融合网络面向6G的演进方向

20/24融合网络面向6G的演进方向第一部分网络架构演进：多域融合、切片网络 2第二部分资源管理优化：智能化、自动化 4第三部分安全保障增强：基于AI的威胁检测 7第四部分无线接入演进：太赫兹频段探索 10第五部分核心网演进：云原生、服务化 11第六部分应用场景创新：工业互联网、自动驾驶 15第七部分网络管理智能化：实时监控、自适应调整 18第八部分标准化与产业生态：全球协作、产业链完善 20

第一部分网络架构演进：多域融合、切片网络关键词关键要点多域融合

1.打破网络边界，实现无缝连接：将不同域网（如蜂窝网络、Wi-Fi、卫星网络）融合在一起，构建统一的网络基础设施，提高网络覆盖范围和可靠性。

2.资源共享，优化网络效率：通过跨域资源共享机制，使不同域网可以动态分配和利用彼此的资源，提升网络利用率和频谱效率。

3.业务协同，提升用户体验：多域融合使网络能够根据用户的需求和位置智能选择最佳连接方式，提供无中断、无延迟的高质量业务体验。

切片网络

1.网络即服务，按需定制：将网络划分为多个虚拟切片，每个切片面向特定业务类型和要求，用户可以根据自身需求灵活配置网络资源。

2.隔离与保障，提升安全性：切片网络通过隔离和资源保障机制，确保不同业务切片的安全性、可靠性和性能。

3.敏捷创新，快速响应市场：切片网络支持快速配置和部署新业务，缩短产品上市时间，满足不断变化的市场需求。多域融合

多域融合是下一代网络架构演进的重要方向，旨在将不同网络技术（如蜂窝、Wi-Fi、卫星和物联网）融合成一个统一、无缝的网络。

融合的目的：

*消除网络孤岛，实现无处不在的连接。

*提高用户体验，提供跨网络的无缝漫游和服务。

*优化资源利用，提高网络效率和降低成本。

融合的实现：

多域融合需要跨网络技术之间的互操作性和互补性。这涉及以下关键技术：

*网络功能虚拟化（NFV）：将网络功能（如路由、交换和防火墙）虚拟化，以在软件定义的网络（SDN）架构上运行。

*软件定义网络（SDN）：将网络控制平面与转发平面分离，允许网络管理员根据需要动态配置和管理网络。

*服务链编排：将不同的网络服务连接起来，以创建针对特定应用程序或服务的自定义网络路径。

切片网络

切片网络是一种网络架构，允许在单一物理网络基础设施上创建多个虚拟网络切片。每个切片可以针对特定的应用程序或服务需求（如带宽、延迟和可靠性）进行定制。

切片网络的优点：

*服务隔离：不同的网络切片可以隔离流量和资源，确保应用程序和服务的性能和安全性。

*灵活性：网络运营商可以根据需求动态创建和删除网络切片，从而快速响应不断变化的业务要求。

*资源优化：网络切片可以优化资源利用，通过将资源分配给最需要的应用程序和服务来实现高效性。

切片网络的实现：

切片网络的实现涉及以下关键技术：

*网络切片管理系统（NSO）：负责切片生命周期的管理，包括创建、修改和删除切片。

*网络切片实例（NSI）：是实际的虚拟网络切片，提供特定应用程序或服务所需的连接性和服务质量（QoS）。

*切片感知应用程序：可以利用切片网络功能的应用程序或服务，以优化性能和满足特定的需求。

多域融合和切片网络的协同作用

多域融合和切片网络的协同作用为6G网络提供了强大的演进路径。多域融合提供了无缝的连接和资源优化，而切片网络则提供了应用程序和服务定制的灵活性。通过结合这两项技术，6G网络可以实现以下关键优势：

*端到端服务质量（QoE）：通过跨网络的无缝连接和针对特定应用程序的需求定制的网络切片，确保用户体验。

*网络切片即服务（NSaaS）：为企业和开发人员提供按需创建和管理自己的网络切片的平台，实现网络灵活性。

*自动化和智能化：利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，优化网络资源并自动化网络切片管理，提高效率和减少运营成本。

