五. 6G OSS技术框架与关键技术
5.1 6G OSS技术研究思路
6G OSS系统是面向未来网络的网络运维管理系统，需要从网络需求、系统演进和技术方向等多方面综合分析形成其关键技术。如图5-1所示，6G OSS系统的技术研究思路主要由四方面组成：
支持6G网络新技术、新架构、新业务等所需的网络运维管理关键技术；
基于现有OSS标准化网络运维管理系统升级和功能扩展所需的关键技术；
支持网络智能化和自智网络演进的OSS网络智能运维关键技术；
将新型IT技术应用于OSS系统所需的ICT融合关键技术。
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图5-1：6G OSS技术研究思路
5.2 6G OSS的12项潜在关键技术
1. 6G OSS空天地一体化的网络编排
5G OSS系统网络编排实现了5G业务的自动化开通。6G OSS系统将支撑空天地一体组网，实现空基、天基、地基网络的深度融合，以及网络、计算、存储等资源的统一供给，在任何地点、任何时间、以任何方式提供信息服务。因此，6G OSS系统网络编排针对空天地一体化要求，在实现基于虚拟网络功能的业务横向拉通之外，还需要实现空天地一体的网络域纵向拉通，以及通信、计算、感知等多种资源的弹性调度，从而满足空天地一体网络业务要求。如图5-2所示，由于6G空天地节点在通信性能、覆盖范围、链路质量等方面存在显著差异，一体化组网具有立体性、多样性、时变性、可扩展性等特征，6G OSS网络编排需要进行空天地网络功能、通感算资源的立体式部署和弹性调度，实现空天地网络融合与优势互补，提高网络编排的灵活性、有效性和时效性，以适应不同应用场景需求和业务SLA要求。
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图5-2：6G OSS立体化弹性网络编排
6G OSS网络编排工作流程：通过实时或者非实时方式采集空天地网络数据，包括各类网络资源、空间信息、配置参数、网络协议、接口、路由、信令、流程、性能、告警、日志、状态等数据信息；基于意图网络技术实现用户业务需求的准确理解；基于业务理解、采集的数据、策略规则、操作手册、专家经验等，通过数据+知识驱动的AI能力，认知网络实时状态，预测网络状态走向、网络故障发生和定位、业务需求变化等，形成面向业务SLA的网络编排决策，实现对空天地网络功能、多维度资源的端到端编排与管控。·增强型意图网络技术
对于用户意图的准确理解是网络编排满足业务需求的前提条件。用户通过语音、文本等自然语言进行意图输入，意图网络技术将用户意图输入转化为网络意图表达模型并进行策略方案设计。在6G空天地复杂网络环境中，意图网络既要实现对用户意图的网络表达转译，也要实现网络策略模版的准确填充、意图和策略的验证，这就需要6G OSS具备增强型意图网络技术。该技术将以GPT-4为代表的多模态预训练大模型为引擎，网络管理人员仅需通过输入简单的运维意图并通过多轮交互的方式，就可较为高效的获知不同要求的网络运维策略，并根据网络策略下发后探测获得网络数据，检验意图达成情况。同时，脑机接口作为一种全新的控制和交流方式，在面向未来的科技创新发展中占有重要地位，在增强型意图网络技术中应用脑机接口也将逐渐成为可能。基于脑机接口，用户不再通过语音、文本进行间接的意图表达，而是直接通过大脑意识进行直接表达，并进而实现更加准确高效的网络表达转移。
·基于网络遥测的实时数据采集技术
空天地网络时变性、动态性强，对数据采集实时性要求高。网络遥测技术从物理网元或者虚拟网元上远程实时高速采集数据，构建标准数据模型，支持一次订阅持续上报，采集数据的精度高，类型丰富，可以充分反映网络状况。网络遥测技术支持OSS系统管理更多的设备，数据采集过程对网络自身功能和性能影响小，可实现对网络实时、高速和更精细的监控，为网络编排提供大数据基础。
·智能编排技术
空天地一体化网络编排的对象是多种功能类型和资源类型的网络节点，将网络设备的行为、能力进行功能抽象和软件化形成虚拟网络功能，将节点的网络、计算、存储、数据等多维度资源虚拟化，设计可编排的最小服务单元和多维度资源。智能编排将虚拟网络功能横向拉通，形成面向业务的网络功能集合；纵向拉通空天地一体化网络，实现通信、计算、感知等多维度资源的弹性调度。智能编排提供统一的节点能力评价体系，节点能力由弹性的资源进行承载，当节点资源消耗超过安全边界时，节点性能可能呈现断崖式下降，需要保障弹性资源调度满足节点性能安全要求；基于用户意图分析，进行业务SLA需求与空天地网络功能和多维度资源的需求映射，如所需的端到端链路带宽；面向动态变化的网络全局拓扑，基于性能、资源、经济、绿色、安全等多方面因子进行综合分析决策，实现基于AI模型输出当前最优网络编排策略，指导网络功能编排与资源管控执行，选择保障用户业务SLA的网络节点和安全资源；进行相关策略编排后的执行效果评估，并基于编排策略带来的网络状态变化数据进行网络知识更新，实现AI模型的持续训练、持续部署和编排策略的持续优化。2. 6G OSS对6G新无线技术的管理
