(chuàng)造價值，是6G 服務(wù)體系設(shè)計的基本商業(yè)邏輯。

3.1 通感算融合的系統(tǒng)架構(gòu)

為提供高服務(wù)質(zhì)量保障的通感算多維融合服務(wù)，6G通感算融合的系統(tǒng)架構(gòu)需解決通信、感知和計算相關(guān)的服務(wù)信息、資源狀態(tài)信息和性能信息等的實時高效收集問題。考慮6G 終端和網(wǎng)絡(luò)功能的分布式特征，每個節(jié)點的通感算資源狀態(tài)變化具有更高的動態(tài)性，因此高效的動態(tài)信息數(shù)據(jù)收集是6G 系統(tǒng)進行通感算融合控制的基礎(chǔ)。通感算融合系統(tǒng)架構(gòu)還需解決6G 內(nèi)生感知服務(wù)和計算服務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸問題?？紤]感知服務(wù)和計算服務(wù)所需的數(shù)據(jù)量有時較大，并且存在UE（User Equipment，用戶設(shè)備）、RAN（Radio Access Network，無線接入網(wǎng)）和CN（Core Network，核心網(wǎng)）之間點對多點或多點對多點的拓撲關(guān)系，因此通感算系統(tǒng)架構(gòu)需要支持靈活的拓撲與高效的處理和轉(zhuǎn)發(fā)機制。

如圖2 所示，從功能層角度，6G 通感算融合系統(tǒng)架構(gòu)需引入感知功能、計算功能和數(shù)據(jù)功能等新網(wǎng)絡(luò)功能，以實現(xiàn)通感融合、通算融合、內(nèi)生服務(wù)數(shù)據(jù)傳輸和跨域數(shù)據(jù)協(xié)作。從資源集角度，相比5G，6G 將進一步增加計算服務(wù)所需的計算資源和存儲資源，并進一步擴展通感算融合服務(wù)所需的頻譜資源和有線傳輸網(wǎng)絡(luò)資源，支持頻譜、計算、存儲等資源的動態(tài)管理與調(diào)度以滿足系統(tǒng)柔性的需求。從服務(wù)層角度，除了增強現(xiàn)有5G 通信服務(wù)外，6G 提供的服務(wù)也將進一步豐富，支持感知服務(wù)和計算服務(wù)，從而滿足沉浸式XR、全息遠程呈現(xiàn)、多維感官互聯(lián)等通感算融合新業(yè)務(wù)的需求。與6G 服務(wù)相匹配，現(xiàn)有接入管理、移動性管理、會話管理、策略控制、用戶面數(shù)據(jù)傳輸?shù)韧ㄐ殴δ苄桦S之增強。

圖2 6G通感算融合系統(tǒng)架構(gòu)

3.2 數(shù)據(jù)面

進一步地，從協(xié)議棧角度，通信服務(wù)包括控制面和用戶面協(xié)議棧。如圖3 所示，以5G 協(xié)議棧為例，控制面在空口上用于傳輸UE 和RAN 之間，以及UE 和CN 之間的信令，用戶面用于傳輸網(wǎng)絡(luò)外部的服務(wù)數(shù)據(jù)，5G 用戶面?zhèn)鬏攨f(xié)議終結(jié)在UE 基帶功能和UPF（User Plane Function，用戶面功能），用戶面所傳輸?shù)姆?wù)數(shù)據(jù)終結(jié)在UE 應(yīng)用功能和遠端服務(wù)器應(yīng)用功能。