总体而言，融合网络面向6G的演进方向将通过多域融合和切片网络等关键技术，实现无缝连接、服务定制、资源优化和网络智能化。这些演进将为用户提供无处不在、个性化和身临其境的6G体验，并为企业和社会创造新的机遇。第二部分资源管理优化：智能化、自动化关键词关键要点【网络切片自动化】

1.利用人工智能和机器学习算法自动配置和优化网络切片，根据实时网络状况和应用需求，动态调整切片参数和资源分配。

2.引入意图驱动网络机制，使运营商能够根据高级业务策略和服务级别协议，以自动化方式配置和管理网络切片。

3.实现跨域和跨技术域的网络切片自动化，确保无缝的服务体验和资源利用效率。

【无线资源虚拟化】

资源管理优化：智能化、自动化

随着6G网络的到来，网络的复杂性与异构性显著提升，对网络资源的管理与优化提出了巨大挑战。为此，6G网络将充分融合智能化与自动化技术，实现网络资源的动态感知、分布式决策、自适应管理，提升网络的整体效率与性能。

1.智能化感知与测控

*网络状态智能感知：利用软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）、机器学习等技术，实现对网络状态的实时感知，包括流量模式、信道质量、设备负载等。

*分布式测控：将测控功能分布到网络边缘，靠近用户和业务，实现实时、精准的网络状态测量与控制，提升网络响应速度。

2.分布式决策与优化

*边缘智能决策：将智能决策能力下沉到网络边缘，基于实时感知的网络状态，结合业务需求，进行动态资源分配、路径规划等优化决策。

*协同优化：不同网络层级、不同网络域之间协同优化，实现全局资源的统筹利用，避免局部优化导致的资源浪费。

3.自适应管理与控制

*自适应资源调整：根据网络状态和业务需求的变化，自动调整网络资源分配，实现资源的动态均衡与优化。

*闭环控制：构建基于智能化感知和分布式决策的闭环控制系统，实时监控网络性能，并根据反馈信息进行持续优化。

4.案例与进展

智能化无线接入网（RAN）：

*采用机器学习算法，实现基于流量预测的动态信道分配，提升频谱利用效率。

*利用基于强化学习的边缘智能决策，动态调整基站功率，优化覆盖和容量。

网络切片智能化管理：

*使用多臂轮赌机算法，根据业务需求和网络状态，自动为网络切片分配资源，确保不同网络切片的性能保障。

*通过深度学习技术，预测网络切片流量，提前预留资源，减少切片切换时的延时。

5.未来展望

6G网络的资源管理优化将进一步智能化、自动化，重点包括：

*基于人工智能的网络自治：网络具备自我配置、自我优化、自我修复的能力，实现网络的自主运营。

*基于数字孪生的网络预测：利用数字孪生技术，实时模拟网络状态，预测未来变化，主动优化网络资源分配。

*协同互操作的网络生态系统：不同网络运营商、云服务商、边缘设备之间协同优化，实现资源的跨域共享与高效利用。

通过智能化、自动化资源管理优化，6G网络将实现资源的精细化分配、高效化利用，为各种创新应用、垂直行业赋能，构建更加智能、高效、可靠的网络基础设施。第三部分安全保障增强：基于AI的威胁检测关键词关键要点【基于AI的威胁检测】

1.利用机器学习和深度学习算法，基于大数据训练威胁检测模型，提高异常流量和恶意活动的识别准确率。

2.采用多模态数据融合技术，综合分析网络流量、用户行为和设备信息，增强威胁检测的全面性。

3.实现自动化威胁响应，通过AI辅助安全专家，快速定位、分析和处理安全事件，提高网络安全响应效率。

【零信任安全架构】

安全保障增强：基于人工智能的威胁检测

引言

随着6G网络的到来，对网络安全的要求不断提升。基于人工智能（AI）的威胁检测技术正成为网络安全防御体系中不可或缺的一部分。本文将阐述安全保障增强如何通过基于AI的威胁检测实现，并重点介绍其核心技术、应用场景和面临的挑战。

