..........................................................................58 2.4.1 基于对抗训练的无线语义通信安全传输.............................................................58 2.4.2 安全高效的分布式语义通信系统.............. 通信功能的稳健与高效， 这是构建任何先进通信网络不可或缺的基石。与此同时，为了适应未来数字社会的多元化需 求，6G 网络还需从设计之初就深度融入对新业务的全面支撑能力，包括但不限于超高清视 频传输、虚拟现实交互等前沿应用。此外，人工智能（AI）的深度融合成为 6G 的关键特征 之一，要求网络架构具备智能化决策与自我优化的潜能，以提供更为个性化的服务体验。算 力网络化的趋势也要求 6G 在 2.1.1.2 Pseudo MIMO 技术 Pseudo MIMO 技术是一种全新的 MIMO-OFDM 无线传输方案[20]。该方案突破了传统 MIMO 系统传输流数受到发送端和接收端射频通道数限制的核心瓶颈问题，通过在接收端 进行采样点级的模拟波束快速切换和上采样，实现传输流数大于接收射频通道数的效果，显 著提升通信系统的能量与频谱效率。 在发射端架构中，该技术沿袭传统 MIMO-OFDM

拥塞控制：算法无关，迅捷智能......................................................................25 5.3.3 集合通信卸载：统一编排，轻量传输..............................................................27 5.4 多维自动化运维关键技术：层次化可观测体系，高精度感知... ....................................................................................... 34 6.4 任务式传输及配额调度.............................................................................................. 长尾时延。 AI和HPC集群规模和服务范围的扩大对广域网传输也提出全新需求，包含数据协同和数 据快递两大应用场景。数据协同应用主要面向AI/HPC的分布式协同，例如在跨DC的AI训练 过程中的是训前模型和数据上载，以及训练期间数据和状态同步过程；数据快递场景包括数 据灾备、大规模科学数据传递等。以上都需要广域网具备高性能海量数据传输的能力。 综上，面对大规模AI/HPC的计算、存储和通信需求，不仅数据中心内部的大规模密集

栈，以满足垂直行业的异构需求。 3、 功能服务化：通过基于微服务的架构将用户平面功能解耦，增强部署灵活性和资源利用率。 4、 路径可编程性：利用意图驱动和基于人工智能的动态路径优化来确保端到端的传输性能。 此外，本文还验证了可编程用户面在提高网络效率、减少延迟和通过典型应用场景增强智能方面的 潜力。最后，它概述了未来的研究方向，呼吁全行业合作推进标准开发、开源生态系统建设和跨领 域技术集成，加快 ，主 要负责用户数据的路由和转发，以及用户平面数据包的传输。它不涉及会话管理的控制功能，这些 功能由 MME 负责，用户面功能相对简单；到了 5G，UPF 不仅负责用户数据的路由和转发，还支持 更复杂的网络功能，如网络切片、低时延通信等。5G UPF 可以支持多种应用场景，包括视频传输、 虚拟现实和物联网等，并且能够提供更高的数据传输速率和更低的网络延迟，其中，控制面与用户 面分离更加彻 用户面对数据的转发不再限于用户数据，而是包含通感智算数安等多维度新业务的数据转发和传 输，其传输的数据量也是成指数级增长的；对数据也不再是简简单单的路由和转发，而是对数据在 一定程度上做到随路计算、随路处理等多种复杂操作。 由于网络中的数据不再限于用户的业务数据，引入了大量的 AI、计算、感知数据，数据之间的 传输拓扑也不再限于 UE-RAN-UPF-DN 之间，而是可任意拓扑的，即存在 UE-UE、UE-RAN、

应用提供 精准的业务保障，并为使用方提供可视的业务质量监测和自主运维能力，夯实5G应用千行百业的基础。 1 当前，行业数字化席卷全球，能源、工业制造、港口、交通等不同行业都在积极探索数字化转型。在数据传输环节，5G 技 术以其特有的移动性，高带宽，低时延高可靠，广连接等优势，有望成为支撑行业应用的重要基础设施。 工业领域的产值规模巨大，在智能制造升级的变革中，传统有 线网络难以满足协同制造，柔性生产的要求，无线网络的优势 E2E 时延 <12ms，可靠性 >99.999%。例如智能电网的差动保护，工业 的实时控制等。传统网络难以达到这个指标要求。 速率：行业应用的数据传输主要使用到网络的上行链路，例如 工业领域的机器视觉和港口的远程岸桥类应用，主要传输图片 流和视频流，提出了单用户上行速率100Mbps甚至更高的要求； 同时要求网络提供稳定的速率，速率波动会导致业务卡顿，生 产受阻。 行业应用对网络的需求千差万别，对 专用网络，满足行业用户大带宽、低时延、高安全、高可靠的数据传输需求。 5G 物理专网适用于局域封闭区域，例如矿井、油田、核电、高精制造等。 5G 区域虚拟专网 5G 物理专网 精准 规划 精准无线网 精准 切片 精准 识别 精准 调度 精准 度量 精准 运维 精准业务保障 尽管行业应用种类多，差异大，但是具体到单个终端、单个应用，其部署场景、业务流特征、 业务流的传输要求又是非常明确且稳定的。因此对于行业应用的业务保障，就必须在明确