圖3 通信的控制面和用戶面協(xié)議棧

與6G 感知服務(wù)和計算服務(wù)相匹配，6G 網(wǎng)絡(luò)需擴展支持感知控制、感知數(shù)據(jù)傳輸、計算控制和計算數(shù)據(jù)傳輸。感知控制是指任意網(wǎng)絡(luò)功能和UE 之間的感知控制信息，例如UE-RAN 之間、UE-CN 之間、RAN-CN 之間的感知信號配置信息等。感知數(shù)據(jù)傳輸是指感知服務(wù)數(shù)據(jù)的傳輸，主要包括感知測量數(shù)據(jù)（例如UE 或基站基于空口信號測量所獲得的感知測量結(jié)果）、感知輔助數(shù)據(jù)（例如UE 位置信息、陀螺儀提供的方向信息）和感知結(jié)果（例如感知目標的速度、距離）等。計算控制是指任意網(wǎng)絡(luò)功能和UE 之間的計算控制信息，例如UE-RAN 之間、UE-CN 之間、RAN-CN 之間的計算服務(wù)信息和計算負載狀態(tài)信息等。計算數(shù)據(jù)傳輸是指計算服務(wù)數(shù)據(jù)的傳輸，主要包括計算服務(wù)的輸入數(shù)據(jù)（例如AI 模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)）和輸出數(shù)據(jù)（例如AI 模型）等。

感知數(shù)據(jù)傳輸和計算數(shù)據(jù)傳輸既不同于通信的用戶面數(shù)據(jù)傳輸，也不同于通信的控制面數(shù)據(jù)傳輸，具體體現(xiàn)在以下幾個方面。第一，數(shù)據(jù)的終結(jié)點不同。感知數(shù)據(jù)和計算數(shù)據(jù)因需要在合適的UE 或網(wǎng)絡(luò)功能節(jié)點進行處理，故其終結(jié)點可以在任意網(wǎng)絡(luò)功能節(jié)點或UE，這與終結(jié)點在UE 應(yīng)用功能和網(wǎng)絡(luò)外部遠端服務(wù)器應(yīng)用功能的用戶面數(shù)據(jù)傳輸不同。第二，數(shù)據(jù)的傳輸拓撲不同。感知數(shù)據(jù)和計算數(shù)據(jù)的傳輸拓撲可以是環(huán)型、星型、樹型等靈活拓撲，而通信的用戶面?zhèn)鬏斨饕婕癠E 應(yīng)用功能和網(wǎng)絡(luò)外部遠端服務(wù)器應(yīng)用功能之間的點對點拓撲。第三，對數(shù)據(jù)的操作不同。用戶面僅轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)而不能解析和處理數(shù)據(jù)，而在感知成像和AI 模型訓(xùn)練等服務(wù)中，對數(shù)據(jù)的操作除了轉(zhuǎn)發(fā)之外，還包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲和分析等。

因此，有必要為6G 系統(tǒng)引入數(shù)據(jù)面，以滿足感知和計算相關(guān)的服務(wù)信息、資源狀態(tài)信息和性能信息等各類數(shù)據(jù)的實時高效收集與傳輸需求。數(shù)據(jù)面具有以下特征。首先，數(shù)據(jù)面可以更好地支持6G 網(wǎng)絡(luò)的跨域數(shù)據(jù)協(xié)作，具體包括核心網(wǎng)與無線接入網(wǎng)、終端、網(wǎng)絡(luò)外部功能等之間的數(shù)據(jù)協(xié)作。其次，數(shù)據(jù)面還能提高數(shù)據(jù)復(fù)用效率。數(shù)據(jù)面支持數(shù)據(jù)復(fù)用，從而避免點對點方式中相同或類似數(shù)據(jù)的重復(fù)收集的問題。此外，數(shù)據(jù)面能更好支持數(shù)據(jù)的時間累積效應(yīng)。通感算控制優(yōu)化需要UE 和網(wǎng)絡(luò)功能的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，而基于AI 優(yōu)化通感算控制時，單個時間點的少量即時數(shù)據(jù)難以滿足需求，因此多個時間點的持久化數(shù)據(jù)有利于挖掘數(shù)據(jù)的時間累積價值。

如圖4 所示，數(shù)據(jù)面協(xié)議?？煞譃槿N類型，分別是UE-RAN 之間、UE-CN 之間以及不同網(wǎng)絡(luò)功能之間的協(xié)議棧。其中，不同網(wǎng)絡(luò)功能之間的協(xié)議棧包括RANCN 之間，以及無線接入網(wǎng)節(jié)點間的協(xié)議棧。