·新形态网元的管理技术
6G网络引入的新形态网元使OSS管理的对象属性更复杂。空天地一体化带来的天基、海基网元新增属性，不仅需要OSS对应建立属性参数的记录，更需要OSS根据新网元属性给予对应的管理和管控。对于天基网元，包括卫星系统构型、卫星载荷管理、星间通信链路管理、馈线链路管理等。由于RIS智能超表面带来的无线信道环境重构是需要与网络进行协同来实现的，6G OSS需要具备管控RIS表面的能力。对于RIS表面的管理，需要增加其特有的反射特性参数控制能力、RIS表面的位置管理等功能。对于复杂部署环境下通过RIS增加环境多径传输的场景，还需要联合基站与RIS表面进行信道的测量和反馈。为支持通信感知能力，6G OSS将支持各类型的传感器的管理功能。传感器种类众多，对于不同感知能力对应的感知数据属性存在很大差异，传感器在网络中部署的位置和环境需要适配具体环境。对传感器生命周期状态的管理也将是6G OSS多元化网元管理中的新能力之一。面对更加智能化的物联网通信能力，6G OSS还应具备相应的机器智能的管理和控制能力。例如对参与物联网智能决策可调用的AI模型管理、控制多种类物联网设备之间的信息和信息模型共享、决策生成管理等。应对智能物联网，6G OSS将配合未来物联网组网技术演进，协同演进相应的控制和管理能力。·新无线中的通信感知数据管理技术
面向通信感知一体化技术，OSS对应增加对感知数据的存储。OSS管理的数据域维度扩张，感知数据的管理、感知信息的利用，成为新的OSS数据域管理内容。6G OSS数据域的管理将向数据信息的管理演进。得益于内生智能对OSS的支持，6G OSS对数据的处理将增加更高维度的数据信息融合能力。5G网络运行数据、网络业务感知数据、无线环境感知数据、网络意图推导的配置策略等构成了6G OSS数据域管理集合。通过内生AI能力，OSS将上述高维信息进行模型化并生成网络调整策略，引导网络自智调整和优化资源配置、性能表现。·智能化数据流向与路由管理技术
OSS管理的数据流向控制更为复杂。伴随着通信感知技术、空天地一体化技术，以及去小区化技术引入6G系统，6G网络内的数据流向更为复杂，数据分流和路由管理、业务QoS、QoE保障的数据分流选项更加复杂多样。同时，伴随着AI内生的成熟，OSS内部也将演进出现面对数据分流及路由管理的AI能力。面向通信感知，OSS需要将感知数据处理为感知信息，并将感知信息与网络资源、业务质量要求结合，用于最大化满足系统性能同时保证业务质量要求的网络资源编排策略生成。面向空天地一体化，OSS需处理好卫星转发与地面系统内路由之间的融合调度关系。对于单一业务的数据路径，考虑地面光纤传输经多个节点转发，或通过一跳卫星链路转发之间的时延差异，通信链路质量区别。对于网络局部的整体业务满足能力和服务质量保证，还受到每一跳转发的容量限制，制定单一业务转发时需要合理预估路径各节点容量的制约。MIMO技术发展引导向大规模分布式天线联合传输，这一技术演进将改变5G网络的蜂窝小区结构设计。在6G OSS中，面向去小区化的网络结构，需要具备对天线收发对（一根发送天线到一个接收天线形成的一对收发天线关系）或由多个物理天线形成的虚拟天线对的数据发送关系的管理能力。在多用户环境下，分布式多天线与各用户的通信链路连接关系必须经过合理的设计，满足不同用户业务传输需求的同时，控制对其他用户数据链路的干扰。·Cell-free模式下的新型网络优化
由于网络去小区化，在相应的网络部署区域，其网络质量评估KPI的计算方式，网络管理对象，以及运维方式都将显著区别于传统蜂窝小区组网形态下的网络质量管理和运维。首先，网络质量评估KPI的获取由扇区级别下沉至天线级别，未来分布式MIMO的天线规模巨大，网络直接统计的天线级别数据量级呈几何倍数增长。其次，网络管理的对象下沉为收发天线对，由于数据业务时变性和用户移动产生的空间动态特征，带来收发天线对的关系是时间和空间二维变化的，网络管理难度骤增。第三，去小区化的区域内，网络的维护不仅需要考虑天线物理部署位置、天线与DU的物理连接关系，还需要考虑多用户接入环境下天线收发旁瓣与周边天线方位关系，并高度依赖于基于数字孪生模拟的多天线干扰分析以快速迭代合理的天线调整方案及波束赋形方案。·新组网模式下的全频谱协同管理技术
