面向B5G和算力网络的承载技术和应用方案完整版

引言 据工信部最新数据显示，截至2023年10月末，我国已累计建设5G基站321.5万座，实现了所有地级市/县城的5G网络覆盖，建成了全球最大规模的5G网络。5G已经成为新型基础设施的重要组成，也是推动实体经济数字化转型升级的关键驱动。5G网络不仅为广大消费者提供高速移动上网和高清视频业务，还为5G+垂直行业应用推广奠定了网络基础。随着5G大规模商用，全球业界开启了5G下一阶段演进技术研究和探索。2020年，ITU-T正式统一术语为IMT-2020networksandBeyond，并已在WTSA-20第92号决议中规范；2021年4月，3GPP正式确定5G-Advanced（5G-A）官方名称，从2021年12月TSG第94次会议启动R18版本，标志着全球5G发展进入新阶段，5G-Advanced作为下一代移动通信技术，相对5G提供多项功能和性能增强：大带宽(下行GE提升至10GE/上行百兆提升至GE)、业务感知(空口探测/深度探测)、定位精度提升(米级提升至厘米级)、绿色节能(10倍Bit效能)、网络智能(Level4)；且产生跨站协同、高低频协同等新场景需求。由于R18的第2阶段功能冻结时间为2023年6月，第3阶段冻结时间为2024年3月。因此需提前开展面向5G-A的承载技术和应用方案研究，有利于推动我国承载技术研究和产业应用协同发展，本白皮书将基于3GPPR18、R19和R20版本中定义的业务和特性，从以下五个方面进行系统性阐释：B5G和算力网络融合承载的驱动力，主要包括全球数字化战略发展和运营商智能化运营发展带来的新需求两方面；B5G和算力网络的主要业务场景和特性，重点针对B5G的网络架构演进、XR、组播/广播、空天地一体化融合等新兴业务应用以及其它增强特性和算力网络中的感知算力的智慧生活、感知算力的智能交通、感知算力的智能制造等场景；B5G和算力网络的承载需求特性场景和SLA指标体系；B5G和算力网络承载的关键技术，包括超高速传输、算网承载、多层确定性承载、多域互通和管控、承载网络自智、组播广播演进和星地融合承载等方面；B5G和算力网络融合承载应用方案，结合我国运营商融合承载网发展现状，给出后续运营商公网和铁路行业专网的总体应用建议及演进路线。 和算力网络融合承载驱动力 全球数字化战略发展驱动从全球各国家政策来看，已有超过170个国家发布了国家数字战略，数字化发展已成全球共识。据麦肯锡统计，全球的数字化进程整体提前了7年，亚太地区更是提前了10年，运营商及企业业务数字化的速度比先预想的快20~25倍。例如欧盟提出2030数字罗盘（DigitalCompass）计划，明确制定了商业数字化转型、公共服务数字化等纲要，并采用5G作为工业4.0发展的基础。作为最早部署5G的国家，韩国进一步加强5G+融合生态系统的构建，推进5G融合服务的发展。日本则持续推进B5G（Beyond5G）对民生、社会的价值体现。我国也提出了以坚持科技创新为牵引的、面向2035年的远景目标，并将持续深化“5G+工业互联网”作为当前的重要目标。2023年，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，《规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。一是夯实数字中国建设基础，打通数字基础设施大动脉；二是全面赋能经济社会发展，做强做优做大数字经济；三是强化数字中国关键能力，构筑自立自强的数字技术创新体系；四是优化数字化发展环境，建设公平规范的数字治理生态。从产业发展驱动来看，5G被认为是行业数智化转型的基石，全球的主要经济体均明确要求将5G作为长期产业发展的重要一环。中国也提出了以坚持科技创新为牵引的、面向2035年的远景目标，并将持续深化“5G+工业互联网”作为当前的重要目标。因此，5G-Advanced需要充分考虑架构演进及功能增强，从当前仍然以消费者为中心的移动宽带（MBB）网络成长为真正的工业互联网的核心，还需要提供新的话音网络架构和交互式通信能力增强，以满足现有以清晰话音为主的通信方式向全感知、交互式、沉浸式通信方式演进的业务发展需求，使能个人消费体验升级。5G-Advanced还要充分考虑对行业业务的确定性体验保障，包括实时业务感知、测量、调度并最终形成整体的控制闭环，所以5G-Advanced该从整体网络架构、组网方案、设备形态和服务支撑能力上匹配多样性的复杂业务环境。从网络技术驱动来看，网络联接作为数字化基础设施的底座，在推动行业数字化转型中发挥着越来越重要的作用。2030年全球总联接数或将达到2000亿，网络从连接百亿人到连接千亿物，下一代人机交互（AR、VR、XR）、住行合一、工业互联、卫星宽带互联、AI算力等新业务，对网络联接也提出新需求。一个原生智能、全息可视、确定性体验、安全高可靠，以及具备融合感知自动化能力的绿色网络是未来发展的方向。算网融合是网络发展趋势，用于实时传递算力等资源信息，实现多方异构的计算、存储、网络等资源的信息关联与高频交易的技术体系，从而解决不同类型云计算节点之间的算力分配与资源共享难题。承载网络也应提供无处不在的网络灵活连接能力，为算力网络及其应用提供定制化的服务能力并实现智能优质感知体验。解决跨多域业务应用感知的APN6还处于应用探索阶段，仍需结合应用场景和产业链成熟度逐步开展SRv6应用。此外，随着卫星通信的演进，5G-Advanced核心网也将为面向地海空天一体化的全融合网络架构做好准备。天地一体通信对承载网要求包括广泛的网络覆盖、网络连通性、网络容量和带宽、网络安全和管理等方面。这些要求需要在部署时充分考虑，以确保天地一体通信的顺利运行和提供优质的通信服务。最后，据欧盟估算，全球ICT行业的电力消耗占比5%~9%，温室气体排放占比2%以上。节能减排已成为全球运营商降低成本和履行社会责任的重中之运营商智能化运营发展驱动工业和信息化部发布的5G应用行动计划显示，未来运营商将重点推动行业专网，实现终端、无线、承载到核心网的端到端网络切片智能协同编排和全生命周期管理，满足高效运维和业务快速发放需求，来满足算网融合对确定性承载、定制化服务和智能管控运维等方面的能力需求。5G网络与大数据、AI（ArtificialIntelligence）等技术结合，可以实现更加精准的数字提取，基于丰富的算法和业务特征构建数据模型，基于数字孪生技术做出最合适的分析判断，并反向作用于物理实体，从而充分发挥数智化效应，进一步推动网络演进，共同驱动网络变革和能力升级，助力全社会全领域的数智化发展。纵观算网融合发展大势，在技术层面上还需打通5G网络切片管控系统和云化数据中心管控系统，构建“云网大脑”，实现云网资源的统一纳管和一体化运营，使其具备智能、敏捷、精准的管控运营能力。除此之外，承载网络的管控系统也应集成承载子切片管控功能，支持根据不同切片业务场景和SLA指标分解来规划承载子切片模板，实现软硬隔离的切片资源编排、配置、监测和分析的全生命周期管控，并通过AI/ML实现多维度性能和故障告警的大数据分析，实现智能管控运维，当前运营过程中的痛点主要有三个：多厂商组网，网络可视难。当前各运营商都存在多厂商并存，存在设备型号、控制器、特性&协议并存和版本等差异。网络设备的软件和硬件的复杂性带来网络可视化业界难题，存在以下几个方面的巨大挑战：可视完整性。当前无法实现从物理层、到协议层、切片层再到业务层的多层可视，每层也无法实现全维度可视。比如设备的能耗不可视，无法开展整网绿色节能优化。可视实时性。当前可视处于分钟级水平，无法满足网络故障快速感知，快速闭环诉求。比如网络故障导致业务质量变差甚至中断，等到几分钟后才能发现并处理，导致业务受损，用户体验变差，离网率增加。可视易用性。运营商需要部署多个系统，每个系统又有多个界面，碎片化、离散化的可视化极大降低了用户体验，影响了运维效率。比如某运营商部署OMC系统、综合网管系统、SDN控制器、流量流向系统等多个离散的系统。