多样化服务场景、 超高吞吐量、超低延迟和动态资源调度带来的前所未有的挑战。本白皮书重点介绍了可编程技术支 持的 6G 用户面，系统地探讨了其需求、架构设计和关键技术，旨在为未来的 6G 网络提供灵活、智 能、高效的用户面解决方案。 白皮书首先分析了 6G 移动通信网络对可编程用户平面的核心要求，包括支持多种服务场景（如智 能交互、全息通信和工业互联网）、网络资源的动态适应、差异化的服务质量保证以及计算和通信 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议可编程性：支持按需定制和动态加载协议栈，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 的基础上，具备智慧内生、多维感知、数字孪生、安全内生等新功能面对如此愿景，6G 的网络架构 和功能也会变得越来越复杂。为了使网络适应未来多变的需求，在 6G 网络中应通过引入端到端可 编程网络技术，让网络更加智能和灵活。 谈到可编程网络，最具代表性的当属 SDN 技术。2008 年，Nick McKeown 教授等人在 ACM SIGCOMM 发表了题为《OpenFlow: Enabling Innovation

研发的加速推进，标志着一个全新时代的开启。预计至 2030 年，全球移动数 据流量将飙升至当前的十倍，物联网设备数量将突破五百亿台，全面覆盖工业、 农业、医疗、交通等多个领域。然而，当前网络架构面临资源孤岛化、业务灵活 性不足、商业模式单一等严峻挑战，严重制约了网络性能的进一步提升和行业的 创新发展。在此背景下，联盟网络作为一种创新的网络架构应运而生，它通过多 主体协作与动态资源共享，旨在打破传统网络的局限，为通信技术的发展开辟新 白皮书深入探讨了联盟网络的架构设计，提出了具体的设计思路与新增功能 模块，并结合不同类型的网络给出了详细的设计示例。联盟网络的整体架构设计 着重于多主体网络互联、灵活资源和能力共享、可信权益保障、跨域安全和身份 管理以及智能化网络管理，确保网络的高效、灵活与安全运行。新增的四类功能 单元——业务单元、联盟单元、可信单元和智能体单元，协同工作，共同实现联 盟网络的核心功能与价值。 在支撑技术方面，白皮 不仅限制了业务创新，还推高了建设和运维成本。 现有网络面临三大核心挑战：资源孤岛化、业务灵活性不足以及商业模式单 一。频谱、算力等资源被不同主体独占，跨域共享缺乏技术标准与信任机制。运 营商之间的频谱闲置与容量短缺并存，不同主体重复投资现象普遍。专用通信网 络的部署耗时数周且难以协同既有系统，凸显灵活性的不足。运营商依赖单一的 流量计费获取营收，盈利水平的增长难以为继。在此背景下，联盟网络通过多主

复杂性，该原则的关键考虑因素是高效低成本，稳定高可用。最后是柔性原则， 即“柔性动 态优于一步到位”，快速上线新服务的基础是柔性网络架构，使得网络能够满足各类智能应 用场景下多样化 AI 服务需求。该原则的关键考虑因素是开放式、灵活可扩展。基于上述设 计原则，通算融合共生网络架构设计，要考虑从“功能独立、资源隔离”到“通算融合共生化”， 从“烟囱式设计”到“网络平台化”，从“单一能力”到“服务多样化”的范式转变，满足 6G Pseudo MIMO 原理示意图 Pseudo MIMO 技术具有良好的可扩展性。每个射频通道可并行连接多个天线振子单元。 通过在采样周期内快速切换模拟接收波束，配合恰当倍数的上采样，系统可灵活扩展并行数 据流数。这种创新架构使得系统容量不再单纯受限于射频通道数，而是与天线振子单元数和 可形成的模拟波束数量有关，实现频谱效率的大幅提升。 13 / 87 Pseudo MIMO 初步仿真结果 ， 则针对不同的反馈开销和天线端口数等需要训练不同的 AI 模型，则系统中的模型个数将会 非常多、不利于 AI 模型的存储、部署、传递。为解决该问题，可以考虑可扩展性的 AI 模 型。 一种灵活可扩展的智能化 AI 模型可参见图 2-1-2，该模型被称为 SCsiNet（Scalable CsiNet）。SCsiNet 中的核心模块（EN/DE block）在内侧和外侧拥有多条支路，每条支路连