....................................................................................... 24 6.6.2 传输安全 ................................................................................................ 数据加密服务 （DEW）时，租户负责妥善保管其自行配置的服务登录账户、密码和密钥，并负 责执行密码密钥设定、更新和重设规则的业界优秀实践。租户负责设置个人账户 和多因子验证 (MFA)，规范使用安全传输协议与华为云资源通信，并且设置用户 活动日志记录用于监测和审计。 租户负责对其自行部署于华为云上、不属于华为云提供的各项应用和服务所必需 的安全法律法规，并自行开展所服务行业的安全标准评估。华为云提供安全基线 、服务器、存储）的后台运维管 理。 ⚫ BMC 管理平面：作为云平台基础设施服务器的硬件后端管理平面，用于应急维 护。 ⚫ 数据存储平面：仅供 POD 区内计算节点与存储节点间的数据安全传输与存储。 在每个安全区域内，根据所承载业务的隔离要求划分不同网络平面，如 POD 区有租 户数据平面、平台运维平面、业务控制平面、BMC 管理平面，而运维区只有平台运维 平面和 BMC 管理平面

明确围绕设备、控制、网络、平台、数据为五大核心防护对象的实施策略与实施路径，其中：设 备安全通过固件加固与漏洞管理保障生产物理基础；控制安全依托逻辑审计与指令加密确保生产 流程准确；网络安全借助动态组网与流量监测保障数据传输稳定；应用安全主要解决工业互联网 平台和工业应用程序安全可靠地运行；数据安全通过全生命周期管理维护数据价值。 3 (4) 需要强化双安全运营协同架构，即工业控制系统（ICS）安全运营与工业互联网平台安全运营中 对作业区域进行可燃气体检测，配备消防器材与监护 人员，有效防止因明火引发的爆炸事故，保障生产安全。 (3) 工业信息安全 工业信息安全在工业领域安全体系中占据关键地位，着重于对工业数据在采集、传输、存储、处理、 共享等全生命周期过程中的安全保护。确保数据的保密性、完整性与可用性，防止数据泄露、篡改与丢失， 避免因数据安全问题影响工业生产的正常运行以及企业的核心竞争力。 工业信息安全概念示例 太网、工业无线网络， 以及工厂外部与用户、协作企业等实现互联的公共网络。防范网络攻击、恶意软件入侵、网络窃听等安全 威胁，保障工业网络通信的稳定性与可靠性，确保生产指令的准确下达与生产数据的顺畅传输。 工业网络安全概念示例 震网病毒通过工业网络入侵伊朗核设施，利用西门子工业控制系统的漏洞，篡改离心机运行参数，导致大量设备 损毁，凸显了工业网络安全防护的紧迫性与重要性。 (5) 工业数据安全

场景中，基于联盟网络构建数字孪生工厂，实时同步全球生产基地的设备数 据，故障预测准确率提升的同时使维护成本得以下降。车联网领域，假设某车企 联盟通过跨运营商切片实现车辆、路侧单元与云平台的实时交互，紧急制动指令 传输时延大幅降低，可以使事故率降低数十个百分点。智慧城市中，杭州利用联 盟网络整合交通信号灯、电网与安防摄像头数据，早高峰拥堵指数下降 25%，区 域能耗降低 12%。 1.2.3 商业模式创新，激活生态价值 1-1 白皮书结构 5 / 25 2 联盟网络架构设计 2.1 联盟网络整体架构 传统网络作为一种管道存在，服务各个终端，连接终端与数据网络。随着网 络的进化，网络的能力不断泛化与增强，除了传输数据，还具备计算、AI、感知 等等各式各样的能力在这背后意味着网络角色的转变。网络可以成为一种应用提 供商甚至解决方案提供商，不仅可以摆脱管道的困境，管道能力还将为提供商这 一角色提供巨大助力 中三横两纵的联盟网络体系，这四类功能单元归属于不同的网 络层中。业务单元是对网络内部资源的管理，负责资源的感知、任务资源的匹配、 资源的调度等功能，属于主体网络层。联盟单元实现互联互通，负责网络间身份 管理和认证、网络间数据传输的通道管理等功能；可信单元支撑多方共识，负责 网络间分布式信息管理、权益匹配等功能，联盟单元和可信单元是互联互通层的 关键。智能单元实现下层资源能力与上层应用的匹配，负责应用的全生命周期管 理