6G网络采用的多项新技术，如MIMO增强技术、非正交多址、全双工技术、空地系统频率空间复用等，在提升频谱利用效率的同时均伴随着网络局部区域内更加高效的网络协同管理需求。基站侧的调度配合CU/DU内生AI能力可以解决基站内各小区间的资源协调问题。在移动通信网络中，覆盖能力的分析还包括对小区簇及更大范围的连片区域的覆盖效果评估，通常连片区域定义为在地理空间上连续分布的、无线信号覆盖场景具有明显共性特征的空间，例如高校园区、地铁站、办公楼、居民小区等。对于这些连续覆盖区域，通常基站级的资源管理无法有效解决网络资源合理分配的问题。通过分布式OSS的资源管理及其内生AI能力，可以在分布式OSS管控的较大范围内完成局部最优的干扰管理和资源协同，从而有效提升6G网络多种新技术协调共存，为局部网络提供局部最优的无线资源利用方案。在分布式OSS管控交界区域，可通过分布式OSS间协同实现相对简单的干扰协调，满足边界区域的业务质量要求。3. 6G OSS能力开放
网络能力开放有助于提升运营商网络价值，并带来用户体验的提升，随着SDN, NFV，云原生等技术的发展，网络能力开放已成为5G时代的重要关键技术之一。5G网络在能力开放方面，3GPP 标准引入 NEF（Network Exposure Function，网络开放功能），由 NEF 提 供 5G网络能力的汇聚及对外开放，包括对内面向其他 5GC（5G Core Network，5G 核心网络）网元以及对外面向 AF（Application Function，应用功能）开放，如事件监控能力、QoS能力与参数配置等能力的开放。6G时代，随着DOICT 技术的融合发展，6G网络将持续走向开放，进一步丰富对外开放的信息和能力。为了更好地支撑6G新业务场景，6G OSS需要实现全面能力管理能力开放，通过对通信、感知与计算等能力的采集、编排与调度，为自有业务和第三方应用提供服务。基于当前工业界与学术界的面向6G网络潜在关键技术与架构的研究，建议6G OSS能力开放主要包括以下关键技术。·基于GSMA Open Gateway的能力开放技术
6G普惠智能服务、通感算一体等新型数字化业务场景对网络能力开放提出了标准化、全连接的需求，为此GSAM提出了Open Gateway技术框架，旨在为应用开发者提供对运营商网络的通用访问，实现电信业设计和提供服务方式的范式转变，帮助开发者和云供应商通过单点接入全球最大的连接平台，在运营商网络中更快地增强和部署服务。随着基于Open Gateway的API与服务数量的增加，这就需要6G OSS具备这些API的管理与调度能力，主要包括：API全生命周期管理：实现API的上架、编辑与下架管理
API订购管理：实现客户基于网络SLA、开放能力等需求的快速订购
API调度管理：实现API及所需资源的调度管理
API运维管理：实现API运行状态、资源状态等的监控运维管理
从而高效支撑构建6G Open Gateway能力开放体系，为用户提供所需6G网络业务能力的标准化、全连接开放。·基于TMF Open API的能力开放技术
面向通信感知融合、及其可靠通信等数字化新业务场景， 6G OSS需要依照CRISP-DM 知识发现过程模型，构建6G OSS API体系（如图 5-3所示），提供数据处理服务、模型训练服务、模型发布服务、模型部署预测服务等基础服务能力，同时参照TMF Open APIs 框架对外提供权限管理服务、资源管控服务、状态监控服务和系统安全服务，以保障系统高可用。
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图5-3：6G OSS API体系
·数字化能力开放技术
以用户体验为中心已经成为6G网络的目标愿景之一，同样6G OSS也需利用数字化技术(例如，数字孪生、语音识别等)，为运营商和消费者开放6G OSS能力和6G服务前所未有的数字化体验。面向6G专网运维运营体验提升，提供如基于计算机视觉的接口与IT故障排除，基于物联网传感器和生物识别的用户管理等技术能力。面向业务应用体验提升，提供如基于语音识别的服务，基于机器人的QoE提升与基于AR/VR/MR/XR 的 QoE提升等能力。·基于隐私计算、区块链的数据开放技术
新增数据面的6G网络架构将产生更多的价值数据，一方面，面向6G分布式网络架构，6G OSS需实现网各分布式节点的数据自动采集，并增强标准化网络数据开放空能与接口，同时基于区块链技术保障数据的安全；另一方面，面向业务对数据的需求，需6G OSS需基于隐私计算实现6G数据管理，提升数据的价值流通与开放能力。·基于网络可编程的能力开放技术
5G时代已经开始进行了一些网络可编程的探索和改进, 如基于SBA架构的5G 核心网控制面基于云原生的软件设计，使得 5G 核心网的控制面网络功能可以快速构建、发布及部署，结合云计算实现网络功能与底层硬件及操作系统解耦等。6G时代，可编程技术将从控制面可编程向用户面可编程演进。服务化控制面的网络功能支持容器化、云原生的方式部署，采用网络控制器，将配置下发到用户面。6G OSS基于网络的可编程能力，将为用户提供更多的服务定制和更快的响应速度，主要包括：灵活快速网络业务部署：6G OSS基于网络可编程能力，可实现网络控制面、用户面与数据面等逻辑、功能的灵活定义，减少冗余设计，统一网络服务能力，以更高的敏捷性、灵活性提供创新的通信服务，并支持业务的更快速部署。智能场景开发：基于不同的部署场景或用例，6G OSS通过网络可编程能力实现网络能力的灵活定制化，并将人工智能引入网络服务设计和部署实施中，以更快速获取网络能力升级。4. 6G OSS对6G全栈SBA服务化的支持