技术架构和产业格局。 本报告引用和发扬了来自全球计算领域的众多专家学者、技术领军者、优 秀企业的经验总结和著作，深入探讨液冷整机柜设计、液冷智算中心架构优化 及多算力兼容等关键技术，并提出了一套开放、灵活且高效的液冷智算架构解 决方案。该方案兼顾技术创新和工程实践，在提升计算密度的同时有效降低了 能耗，为数据中心的绿色化转型提供了有力的技术支撑。 从政策层面来看，近年来国家持续加大新基建投入力度，明确提出要建设 模组形态预计在未来 5 年内仍将是 AI 服务器的主流部署模式之一。 为应对上述挑战，本报告聚焦于液冷散热技术、整机柜设计与管理、智算架构设计以及 多算力统一架构底座等关键技术领域，提出了一套开放、灵活且高效的液冷智算架构解决方 案。该方案不仅能够兼容多种 AI 加速器，优化 AI 服务器的部署流程，还能显著提升运维 效率，有效降低液冷系统漏液带来的潜在风险，为行业发展提供创新的技术路径和实践指导。 第三章 液冷智算开放、多算力兼容架构概述 3.1 系统架构 本研究报告的系统架构设计目标，旨在构建统一的液冷整机柜架构，实现对多种东西方 AI 加速器的兼容。正如图 3-1 所示，通过灵活更换承载不同 AI 加速器的 UBB 模组，即 可达成打造统一液冷智算底座的目标 。兼容多算力底座的系统架构考虑单机柜部署 8 台 8 OAM 模组的智算异构液冷服务器，整机柜部署 64 个 AI

V3（ORV3）体现了融合的（Converged）的野心。一款 能够适配开放社区内不同需求的通用机柜（common rack frame）是ORV3的首要目标，具体说来就是在几个关键 环节提供了可选项，让用户和供应商可以根据实际需求灵活选择原本属于EIA-310或定制路线的特性，如：  高度单位可以是48mm的OpenU（OU）或44.45mm的常规RackU（RU）；  机柜高度由41 OU增改为44 OU或48  京东云“天枢”（JDCloud Rack）整机柜服务器继承了天蝎2.x的SU和铜排设计，但也可使用标准 PSU或对接铜排的电源转换模组，采用风扇后置的19英寸节点并支持冷板式液冷、前后I/O灵活配置， 堪称19英寸体系的集大成之作。 第 17 页, 共 63 页 图1-8 天枢服务器节点兼容设计方案 （液冷兼容/集中供电兼容/I/O前出线兼容；风扇后置可以降低对硬盘的影响，也便于维护） 随着移动云业务的快速成长，所承载的场景愈发丰富，对于服务器的扩展性和均衡性要求进一步提升，以1U 节点形态为主的早期整机柜服务器标准，难以匹配最新的业务需求。在此背景下，2019年，中移信息技术有限公 司采用更为灵活的“通用服务器形态预制集成交付”的业务模式，在湖南和河北数据中心集中部署共计近3000 台各类节点。 图2-2 中国移动推动“通用服务器形态预制集成交付”试点 结合业务发展需要及前两