海量接入设备，部署效率难保障。承载网络业务众多，接入设备都是百万级的量。整体配置复杂，配置自动化实施成本高，配置错误影响巨大，严重影响社会正常运转，对运营商造成巨大经济损失；对于未来自配置，自动上线等能力尤为重要。定位定界难，业务体验难保障。当前客户侧光缆故障频发，存在大量的下站诉求，定位定界时间周期长，对客户业务影响巨大，中断的时间越长，运营商额外承担的成本就越高。同时，网络传输过程中也容易产生局部拥塞，导致时延变大、丢包率增加。比如游戏类，直播类业务对时延极为敏感，需要网络提供毫秒级稳定时延；视频类，大数据传输类业务有极强的弹性大带宽诉求，网络需要提供G级别大带宽路径，并且存在带宽调整业务无损等新能力。面对日益发展的业务诉求，网络管控定位定界，链路级的智能故障判断，切片易部署和易管控等需求。 和算力网络业务场景和特性 架构演进和六大特性凸显B5G优势B5G网络架构演进频谱政策是B5G发展的关键，在B5G时代除了有存量频谱重耕，还有TDD第二频，U6G频段和毫米波等新频段，如图1所示。与此同时，全球多数运营商还面临2/3/4/5G“四世同堂”。再加上业务发展的不均衡性，运营成本高，频谱等资源利用率不高等因素，运营商普遍存在频谱紧张的问题，尤其是低频段。因此运营商需要更灵活、高效的频谱方案，支撑多制式业务持续演进。图1频谱演进示意图高低频协同由于5G-Advanced的无线侧出现全频谱组网的趋势，5G-A无线侧多频谱组网，同站址高频站和低频站将成为主流部署方案。由于高频站无法独立组网（信号干扰和衰减大），需以低频站作为锚点、高频站与一至多个低频站间跨框协同。5G-A无线网络通过高频和低频之间的协同，可提供相对传统网络新能力：空口带宽扩容：高频频段具有更高的带宽，低频频段覆盖范围广，5G-A在高频和低频之间进行协同，满足不同场景下的带宽需求。无线接入网借助5G-A技术（超大规模天线阵列，多频谱之间的协同，TDD/FDD混合组网，空间复用技术和天线设计与射频前端技术优化），提高频谱信号传输效率，更好地利用频谱资源，将终端用户下行体验速率由当前数百Mbps提升至1Gbps，终端用户下行峰值速率由当前1Gbps提升至10Gbps。为了避免对终端用户业务产生流量压抑，尤其是部署在城区热点、高频站的无线BBU基站回传口，相应地从当前10GE/25GE提升至50GE，如图2所示。图2新频谱和多频谱协同驱动BBU回传带宽超10Gbps提升覆盖和传输质量：高频频段在传输过程中受阻挡和传播损耗影响较大，覆盖范围相对较小。而低频频段的传输特性更适合实现广域覆盖。5G-A高频和低频协同工作，满足覆盖和传输质量的需求。室内外无缝漫游需求：高频频段在室内覆盖方面存在挑战，而低频频段可以提供更好的室内覆盖能力。5G-A在高频和低频之间进行无缝漫游，使用户能够在不同频段之间平稳切换。低时延传输随着5G-A推进，无线接入网通过如下技术优化时延：优化无线连接：通过使用增强的调制和调度算法，减少数据传输的时延。TTI（TransmissionTimeInterval）优化：优化TTI的大小和配置。基站部署和优化：通过在更多的位置部署基站，对基站的布局和优化也可以改善信号覆盖和传输效率，从而降低时延。大规模灵活连接5G-A具有广泛的物联网应用前景和支持能力：大规模物联网连接：支持数十亿甚至百亿级别的物联网设备接入。低功耗和长电池寿命：引入了低功耗和省电的技术，使得物联网设备能够实现更长的电池寿命。高带宽和大数据处理：支持物联网设备快速传输和处理大量的数据。网络安全5G-A对网络安全的要求更加严格和复杂：防御网络攻击：应具备强大的网络安全功能来防御各种网络攻击。网络切片安全：应为每个网络切片提供独立的安全策略、访问控制和数据隔离，以确保切片之间的安全性和互不干扰。身份认证和访问控制：应具备强大的身份认证和访问控制机制，应支持强密码、多因素身份验证和认证协议，还应支持细粒度的访问控制。保护用户隐私：应提供安全的身份验证和访问控制机制，以确保只有经过授权的用户能够访问和处理用户数据，并采取适当的加密和隐私保护措施。端到端加密：从发送端到接收端的所有数据都进行加密处理，保护通信的机密性和完整性。安全的边缘计算：提供安全的边缘计算环境，包括边缘节点的安全配置、隔离和监控，以保护边缘计算资源免受恶意攻击和数据泄露。除了以上要求，还需要考虑包括安全管理、安全策略、风险评估和合规性等方面。网络安全的要求需要综合考虑技术、管理和政策等因素，并采取综合性的安全措施，以确保B5G网络的安全性和可信度。绿色节能B5G网络通过提高通信设备和网络能源效率，以实现绿色节能的目标。无线接入网络主要有以下几方面节能措施：动态频谱共享：根据不同网络负载和需求，动态地分配和利用频谱资源。智能能源管理：通过低功耗广域物联网技术，实现对智能电网、智能建筑、智能城市等设施的能源管理。承载网络配合主要通过以下几方面提升节能效果：优化网络规划：通过网络拓扑优化和规划，权衡传输距离和网络拓扑的复杂性，以降低能源消耗。同时，使用先进的优化算法和仿真工具来评估和改进网络的性能和能源效率。功率管理和动态休眠：根据实际需求调整设备的功率和工作模式，以降低能耗，包括在低负载时进行动态休眠和自动唤醒，以减少设备的空闲功耗。虚拟化和网络切片：通过网络虚拟化和网络切片对网络资源进行合理的分配和利用，通过动态分配和释放网络资源，按需提供服务。节能监测和管理系统：建立节能监测和管理系统，对网络设备和资源的能源消耗进行实时监测和分析。通过对能耗数据的分析，发现和解决能耗异常问题，提供指导和优化建议，帮助降低能耗。老旧网络设备腾退：将老化过时或不再使用的网络设备从现有网络环境中移除或替换掉。B5G网络架构演进小结图3B5G网络架构演进如图3所示，5G是第一代B2B连接，首次需要连接其他行业，但5G对垂直行业融合不深入，对不同行业数据和服务管理复杂，对可用性，安全性，隐私所有权不能满足要求。为满足2C、2B、物联网等业务挑战，需要B5G进行架构演进优化。新兴业务特性XRXR包括增强现实AR、混合现实MR和虚拟现实VR等多种类型技术和应用，目前已经形成广阔的产业链和应用生态，并在影视、教育、工业制造、医疗、零售等行业广泛应用。中国信通院《2021年虚拟（增强）现实白皮书》定义了核心技术特点及指标，并按照其沉浸体验能力分为四个阶段：初级沉浸、部分沉浸、深度沉浸和完全沉浸，如表1所示。表15G云XR网络传输分析8组播/广播NR多播或广播（NRMBS，NRMulticastandBroadcastService）业务以点对多点的方式传输用户业务,有效提升网络资源利用率的同时提升用户的业务体验，减少资源拥塞造成的业务体验差问题，如图4所示。组播/广播应用场景主要涉及以下应用场景：大规模活动和事件：针对大规模活动和事件，将高清视频、实时音频等内容传输给大量观众，满足大规模人群的同时观看和体验。紧急通信和警报系统：用于紧急通信和警报系统，用于在突发事件、自然灾害等紧急情况下向公众广播相关信息和警示。媒体和广播业务：为媒体和广播业务提供了更高效的传输方式，同时为广播和电视台等媒体机构提供更广泛的传播渠道。公共交通信息：向乘客提供公共交通信息，包括车次时刻、延误信息、安全提示等，以便乘客能够及时获得相关信息，并做出相应的调整。物联网（IoT）广播：用于物联网设备之间的广播通信，实现设备之间的信息传递和数据交互。图4NR多播或广播业务5GNR广播通过业务平台、核心网、承载网和无线基站协同，实现广覆盖、高效率组播/广播业务覆盖。(3)室内高精度定位室内定位是指利用5G/B5G网络技术，结合定位算法和传感器数据，实现在室内环境下准确、高精度的定位服务。5G-A室内定位可以通过以下方式改善室内定位的准确性和可靠性：多天线和波束成形技术：采用多天线技术，可以利用波束成形技术来控制信号的传输方向和强度，将信号定向到特定区域或设备。高密度网络部署：支持更高密度的小区部署，提供更加丰富的网络信号覆盖，可以增加接收器的信号选择和强度。