圖4 基于數(shù)據(jù)面的6G通感算融合協(xié)議棧

3.3 通算融合服務(wù)的基本流程

如圖5 所示，6G 通算融合聚焦6G 系統(tǒng)內(nèi)通信功能與計算功能的融合，為有計算需求的用戶提供融合計算服務(wù)，包括常規(guī)計算和AI 類的計算服務(wù)。6G 系統(tǒng)可通過統(tǒng)籌計算時延和通信時延來更好地支持計算數(shù)據(jù)傳輸和計算服務(wù)處理，實現(xiàn)二者的實時動態(tài)適配。6G 網(wǎng)絡(luò)功能節(jié)點具有更強的分布式特征，利用廣泛分布的通信和計算融合節(jié)點實現(xiàn)計算服務(wù)，可縮短計算數(shù)據(jù)傳輸時延并降低骨干網(wǎng)絡(luò)的傳輸負載。

圖5 通算融合服務(wù)的基本流程

IETF（Internet Engineering Task Force，國際互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組）定義CFN（Compute First Networking，算力網(wǎng)絡(luò)）、CAN（Computing-Aware Networking，算力感知網(wǎng)絡(luò)）、SRv6（Segment Routing over IPv6，基于IPv6 的段路由）和APN6（Application-aware IPv6 Networking，基于IPv6 的應(yīng)用感知網(wǎng)絡(luò)）基于IP 協(xié)議或路由協(xié)議支持路由信息、算力狀態(tài)信息和應(yīng)用信息的及時擴散與同步，實現(xiàn)有線傳輸和算力的良好匹配。

而面向移動用戶終端，無線通信網(wǎng)絡(luò)是端到端服務(wù)的重要組成部分之一，因此6G 通算融合是提升計算服務(wù)性能的重要環(huán)節(jié)。移動網(wǎng)絡(luò)通算融合關(guān)鍵技術(shù)將分別從計算服務(wù)和負載信息更新、計算服務(wù)節(jié)點選擇以及移動網(wǎng)絡(luò)和IETF 算力網(wǎng)絡(luò)融合進行闡述。

為了便于闡述，將計算功能進一步分為計算服務(wù)和計算控制，計算服務(wù)節(jié)點（CSN,Computing Service Node）是執(zhí)行所需計算處理功能的節(jié)點，計算控制節(jié)點（CCN,Computing Control Node）是基于計算服務(wù)和負載信息確定CSN 的節(jié)點。6G 通算融合既支持集中式模式，也支持分布式模式。集中式模式是指計算服務(wù)均向某一個集中的CCN 請求確定合適的CSN，例如可以通過一個集中式的CCN 負責(zé)某一區(qū)域內(nèi)計算服務(wù)的控制，為用戶從潛在的多個CSN 中選擇較優(yōu)的CSN 提供計算服務(wù)。分布式模式是指計算服務(wù)由多個分布式的CCN 確定合適的CSN。例如，每個計算節(jié)點均是CCN 和CSN 集成節(jié)點，任意計算節(jié)點均可為接入該節(jié)點的用戶選擇較優(yōu)的CSN提供計算服務(wù)。