全栈服务化架构（SBA）是6G网络架构演进的重要方向之一，全栈SBA是服务化架构在接入网和核心网用户面领域的拓展；同时全栈SBA是服务化架构的进一步深化，从服务框架、服务接口、原子服务等方面增强，适应网络的分布式组织、服务的智能化调度、行业专网的灵活化部署。
为了支持6G全栈SBA服务化，6G OSS需要从以下三方面进行技术演进：
6G网络的服务化将在多个网络领域进一步拓展，但是对于不同网络领域的服务化扩展形式却不尽相同。在核心网领域，管理面的服务化设计形式与控制面的服务化不同，管理面的功能网元将内嵌一系列MnS或由一系列MnS集合而成的MnF，同时不同管理功能网元间通过标准的API接口实现交互；用户面网元也将可能实现服务化，这将有助于UPF网元为更多的网元提供更加基础的UPF服务，但是UPF的服务化接口有可能是gRPC协议。在无线网领域同样需要实现服务化结构，一方面核心网与RAN之间需要定义服务化接口，另一方面用户面与物理层之间也需要定义服务化接口以实现用户面和物理层的解耦，促进多种底层接入技术在物理层的融合。
随着6G网络服务化的深入，6G OSS将成为全栈服务化架构中主要的业务编排和服务控制载体，其对于无线网和核心网网元的运维管理方式将从传统的网元管理模式演进为微服务动态管理模式，通过API接口与各网络领域的微服务接口对接。
在5G核心网的服务化架构中，3GPP通过HTTP2协议与TLS/TCP（Transport Layer Security/Transport Control protocol）协议结合的方式实现了RESTful架构特征的SBA接口。但是，由于TLS/TCP协议带来了接口安全性和传输速率的不足，在6G 全栈SBA服务化架构的演进中也可能采用面向HTTP/3标准的QUIC协议，以改进TCP 的拥塞控制机制，有效降低了连接建立的时间。因此，为支持全栈SBA服务化，6G OSS需要支持基于HTTP2与TLS/TCP结合、QUIC等多种协议的SBA服务化接口。
传统IP传输协议的设计原则是统计复用、尽力而为，无法满足6G网络全栈服务化的需求，而新型的IP协议将支持在用户面数据传输的过程中根据业务需求定制数据传输要求实现确定性业务。新型IP协议的演进主要在三个方向，一是更灵活的地址空间；二是在数据包格式中新增业务合约信息，该信息可携带业务类型、时延要求、丢包率要求等；三是数据包载荷的定制化。IP传输协议的演进要求，6G OSS需要具备根据新协议的包格式定义进行数据解析和交互的能力，以满足6G 全栈SBA服务化需求。5. 6G OSS数据治理
6G网络数据相比 5G 呈现出更加海量、多态、时序、关联的特点，而6G智慧内生等都是基于数据驱动的自动决策， 因此需通过数据治理技术，保障6G网络数据质量，提升数据管理效率与数据应用价值成为6G OSS的关键技术之一。
5G时代，5G OSS主要通过网络数据平台/中台实现5G网络资源、告警、性能、质量等数据的集中化采集，统一处理与共享，并提供集中式多样化的数据服务支撑应用数据需求，提供AI注智与服务管控能力，支持智能化分析与通用能力开放。其中，面向5G网络数据的数据治理，5G OSS主要通过数据规划、标准定义、模型设计、数据开发、数据采集、数据创建、数据使用、数据归档、数据销毁数据治理“九部法”指导治理活动的开展，提供治理相关工具，对5G网络数据开展数据治理。
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6G时代，基于6G网络数据海量、多态、时序、关联的特点，6G OSS需要持续基于数据治理“九部法”，进行6G网络治理。如图 5-4所示，治理流程主要包括：
制定6G网络数据治理标准，从组织、流程、工具等方面，实现6G网络数据的标准化有效据有效治理。一方面，6G OSS数据治理的范围，将从5G的网络资源、告警、性能与质量等数据数据，新增6G网络算力、存力与具备AI或分析能力网络功能（NF）产生的数据，如NWDAF 、PCF等；另一方面，随着6G数据治理范围的变化，需要对新增算力、存力与网络实时分析等数据制定相应的治理标准。包括数据分类与编码、数据字典、元数据标准、数据交换标准、数据质量标准等。
基于机器学习和自然语言处理技术对6G数据进行分析，快速整理高频词根并将数据标准与元数据自动映射，建立数据标准管理体系；通过联邦学习来加强数据治理能力，提高数据交易数据流通的效率；通过机器学习自动识别数据质量，对数据质量进行效果评估和智能修复，并根据数据量和业务阶段的变化进行动态更新；建立起业务部门与系统之间、多环节业务流程的信息采集、关联和交互，提高数据要素流通效率和精确度。