多连接接入技术：支持多连接技术，如Wi-Fi、蓝牙、NFC等，可以利用这些技术中的其中一个或多个，获取多个信号源提供的位置信息。高精度时钟：依赖精确时钟来测量信号传播的时间，以计算出设备或用户的位置。需要提供高精度的时钟，以确保定位算法的准确性和稳定性。(4)移动算力感知及调度移动计算和边缘计算是B5G的重要技术之一，其中移动边缘计算是在边缘节点上部署计算资源，将计算任务从中心网络转移到边缘。而移动算力感知和调度通过对网络中的计算资源进行感知、管理和优化，提供更好的计算能力支持以及对计算资源进行弹性和动态的调配。确定性能力增强3GPP自R15开始定义确定性通信的能力，并在R16及后续标准从空口、核心网、组网与集成、SLA保障架构、URLLC等不同维度持续增强。3GPPR17开始定义了5G独立组网模式的确定性通信架构，以适应更多的组网场景。但目前系统级的确定性保障网络架构仍不够完善，难以实现SLA/QoS的端到端确定性保障。5G-Advanced中，确定性通信能力增强需要覆盖确定性网络服务的管理与部署、度量、调度与协同保障等端到端领域和流程。目标是为工业互联网、能源互联网、矿山、港口、医疗健康、交通等不同行业提供差异化的业务体验，并提供确定性SLA保障。B5G应从整体网络架构、组网方案、设备形态和服务支撑能力上匹配多样性的复杂业务环境。增强确定性网络服务能力：实现行业客户业务场景KQI需求到网络KPI（带宽、时延、可靠性等）需求的完整转换，并将网络KPI需求进一步完整分解映射到各网络子域的KPI与确定性能力需求。增强确定性网络的度量能力：当前网络KPI数据基于统计周期平均值，难以匹配高确定性应用低至毫秒级别的发包周期需求，5G-A网络需要实现时延、带宽、抖动等相关KPI的精确度量，以便进行更为有效的增强调度和保障。增强确定性网络的调度与协同能力：突破5G系统边界，提升系统级确定性传输能力，实现SLA/QoS可预测、可承诺。网络智能化增强网络资源虚拟化、业务多样化、网络切片、边缘计算等5G新能力的不断引入，给5G运营和商用带来挑战。通过智能化技术在电信网络中的应用和融合，可提高网络效能，降低运维成本，提升网络智慧运营水平。从3GPPRel-16开始，为了推动网络智能化，在网络基础架构（SA2）和网管（SA5）技术标准化层面开展了持续推进。NWDAF（NetworkDataAnalyticsFunction，网络数据分析功能）是3GPPSA2在5G引入的标准网元，是AI+大数据的引擎，具备能力标准化、汇聚网络数据、实时性更高、支持闭环可控等特点。通过网元内生智能结合独立NWDAF的跨网元协同，完成网络智能的闭环操作，构建AI模型在网性能的自评估、自优化机制。随着5G-A网络演进，网络变得越来越复杂，网络运维的复杂性也相应增加，这就要求网络是一个高度智能化、自动化的自主网络。一方面网络需要根据自身和环境的变化，自动调整以适应快速变化的需求；另一方面，网络也需要根据业务和运维要求，自动完成需要的网络更新和管理。为满足这些需求，以下人工智能领域技术可为5G-A网络智能化发展提供参考：机器学习作为网络智能的基础技术，可广泛地分布于5G网络中各节点及网络控制管理系统中。基于5G系统生成的丰富的用户和网络数据，并结合移动通信领域的专业知识，可以构建灵活多样的学习框架，形成一个应用广泛、分布与集中相结合的网络智能化处理体系。以认知技术为基础，将移动通信领域的专业知识内置到算法，充分利用5G网络生成的大数据，增强网络运营智能化程度，以实现复杂多样的业务目标。意图驱动网络使得运营商能够定义期望的网络目标，系统可以自动将其转化为实时的网络行为，通过意图维持对网络进行持续地监控和调整，从而保证网络行为同业务意图相一致。此外从架构层面，5G-Advanced网络可进一步优化5G网络生成的大数据的应用。分布式可信AI架构：通过联邦学习来支持多个网络功能之间、终端之间、网络功能与终端之间、网络与行业应用的AI单元之间共同学习训练。通过网络智能增强，在B5G网络中达到如下要求：智能网络管理：实时感知、监测和管理网络的状态和性能，通过网络数据分析、机器学习和人工智能等技术，对网络中的问题进行自动识别、定位和调优。智能资源调度：根据实时需求智能分配和管理网络资源，通过使用智能算法和技术，可以实现基于网络数据和用户需求的自适应资源调度。网络切片和业务定制化：根据不同的业务需求，快速创建、部署和管理定制化的网络切片。AI增强的网络和应用：增强网络和应用中的人工智能技术，实现更智能、智能化和自主的通信和服务。通感算能力增强通感一体是指将5G/B5G技术与通感一体化系统相结合，实现更高级别的智能化和连接。B5G网络预期将会成为移动通信网络、感知网络和算力网络的融合体。狭义的感知网络是指具有目标定位（测距、测速、测角）、目标成像、目标检测、目标跟踪和目标识别等能力的系统，广义是指具有感知一切业务、网络、用户和终端，以及环境物体的属性与状态的系统。在复杂的应用场景中，业务信息处理流程呈现出通信感知高度耦合的特征，一是感知环节与通信环节在时空域交叠，二是感知功能与通信功能相互影响；三是通信能力与感知能力具有一致的大带宽频谱和大孔径天线的需求。5G-A定位可以提供对人员及车辆定位管理、物流跟踪、资产管理等场景的支持。随着后续业务的发展，在网络边缘提供低时延高精度的定位能力尤其重要。未来的网络场景如车联网要求定位精度达到厘米级，且其置信度在90%以上；企业工业园区场景要求位置数据不出园区，且进一步降低定位时延。目前业界已经在进行相关研究并向3GPP提交标准提案，一方面基于MEC部署LMF/GMLC/NEF，降低定位信息传输时延，另一方面通过增加参考UE以提供视距信息，并消除基站间的定时误差，以此提高定位的精度和置信度。具体地，通感一体涉及多个典型应用场景：智能城市：可以监测和收集城市交通流量、空气质量等各种数据，用于智能交通管理、环境监测、能源管理等方面，提高城市的可持续性和居民的生活质量。工业领域：通过在设备和机器上安装传感器，实时监测生产线的运行状态和环境参数，提供精确的生产控制和预测维护，从而提高生产效率和降低故障风险。农业领域：通过在农田、温室或养殖场中布置传感器和监控设备，可以实时监测土壤湿度、气温、气压、水质等参数。基于收集到的数据，进行精确的灌溉和施肥，提高农作物的产量和品质，减少资源浪费。医疗保健：可以实时监测患者的生理数据，如心率、体温、血压等。这些数据可以通过网络传输到医疗团队，以进行远程监测、远程诊断和远程医疗咨询，提高医疗的效率和覆盖范围。智能交通：通过在道路、车辆和交通信号等方面布置传感器和监测设备，可以实时收集交通数据，如道路状态、交通流量、车辆位置等。交互式通信能力增强随着5G网络实现连续覆盖、智能终端大屏化和AR/VR/XR等新媒体终端的成熟，用户实时通信的诉求不再局限于音视频。触、摸、拖、拽等操作的互动，针对同一事务共同协作，使沉浸式视频通信等成为可能。实时通信将向高清化、交互式、沉浸式及开放性的交互式通信演进。交互式通信在实时通信的基础上搭载新的数据传输通道，为用户提供除音视频之外的更丰富的实时交互服务。3GPPRel-17针对具有强交互特性的云游戏和XR等业务定义了新的5QI和QoS参数等，而在5G-Advanced阶段，交互式通信还需要如下关键技术支撑：分布式、服务化融合媒体：构建统一的融合媒体面，同时支持音视频、协作、AR/VR等媒体，分布式部署，就近调度，满足此类业务的低时延及上行大带宽需求。全新QoS机制：网络侧针对多流业务进行分层编码和分层传输，并提供不同的5QI进行QoS保障；识别不同的数据包并以更细粒度实施QoS控制（例如，延迟，或可靠性）；引入新的QoS参数（如新的等待时间要求，可靠性，带宽）以支持触觉数据或传感器数据传输；支持感知媒体业务特征的QoS机制，基于业务特征信息对业务流的不同数据包提供差异化QoS调度；面向XR业务的端到端时延保障机制及去抖动机制。