报告概述
本白皮书聚焦6G通感算智融合可重构无线网络的按需编排技术，系统阐述其技术背景、驱动力与核心技术需求。报告构建了云化算力资源层、通感算智功能层、服务化编排层三层协同架构，并详细介绍了资源池化与按需共享、功能池化与灵活调用、业务适配与按需编排、算网协同以及AI赋能等关键技术方案。同时，通过智能网联车、消费级沉浸交互、智能机器人、智慧医疗等典型应用场景，展示了该技术的落地逻辑。报告旨在为产业链上下游提供统一技术参考，推动6G通感算智融合技术的研发、标准制定与产业落地。
报告的核心结论
6G网络需从硬件定义转向场景驱动，按需编排是关键路径。
传统固定网络架构难以满足6G多样化场景的差异化需求，按需编排通过资源池化、功能模块化与智能编排，实现场景定义网络，成为破解多场景适配难题的核心支撑。
通感算智融合要求多域资源高效协同，资源池化与功能池化是基础。
6G突破传统通信边界，需要整合通信、感知、计算、智能等多域异构资源。资源池化构建跨域统一资源池，功能池化将网络功能模块化，两者协同为按需编排提供资源与功能支撑。
AI原生赋能实现编排全流程自动化与智能化。
AI作为6G内生能力，通过深度学习分析场景需求、强化学习生成动态编排策略，实现从需求解析到资源配置的自适应闭环，大幅提升编排效率与网络灵活性。
按需编排技术可深度适配智能网联车、沉浸交互、机器人、智慧医疗等场景。
报告通过四个典型场景展示了按需编排的落地逻辑，包括智能网联车的低时延协同、消费级沉浸交互的超高清传输、智能机器人的灵活性调度、智慧医疗的超高可靠性保障。
报告回答的关键问题
什么是6G通感算智融合可重构无线网络？
6G通感算智融合可重构无线网络是一种新型网络架构，通过资源池化、功能模块化与智能编排，实现通信、感知、计算、AI的深度融合与内生协同。它支持根据业务场景动态调整网络功能和资源配置，从而适配多样化、差异化的应用需求。
按需编排技术如何赋能6G智慧医疗场景？
在远程手术场景中，按需编排通过固化微秒级时延传输协议、双链路冗余与医疗专用算力池，保障超低时延（≤0.1ms）与超高可靠性（99.9999%）。AI辅助诊断场景则通过边缘预处理与云端推理的协同，动态调整带宽与算力，实现超高清影像的实时分析与多模态数据融合。
6G按需编排面临哪些主要挑战？
主要挑战包括：场景交叉融合导致资源调度复杂度指数级增长；缺乏统一的技术标准，资源定义与接口存在厂商壁垒；边端协同机制适配难、分布式资源管理复杂、通信与算力融合调度算法不成熟等技术落地难题。
AI如何提升6G按需编排的效率？
AI通过时序预测模型预判业务需求，提前配置资源；利用图神经网络优化服务功能组合；采用强化学习动态分配资源，平衡时延、可靠性与利用率；并通过异常检测与闭环优化实现自主适应，显著降低编排成本与响应时间。
报告中的代表性数据
远程手术端到端时延要求
6G智慧医疗场景，针对远程手术场景，按需编排需满足微秒级端到端时延，以保障手术指令的实时性与安全性。
边缘算力基线（智能网联车场景）
智能网联车场景，车路协同场景中，单基站需提供不低于5TOPS的算力，用于本地数据处理与低时延响应。
沉浸交互场景单基站并发用户数
消费级沉浸交互场景，AR/全息社交等场景要求单基站支持至少500个用户并发接入，并保障超高清传输与低时延交互。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 国内外6G研究现状分析：详细梳理全球及我国6G技术研究进展，包括3GPP标准化时间表、IMT-2030推进组核心方向及三大核心赛道。
- 按需编排的四大驱动力：从场景多样化、通感算智融合、AI原生赋能、5G遗留问题等维度，深入分析可重构网络发展的刚性需求。
- 三维技术需求体系：涵盖多域资源协同编排、意图精准适配、业务动态弹性调整、极致性能保障及闭环监控等五大核心技术需求。
- 三层协同架构设计：详细介绍云化算力资源层、通感算智功能层、服务化编排层的功能定位与交互机制，以及静态+动态编排运行机理。
- 资源池化与按需共享方案：阐述三级资源池架构（中心/边缘/分布式）、统一管理器实现、弹性共享与调度策略。
- 功能池化与灵活调用技术：包括服务化功能分层定义体系、动态功能调用与智能服务链编排、弹性扩展与高并发支撑能力。
- 算网协同技术：云边端三级协同架构、应用驱动的任务分解与协同模式、强化学习驱动的任务优化分配与反馈机制。
- AI赋能按需编排全流程：场景需求预测、服务功能拓扑建模、资源分配智能优化、异常自适应与闭环优化。
- 四大典型应用场景深度剖析：智能网联车、消费级沉浸交互、智能机器人、6G智慧医疗的场景核心需求、技术落地逻辑与AI融合方案。
- 未来挑战与展望：分析场景复杂度、标准化、技术落地挑战，并展望网络可重构能力深化、AI全链路融合、绿色低碳发展等方向。
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