同时，6G OSS将基于DIKW体系，通过知识图谱-机器学习等技术，首先基于6G移动通信原理与移动通信协议，将移动通信网络、算力与存力等数据进行全面梳理，完成面向人工智能的移动通信数据治理的第一步，即，使用专家知识库以及数据挖掘技术将专家知识和数据整合成人类所能理解的信息乃至知识规则。其次，利用知识图谱这项技术，构建具备逻辑推理关系的框架、模型，进行知识挖掘与知识推理。在网络数据知识图谱构建完成后，便可以对网络、算力与存力等进行全面监控。最后，机器学习作为闭环环节，主要是为了完成各类面向不同应用场景的特征数据集构建。6. 6G OSS超级自动化
超级自动化是一种以业务为驱动、由多种技术构成的技术组合。面向通信行业OSS领域，主要基于机器人自动化(RPA)、流程挖掘（Process Mining）/业务流程管理(BPM)与低代码/无代码技术，实现网络规划、建设、维护、优化、运营，以及网络故障管理（Fault Management）、性能管理（Performance Management）、资源管理（Resource Management） 与配置管理（Configuration Management）的自动化与自治化。
机器人流程自动化技术，主要用于信息化系统的自动化操作，在对现有系统非侵入的方式下提供数据采集、数据搬运、数据填写、流程执行、注智赋能、流程再造等能力，实现业务流程自动化、智能化，激发企业业务内生活力，助力企业数智化转型。
6G 时代，随着RPA技术的演进，6G OSS将基于RPA技术全面实现6G网络规划、建设、维护、优化与运营的自动化。基于RPA技术，在网络规划领域，6G OSS将实现无线网络建站选址、基站配置参数等的自动规划；在网络建设领域， 6G OSS将实现新入网6G网元的自动信息采集录入等；在网络维护领域，6G OSS将实现网络自动化巡检、各类运维数据的自动核查、网络故障与质量自动分析等；在网络优化领域，6G OSS将实现无线网络配置参数自动优化、通感融合参数自动优化等；在网络运营领域，6G OSS将实现运营数据自动核查、业务方案自动上架等。
·流程挖掘（Process Mining）/业务流程管理（BPM）
流程挖掘是数据科学（data science）和流程科学（process science）的粘合剂，其核心是从现代信息系统的事件日志中获得数据和提取知识，发现、监测和改进实际流程。BPM(Business Process Management)是一系列用于分析流程当前状态，设计“未来流程”以解决问题，并实施部署和监控流程，以改进流程的技术组合。通过流程挖掘技术提供的流程发现（Process Discovery）等能力，为BPM实现流程分析、设计、部署和监控提供强大支持。
6G时代，随着流程挖掘（Process Mining）/业务流程管理(BPM)技术的演进，6G OSS在6G网络网络故障管理、性能管理、资源管理与配置管理等领域将全面实现相关业务流程端到端自动化发现与设计管理。在故障管理领域，6G OSS将基于故障预警与恢复流程进行挖掘与设计优化，实现网络故障从监控、预警、优化/恢复的流程端到端自动化；在网络性能管理领域，6G OSS将基于网络性能优化流程行挖掘与设计优化，实现网络性能优化流程的端到端自动化；在网络资源管理领域，6G OSS将实现6G网元从入网、在网到退网的全生命周期业务管理流程的端到端自动化；在网络配置管理领域，6G OSS将实现网络配置参数从采集、优化到激活业务流程的端到端自动化。
·低代码（LowCode）/无代码（NoCode）
低代码是一种用于快速设计和开发软件系统的技术，通过在可视化设计器中，以拖拽的方式快速构建应用程序，实现跳过基础架构以及繁杂的技术细节，直接进入与业务需求紧密相关的开发工作。无代码技术使非技术人员也可以使用它们来构建和部署自己的应用程序，而无需编写任何代码。
6G时代，基于低代码（LowCode）/无代码（NoCode）技术，6G OSS将支撑用户实现业务需求的快速落地与交付。在开放及管理方面，面向运营网络维护用户，6G OSS可实现网络故障、性能、资源、配置等运维管理需求的可拖拽开发及配置；面向政企用户，基于低代码技术，6G OSS可实现基于6G 网络的新业务快速开发。在扩展与集成方面，6G OSS在快速可视化、可拖拽开发的基础上，通过少量代码或零代码，扩展现有组件功能以及通过集成外部能力来构建6G OSS能力。在用户体验提升方面，6G OSS基于低代码技术向用户提供灵活、快速、便捷的6G网络与业务管理工具，降低用户学习成本，提升用户体验。在应用生态方面，6G OSS基于超级自动化技术，实现6G网络与6G OSS应用的快速二次开发与能力开放，构建6G与6G OSS应用生态。7. 6G OSS的ESG应用