增强多媒体数据流协同：触感通信可支持多维数据采集，从而用于全面表征业务特征。这种新的通信模式需要实现多业务流之间的传输协同和统一的调度，保障数据包同步到达处理服务器或终端。增强的网络能力开放机制：针对实时交互性诉求强的业务场景，B5G系统可通过开放更多更实时的信息来支持更好的用户体验以及更高效网络资源利用。增强的移动性管理和节能机制：面向新型交互式通信业务的新型移动性管理和能耗优化，提升终端的待机时间和业务体验，让用户在移动场景下更好享受沉浸式的多媒体服务。空天地一体化融合5G网络不仅提供更高速的数据传输服务，更将提供无处不在的移动网络接入。然而在偏远地区，如山区、沙漠、远洋等，无法通过传统地面5G基站在偏远地区提供无缝的5G网络覆盖。随着航空航天技术的发展，宽带卫星通信已经可以地面蜂窝网络难以比拟的成本优势来实现广域甚至全球覆盖。因此，5G网络应融合卫星通信，取长补短共同构成全球无缝覆盖的天地一体化综合通信网，满足用户无处不在的业务连接需求。星地融合通信技术是指将5G/B5G网络与卫星通信技术融合在一起，实现地面和卫星之间的无缝连接和互操作，星地融合技术的一些关键特点：支持不同轨道高度的卫星网络与地面5G网络的融合，如低、中、高轨不同的移动性管理策略。跨地域覆盖：利用卫星通信系统的高覆盖能力，扩大了网络的覆盖范围。与卫星通信系统融合，支持全球漫游，用户可以在任何国家或地区使用5G/B5G网络，不再受地理位置的限制。技术挑战：星地融合通信需要克服卫星与地面设备之间的时延、频率管理、功率控制等技术问题。此外，还需要解决天气影响、信号传输效率以及终端设备的复杂性等方面的技术挑战。网络容灾：当地面网络受到故障、灾害或其他影响时，卫星通信可以作为备份通道，保证通信的连通性和可靠性。维度融合：整合不同的通信技术和频谱资源，实现多维度的融合。三大典型场景引领算力网络应用感知算力的智慧生活智慧生活中，人们可以通过各种智能设备和应用来获取信息、解决问题和增强生活质量。云VR/AR服务作为智慧生活的关键人机交互技术，已被应用于诸如游戏、云展览、景点云游览等场景，未来还可能应用于更多生活领域，包括云购物中心、云医疗、云教育等。伴随着云VR/AR服务的拓展，云计算的技术被引入到这类应用的视听资产渲染中，以实现更高效的内容处理。边缘云在此过程中起到对内容进行编码/解码和渲染的重要作用。终端设备主要负责将控制信息上传至边缘节点，随后在边缘云中进行VR/AR内容的渲染。视频和音频输出由边缘云生成后，被编码、压缩并传输回终端设备，或通过高带宽网络进一步传输至数据中心。在边缘节点，编码/解码工作既可以使用CPU也可以使用GPU来完成。尽管GPU通常性能更优，但CPU在操作上更为简单且应用广泛。同时，可用的剩余资源决定了是否可以启动相应的服务实例。实例的CPU、GPU和内存利用率将直接影响编码、解码和渲染的处理延迟。另外，网络路径的质量是决定用户体验的关键因素之一，包括音频/视频的质量及响应输入命令的时间。考虑到传感器采样延迟（客户端）、显示器刷新延迟（客户端）、图像/帧渲染延迟（服务器）及网络延迟（网络）的差异，我们需要关注服务器（计算）延迟和网络延迟，以确保满足总的延迟需求。通过不同的配置和选择，系统端到端（E2E）的延迟会有所不同。感知算力的智能交通随着城市化进程的加速和交通需求的日益增长，交通拥堵、交通事故、交通污染等问题越来越严重。为了解决这些问题，智慧交通系统越来越受到关注。计算感知的算力网络为智慧交通的发展提供了强有力的支持。为了确保交通流畅，城市需要进一步部署视频采集设备作为其基础设施，并提升网络的传输能力。智慧城市的视频数据应经过进一步的处理，例如用于行人的人脸识别、车辆移动轨迹识别和预测等。这种需求对计算节点的视频处理能力提出了更高的要求。例如在辅助驾驶的场景中，为了克服盲点或障碍物所造成的非视线问题，边缘节点需要收集并处理车辆位置周边的综合道路和交通信息。如果发现有高风险的车辆，应当及时发出警告，从而增强在复杂路况（例如十字路口）下的驾驶安全性。车载摄像机捕获的视频图像信息需要被传输到合适的边缘节点进行处理。考虑到数据隐私问题，数据应在尽可能靠近数据源的地方进行处理，以避免数据在网络中过多传播。但“最近”节点的负载可能会过载，进而影响辅助驾驶请求的响应速度，甚至可能引发交通延误或交通事故。因此，边缘节点的选择对于整理“附近”汽车的摄像信息至关重要，需要综合考虑物理距离、数据传播范围、节点算力负载等各种因素。例如，对于对延迟不敏感的服务，如车载娱乐等，应该动态调度到其他轻负载节点进行处理，而不是使用本地边缘节点，以确保对延迟敏感的服务能够优先处理，从而保障服务可用性和用户体验。感知算力的智能制造智能制造，是将现代信息技术、先进制造技术、人工智能等应用于制造业的设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节。通过智能化生产、自动化控制、大数据分析等手段，实现制造业生产效率的提升、产品质量的提高以及产业链的优化。智能制造智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等能力。在我国制造业转型升级的大背景下，智能制造成为了关键支柱。而算力网络则是制造业数字化转型的重要基础设施，将各类数据资源转化为企业发展的核心竞争力，推动制造业的数字化转型和智能化升级。智能制造需要基于大量的数据采集、处理和分析，算力网络需要为智能制造提供强大的计算和存储能力，帮助处理和分析海量数据。算力网络的云上存算资源需要提供海量数据的存储和数据分析挖掘能力，而边缘计算资源需要提供边缘智能服务、实时的数据处理和本地数据的安全性保障，两者还需能够灵活结合应用以便更好地满足智能制造的需求。此外，对于智能制造场景，很对企业出于安全考虑，还会构建私有云，并由此带来大量的混合云部署场景，包括私有云之间的融合部署、公有云与私有云之间融合部署、公有云之间的融合部署等场景。算力网络必须具备更加精细化算力和业务感知能力、算力调度能力、以及算网协同部署能力，才能满足上述各种智能制造场景下各类型计算资源之间的高效配置和调度。B5G和算力业务共性与个性并存B5G和算力网络业务场景和特性方面既有共性又有个性。共性方面，由于二者都以加快社会的数字化转型为宗旨，以为最终消费者提供更高质量的服务为目标，所以其主要业务场景都包含云XR、智能交通以及智能工厂等领域，也都以提升网络的通量、确定性、智能化和多维感知计算能力为重要发展方向，并且在移动性算力感知及调度等场景上有部分重叠，但B5G主要从提升无线至承载再至核心网的网络覆盖范围和通道质量的维度入手，需要重点考虑无线频谱的变化、空口技术演进以及空天地全域覆盖等方面带来的需求；而算力网络主要从算力与网络资源协同调度的维度出发，需要更多考虑算网资源的感知和融合路由等需求。 和算力网络承载需求特性 B5G承载需兼顾增强性和新场景需求B5G作为下一代移动通信技术，具有更高的速度、更低的延迟和更大的容量，对移动回传网提出增强性和新场景需求，需要承载网运营商在网络架构、带宽规划、网络管理等方面进行相应的升级和改造，以提供更高效、更可靠的服务。增强性承载需求回传带宽演进需求图5B5G回传带宽需求随着5G-A带宽演进，对回传网络带宽同步带来演进需求，如图5所示，需要承载网提供配套带宽升级能力：城域接入设备提供50GE接入、100GE/200GE组环能力，接入设备具备T级别交换容量。城域汇聚设备提供N*100GE/200GE组环能力，演进提供400GE组环能力。城域核心设备提供400GE组环能力，演进提供超400GE组环能力。适当降低带宽收敛比，以降低并发场景下拥塞概率。站间协同承载承载网接入设备支持多个无线基站间流量协同的承载需求：低时延保障：无线站点间高性能CA/MIMO/CoMP时延要求小于500us，需要承载网优化转发路径和时延，并确保回传和站间协同业务互不影响。容量及性能提升：支持最大9600字节超长帧，避免协同业务分片、重组。