核心技术

基于AI的威胁检测主要依赖以下核心技术：

*机器学习（ML）算法：通过训练大规模数据集，ML算法可以识别和分类网络威胁模式。

*深度学习（DL）技术：DL算法利用多层神经网络结构，能够从复杂数据中提取高级特征。

*数据分析技术：通过分析网络流量、安全事件日志和其他相关数据，可以发现异常行为和潜在威胁。

应用场景

基于AI的威胁检测技术在6G网络安全中有着广泛的应用场景，主要包括：

*恶意软件检测：识别并阻止恶意软件，如病毒、蠕虫和特洛伊木马。

*网络入侵检测：检测未经授权的网络访问，如DDoS攻击和端口扫描。

*网络钓鱼和欺诈检测：识别恶意网站和电子邮件，防止网络钓鱼攻击和欺诈行为。

*异常流量检测：通过分析网络流量模式，发现异常行为，如僵尸网络活动和数据泄露。

*零日攻击检测：识别未知或新的威胁，即使它们没有先前的签名或定义。

优势

基于AI的威胁检测技术具有以下优势：

*自动化和实时性：AI算法可以在不人工干预的情况下自动执行检测任务，并实时响应威胁。

*适应性强：AI技术能够适应网络环境和威胁模式的变化，持续学习和调整检测策略。

*高精度：ML和DL算法可以识别复杂威胁模式，提高检测准确性和减少误报率。

*可扩展性：AI系统可以处理海量网络数据，确保大规模网络的持续安全监测。

面临的挑战

尽管基于AI的威胁检测技术前景广阔，但也面临一些挑战：

*数据质量：AI算法的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。收集和标记高质量的数据至关重要。

*模型选择和优化：选择合适的AI模型并优化其超参数对于提高检测效率和准确性至关重要。

*计算资源需求：训练和部署AI模型需要大量的计算资源，这可能会给资源受限的网络设备带来挑战。

*伦理和隐私问题：AI技术的使用应符合伦理和隐私准则，确保不会侵犯用户权利或造成歧视。

结论

基于AI的威胁检测技术是6G网络安全保障增强的关键技术。通过机器学习、深度学习和数据分析技术的应用，6G网络可以自动、实时、准确地检测和响应威胁。尽管仍面临一些挑战，但AI技术在网络安全领域的前景广阔，为建设更加安全、可靠的6G网络奠定了坚实基础。第四部分无线接入演进：太赫兹频段探索无线接入演进：太赫兹频段探索

随着6G网络技术快速发展，无线接入技术也随之不断演进，探索太赫兹频段成为提升网络容量和速率的重要方向。

太赫兹频段的特点

太赫兹频段指频率范围在0.1THz至10THz之间的电磁波频段，具有以下特点：

*超宽带宽：太赫兹频段拥有极宽的带宽，为海量数据传输提供了充足的频谱资源。

*高传输速率：太赫兹波的波长短，频率高，可实现高达Tbps级别的传输速率。

*高方向性：太赫兹波具有良好的方向性，可实现窄波束覆盖，提升空间复用能力。

太赫兹频段在无线接入中的应用

太赫兹频段的独特特性使其在无线接入领域具有广阔的应用前景：

*超高速率无线链路：太赫兹频段可用于建立超高速率的无线链路，满足移动宽带、物联网等对高带宽的需求。

*室内定位和成像：太赫兹波的穿透性较弱，但具有较好的成像能力，可用于室内高精度定位和成像检测。

*无线传感器网络：太赫兹频段的窄波束特性可减少干扰，提高无线传感器网络的性能和可靠性。

面临的挑战

虽然太赫兹频段具有诸多优势，但在实际应用中也面临着一些挑战：

*路径损耗高：太赫兹波的路径损耗较高，会限制通信距离。

*半导体器件限制：当前的半导体器件难以在太赫兹频段下实现高性能和低功耗，影响系统功耗和成本。

*大规模部署难度：太赫兹频段的波长短，对障碍物敏感，大规模部署存在技术和成本上的困难。

研究进展

为了克服这些挑战，研究人员正在积极开展以下方面的研究：

*新型材料和器件：探索高性能、低功耗的太赫兹半导体器件，提升系统性能。

*波束成形算法：研究先进的波束成形算法，补偿路径损耗，提高通信距离。

*系统架构优化：优化太赫兹通信系统的架构，降低功耗和成本，提升部署效率。

未来展望

太赫兹频段的探索为6G无线接入带来了新的机遇。随着技术不断成熟，太赫兹频段有望在超高速率通信、室内定位、无线传感器网络等领域发挥重要作用，为6G网络奠定坚实的基础。第五部分核心网演进：云原生、服务化关键词关键要点云原生