计算进入深水区：在算力方面，十万卡级超大规模 GPU 集群的异构算力需求已远 超现有资源池化的调度能力；在网络层面，AI 训练中 TB 级参数同步对时延极为 敏感，传统网络架构难以满足低时延、高吞吐的传输要求；在服务形态上，单一 的 IaaS/PaaS 服务无法全面覆盖数据处理、模型训练、推理部署等 AI 开发全链 路的需求，迫切需要构建适应智能时代的云计算新范式。 1.2 云智算的内涵 云 DPU，以云智算场景需求为牵引，与国产芯片厂商深 度合作，提带宽、降延迟、优传输，构建端网协同的高性能互联方案。带宽方面， 研发智算 RDMA 技术，大幅提升网络带宽，满足训练场景大带宽要求；延迟方面， 搭载轻量化 RTT based 拥塞流控算法，有效降低网络时延，满足推理场景下低时 延要求；传输方面，通过端侧多路径、数据高速采集技术，优化 RDMA 传输机制， 从源头上解决多路径 hash 冲突问题，提升智算集群带宽利用率与可靠性。 冲突问题，提升智算集群带宽利用率与可靠性。 面向近期，升级 DPU 芯片智算网络带宽，优化 RDMA 传输机制、搭载流控算 法，大幅降低尾时延。联合国产网侧厂商，形成端网协同的端到端解决方案，加 快集群训练收敛速度、降低推理场景响应时延。 面向中远期，持续优化 DPU 芯片智算网络核心能力，提升智算集群利用率。 联合国内芯片厂商，基于 SIMT 架构与 RISC-V 指令集，打造 AI 智算开放新生态。

模可容错通用量子计 算仍需长期攻关，行业领域应用探索持续深化，“杀手级”应用尚未 实现落地，产业生态培育稳步推进。 量子通信基于量子叠加态或纠缠效应，在经典通信辅助下实现 密钥分发以及信息传输，在理论协议层面具有可证明安全性。基于 量子密钥分发和量子随机数发生器等技术方案的量子保密通信系统 正初步进入实用化阶段，在新型协议研究和实验系统研制等方面持 续取得阶段性成果，样机产品研发和应用探索持续推进，推广大规 （TF）协议等新型协议实验系统的性能和工程化水平是业界研究热 点。2024 年，丹麦技术大学利用 CV-QKD 实现了 100 公里距离的 光纤传输，有望与现有互联网基础设施实现兼容82。济南量子院使 用乙炔分子气室作为本地绝对频率参考，实现无需统一光学频率参 考的 502 公里 TF-QKD 系统光纤传输，等效成码率可达到约数 bit/s， 为提升 CV-QKD 技术实用化水平提供可能性83。上海交大提出基于 高带宽探测与信号采集的新型被动态制备 23 抑制被动态制备及强本振复用传输引入的噪声，在 5 公里光纤传输 中实现 1.09 Gbit/s 密钥成码率，为接入网提供可能的高速 QKD 解 决方案84。 QKD 前沿实践探索方面，研制并应用新型光纤、信道和器件是 重要的发展方向。2024 年，丹麦技术大学基于 52 公里现网 4 芯光 纤完成了四维混合时间路径编码 QKD 系统传输实验，可达到 51.5kbit/s 的密钥成码率，这类多芯光纤有望提升高维

雷视感知+数字孪生拟合新技术，打造全息智慧隧道 .....................................36 7.2 随路无线和传输网络，满足视频回传和应急通信需求 ...................................37 7.3 太阳能供电和微波传输，实现高速超远、超宽网络覆盖 ...............................37 7.4 打造大数据中心示范标杆，助力云南交投数字化转型 对智慧公 路面临的安全、效率、服务等方面的挑战，结合全球公路建设、管理、养护、 运营、服务各阶段的建设实践，提出了包含“智能交互、智能联接、智能中枢、 智慧应用”四层的技术参考架构，解构感知、传输、研判、控制、应用各个 领域的关键技术，旨在帮助全球客户建设开放共享、技术领先、持续演进的 智慧公路数字化、智能化体系。 导言 导言 智慧公路技术白皮书 03 现状和趋势 各国出台中长期规划，开启公路智慧化新篇 随着收费联网、高清视频监控等业务的快速发展，路侧设备数据量急剧增长，使得 随路网络带宽需求快速增长，设备安全接入、安全策略快速部署成为难题；同时，沿路 网络运维难，地质灾害、施工导致光纤断、传输质量降低，由于无监测、范围广，排查 耗时耗力，工作效率低。 大数据、人工智能等新技术应用的普及程度较低，难以应对海量数据分析、 实时决策难度大 随着城镇化的迅猛发展，城市交通参与者众多、出行需求多样，由于汽车出行的便利，