随着训练集群朝十万卡以上的超大规模演进，智算中心网络架构进入新的演变和迭代周 期。智算交换机端口速率将由800G跃入T时代，单维度负载均衡将演进至包含L2、L3、L4 的多维度负载均衡，算法无关拥塞控制机制将灵活兼容多种端侧拥塞算法，使能端网更精密 协同基础上的组件解耦，支撑更具成本优势和持续性的产业生态。基于硬件快速检测的全维 度性能可观测技术，也势必成为支撑下一代智算中心网络高效运行和交付的关键技术。 势必使能更高效能、更优成本的高性能 网络基础设施。 4.2 中兴高性能网络技术架构 中兴高性能网络技术基于算内、算间和入算三大场景，提供可支撑超大规模、高吞吐、 高可靠、低时延、安全、智能和灵活扩展的高性能基础网络，并具备高度可运维能力。网络 通过和端侧、算侧深度融合，进一步提升端到端整体性能。 图 1 高性能网络架构整体视图 高性能网络整体架构如图1所示，HP-DCN和HP-WAN之间通过网络层互通。 OSFP或QSFP-DD800光模块。根据设备之间传输距离的不同，可采用800G SR8(50m)、 800G DR8(100m或500m)或者800G 2xFR4 (2km)光模块来满足需求，灵活满足中大规模 AIGC集群运算效能。 5.1.2 大规模组网路由协议：可扩展快速部署，组播能力提供  良好扩展能力 拓扑可以支持水平扩展，升级时只需添加更多相同类型的链路和网络设备，无需升级网

作为华为云平台操作系统，华为统一虚拟化平台（UVP - Unified Virtualization Platform）通过对服务器物理资源的抽象，将 CPU、内存、I/O 等物理资源转化为一组 统一管理、可灵活调度、可动态分配的逻辑资源，并基于这些逻辑资源，在单个物理 服务器上构建多个同时运行、相互隔离的虚拟机执行环境。在中国可信云认证中，华 为云平台的云主机获得最高级的五星+认证。 为保证平台安全， 作，如挂载磁盘、添加网卡、创建镜像、部署环境等。 华为云 ECS 提供了多层次的安全防护和保障，包括主机操作系统安全、虚拟机隔 离、安全组等。通过从虚拟机到主机再到整个组网的整体安全设计，为用户打造安全 可靠、灵活高效的应用环境。 ⚫ 主机安全：主机操作系统使用华为统一虚拟化平台（UVP），对 CPU，内存和 I/O 资源隔离管理。UVP 安全性能已在第 6 章 6.3 平台安全一节详细介绍，在此 不再赘述。 和相关安全加固和补丁信息， 以便用户在部署测试、故障排除等运维活动时参考。用户可以直接使用公共镜像，或 者通过已有的云服务器或使用外部镜像文件自行创建私有镜像，也可以参与创建和维 护共享镜像。用户能灵活选择上述任何镜像申请弹性云服务器。 IMS 基于华为云统一身份认证服务（IAM）来进行认证，支持镜像的传输和存储加密 以及完整性检测。IMS 的所有数据都存储于信任子网内的镜像仓库，并且采用对象存

37%（见表 2），聚焦 AI 架构与集成，仅外包技 术栈非核心环节，强化信息链主导权。 实例：美的集团 通过发展内部制造能力，灯塔工厂能够为当地工厂提供定 制化解决方案。例如，中国美的集团自主研发灵活、可扩展平 台，覆盖产品生命周期管理（PLM）研发、物联网及云计算领 域，支持敏捷开发与持续交付，每年实现 20 余次重大升级迭代。 表 2：灯塔工厂方案开发的内部转型 - 12 - 注： 12%、第 8-10 批次：9%、第 11-13 批次：8%） 针对灯塔工厂的协作创新策略，采用混合部署策略，内部团 队与外部伙伴深度协作，协议界定知识产权，加速知识转移。如 海信日立，以合作构建灵活协作网络，动态调整团队适配方案需 求，实现本土能力跃升与技术高效落地（见表 3）。 表 3：海信日立：双轨并行的方案开发策略 - 13 - 2、借助数字化驱动，而非仅依赖技术专家 灯塔工厂 1、部署可组合资产 可组合性通过模块化重组构建灵活系统，灯塔工厂据此开发 可扩展基础设施，快速响应业务变化，加速创新与产品上市，以 持续优化替代颠覆性改造。 实例：西门子公司 西门子首创可组合路径，自有工厂应用其软件部门工具， - 15 - 配套应用与供应商共创并推广至外部客户，催生可复用技术资 产，激发本地创新活力。 针对业务独特性，灯塔工厂设计灵活且可扩展的资产，融合 容器化微服务、API