基于UPF 下沉、基站和UE 地理位置的分布式特性，6G 通算融合的計算功能相比于MEC 將具有更強的分布化特征。相應(yīng)地，單個計算功能節(jié)點的計算資源比較有限，并具有更高的動態(tài)變化性。那么，現(xiàn)有基于管理功能的計算服務(wù)和負載更新方式可能難以滿足實時性需求，因此6G 通算融合可在網(wǎng)絡(luò)功能層支持計算服務(wù)和負載信息的實時更新。如圖6（a）所示，為了應(yīng)對計算服務(wù)和負載的高動態(tài)性，6G 通算融合支持計算服務(wù)與計算服務(wù)節(jié)點解耦，CSN 服務(wù)注冊時提供兩個標識，分別是計算服務(wù)標識和計算服務(wù)節(jié)點標識。同時，CSN 周期性或基于負載變化進行計算負載信息更新，計算服務(wù)數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點（CSDTN,Computing Service Data Transport Node）或CSDTN 對應(yīng)的控制功能按需提供計算服務(wù)所需的移動網(wǎng)絡(luò)拓撲和狀態(tài)（如帶寬和時延等）信息。如果基于前述的數(shù)據(jù)面來傳輸計算服務(wù)數(shù)據(jù)，那么CSDTN 則為數(shù)據(jù)面功能節(jié)點。

如圖6（b）所示，以UE 請求計算服務(wù)為例，為避免UE 所需的計算服務(wù)過早與計算服務(wù)節(jié)點綁定，UE 可不預(yù)先通過控制消息獲取和確定CSN，而是直接基于計算數(shù)據(jù)傳輸通道（如通過前述數(shù)據(jù)面?zhèn)鬏敚┌l(fā)起計算服務(wù)。UE 所發(fā)送的計算服務(wù)數(shù)據(jù)僅需指示所需的計算服務(wù)，而無需指示提供服務(wù)的計算服務(wù)節(jié)點。移動網(wǎng)絡(luò)中CSDTN識別該數(shù)據(jù)為計算服務(wù)數(shù)據(jù)，并向CCN 請求確定合適的CSN。CCN 根據(jù)UE 所指示的計算服務(wù)，以及可提供該計算服務(wù)的CSN 的最新計算負載信息和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息等最終確定合適的CSN，并發(fā)送給CSDTN。CSDTN 向所確定的CSN 轉(zhuǎn)發(fā)計算服務(wù)數(shù)據(jù)，并保存該計算服務(wù)流和CSN 的映射關(guān)系。從而該計算服務(wù)流的后續(xù)數(shù)據(jù)包到達CSDTN 時，CSDTN 均基于同一映射關(guān)系進行轉(zhuǎn)發(fā)，保障了服務(wù)性能的一致性，避免了重復(fù)的節(jié)點選擇開銷。

圖6 計算信息收集/計算服務(wù)流程示意圖

考慮未來6G 外部的云計算服務(wù)和6G 計算服務(wù)共存時，可通過6G 通算融合和IETF 算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同來提供端到端的網(wǎng)內(nèi)和網(wǎng)外聯(lián)合計算服務(wù)。以前述6G 通算融合方案與算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同為例，有如下三種潛在的協(xié)同選項。

（1）選項1：6G 網(wǎng)絡(luò)CCN 作為6G 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部計算服務(wù)信息和負載信息等的代理，向路由器或網(wǎng)絡(luò)控制器（如SDN 控制器）提供上述6G 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部多個CSN 的計算服務(wù)和負載信息等。從而當(dāng)用戶的計算服務(wù)數(shù)據(jù)傳輸至路由器或網(wǎng)絡(luò)控制器時，其聯(lián)合考慮6G 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的信息和MEC 的信息確定合適的計算服務(wù)節(jié)點，實現(xiàn)端到端的算網(wǎng)融合。

（2）選項2：6G 網(wǎng)絡(luò)CCN 從路由器或網(wǎng)絡(luò)控制器獲取6G 網(wǎng)絡(luò)外部的計算服務(wù)和負載信息。那么當(dāng)用戶的計算服務(wù)數(shù)據(jù)傳輸至6G 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的CSDTN 時，CSDTN和CCN 進一步在網(wǎng)內(nèi)和網(wǎng)外所有潛在的計算服務(wù)節(jié)點中選擇較優(yōu)的節(jié)點來提供計算服務(wù)。

