1、 版权声明版权声明 本白皮书版权属于网络通信与安全紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：来源：网络网络通信与安全紫金山实验室通信与安全紫金山实验室等等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此网络通信与安全紫金山实验室有权追究侵权者的相关法律责任。编写说明编写说明 主要主要编写单位：编写单位：（排序不分先后）网络通信与安全紫金山实验室、北京邮电大学、北京工业大学。主要主要编写编写人员人员：（排序不分先后）刘韵洁、汪硕、王佳森、贾庆民、吴斌伟、黄玉栋、彭国宇、周晓茂、唐琴琴、霍如、

2、谢人超、黄韬等。I 前 言 随着人工智能技术的不断发展和普及，服务生成网络（Service Generation Network，SGN）正成为推动数字化时代的重要力量。SGN是一种创新性的人工智能网络系统，将自然语言处理、深度学习、多模态整合等领域融合，以实现智能化网络服务的自动生成和定制化。本白皮书旨在探讨服务生成网络的核心概念、关键技术和应用场景。我们将介绍 SGN 的架构，包括其在意图驱动、数字孪生、可编程整合和处理方面的优势。随后，我们将探讨 SGN 的核心技术，包括意图驱动网络、自动化网络配置、网络全可编程等。这些技术相互协作，使得 SGN 能够准确理解用户需求并生成相应的智能化网

3、络服务。本白皮书还将探讨 SGN 的应用场景，包括网络规划、网络优化、语义编解码、异构设备接入、网络切片服务定制、网络故障自愈、攻击流量检测等，为用户提供高度个性化和智能化的解决方案。通过深入研究这些应用场景，我们将揭示 SGN 的应用潜力以及其对未来网络发展的影响。在探讨 SGN 的技术和应用的同时，我们也知晓其面临的挑战和限制。模型训练挑战、部署泛化迁移挑战、隐私保护、数据安全等方面都是需要行业认真思考和解决的问题。通过合理的规范和措施，我们需要确保 SGN 的发展是稳健且可持续的。II 目 录 前 言.I目 录.II一、引言.1二、服务生成网络的愿景.3三、服务生成网络架构.53.1 生

4、成式 AI 赋能意图驱动层.53.2 数字孪生网络映射层.83.3 深度全可编程网络层.9四、服务生成网络关键技术.114.1 生成式人工智能.114.2 意图驱动网络技术.214.3 网络自动化配置.244.4 数字孪生网络技术.274.5 全可编程网络基础设施.344.6 深度强化学习网络优化.40五、服务生成网络场景与用例.495.1 网络智能规划和优化场景用例.495.2 网络智能部署场景用例.585.3 网络智能管理控制用例.64III 六、服务生成网络的挑战与趋势.706.1 通用大模型训练的挑战.706.2 部署与泛化迁移的挑战.726.3 数据隐私与安全的挑战.73七、总结.7

5、6附录 A：术语与缩略语.77参考文献.78 1 一、一、引言引言 服务生成网络（Service Generation Network，SGN）是一种先进的基于人工智能的网络系统，它整合了多种技术，包括自然语言处理（NLP）、意图驱动网络、自动化网络配置、数字孪生网络、可编程网络和网络优化等能力。SGN 旨在根据用户的请求或需求智能化的生成各种网络服务。SGN 利用意图驱动网络技术，理解用户通过自然语言或其他形式的输入所表达的意图和需求。通过解释和分析用户意图，SGN 能够准确生成相应的网络服务和响应。SGN 融合了自动化网络配置功能，使其能够根据生成的服务和用户的具体要求动态调整网络设置和参

6、数。这使得网络能够适应并高效优化其配置，以满足不断变化的服务需求。SGN 支持数字孪生网络，即物理网络或网络组件的虚拟副本。这些数字孪生提供网络状态的实时和准确表示，便于对网络行为进行监控、分析和预测。SGN 可以基于这些信息生成针对实际网络状况的定制服务。SGN 与可编程网络兼容，网络行为可以通过大语言（决策）模型操作软件接口和编程语言进行控制和定制。这种可编程性使得 SGN能够适应不断变化的需求，部署新的服务并高效优化网络资源。SGN具备先进的网络优化能力，分析生成的服务的性能和效率。2 它可以考虑诸多因素，如网络流量、延迟、带宽和用户需求，以优化服务交付和网络性能。服务生成网络是一种智能