1.采用容器化、微服务化和不可变基础设施等云原生原则，实现核心网功能模块的敏捷开发和弹性部署。

2.通过服务网格技术，实现服务之间的通信、负载均衡和故障管理，提升核心网的可观测性、可扩展性和可靠性。

3.引入持续集成/持续交付（CI/CD）流水线，自动化核心网软件的构建、测试和部署，缩短更新周期，提升运维效率。

服务化

1.将核心网功能拆分为细粒度的微服务，通过标准化接口进行交互，实现功能模块的解耦和重用。

2.采用服务发现和服务编排机制，动态发现和调度微服务，满足不同业务需求的组合和部署。

3.引入API网关，提供统一的访问入口和安全控制，简化客户端与核心网服务之间的交互，提升用户体验。融合网络面向6G的演进方向

核心网演进：云原生、服务化

6G核心网将充分利用云原生的优势，包括弹性、可扩展性和敏捷性，为5G和未来网络提供坚实的基础。

1.云原生架构

云原生架构的核心原则包括：

*微服务化：将应用分解为小而松散耦合的组件，便于独立部署和维护。

*容器化：使用容器技术打包和隔离应用程序，简化部署和可移植性。

*声明式API：通过声明式接口定义应用程序配置和管理，实现自动化和可编程性。

6G核心网将采用云原生架构，利用容器、微服务和声明式API。这将提供以下优势：

*灵活性：通过容器化，应用程序可以在不同的环境中轻松部署和管理。

*可扩展性：微服务架构允许根据需求动态调整容量，提高可扩展性。

*敏捷性：声明式API简化了配置和管理，缩短了新服务和功能的开发周期。

2.服务化

服务化是云原生架构的关键组成部分，它将核心网功能分解为可重用和可组合的模块。通过服务化的接口，这些模块可以被其他应用程序和服务轻松访问和利用。

6G核心网将实现以下服务化功能：

*网络切片管理：提供网络切片创建、配置和管理的接口。

*会话管理：提供会话建立、修改和终止的接口。

*移动性管理：提供设备漫游和切换的接口。

*策略控制：提供对网络流量和策略的管理接口。

服务化的核心网提供了以下优势：

*模块化：服务化的模块便于组合和重用，实现灵活的服务定制。

*开放性：基于标准化的接口，服务化的功能可以被第三方应用程序和服务访问。

*可编程性：服务化的接口允许通过API进行自动化和编排。

3.端到端网络切片

网络切片是6G核心网的关键特征，它允许运营商为不同的服务和应用创建定制化的网络配置。通过利用云原生架构和服务化，6G核心网将支持端到端网络切片，提供以下功能：

*网络功能虚拟化（NFV）：将传统网络功能虚拟化，并在云平台上部署。

*网络功能管理（NFM）：协调和管理切片中的网络功能。

*切片编排：自动配置和部署网络切片，包括分配资源和保证服务质量。

端到端网络切片为6G网络带来了以下优势：

*定制化服务：运营商可以创建定制化的网络配置，以满足特定应用和服务的性能和安全要求。

*效率提升：虚拟化的网络功能和自动化的切片编排可以提高网络效率和降低运营成本。

*创新促进：网络切片为新的服务和应用开发提供了试验平台，促进了创新。

4.边缘计算

边缘计算将计算资源分布到网络边缘，以减少延迟并提高网络效率。6G核心网将集成边缘计算功能，提供以下优势：

*降低延迟：将计算资源移至边缘可以减少数据传输延迟，从而提高实时应用和服务的性能。

*提高带宽效率：边缘计算可以减少核心网的流量负担，从而提高带宽效率。

*增强安全：边缘计算可以提供本地化的安全措施，减少对集中式安全基础设施的依赖。

5.人工智能（AI）和机器学习（ML）

AI和ML技术正在被集成到6G核心网中，以增强网络性能、优化资源利用并自动化操作。具体应用包括：

*网络优化：使用AI算法优化网络配置，提高吞吐量、延迟和可靠性。

*故障预测：利用ML技术预测网络故障，并提前采取预防措施。

*自适应资源管理：根据流量模式和服务需求自动调整网络资源，提高效率和降低成本。

总结

6G核心网将通过云原生架构、服务化、端到端网络切片、边缘计算和AI/ML技术的融合演进。这些演进将提供灵活性、可扩展性、敏捷性、模块化、开放性、可编程性、定制化、效率、创新、延迟降低、带宽效率提升、安全增强以及自动化和智能化等优势，为5G和未来网络奠定坚实的基础。第六部分应用场景创新：工业互联网、自动驾驶关键词关键要点工业互联网的演进与应用