（3）選項3：方案1 和方案2 的融合方案。6G 網(wǎng)絡(luò)CCN、路由器等設(shè)備均可獲得6G 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部和外部的計算服務(wù)和負載信息。面向不同的計算服務(wù)需求者和計算服務(wù)簽約情況，由該計算服務(wù)數(shù)據(jù)到達的第一個可識別該計算服務(wù)的6G 網(wǎng)絡(luò)功能節(jié)點或路由器確定合適的計算服務(wù)節(jié)點。

3.4 通感一體化關(guān)鍵技術(shù)

隨著6G 系統(tǒng)的頻段向毫米波甚至太赫茲擴展，其頻段具有大帶寬和高穿透能力的特點，同時將來更大規(guī)模天線和更密集網(wǎng)絡(luò)的部署，將共同推動6G 提供更高感知精度與更高感知分辨率的感知服務(wù)。通感一體化將是6G的標志特征之一。本節(jié)闡述的通感一體化關(guān)鍵技術(shù)僅限于狹義的感知，即無線電波感知。

根據(jù)感知信號發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的不同，分為6種基本感知方式，如圖7 所示，具體包括：

圖7 通感一體化的6種基本感知方式

（1）基站自發(fā)自收感知。在這種感知方式下，基站A 發(fā)送感知信號，并通過接收該感知信號的回波來進行感知測量。

（2）基站間空口感知。此時，基站B 接收基站A 發(fā)送的感知信號，進行感知測量。

（3）上行空口感知。此時，基站A 接收終端A 發(fā)送的感知信號，進行感知測量。

（4）下行空口感知。此時，終端B 接收基站B 發(fā)送的感知信號，進行感知測量。

（5）終端自發(fā)自收感知。此時，終端A 發(fā)送感知信號，并通過接收該感知信號的回波來進行感知測量。

（6）終端間旁鏈路（Sidelink）感知。此時，終端B 接收終端A 發(fā)送的感知信號，進行感知測量。

圖8 給出了通感一體化關(guān)鍵技術(shù)的示意圖。感知的服務(wù)包括對外服務(wù)和對內(nèi)服務(wù)兩大類。感知的對外服務(wù)，即感知的服務(wù)對象是6G 系統(tǒng)外的其他對象，具體包括面向智能交通領(lǐng)域的汽車測速測距，面向健康醫(yī)護領(lǐng)域的心跳/呼吸等生命體征監(jiān)測，面向氣象、農(nóng)業(yè)、生活領(lǐng)域的天氣情況、空氣質(zhì)量的監(jiān)測等。感知的對內(nèi)服務(wù)，即感知的服務(wù)對象是6G 系統(tǒng)自身，例如基于終端定位的波束訓(xùn)練、基于非視距檢測的信道估計、基于環(huán)境重構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等。

為支持各類感知服務(wù)，并滿足感知的性能指標和效率指標，圖8 梳理了9 個通感一體化的關(guān)鍵技術(shù)。其中，通感一體化波形與信號設(shè)計是滿足感知指標和通信指標的基礎(chǔ)技術(shù)，通感一體化波形包括基于通信波形的一體化波形、基于感知波形的一體化波形以及基于全新的通感融合的一體化波形三種技術(shù)路線。多天線感知技術(shù)包括基于虛擬陣列的感知技術(shù)和基于波束賦形的感知技術(shù)，可以提升感知精度和感知分辨率。與傳統(tǒng)的單節(jié)點通感一體化系統(tǒng)相比，網(wǎng)絡(luò)協(xié)作通感一體化通過在分布式收發(fā)節(jié)點間引入感知協(xié)作，有效避免單節(jié)點通感的自干擾刪除問題，擴大感知范圍，實現(xiàn)連續(xù)覆蓋，并可利用聯(lián)合處理提升感知精度。在通感一體化應(yīng)用中，器件和硬件電路的非理想因素（包括定時偏移、載波頻率偏移、通道不一致性、相位噪聲等）會顯著影響測量精度，因此需要研究感知非理想因素的消除技術(shù)來加以克服。針對通感一體化的移動性管理，一方面感知獲得的信息可以輔助通信的移動性管理從而獲得更好的用戶體驗和更少的系統(tǒng)資源開銷；另一方面，也需要考慮感知的移動性管理機制來保障感知業(yè)務(wù)的連續(xù)性。類似于通信系統(tǒng)中的功率控制和帶寬自適應(yīng)等技術(shù)，在感知業(yè)務(wù)中需要根據(jù)感知測量結(jié)果等以自適應(yīng)調(diào)節(jié)感知信號資源的配置，提高通信感知一體化系統(tǒng)的效率指標。智能超表面[17]（RIS,Reconfigurable Intelligent Surface）與感知的結(jié)合可產(chǎn)生不同的技術(shù)方向，包括RIS 輔助的定位和感知以及感知輔助的RIS 通信系統(tǒng)等。最后，基于射頻識別（RFID,Radio Frequency Identification）或反向散射（Backscatter）通信技術(shù)的無線感知，相比于設(shè)備解耦（Device-free）的無線感知，在實現(xiàn)基本的感知功能同時，還能夠獲取額外的感知目標信息如設(shè)備ID。文獻[18]詳細探討了上述9 種通感一體化關(guān)鍵技術(shù)方案，文獻[7]、[19-21]也對部分通感一體化關(guān)鍵技術(shù)給出了闡述。