为应对不断增加的气候风险和实现《巴 黎协定》气候目标，所有经济活动和行业 都需加速脱碳行动，其中高碳排放行业 对于全球低碳进程至关重要。 资本需为 高碳排放行业提供融资支持，协助其快 速转向低碳的生产经营模式。一个灵活、 包容且可信的转型金融市场可有效支持 各类经济活动转型。 制订可信的转型计划（Transition Plan）是企业开展低碳转型融资的关键 环节 。 完善的转型计划可助力企业融 资，吸引投资机构支持企业中长期的低 非煤大型可控电源和新型储能、需求 响应等灵活性资源多元化发展，保障 电力安全运行。 • 煤电定位从电力供应的基石向稳定基 荷和提升灵活性转型。 煤电机组转型优化的路径主要有三条： 煤电机组改造升级、等量或减量替代、以 及直接退出。在“十四五”期间，煤电转型 的重点是严控新增装机、加速灵活性改 造。煤电满足基础负荷的同时最大程度 为系统安全稳定运行提供灵活性支撑； “十五五”期间，应深挖煤电机组灵活性 改造潜力、推动煤电逐步退出； 改造潜力、推动煤电逐步退出； “十六五” 期间则要加速煤电有序退出。 图2：煤电机组转型优化路径 煤电转型路径 改造升级 等量或减量替代 节煤降耗改造 供热改造 灵活性改造 上大压小 生物质耦合 新能源置换 正常退役 政府赎买 延寿或储备封存 淘汰落后 直接退出 在“双碳”目标下，电力行业需要采取多 源协同的电气化发展路径来实现低碳转 型。北京大学能源研究院气候变化与能 源转型项目（CCETP）预测，在多源协同

行业应用 公众应用 行业应用 图 3-1 三种 5G 行业专网模式 4 精准无线解决方案 专网模式选择 5G 引入的网元虚拟化、架构开放化、编排智能化等发展方向，为 5G 行业专网服务能力的 灵活化、定制化提供了有力的技术保障。5G 专网需要根据不同的应用场景进行定制化设计， 以实现网络时延、安全隔离度、网络可靠性、网络带宽、上下行配比、峰值速率等重点因 素的差异化能力，满足行业用户生产、办公、管理等应用的通信服务需求。 心网，广域专网与公网端到端共享 5G 基础网络，通过灵活配置网络切片和资源预留等技术，按 需为专网用户提供带宽、时延保障，及其他网络能力和服务。 5G 广域虚拟专网适用于覆盖范围广泛的专网业务，例如智能电网、智慧城市、智慧景区、新媒体、 车联网等场景。 5G 广域虚拟专网 精准无线解决方案 5G 区域虚拟专网是指以本地数据分流技术为基础，通过无线和控制网元的灵活定制，为行业用户 构建的一张增强带宽、低时延、数据不出园区的网络。5G 5G 切片网络承载了大量不同种类的业务，各种业务的性能指标要求差异较大，切片网络需要借助智能化的切片业务编排来 实现基于业务特性的切片级系统参数配置。除了定义每个切片的资源占用以外，运营商还可以灵活定义每个切片可以使用 的业务类型及数量，我们可通过 QoS 模板来定义业务类型，每个 QoS 模板主要包括业务描述和无线功能描述： 业务流识别包括静态匹配和动态匹配两种方式： 切片业务编排 业务流识别