扩展性：C-RAN集中站点叠加BBU框间互联，需要接入设备支持高密接口。确定性承载针对端到端确定性通信场景，需要承载网支持确定性通信能力：切片和连接隔离能力：具备硬软隔离能力。端到端时频同步能力：支持全网或切片网络精准同步。保护和恢复能力：支持保护和快速恢复能力。定制化能力：可定制化提供不同的关键特性指标服务的组合。低时延传输针对5G-A低时延通信，承载网需要匹配时延优化需求，包括以下时延优化能力：时延算路：基于网络级视角，通过高精度时延测量和上报，全局计算源节点到目标节点的路径上的端到端最优传输时延。边缘云/算力接入：需要承载网络具备便捷算力接入、算力互联，以及路径、带宽调整能力。优化组网结构：在网络核心域、骨干域增加冗余物理链路，减少设备转接次数，从而降低业务端到端时延。大规模灵活连接5G-A物联网要求承载网提供更大覆盖范围、更多连接数量、更多样(Mesh化)连接，需承载网在如下方面进行增强：增强网络接入能力：增加设备端口密度；增强设备路由表、MAC地址表等规格；丰富网络接入方式，包括固定接入、无线接入以及固移融合接入等；增强网络互联能力：增强网络MPLS/MPLS-TP隧道、SR隧道、MTN/FGU交叉连接能力，包括连接条数、交换容量等；增强网络连接灵活性：增强网络连接建立、删除、调整的效率；丰富网络连接模型，点到点和点到多点、L2和L3层、动态和静态模型灵活选择。移动算力感知及调度算力感知及调度是算网融合的重要发展方向，需要承载网络根据当前接入算力的资源情况（计算、存储、网络等），对算力任务进行感知并进行调度，以实现更高效、智能的算力任务分配和资源利用。网络管理及智能化随着B5G演进，承载网管控在跨网络域、技术域和跨厂商提供更好的协同：网络能力开放：将网络中的各种功能、资源和能力进行细粒度的划分和开放，使第三方开发者能够独立获取和使用这些原子化能力。跨网络集中管控：对网络的广域范围内（如全国或大区）进行统一的管理和控制。标准化API接口：为网络设备（南向接口）和管控系统（北向接口）定义统一接口规范。实现网络智能化的技术涉及多个领域，需要结合人工智能、机器学习、数据分析、自动化等技术，用于网络管理、资源调度、故障诊断等方面，提供智能化的网络服务和优化。网络安全5G-A对网络安全的要求更加严格和复杂，承载网需要提供匹配的安全能力：防御网络攻击：应具备强大的网络安全功能来防御各种网络攻击。网络切片安全：应为每个网络切片提供独立的安全策略、访问控制和切片隔离，以确保切片之间的安全性和互不干扰。身份认证和访问控制：管控应具备强大的身份认证和访问控制机制，应支持强密码、多因素身份验证和认证协议，还应支持细粒度的访问控制。绿色节能B5G网络通过提高通信设备和网络能源效率，以实现绿色节能的目标。相应的需要承载网通过以下几方面提升节能效果：优化网络规划：通过网络拓扑优化和规划，权衡传输距离和网络拓扑的复杂性，以降低能源消耗。同时，使用先进的优化算法和仿真工具来评估和改进网络的性能和能源效率。功率管理和动态休眠：根据实际需求调整设备的功率和工作模式，以降低能耗，包括在低负载时进行动态休眠和自动唤醒，以减少设备的空闲功耗。虚拟化和网络切片：通过网络虚拟化和网络切片对网络资源进行合理的分配和利用，通过动态分配和释放网络资源，按需提供服务。节能监测和管理系统：建立节能监测和管理系统，对网络设备和资源的能源消耗进行实时监测和分析。通过对能耗数据的分析，发现和解决能耗异常问题，提供指导和优化建议，帮助降低能耗。老旧网络设备腾退：将老化过时或不再使用的网络设备从现有网络环境中移除或替换掉。新场景承载需求星地融合通信星地融合通信对承载网提出新的要求：网络覆盖范围：需要实现广泛的网络覆盖范围，包括城市、农村和偏远地区等不同地理区域。网络连通性：提供高度的网络连通性，以确保用户在任何地点都能够获得稳定的通信服务。网络容量和带宽：满足大规模的数据传输和高速通信需求。星地协同：支持星地流量、协议和管控的协同。管理和优化能力：能够实时监测和管理网络状态、负载和流量，以及优化网络资源的分配。网络安全和管理：具备高级的网络安全和管理能力，以保护用户的隐私和数据安全。通感一体由于通感一体应用涉及大规模的传感器和设备连接，需要保障高速、稳定、可靠的数据传输和处理能力，对承载网的要求主要体现在以下方面：高带宽：要求提供充足的带宽保障，以支持大规模的数据传输和处理。低延迟：通感一体应用对实时性和即时性要求较高，需要保证感知数据的及时传输和系统的实时响应。安全和隐私保护：具备安全和隐私保护能力，以及数据传输的加密和身份认证、访问控制等。组播/广播B5G为满足大规模、高效的组播/广播需求，对承载网主要需求包括：高带宽和低时延：需要高带宽来支持大量用户同时接收高质量的音频、视频和数据流，需要低时延支持实时性和交互性应用。高广播覆盖能力：针对广播业务覆盖能力有较高的要求。高容量和高密度支持：需要支持大量用户同时接入，需要具备高容量的支持能力，需要在拥挤的区域提供高密度的覆盖。网络可靠性和弹性：需要具备故障切换、负载均衡和容灾能力，以应对意外情况或网络拥塞时的压力，并持续保持稳定的传输。多播支持和流量优化：需要具备多播支持的能力，需要采用合适的流量优化技术，减少冗余数据和提高带宽利用率。图图6B5GSLA指标体系20网络虚拟化与能力开放网络虚拟化与能力开放是将网络资源以虚拟化服务的形式提供给用户，并支持网络能力开放：虚拟化技术：通过虚拟化技术将物理网络资源划分为逻辑部分，形成虚拟网络，使得网络资源可以根据用户需求进行灵活分配和配置。动态资源分配：根据用户需求动态地分配网络资源，用户可以根据自己的需求增加或减少带宽、配置规则、调整安全防护等。自动化配置和管理：对网络设备进行自动配置和管理，自动进行路由规划和调整，自动监测和修复网络故障等。（SLA）：满足用户要求，确保用户获得符合其需求的服务。安全性和隔离性：通过安全措施和隔离机制来保护用户的数据和网络安全。室内高精度定位5G-A要求基站之间的时间误差小于3us，时间同步的高可靠性部署高，承载网需要提供支持高精度定位的能力。内在能力和外在指标共建承载指标体系参考IMT-20205G推进组2021年发布的《5G确定性承载网络SLA指标体系白皮书》关于5G确定性承载网络SLA指标体系，B5G的SLA指标体系扩展如图6所示：B5G受到产业发展和网络技术双重驱动力，关键驱动力从B5G承载服务和B5G承载技术2个维度出发，包括资源与流域调度能力、资源隔离（切片）能力、时频同步能力、保护和恢复能力以及算网融合能力5个内在基础能力，也包括时延、带宽、丢包、高可靠、时频同步和算网融合6个外在关键指标。5G-Advanced对无线和核心网提出性能指标要求如表2所示：表25G和5G-A对无线和核心网性能指标变化相应地，5G-Advanced对承载网提出性能指标要求如表3所示：表35G和5G-A对承载网性能指标变化算网深度融合是运载力高质量发展关键互联网高速发展使得云计算蓬勃发展，在经历虚拟化、并行计算等技术积累后，云计算是移动互联网、大数据、工业4.0等互联网业务的基础支撑，其技术和产业发展比较成熟。随着自动驾驶、IOT、智慧工厂等新兴业务的发展，出现对大数据传输、或者低时延的业务需求，如数据就近处理和分析、驱动计算从云端下移到接近数据源的边缘。物联网技术、社交网络、移动互联网、智能终端、感知及交互技术的迅速发展，推动了信息空间、物理空间和社会空间的融合。算力随处可取是未来网络为满足用户需求的首要目标之一。承载网络需要提供如下能力：算与网之间的协调能力：集中式算力调度下，根据算网编排器的指令，提供具有性能保障的网络基础能力；分布式算力调度下：对于分组网络，网络节点自身通过算力感知技术获取算力相关信息，进行算力需求分析、算法选择、算力路由选择，并提供具有性能保障的网络基础能力。对于OTN网络，网络节点通过算力网关获取算力相关信息，进行算力需求分析、算法选择，提供具有性能保障的网络基础能力；算力路由能力：为实现计算服务在服务器和网络资源之间达到某种平衡，以实现更高的吞吐量和更低的响应时间，服务器和网络资源的选择应该考虑面向计算能力和资源，而不是简单地以静态方式调度服务请求或仅根据连接进行优化。