圖8 通感一體化關(guān)鍵技術(shù)示意圖

4 未來研究方向

本文給出了通感算融合的系統(tǒng)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)，然而，通感算融合網(wǎng)絡(luò)的落地應(yīng)用仍然存在一些挑戰(zhàn)。

4.1 對外服務(wù)與對內(nèi)服務(wù)的融合設(shè)計問題

6G 系統(tǒng)中部署的計算和AI 資源通過合理編排可同時提供對內(nèi)服務(wù)和對外服務(wù)，但1.5 節(jié)介紹的AI 對內(nèi)服務(wù)和AI 對外服務(wù)在需求和體系架構(gòu)方面存在較大差異。從需求方面來看，AI 對內(nèi)服務(wù)和AI 對外服務(wù)的用例存在很大的差異，且二者在問題模型、AI 協(xié)作方、數(shù)據(jù)走向、模型需求、AI 推理精度、實時性、算力需求等都存在很大不同，很難用高效率解決通信系統(tǒng)自身智能化（對內(nèi)服務(wù)）的體系來滿足千行百業(yè)對AI 的個性化服務(wù)需求（對外服務(wù)）。從體系架構(gòu)角度，AI 的對外服務(wù)往往建立在通信承載之上，所以需要經(jīng)過更多的通信協(xié)議層次、額外的加密和隱私保護等。AI 的對內(nèi)服務(wù)實例可通過AI 與內(nèi)生的各層協(xié)議信令完成數(shù)據(jù)收集、模型交互和管理等功能。另外，AI 的對內(nèi)服務(wù)通常不需要計費和業(yè)務(wù)管控。AI 對外服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)與AI 對內(nèi)服務(wù)的架構(gòu)能否高效融合，以及如何融合都有待進一步研究。類似地，感知的對外服務(wù)與感知對內(nèi)服務(wù)如何融合設(shè)計也有待進一步研究。

4.2 通算融合網(wǎng)絡(luò)的十大基礎(chǔ)問題

文獻[22]分別從理論基礎(chǔ)、協(xié)議架構(gòu)和算法機制三個維度給出了通算融合網(wǎng)絡(luò)的十大基礎(chǔ)問題。其中理論基礎(chǔ)方面包括四個問題，具體為：分布式信息處理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、通算一體環(huán)境下信息熵的重定義、融合計算的信源編碼問題以及通算一體場景下的網(wǎng)絡(luò)信息論。協(xié)議架構(gòu)方面包括三個問題，分別是：支持存算一體的計算架構(gòu)與芯片、智能通信的物理架構(gòu)與網(wǎng)元內(nèi)生計算以及通算一體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和融合控制機理。算法機制方面包括三個問題，具體包括：多智能體的任務(wù)協(xié)同和性能優(yōu)化理論、通信與計算的資源置換機理與聯(lián)合編排方法以及通算融合架構(gòu)下的數(shù)據(jù)安全與隱私保護。對于上述十大問題的求解將是未來通算融合網(wǎng)絡(luò)的業(yè)界重要研究方向。