1.6G网络的超低时延、高可靠性等特性将推动工业互联网的深入应用，实现生产过程的自动化、智能化和协同化。

2.基于6G网络，工业设备可以进行实时数据交互，实时监控生产流程，实现故障预警、预测性维护和远程运维。

3.6G网络将支持工业互联网平台的构建，实现不同行业、产业链上下游之间的跨行业、跨领域协同，打造数字化的工业生态系统。

自动驾驶技术的创新与应用

1.6G网络的超高带宽和低时延特性将为自动驾驶技术提供坚实的网络基础，支持海量数据的传输和处理，提升自动驾驶车辆的感知能力和决策效率。

2.6G网络的边缘计算和网络切片功能可以实现自动驾驶车辆与路侧基础设施、其他车辆之间的实时交互和协同，提高自动驾驶的安全性、可靠性和稳定性。

3.6G网络将推动自动驾驶技术在更多场景的应用，如智慧城市、智慧交通、物流配送等，实现无人化驾驶、智能交通管理和物流配送自动化。应用场景创新：工业互联网、自动驾驶

工业互联网

工业互联网（IIoT）是新一代信息技术与制造业深度融合的新兴产业形态。通过网络、数据、平台的互联，IIoT实现了制造过程中设备、工艺、流程、系统、人之间的互联互通，提高了生产效率和自动化水平，促进了智能制造的发展。

6G在IIoT中的应用

6G技术的高带宽、低时延和高可靠性等优势将为IIoT的发展带来新的机遇：

*超高可靠低时延通信（URLLC）：确保工业现场设备和系统之间通信的可靠性和低时延，实现实时控制和监测。

*大规模机器类通信（mMTC）：支持海量传感器的连接，实现工业现场数据的实时采集和传输，提高数据利用率。

*边缘计算：将计算能力部署到网络边缘，降低数据传输时延，加快工业应用中数据的处理和分析。

工业互联网创新应用

6G赋能的IIoT将在以下方面推动创新应用：

*智能工厂：实现生产设备、工艺流程的互联互通，实现实时监测、智能控制和决策。

*远程维护：通过远程访问和操控，实现对工业设备的远程维护和故障诊断，提高设备可用率和减少维护成本。

*预测性维护：利用传感器数据和机器学习算法，预测设备故障的可能性，实现主动维护，降低生产损失。

*协同制造：实现不同制造企业之间的资源共享和协作，优化生产资源配置，提高生产效率和产品质量。

自动驾驶

自动驾驶是通过车载传感器、控制器和算法，实现车辆在无人驾驶条件下的自动行驶。自动驾驶技术的发展将极大地提高交通效率、降低事故率和缓解交通拥堵。

6G在自动驾驶中的应用

6G技术将为自动驾驶的发展提供关键支持：

*超高速率通信：支持车载传感器和控制器之间大容量数据的实时传输，实现车辆对周围环境的全面感知。

*超低时延通信：确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的快速反应能力，避免事故发生。

*高可靠性通信：保证自动驾驶车辆与路端基础设施之间的通信可靠性，确保车辆的安全行驶。

自动驾驶创新应用

6G赋能的自动驾驶将在以下方面带来创新应用：

*全自动驾驶：实现车辆在各种道路条件和交通场景下的完全自动驾驶，解放驾驶员，提高交通效率。

*车路协同：通过连接车辆和路端基础设施，实现实时信息交换，提高车辆对周边环境的感知，增强自动驾驶的安全性。

*远程控制：允许用户通过远程控制系统对自动驾驶车辆进行操作，在紧急情况下或需要人工干预时，确保车辆的安全行驶。

*车队管理：实现自动驾驶车队的协调和管理，优化运营效率，降低运营成本。

结论

6G技术将在工业互联网和自动驾驶领域带来前所未有的变革。其高带宽、低时延和高可靠性将赋能创新应用，提高生产效率、降低事故率和缓解交通拥堵，推动智能制造和智慧交通的发展。第七部分网络管理智能化：实时监控、自适应调整网络管理智能化：实时监控、自适应调整