通过某种最优路由算法选择服务器或服务实例位置，实现所选网络的资源流量引导到最优服务器上。通过将算力信息引入路由域，进行算力感知的路由控制，将网络和计算高度协同优化。具体需要支持用户需求感知、算力信息和网络信息通告、算力路由生成以及算力、网络联合调度等功能。网络调度能力：在算力网络编排器部署或调整之后，将用户流量路由到网络处理节点。(4)算网协同智能化能力：随着网络云化、网络跨度更宽，算网业务要求的丰富性，网络需要提供更丰富的智能化能力。算力承载安全能力：为各类用户提供安全隔离的承载环境。场景化分析算力网络业务承载指标体系网络性能保障能力方面，主要内容包括带宽、稳定性、延迟等。这些要求确保了算力网络能够提供高效、可靠和安全的算力服务。指标要求如表4所示：表4算力业务的承载网SLA和指标要求B5G和算力网络融合承载是必然趋势为满足B5G业务应用和适配B5G性能架构演进，对承载网提出了六类硬指标要求，分别是极致低时延抖动、超高带宽、无丢包、超高可靠性、超高精度同步与定位、算网融合。算力场景中，超算场景算力流动本质是海量数据流动，需具备大带宽、融合确定性能力，对承载网特性的需求是高通量、高可靠、带宽确定性，但对时延抖动确定性不敏感。智算场景主要特征是大规模、高速、无损、低时延，对承载网特性需求是在DC内提供T级超高速通信和us级低时延，入DC/DC间要求广域无损训练数据搬移，毫秒级时延数和微秒抖动。综合B5G和算力网络场景新兴应用，融合化是承载特性趋势，主要包括超高速传输、融合感知/体验、多层域确定性、异构网络融合协同、数智化融合、广域无损与高通量优化。 和算力网络承载关键技术 超高速传输助力B5G和算网带宽提升面向B5G的无线频谱演进挑战，未来承载网需要具备超高速传输能力。城域综合承载网核心环将需要支持N*400G组环能力。而面向国家级枢纽算力集群节点和大型区域中心算力集群节点的骨干OTN承载网络，则需要80×400G以上的超大带宽长距传输能力。面向超400G承载要求，需要突破光模块、光放大器、光系统等领域的多项关键技术：400G直调直检模块：现有该类光模块传输距离都在40km以内，为了应对城域承载网核心环部署要求，需要突破MPI（多路径干扰）等问题，提升传输距离和稳定性。400G相干模块：当前业界主流商用的400G最高波特率约为90Gbaud+，400GPM-QPSK的相干模块需要把波特率提升到130Gbaud以上，oDSP需实现高速AD/DA，满足更高波特率器件的信号采样与输出。由于器件波特率高，传统分离器件模式的阻抗不连续点多，导致整体带宽降低，需要光电合封技术将oDSP、调制器、Driver、接收机等共基板合封，可有效降低阻抗不连续，降低反射，提升带宽。此外，在130Gbaud高波特率下，光器件的离散性和相互间的干扰损伤对性能影响较大，需引入损伤补偿算法，降低器件指标一致性差异、串扰等因素带来的影响。800G相干模块：当前基于90GBaudPM-16QAM调制格式的800G光传输系统，其传输距离仅能满足部分城域网络要求。800G光模块为解决长距问题，需要在高速调制、超高传输波特率、算法补偿能力、核心光电器件制备等方面继续突破。光放大器：400GPM-QPSK将波特率提升到130GBd+波特率后，系统传输需要占用150GHz频谱，要实现80波400G，需要从当前的C6T频谱扩展到C6T+L6T，实现80×150GHz=12THz的频谱范围。频谱扩展主要挑战在于放大器在L波段的放大能力，当前业界已经具备C6T放大器和L4.8T在L波段继续向长波长扩展，从当前的1610nm附近，扩展到1626nm附近，需要对光放大器的放大介质（掺铒光纤）做进一步的研究和创新突破，提升L波段长波性能。同时，放大介质光纤制备工艺也要同步升级突破，以保证新掺杂元素的浓度和均匀性满足要求，确保光放大效率。光系统：400G光系统引入L波段后，受激拉曼散射（SRS）效应会增强，相比C波段，波长数量增加了1倍，SRS影响增至4倍，SRS效应导致功率、OSNR、非线性的变化更加明显。光系统需要研究DummyLight(DL)填充方案等技术应对SRS效应的影响。算网承载推动算运存资源和服务共享多维感知技术多维算力感知是网络对算力资源和算力服务的部署位置、实时状态、负载信息、业务需求等的全面感知。算网业务涉及的算力服务、算力模型均各不相同，需要对算力资源提供了多个维度的感知能力，这些多维度的感知参数通过算力标识进行统一标识与描述。多维感知参数包括但不限于如下：算力感知：包括算力提供商信息、算力域标识、算力资源类型标识等。算力参数感知技术较为复杂，是目前行业攻克的难点技术之一。存在两种方式：一种是通过编排系统的方式感知，另一种是通过新型协议感知。用户需求参数感知：带宽需求，时延需求，抖动需求，安全保护级别需求。通过配置或者网络自识别的方式感知业务特征和业务质量需求。不仅需要入口网络节点接收用户业务请求并感知用户业务需求，包括网络需求（带宽、时延、抖动等）和算力需求（算力请求类型、算力需求参数等）。还需要通过诸如扩展IPv6协议字段携带应用和需求信息的方式，让网络进一步了解用户的算力需求，综合网络和算力需求进行路由调度，提升算力服务的网络效率。网络性能参数感知：网络带宽、时延、抖动等。网络性能参数感知技术，对于分组网络和OTN网络都较为成熟，主要是在控制器南、北向接口，通过telemetry技术，Netconf等协议在网络和编排器之间传递网络质量等信息。算网调度技术算力网络业务调度的可以按集中式方案、分布式方案、混合式方案进行部署。集中式部署：由集中式的控制单元来统一收集全网的算力资源、网络资源以及其他资源信息，用户将业务需求发送给这个集中的控制单元，然后由该单元利用全局视角进行最优化的资源选择与分配。分布式部署：通过分布式路由协议实现算力路由控制和转发，该分布式路由协议包含计算信息、网络信息等多个维度的信息。算力路由节点根据收集到的算力资源和网络资源以及其他信息，计算出算力路由表。算力路由节点收到计算任务的数据包后，根据计算需求匹配最合适的算力路由。混合式部署：以上两种部署模式同时存在。算网融合路由算网融合路由主要将算力信息引入路由域，进行算力感知的路由控制，将网络资源和计算资源高度协同优化，根据用户对网络和算力等综合需求，并将业务转发到合适的算力服务节点。算网融合路由是算力网络中最核心也是最复杂的功能。算网融合路由主要完成三个功能：算力信息和网络信息通告、算力路由表生成与更新、算网路由转发。对于算力信息和网络信息通知，入口网络节点获取算力信息和网络信息有三种方式：集中式部署方式下：控制器需要获取全部的算力信息和网络信息。网络信息通过传统网络协议BGP，BGP-LS,Telemetry等消息获取，算力信息通过云管理平台、新型的算网一体通告协议或者现有网络协议扩展等方式获取。分布式部署方式下：在分布式的网络设备上完成算力信息和网络信息的通告。对分布式设备BGP协议或者IGP协议做扩展，用于设备之间传递算力信息。路由节点根据算力信息和网络信息进行综来源：中国信息通信研究院来源：中国信息通信研究院图7确定性承载技术图谱26合算路，并生成路由表控制业务数据转发。混合式部署方式：以上两种部署模式同时存在。算力路由表是一种计算感知路由表或计算感知路由信息库（CA-RIB）。和传统路由信息表相比，算力路由表增加了计算指标信息，并以算力服务ID作为键值,聚合不同算力实例节点（目的地址不同），不同网络路径（路径信息，切片信息等）。算力路由表生成与更新有三种方式：集中式部署方式，控制器基于协议通告的算力信息和网络信息生成算力状态拓扑，计算生成与更新算力路由表。分布式部署模式，入口节点基于协议通告的算力信息和网络信息生成算力状态拓扑，计算生成与更新算力路由表。混合式部署模式，以上两种部署模式同时存在。