6G是实现社会服务均衡化、高端化，社会治理科学化、精准化，社会发展绿色化、节能化的重要基础设施，同时绿色与可持续性也是6G网络本身的目标愿景。6G OSS支撑6G ESG（Environmental 环境，Social 社会，Corporate Governance 治理）体系建设，赋能6G可持续和高质量发展。
面对公共安全事件，如自然灾害、疫情、突发安全事件等，6G OSS系统基于事前、事中、事后阶段的可持续公共安全网络保障与管理能力，实现网络通信快速自我重新配置与恢复，实现网络资源的动态调度，发挥6G网络更加广泛的公共安全社会责任。
基于对空天地一体组网、网络通算存多维度资源等动态网络数据实时采集分析，以及外部安全事件和态势联动，6G OSS通过网络全生命周期自智技术，进行网络态势实时动态感知和预测，实现网络态势感知分析和预测预警；基于网络的故障分析和根因定位，实现故障的快速发现和快速定位，并通过自动化、智能化技术实现通过故障自动乃至无中断的快速恢复；对于安全事件物理损坏造成的局域性网络故障，可基于分布式、服务式专网技术快速恢复特定区域与范围的6G网络，或通过空天地立体组网优势，通过智能化网络编排调度其它网络资源，实现弹性组网和弹性资源调度，进行实时的通信能力应急恢复。
网络仿真与故障恢复演练是提高紧急公共安全情况下的网络应变能力,自我防护和恢复能力的重要方面。6G OSS可基于数字孪生、内生AI等技术，针对各类公共安全事件，实现网络故障发生、故障影响与故障恢复等端到端网络仿真与故障恢复演练的能力。
世界自然灾害种类多，分布地域广，发生频率高，造成损失重。6G网络空天地一体化组网，同时具有通感一体化能力。通过“空天地”一体化全域覆盖的网络，有效支撑灾害事故监测系统的信息感知、数据通信和服务承载，增大对灾害事故的监测覆盖面，提高精准度、时效性，增强决策指挥的科学性和有效性。利用6G本身通感一体能力，还可实现对已有可见光、红外遥感等成像能力的补充增强，提供灾害感知、辨识能力，识别灾害事故影响范围、发展动态、损毁情况等关键要素。
建立以人工智能、大数据、云计算为基础的支撑平台，实现高能效的智能计算系统，包括在网络端和边缘侧设备上的高效AI模型执行、在边缘侧的高效资源管理、在云服务器上的高效AI模型训练等；利用AI提质增效节能减排，实现面向数据驱动和AI决策优化算法引擎。实现面向“双碳”目标的智能绿色计算平台，利用端-边-云协同的底层的高能效AI计算系统，支撑上层的数据驱动的AI决策优化算法，比如强化学习、多智能体协同等，赋能6G网络绿色化。8. 6G OSS基于空天地一体与通感一体的分布式自治与协同
6G内生AI能力对应在未来网络架构的各个网元中具备AI能力，形成网络内分布的AI能力节点。各分布式AI节点所需的数据、网元对象、网元控制等能力依托于相应的分布式OSS能力提供。各分布的AI能力节点及相应的分布式OSS节点服务于所在网元所控制的功能智能化，分布式节点之间的AI模型共享和传输、AI模型和训练等所需资源的调度等，可通过少量的集中式OSS管理节点实现管理。
·面向空天地一体及通信感知等新技术的分布式OSS分域治理技术
对于超大规模天线及RIS智能超表面实现无线传播环境人为控制，未来网络将存在分布于无线侧的AI节点提供智能化计算和控制能力。对于卫星系统内的星间链路智能选择，与卫星系统星座构型和卫星服务区域密切相关，且集中于卫星系统内部，其智能化赋能也将由分布于卫星系统（如卫星载荷、卫星馈线站） 。面向物联网通信智能化，未来物联网中的机器人节点不仅具备常规的通信传输能力，还可能具备对声音、气味、周围环境影像等信息的感知和识别能力，并将环境感知信息融合在物联网智能通信决策过程中。6G网络支持的智能机器人之间的通信和网络自配置，具有明显的地域要求和数据传输质量需求，局部化的、本地化的网络智能和网络管理能力相对而言更能匹配这类高度灵活性的通信和组网管理需求。类似的，用于无线环境感知的传感器组的控制、在去小区化环境中的多收发天线对的动态配对和干扰管理等能力，采用近端部署的分布式AI能力节点及分布式OSS节点完成智能化管理。
在分布式OSS管理范围内，基于通感一体化的感知能力、局部网络的内生算力、网元内生AI能力共同构成了6G形态下的边、端。相较于5G，6G的边和端除具备更强的网络信息收集能力外，内生算力提供了边和端更多的能力空间，结合网元内生AI能力和分布式OSS管理能力，6G的边和端对未来业务和用户需求的满足能力大幅度提升。
受限于分布式OSS管控范围，单一分布式OSS管理某一特定领域，如多类型传感器的环境智能感知，或某一特定空域，如特定的厂房等场景的网元控制。因此，单一分布式OSS管控范围内的数据类型、数据信息量、AI训练模型等，普遍与分布式OSS管控对象特点密切关联。对于日常大概率反复出现的现象和控制行为，分布式OSS具备较好的局部管控能力。但是，对于环境改变、业务突发变动、网元突发异常等小概率事件的应对方面，分布式OSS可直接处理的数据及影响的网元设备相对有限，难以胜任未来业务场景中对可靠性的高水平要求。此外，分布式OSS管控的资源中，可用于OSS控制的资源相对有限，对于复杂度高的网络自治和网络资源统一管理协调任务。
