中国移动研究院：基于数字孪生和内生AI的网络自治（2023）（17页）.pdf

1、2网络自治发展路径L0人工运营维护L1辅助运营维护L2部分自动驾驶网络L3有条件自动驾驶网络L4高级自动驾驶网络L5完全自动驾驶网络线下人工实现人工实现线上记录自动实现，程序固化专家规则，可自动调度流转自动实现，规则与功能解耦，可按需灵活配置自动实现，规则结合AI，可持续学习、快速迭代自动实现，规则顺应变化自动迭代，实现网随业动2025p 目前网络自治水平处于L2-L3等级p 发展目标：2025年网络运维自治水平达到L4等级35G网络自动驾驶实践的启示架构：集中式智能架构：集中式智能多形态智能多形态智能网管集中式数据采集和模型训练网管/网元设备间数据和模型协同机制重塑网络数据和AI计算资源的分

2、布架构，云边端多形态智能，提高模型训练和响应效率效果：高度自治网络效果：高度自治网络降本增效的运营智能端到端高度服务智能响应速度：1小时/15分钟秒/毫秒/微秒级优化提升维度：网元用户、信道QoS级服务智能保障场景：多样性发展需求场景：多样性发展需求以ToC业务为主的智能化应用相对成熟ToB场景业务智能化水平仍需提升，包括场景、数据、算法、效果，进一步增强网络切片差异化服务能力环境：强大的模拟复现能力环境：强大的模拟复现能力网络资源/参数的智能调度决策依赖精准的环境反馈缺乏可供智能体训练的试错环境，可依托海量历史数据建模，还原网络不同性能表现5G共生共生6G内生内生?4数字孪生和内生AI实现6

3、G网络高水平自治智能应用网络数字孪生数据采集内生AI自优化自演进自服务“0”接触运维物理网络自治愈6G网络以实现网络以实现L5等级的自动驾驶网络为目标，面向消费者和垂直行业客户提供全自动、零等待、零接等级的自动驾驶网络为目标，面向消费者和垂直行业客户提供全自动、零等待、零接 触、零故触、零故障的创新网络服务与障的创新网络服务与ICT业务，打造自服务、自治愈、自优化、自演进的通信网络业务，打造自服务、自治愈、自优化、自演进的通信网络5数字孪生和内生AI实现6G网络高水平自治数字孪生网络生成数据样本，为数字孪生网络生成数据样本，为AIAI工作流和模型提供预验证和优化环境；内生工作流和模型提供预验证

4、和优化环境；内生AIAI为数字孪生网络提供为数字孪生网络提供AIAI能力支撑，优化孪生网络性能能力支撑，优化孪生网络性能相比相比5G，6G新增内生的智能面和虚实交互的数字孪生网络，并通过智能面与数字孪生网络的交互与融合，实现新增内生的智能面和虚实交互的数字孪生网络，并通过智能面与数字孪生网络的交互与融合，实现6G网络全生命周期（规、建、维、优）的高水平自治网络全生命周期（规、建、维、优）的高水平自治内生智能面数字孪生网络66G内生AI网络逻辑功能架构设计6G内生智能面的逻辑功能主要由内生智能面的逻辑功能主要由AI管理编排（管理编排（AIMO）、任务锚点（）、任务锚点（TA）、任务控制（）、任务

5、控制（TC）和任务执行（）和任务执行（TE）组成）组成序号技术特征1以任务为中心从 以会话为中心 到 以任务为中心包括AI任务的拆解、管理、资源配置、调度2三层闭环QoAIS保障QoAIS指标体系：突破传统通信QoS指标维度三层模型：服务QoS、任务QoS、资源QoS管控协同的QoAIS保障3多维资源调度连接、计算、数据和模型连接与计算融合的控制内生AI架构将AI三要素与网络连接一样下沉为网络内部的基本资源，使网络通过多维资源的协同，直接、便捷地为用户提供有QoS保障的AI服务，完成网络自治场景所需的AI用例7内生AI网络逻辑功能部署选项以ORAN为例SMO AIMONon-RT RICTAN

6、ear-RT RICO-CUO-DUO-RUCloudSMOGlobal AIMONon-RT RICNear-RT RICO-CUO-DUO-RULocal AIMOOption 1Option 3SMOAIMONon-RT RICTANear-RT RICO-CUO-DUO-RUOption 2O-DUO-RUOption 4CloudTCSMO AIMONon-RT RIC TANear-RT RIC TCO-CUTETETCTETETETETATCTETCTETETETETE TAOption 1管理面部署方案实时性要求较低，资源和精准度要求较高场景任务执行在网管，可能涉及NRT-RI