算网路由转发在入口节点通过用户报文携带的算力服务ID，查询算力路由表。根据查找到的算力路由表获取对应的算力实例节点IP地址和网络路径信息。基于这些信息封装用户报文，并转发到合适的算力实例节点。多层域确定性承载实现五大关键指标L0~L3技术协同发展构建多层多域确定性承载技术体系。确定性承载技术以5个确定性关键指标需求为驱动，通过不同的技术机制和能力组合应用，最终实现了覆盖多层多域网络的确定性承载技术体系（如图7所示）。基于不同技术实现机制，可分为分组融合类和TDM类；遵循协议分层架构涉及L0~L3层网络技术；依据网络覆盖能力包括面向局域、城域和广域的技术方案。确定性承载按照TDM和分组融合两类技术不断演进，构建了多层多域的确定性承载技术体系。分组和TDM技术相互借鉴且不断融合，寻求资源利用率与网络性能间的平衡。TDM类技术主要包括了工作在L0层的WDM/ROADM/OXC光波长、L1层的光传送网（OTN）的ODUk等各级通道、城域传送网（MTN）层网络（包括MTNS和MTNP，属于切片分组网络（SPN）的一个层网络）和灵活以太网（FlexE）接口技术。其中，WDM/OTN和ROADM/OXC主要是面向城域和广域的高速光互联场景；MTN主要面向城域场景的5G回传和专线承载等应用，MTN技术兼具分组转发灵活性和TDM通道隔离优势。FlexE技术可应用于城域或广域场景提供以太网接口上的时隙硬隔离承载；分组融合类技术是在原有分组转发机制中引入TDM机制，实现确定性能力。最典型的技术包括工作在L2层TSN技术，其主要面向局域应用范围实现音视频、工业控制和移动前传等确定性承载。同时，L3的IP网络也融合或借鉴TSN开展技术创新和应用扩展，已涌现出DetNet、确定性IP（DIP：DeterministicIP）和增强确定性网络（EDN：EnhancedDetNet）等技术。DetNet是由IETF规范的可支持跨域TSN网络互联的技术架构，目前已发布了工作在L3层IP/MPLS等数据面的基础架构和技术要求。确定性IP技术通过采用循环周期调度等机制实现IP网络内确定性和非确定性业务的混合承载。EDN通过TDM时隙化队列和调度等机制增强了大规模确定性网络能力。目前，确定性IP和EDN均在CCSA开展标准化工作。多域互通和管控解决互通和管理难题在网络通讯领域中，多域互通和管控技术是指在复杂的网络环境中实现不同域之间的互通和有效管控的技术。域（Domain）指的是具有一定独立性和自治性的网络组织单元，可以是不同的网络、子网、自治系统（AS）、云服务提供商等。多域互通技术旨在解决不同域之间的互操作性问题，使得位于不同域的网络设备和系统能够相互通信和交换信息。这有助于提供跨越多个网络域的连通性，实现数据的无缝传输和资源共享。多域互通技术通常应用于大规模网络，如企业网络、云服务提供商之间的互联以及互联网核心路由器之间的互联。管控技术则旨在解决多域环境中的管理和控制问题。由于每个域都可能具有不同的管理策略、安全策略和路由策略，跨域的管理和控制变得复杂。多域管控技术可以帮助网络管理员实现对多个域的集中管理和控制，确保网络的可靠性、安全性和性能。关键技术包括：跨域路由：多域互通技术的基础是实现跨越不同域的路由。这可能涉及使用协议，如边界网关协议（BGP）来在自治系统之间进行路由选择。域间隧道：域间隧道技术可以在不同域之间建立虚拟隧道，通过封装和解封装数据包来实现互通。常见的域间隧道协议包括通用路由封装（GRE）、层二隧道协议（L2TP）和SRv6Policy等，通过上层编排器对隧道路径进行编排。跨域认证和授权：多域环境中，跨域用户的认证和授权是一个挑战。技术如单一登录（SingleSign-On，SSO）和身份提供者（IdentityProvider，IdP）可以帮助实现用户在不同域之间的无缝认证和访问控制。安全策略和隔离：多域环境需要实施合适的安全策略和隔离机制，以保护域内和域间的通信。技术如虚拟专用网络（VPN）、防火墙和访问控制列表（ACL）等可以用于实现安全策略和隔离。管理和监控系统：多域管控技术需要支持集中管理和监控。这包括使用网络管理协议（如SNMP）来收集和分析跨域设备的状态信息，并提供统一的管理界面和报警系统。综上所述，多域互通和管控技术旨在解决不同域之间的互通性和管理问题，并涉及诸多关键技术来实现跨域通信、安全性和集中管理。承载自智网络提升可靠性和服务质量承载网自智网络技术（CarrierIntelligentNetwork）是一种用于网络承载和传输的智能化网络技术。它旨在借助AI及数字孪生网络等技术（DTN）提高网络的灵活性、可靠性和性能，同时降低成本，并为各种应用提供高质量的服务。AI技术是自智网络迈向高阶自智的必要条件，当前承载网的人工智能还主要应用在识别和检测领域，如图像识别、趋势预测以及智能客户等，需要先通过人工辅助训练数据样本基于经验确认计算模型后再进行应用。而大模型技术推动AI从辨别式走向生成式，系统将具备自主分析和决策的能力，网络运维工作由人工为主迈向人工为辅，运维人员指挥数字员工快速识别并定位问题，极大提高运维效率，实现真正的“自配置、自修复、自优化”的愿景，保障网络质量的同时帮助运营商降低大量运维成本。大模型的探索及AI可信是智能化探索的重点方向。承载网可以将数据孪生技术应用到网络运维中，把网络的数字孪生体作为基础运维平台实现低成本试错、加快创建迭代、提高网络智能运维水平。DTN具有几乎与物理网络相同的网络拓扑、业务及流量数据等模型，为用户提供一个多维度的高精副本，可为网络运维与创新试错提供真实的数字化验证环境。DTN还可以借助AI算法，基于模型进行模拟仿真、性能研究并生成可行的优化方案。这些工作的最终目标是挖掘虚拟网络模型所反映出的实体网络各研究对象之间的深层次联系，并将之应用于对实体网络的管理和控制。承载网自智网络技术，可以通过AI、DTN技术解决以下问题：灵活性和可靠性：承载网自智网络技术支持网络中的动态重配置和故障恢复，以应对网络拓扑变化和故障发生时的快速调整和恢复，提高网络的灵活性和可靠性。服务质量保障：通过流量调度、拥塞控制和差异化服务等技术，确保关键应用的高质量服务，提供低延迟、低丢包率和高带宽的网络连接。承载能力优化：通过智能路由、动态带宽分配和负载均衡等技术，实现对网络资源的优化管理和分配，提高网络的承载能力和利用率。网络能效优化：通过芯片设计工艺优化、网络流量动态预测等技术，实现承载设备能效的动态优化，打造绿色承载网络。承载网自智网络关键技术包括：智能路由：通过使用智能算法和动态网络拓扑信息，实现对数据流的智能路由选择，选择最佳的路径以满足服务质量要求和网络资源的有效利用。动态带宽分配：基于实时的流量需求和网络资源状况，动态分配带宽，优化网络资源的利用，确保服务的高质量传输。拥塞控制：采用拥塞检测和拥塞避免算法，监测网络中的拥塞状态并及时采取措施，以避免或减轻拥塞，保证服务质量。流量调度：通过智能流量调度算法，将流量分配到最适合的网络路径和资源上，实现负载均衡和网络资源的最优利用。故障恢复：实施快速故障检测和故障恢复机制，例如备份路径、链路切换和故障自动隔离，以确保网络的可靠性和连续性。网络管理和监控系统：实施高效的网络管理和监控系统，用于实时监测网络性能、故障诊断和资源管理，支持网络高效运维。流量预测：通过提供预测网络流量走向，支撑网络提前规划，保障客户服务质量；同时根据流量特征动态调整设备状态，降低网络能耗。智能决策：系统借助数字孪生网络对生成的解决方案在孪生体进行迭代预验证，确保方案的准确性和安全性及最优性。承载网自智网络技术通过智能化和自动化的方式，提高网络的性能和可靠性，同时满足不同应用对服务质量的要求，为各种业务和应用提供高效的网络承载能力。组播广播演进提供高效灵活复制方案承载网络中的组播/广播原理主要涉及源点树建立、成员加入、数据传输和组播/广播树维护等，如图8所示。使用的组播协议可以根据其工作方式和适用范围分为二层组播（IGMP、MLD等）和三层组播（PIM、DVMRP、MOSPF、MBGP等）。