针对于分布式OSS的局限，6G集中OSS节点营运而生。集中式OSS节点并不是全网唯一集中节点，集中式OSS节点位于多个分布式OSS节点之间，直接负责相邻的分布式OSS节点之间的信息和资源的交互。集中式OSS节点之间传递经过汇聚的分布式OSS节点的信息和资源交互。9. 6G OSS数字孪生网络
数字孪生网络服务作为一种新的网络服务为将在6G网络中提供端到端或部分网络功能的孪生服务，使能移动网络创新加速，以降低电信行业研发成本和缩短研发周期[43]。6G网络将通过网络的数字孪生构建全新的自动化网络运维系统，实现网络全生命周期的高水平“自治”[44]。在6G OSS 系统中基于物理网络构建数字孪生网络，结合数字孪生网络进行物理网络运维优化是6G OSS的关键技术。
在数字孪生网络中，各种网络管理和应用可利用数字孪生技术构建的网络虚拟孪生体，基于数据和模型对物理网络进行高效的分析、诊断、仿真和控制。数字孪生网络为网络运维优化操作和策略调整提供更接近真实网络的数字化验证环境，能在不影响网络运营的情况下完成预验证，极大地降低试错成本。通过内生AI和数字孪生网络的深度融合，数字孪生网络还可以预测物理网络的发展趋势和问题，基于此形成网络优化的预干预措施，并且为这些网络运维优化操作、AI模型及工作流、智能策略提供更接近真实网络的数字化验证环境，使得验证结果更精准可靠。
6G OSS数字孪生网络技术还包括对物理网络本体和孪生体进行编排和优化技术。根据用户的业务以及网络本身运维运营需求，统一编排所需要的资源和功能，形成所需的能力，保证用户的业务体验。6G OSS可通过与网络孪生体交互，接受网络孪生体输出的网络配置参数，对物理网络进行编排管理，从而实现网络自动化运营，提升网络对新业务、新场景和新需求差异化需求的适应性。10. 6G OSS安全内生
6G OSS将支持6G网络空天地一体化立体组网，多种类型的网元设备管理编排，多种形态的网络资源连接调度。由于网络接入和连接复杂性的极大提升，使得网络安全的边界更加模糊，传统以边界网络流量检测、分析和防护为主的“补丁式”安全措施已不能完全满足6G OSS的安全风险防护需求。6G OSS系统设计时应采用安全源于设计（Security By Design）的原则，保障OSS自身以及所提供服务和决策的原生可信，通过提供基于流程而非边界的安全防护技术，实现在分布式异构资源编排调度、自治管理以及能力开放过程中的潜在安全风险防范，使OSS具备应对不确定安全威胁的能力，从OSS系统内部提供内生安全的全面保障。
6G OSS需确保端到端资源编排的可信，基于区块链技术在不同网络实体之间构建融合信任，通过设置动态安全监控以及管理控制，实现分布式6G OSS网络资源调度编排，信令传输执行反馈的全业务流程的安全可控。通过提供持续自适应风险和信任评估，在资源编排交互过程中进行风险管理，不断地监视和评估风险信任级别，如果发现信任下降或者风险增加到达阈值，需要进行响应，及时地调整网络资源的连接调用策略。
6G OSS应提供可供调用的安全能力资源池，基于分布式6G OSS多元本地环境以及集中式OSS协同生成安全策略。通过智能编排的方式与其他网络设施或服务一起形成柔性的按需服务，提供基于AI智能生成的主动安全防护策略，能够同步性甚至前瞻性地适应网络变化，完成安全资源编排，以衍生网络内在稳健的防御力，实现安全能力弹性部署，提升网络韧性。此外，6G OSS的内生安全技术应具备更小的计算开销、能量开销能力，以满足网络低功耗、绿色的需求。
6G OSS支持基于联邦学习、隐私计算等技术，通过大数据分析、异常检测、态势感知、机器学习等技术，实现态势感知端、边、网、云的智能协同，准确感知整个网络的安全态势，敏捷处置安全风险。提供基于AI和大数据分析的实时风险分析，及时预警响应如窃听、干扰、节点假冒、伪造、篡改、数据泄露等潜在的安全风险。支持基于围绕资源和业务不同等级的安全需求，融合安全和网络管理，实现风险告警到安全联动响应的自动闭环。11. 6G OSS算力内生网络管理
算力内生网络突破传统网络服务和算力服务的实体边界，在通信网元功能基础上，利用通算智能调度编排决策机制，实现新型算力业务的灵活接入与即取即用。算力内生网络/专网产品的总体架构主要由三部分组成, 算力内生无线基站：提供通信网络无线接入能力并通过网络负载空闲算力为边缘应用及网络AI提供算力服务；算力内生MEC：实现边缘计算平台MEC功能并提供通算资源一体调度与编排功能；算力内生核心网网元：实现轻量化核心网功能，支持能力开放与MEC的通算协调调度[45]。6G OSS的算力内生网络管理技术可从通算网元动态决策、网络应用无损迁移，云网算力协作三个方面进行研究。