4.3 數(shù)據(jù)面的空口協(xié)議棧設(shè)計，與其他面的高效協(xié)作問題

從無線協(xié)議棧分析，5G 通信的控制面協(xié)議棧和用戶面協(xié)議棧采用相同的層1 和層2，但是控制面協(xié)議棧和用戶面協(xié)議棧的層3 分別采用RRC（Radio Resource Control，無線資源控制）和SDAP（Service Data Adaptation Protocol，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)適配層）。6G 數(shù)據(jù)面是否需要控制和數(shù)據(jù)分離，數(shù)據(jù)面空口協(xié)議棧需定義哪些協(xié)議層或協(xié)議功能，以及與通信控制面和用戶面復(fù)用哪些協(xié)議層或協(xié)議功能等有待進一步研究[23]。進一步地，數(shù)據(jù)面與通信網(wǎng)絡(luò)控制面和用戶面的高效協(xié)作設(shè)計也有待進一步研究?，F(xiàn)有5G 協(xié)議通過控制面的LMF、NWDAF（Network Data Analytics Function，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能）、DCCF（Data Collection Coordination Function，數(shù)據(jù)采集協(xié)調(diào)功能）、RRC 等從網(wǎng)絡(luò)功能和UE 采集一部分數(shù)據(jù)，通過SMF（Session Management Function，會話管理功能）和UPF（User Plane Function）等進行網(wǎng)內(nèi)IMS 和網(wǎng)外業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的傳輸。6G 數(shù)據(jù)面所提供的統(tǒng)一框架需要與控制面和用戶面高效協(xié)作，從而既滿足網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集需求以使能網(wǎng)絡(luò)智能化等新能力，也滿足感知和計算的數(shù)據(jù)需求，以使能感知和計算等新服務(wù)。

5 結(jié)束語

包括沉浸式XR、全息遠程呈現(xiàn)、交互型3D 虛擬數(shù)字人、協(xié)作機器人、無人駕駛、多感官互聯(lián)、甚至元宇宙在內(nèi)的未來新業(yè)務(wù)對通信、感知和計算都提出了很高的要求。本文解釋了通感算服務(wù)以及服務(wù)用例，并定義了不同服務(wù)對應(yīng)的性能指標和效率指標。為滿足通感算融合服務(wù)及其指標，6G 將原生地支持通信、感知和計算服務(wù)，提供包括信息傳遞、信息生產(chǎn)和信息加工等在內(nèi)的信息綜合服務(wù)，賦能繽紛多彩的未來新業(yè)務(wù)。本文給出了一種通感算融合的系統(tǒng)架構(gòu)及其關(guān)鍵特征，并提出了面向通感算融合的數(shù)據(jù)面，以解決通感算融合業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸需求。進一步地，面向通算融合業(yè)務(wù)，本文給出了6G通算融合基本流程，并給出了6G 通算融合方案與算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的三種選項。面向通感融合，介紹了通感一體化波形與信號設(shè)計、多天線感知技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)作通感一體化、感知非理想因素的消除技術(shù)等通感一體化的9 個關(guān)鍵技術(shù)。本文還對感知和計算的“對外服務(wù)”和“對內(nèi)服務(wù)”的邏輯關(guān)系進行了闡述。最后，給出了通感算融合的未來研究方向，包括對外服務(wù)與對內(nèi)服務(wù)的融合設(shè)計問題、通算融合網(wǎng)絡(luò)的十大基礎(chǔ)問題，以及數(shù)據(jù)面的空口協(xié)議棧設(shè)計以及和其他面的高效協(xié)作問題。