在6G网络中，网络管理智能化至关重要，旨在实现网络的实时监控、自适应调整。

实时监控

*多维度感知：利用分布式传感、大数据分析和人工智能技术，对网络流量、设备状态、用户体验等进行实时感知。

*异常检测：通过建立基线模型和机器学习算法，及时发现网络异常和故障，快速定位问题根源。

*预测性分析：基于历史数据和实时监测结果，利用预测模型预判潜在风险，提前采取预防措施。

自适应调整

*网络切片动态调整：根据流量需求和业务特性，动态调整不同网络切片的容量和配置，优化资源利用率和服务质量。

*无线资源管理优化：利用人工智能算法，优化无线资源分配、功率控制和干扰协调，提升网络覆盖和容量。

*自愈网络：通过故障自检测、自隔离和自恢复机制，自动检测和修复网络故障，降低网络中断时间和影响范围。

技术支撑

1.软件定义网络(SDN)

*集中网络控制，实现网络管理自动化和简化。

*提供可编程接口，方便开发和部署网络管理应用。

2.网络功能虚拟化(NFV)

*将网络功能虚拟化，部署在标准化服务器硬件上。

*提高网络管理灵活性，支持快速服务部署和弹性扩展。

3.人工智能(AI)

*机器学习和深度学习算法，实现大规模数据分析和高级决策。

*用于异常检测、预测性分析和自愈网络等功能。

4.5G核心网架构

*采用服务化架构，将网络功能分解成模块化组件。

*支持灵活的网络管理和快速服务创新。

5.边缘计算

*将计算和存储能力部署在网络边缘，缩短数据传输延迟。

*提升实时监控和自适应调整的效率。

6.6G网络架构

*引入原生智能和自组织功能，增强网络管理自动化和自主性。

*支持多维度感知、预测性分析和自适应调整。

效益

*提高网络可靠性和可用性

*优化网络性能和服务质量

*降低网络管理成本和复杂性

*提升用户体验和业务创新能力第八部分标准化与产业生态：全球协作、产业链完善关键词关键要点【标准化与产业生态：全球协作、产业链完善】

1.全球标准化组织积极制定6G标准，如3GPP、IEEE、ITU-T等，推动6G技术统一和互操作性。

2.产业联盟和论坛汇聚业界力量，共同探索6G关键技术，如6G网络架构、频谱分配和业务场景。

3.建立健全的供应链和价值链，吸引更多企业参与6G研发和部署，促进产业生态繁荣。

【互联互通与开放合作】

标准化与产业生态：全球协作、产业链完善

6G的发展需要全球协作、完善产业链以及制定统一标准。标准化和产业生态对于6G的成功部署至关重要，其涉及以下几个关键方面：

全球协作

6G标准的制定和演进是一个全球性的努力，需要来自电信行业、学术界、政府机构和其他利益相关者的广泛参与。全球协作机制对于确保广泛的行业支持、促进创新并避免碎片化至关重要。目前，负责6G标准化的主要国际组织包括3GPP、ITU-T和IEEE。

*3GPP：3GPP（第三代合作计划）是一个全球性的行业标准化组织，负责制定蜂窝通信技术的技术规范。3GPP已经成立了6G研究项目组，负责6G技术的研究和标准化工作。

*ITU-T：ITU-T（国际电信联盟电信标准化部门）是ITU（国际电信联盟）的一个部门，负责制定全球电信技术标准。ITU-T已经成立了6G焦点组，以研究和制定6G技术规范。

*IEEE：IEEE（电气和电子工程师协会）是一个全球性的专业组织，负责制定各种技术标准。IEEE已经成立了6G研究组，以研究和制定6G技术规范。

产业链完善

6G的部署需要一个健全的产业链，包括设备供应商、运营商、应用提供商、设备制造商和研究机构。完善的产业链对于确保6G技术和产品的及时部署至关重要。

*设备供应商：设备供应商负责设计和制造6G网络设备，包括基站、核心网设备和终端设备。全球领先的设备供应商包括华为、诺基亚、爱立信和中兴通讯。

*运营商：运营商负责部署和运营6G网络，并向用户提供6G服务。全球领先的运营商包括中国移动、中国电