6G OSS作为算力内生网络的通算调度与编排决策器，将边缘应用部署在算力内生网络/专网中，支持边缘算力应用的无损迁移及算力均衡。在无线网络业务闲时，通算调度与编排决策器将通算网元的空余算力抽象成动态算力节点，进行纳管，提供给边缘应用作为算力资源，避免了闲时无线基站的资源的浪费，提高了无线网络设备的利用效率。反之，当通信网络业务忙时，通算网元算力资源紧张，OSS则将应用进行收缩和迁移，迁移应用至固定算力节点或者空闲算力节点，以支撑此时资源紧张的无线业务，从而达到无线算力资源动态管理目的。同时，通过对全网内生算力资源的实时采集分析，6G OSS将应用基于联邦学习的网络级内生算力调度算法，均衡全网内生MEC算力资源池的算力资源利用率。
6G OSS将提供网络应用调度和迁移服务管理能力，通过将MEC上的边缘网络应用分解用最小能力集和扩展能力集，优先将最小能力集部署在固定算力节点，然后灵活地将扩展能力集延伸到动态算力节点。在无线算力资源紧张的情况下，可以只迁移扩展能力集，这种方式能最大保证边缘应用的迁移无损，还能有效提高无线资源的利用率。
6G OSS还将具备云算力与网络内生算力的协作技术，根据算力业务类型和业务应用场景，编排调用云网算力资源，满足客户网内和网外的算力业务需求，实现云网算力的深度融合。12. 6G OSS智慧内生
面向6G网络智慧内生的需求，6G OSS将提供支持基于内生AI的端到端网络服务和资源的编排、管理和调度。此外，6G OSS通过搭建统一的AI信令体系，支持适用于6G分布式网络架构以及与具备内生AI的网元协同, 支持AI服务与多类网络资源服务间的信息交互，实现AI能力与其他网络服务无缝融合。6G OSS还将提供统一的AI全生命周期管理，实现分布式网络的AI内生与网络功能的一体化编排。·6G OSS AI能力组件化动态编排技术
6G OSS需要面向端到端的云原生网络，以服务化的方式为网络提供各类AI能力和工具，包含AI服务的动态发现、组合和编排。应提供AI服务组件化的管理与编排，通过定义通用和多元化AI服务，支持基于意图分析，动态匹配的AI能力。支持联合多类网络资源和AI服务需求，联合进行资源的分配、编排，实现AI与网络资源服务的灵活解耦或组合。协同不同网络节点作为AI训练/执行的一部分，根据本地收集的数据集，通过大量相关联的设备共同生成符合本地区域或场景的AI服务编排模型。·6G OSS分布式内生AI协同管理调度技术
6G OSS将提供分布式、跨域AI能力的统筹协同管理调度，6G OSS通过提供AI模型的全生命周期工作流，支持基于特定服务需求调度全网AI能力，实现全网AI能力合理分布。6G OSS将支持基于AI的分布式多层级的网络资源编排，建立分布式实时协作模型生成、训练、推理框架，实现多维度网络、存储、计算等异构资源的融合编排。6G OSS自身的AI能力也将以分布式与集中式相结合的形式，因此需支持部署在不同网络位置的AI服务之间的通信、资源分配和编排。通过提供AI模型的局部或全局的可解释性方法或接口，实现AI模型导入和重用的机制与接口，提供分布式模型训练框架，支持基于上下文的自动化调参技术。·6G OSS基于数字孪生的AI模型仿真验证
6G OSS应提供数字孪生技术支持的生成测试数据和测试场景的仿真环境，提供导入AI模型验证指标及测试用例的通用接口，提供从模型验证结果反馈到AI工作流各环节的闭环优化流程，提供对外接口对模型进行形式验证。建立数据与模型的监控技术体系，确保AI模型、AI服务的多维风险感知，对模型推理结果的应用效果进行预判，提供持续的模型在线更新机制及相关接口。·6G OSS AI信令交互体系
分布在网络不同位置的AI能力需要在6G OSS系统中通过一套标准的AI信令体系实现AI能力的交互协作。AI信令交互流程，包括需求发起过程各AI网元间的信息交互和模型实现过程中协作运算，并需以鉴权为切入点，以资源服务为基础，最终实现6G网络灵活注智。·6G OSS多维内生AI评估评价体系
6G OSS需基于统一的AI服务的评估评价体系，管理OSS内生AI服务。构建基于环境上下文动态优化的、综合性能与效率的模型评估，评价维度应涵盖AI模型以及AI服务的设计、建模、复杂度、性能能效、调用频率以及服务反馈等多方面因素。针对AI模型的鲁棒性、安全性、预测或识别的准确性建立环境相似性的模型度量机制以支持迁移学习、联邦学习。针对分布式内生AI能力，需提出针对特定场景的AI模型同步评估指标，如传输要求，AI性能要求等。提供用于AI伦理、偏见、风险控制以及识别AI模型本身无法做出正确的决策或做出错误决策造成的重大损失的关键问题要素或风险清单。5.3 6G OSS技术框架小结
通过对以上12项潜在关键技术的研究，我们从OSS的内生支撑能力和网络管理能力两个层面构建了6G OSS的技术框架，如图5-5所示。![]()
图5-5：6G OSS技术框架