如EMBMS（EnhancedMultimediaBroadcastMulticastService）增强型多媒体广播组播服务，需实现核心网至无线基站以及用户终端设备间的广播/组播服务，承载网络提供广播/组播能力，可避免核心网为每个无线基站甚至终端设备复制业务，从而降低核心网资源消耗、节省承载网带宽。图8承载网组播复制承载网络中的组播/广播服务一直在不断演进，以满足不断增长的组播需求和技术进步的挑战。承载网组播/广播服务演进方向包括：IPv4向IPv6演进：IPv6提供了更好的组播支持，通过扩展的地址空间（128位地址）和内置的组播支持，提供更高效的组播传输。组播路由协议演进：新的组播路由协议出现，以提供更灵活、更高效的组播路由选择和管理，包括PIM协议的演进版本，如PIM-SM(PIMSparseMode)、PIM-DM(PIMDenseMode)和PIM-SSM（PIMSource-SpecificMulticast）等，以及更新一代组播协议BIER（BitIndexExplicitReplication)。BIER组播技术设计理念是简化组播协议，并提供高效、灵活、可扩展的组播传输解决方案，通过对承图图9星地融合承载网架构31载网IGP协议进行扩展，实现组播信息传播、路由计算和选路选择，使其具备简化路由结构、灵活的数据复制、精确成员管理、简化部署和管理等优势。SDN和NFV技术：软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）等新技术为组播服务提供了更灵活、可编程的网络架构，帮助运营商和网络管理员在分布式的计算环境中更有效地配置、管理和部署组播服务。安全和保护：新的加密技术和安全机制被引入到组播传输中，用于保护组播数据的机密性、完整性和身份验证。这使得组播能够在敏感信息的传输和多方沟通的环境中得到广泛应用，如跨设备的安全视频会议、加密的多播流媒体等。多媒体组播：随着多媒体应用的快速发展，组播服务不仅仅用于传输数据，还用于多媒体内容的分发。组播服务的演进包括更好的多媒体编解码器、实时传输协议（Real-timeTransportProtocol,和应用层组播协议（ApplicationLayerMulticastALM）的引入，以支持高质量视频、音频和流媒体的组播传输。星地融合承载打造空天地一体化接入包含天基承载网和地基承载网的星地融合承载网的组网架构如图9所示：天基承载网包括由低轨卫星（LEO）组成的低轨卫星网络，由中轨卫星（MEO）组成的中轨卫星网络，以及由高轨卫星（HEO）组成的高轨卫星网络。不同轨道高度的卫星网络之间可以通过星座间链路进行互联。为了实现天基网络的互联组网，每颗卫星均需要包含承载网功能单元。天基承载网通过星地馈电链路与地面站进行连接。地基承载网继承了传统的地面移动承载网的组网架构，以提供地基接入网与地基核心网之间的连接。在此基础上，地基承载网通过地面站、网关与天基承载网进行互联。星地融合通信由于卫星所处的特殊环境以及运行特点，与传统地面承载网存在较大的差异，主要包括卫星拓扑高动态性、背景辐噪，并对承载网技术提出了一些挑战，主要包括以下方面：跨网集成：星地融合通信需要实现地面网络与卫星网络的融合，从而提供全球覆盖的无缝通信服务。跨天基和地基网络间集成并有效协作，面临较大技术挑战。服务质量保障：卫星通信技术会引入一定的时延、丢包等问题，导致通信质量下降。因此，借助承载网提升并优化端到端通信的服务质量（如流量控制、加速传输、QoS保证等）需要应对的挑战。频谱管理：由于卫星通信系统需要使用一定频段的电磁波进行通信，因此需要对频谱资源进行有效的调度和利用。这就需要承载网技术支持频谱资源的动态分配和优化，以保证频谱的合理利用。信息安全：卫星通信涉及的信息传输量大，同时涉及的数据涉及的范围非常广泛，因此需要保证通信安全和隐私保护。承载网需要采取有效的安全措施，如加密技术、防火墙等，以确保通信的安全性和隐私性。为了解决以上的挑战，星地融合承载网需要加强在如下一些关键技术方向的研究：星间激光通信技术：自由空间光通信与微波技术相比，它具有调制速率高、频带宽、不占用频谱资源等特点。星际自由空间光通信技术的可行性问题已经解决，发射功率、接收灵敏度、捕获和瞄准要求、热稳定性和机械稳定性等关键技术近几年已取得明显进步，相信不远的将来将取代微波通信成为星间通信的主要手段。卫星星座编址技术：目前正在研究卫星编址方案主要有两种，基于卫星所在轨位的编址和基于地理位置的编址。基于卫星所在轨位的编址，是基于卫星编号或卫星所处的轨道和它在轨道中的位置进行编址；基于地理位置的编址，是利用相对固定的地理信息（例如经度和/或纬度），将IP地址绑定到预定义区域，而不是绑定到路由器/接口。为了解决以上两种编址方案存在的问题，业界还在讨论包括基于内、外两层编址等新的卫星编址方案。（对承载网技术的分析）星地融合路由技术：在星地融合网络中，星间链路和星地之间的馈电链路都具有动态变化的特性，这导致卫星网络的拓扑以及卫星之间、星地之间的链路连接状态在持续不断的变化，影响卫星路图图10中国移动网络示意图33由系统的稳定性，需要考虑在地面网络的路由协议和技术的基础上，针对卫星网络的这些特征进行适当的优化和扩展，制定适合星地融合网络的路由机制和协议。星地融合网络的OAM技术：星地融合承载网受卫星运行环境和运行特征的影响，发生故障和服务质量劣化的可能性大大增加，对OAM技术有着新的要求和限制，需要考虑在地面承载网OAM技术的基础上进行合理的优化，以制定适合星地融合网络的OAM机制和协议。星地融合网络保护技术：星地融合承载网受卫星运行环境和运行特征的影响，发生故障和服务质量劣化的可能性和频率大大增加，对保护技术有着更高的要求，需要考虑在地面承载网各种保护技术的基础上进行合理的选择优化，以制定适合星地融合网络的保护机制和协议。 和算力网络融合承载应用方案 我国运营商融合承载网发展现状和需求中国移动SPN1.0实现我国自主5G承载中国移动B5G和算力的融合承载主要采用SPN网络，在SPN1.0时代，已实现了在SPN设计之初提出的三个“十到百倍”愿景，即容量提升十到一百倍,时延降低十到一百倍，同步精度提升十到一百倍，通过重用以太网产业链实现了低成本和超大带宽，解决了端到端高效无损硬隔离传送问题，如图10所示：图图11新型城域网承载网架构34同时，作为由中国提出和设计的自主原创性技术，SPN已成功在ITU-T完成多个系列标准立项，成为了继SDH、OTN之后的新一代传送网技术体系，确立了中国在5G传送网技术方面的国际领先地位，为我国5G承载和应用打下坚实的技术基础。但随着B5G和算网业务的蓬勃发展，现网在带宽、业务感知、灵活连接、泛在接入、智能运维、绿色节能等方面面临诸多挑战，这些挑战驱动SPN逐步迈入2.0时代。中国电信STN助力云网融合一体化发展中国电信在5G初期采用STN承载，目前是基于STN向新型城域网演进实现移动和固网的融合承载。如图11所示，其以“乐高积木式”架构为目标，可基于业务量灵活进行扩展，满足固移融合、云网一体化的场景需求。其中，积木式网络架构包括城域POD、云网POP、POD出口功能区三大组件。城域POD以Spine-Leaf架构组建，每个POD设置两台Spine，下挂多对Leaf设备。家宽、IP类专线业务通过OLT双挂Leaf，移动基站、STN专线业务通过A设备环状接入Leaf，实现固移统一接入。云网POP内部署DC-Leaf与云业务网络网元对接。POD出口功能区Spine、CR、S-Leaf设备，实现与外部网络对接。新型城域网通过Spine-Leaf组网技术，实现了流量的快速疏导和横向弹性扩展；转控分离的VBRAS技术对MSE的控制面和转发面进行了全面的梳理和划分，实现了控制转发的分离，提升了转发的利用率，有利于配置运维的简化以及新业务的快速上线；SRv6/EVPN/FlexE的承载技术实现了云网、固移业务的融合承载。中国电信在新型城