6G网络与AI双向赋能标准化进展研究*

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2026.10.001

信息通信技术与政策 ›› 2026, Vol. 52 ›› Issue (10): 2-8.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2026.10.001

6G网络与AI双向赋能标准化进展研究^*

Research on standardization progress of mutual empowerment between 6G networks and AI

张晶, 王焕丽, 崔璨, 黎卓芳, 杜刘通

中国信息通信研究院无线与移动通信研究所, 北京 100191

收稿日期:2026-08-10 出版日期:2026-10-25 发布日期:2026-10-28
通讯作者: 杜刘通
作者简介:
张晶,中国信息通信研究院无线与移动通信研究所高级工程师,IMT-2030(6G)推进组网络技术工作组副组长、CCSA TC5 WG12副组长,长期从事移动通信核心网标准制定与关键技术研究等方面的工作;
王焕丽,中国信息通信研究院无线与移动通信研究所工程师,主要从事5G/6G标准及产业研究等方面的工作;
崔璨,中国信息通信研究院无线与移动通信研究所工程师,主要从事移动通信领域政策、技术及产业研究等方面的工作;
黎卓芳,中国信息通信研究院无线与移动通信研究所技术产业研究部主任,正高级工程师,主要从事5G-A/6G产业发展战略研究等方面的工作
基金资助:
^*国家科技重大专项项目(2025ZD1302600);中国工程院科技战略咨询项目(2026-XZ-118)

ZHANG Jing, WANG Huanli, CUI Can, LI Zhuofang, DU Liutong

Wireless and Mobile Communication Research Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China

Received:2026-08-10 Online:2026-10-25 Published:2026-10-28
Contact: DU Liutong

摘要/Abstract

摘要：

人工智能(Artificial Intelligence,AI)与网络的深度融合,推动第六代移动通信技术(6th Generation Mobile Communication Technology,6G)从传统的数据传输向智能原生网络架构转变。首先探讨了6G与AI的双向赋能关系,然后系统分析了第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)在Release 20的6G网络架构项目中关于“AI辅助6G架构”与“6G架构辅助AI”的标准化进展,最后对国内外技术演进路线进行了研究。

关键词: 6G网络, AI, 标准化

Abstract:

The deep integration of artificial intelligence (AI) and networks promotes the transformation of 6th generation mobile communication technology (6G) from conventional data transmission to an AI-native network architecture. This paper discusses the mutual empowerment between 6G and AI, and systematically analyzes the standardization progress of “AIassisted 6G architecture” and “6Garchitectureassisted AI” within the 3GPP Release 20 project for 6G network architecture. Furthermore, it compares domestic and international technical evolution routes.

Key words: 6G network, AI, standardization

中图分类号:

TN929.5

张晶, 王焕丽, 崔璨, 黎卓芳, 杜刘通. 6G网络与AI双向赋能标准化进展研究^*[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(10): 2-8.

ZHANG Jing, WANG Huanli, CUI Can, LI Zhuofang, DU Liutong. Research on standardization progress of mutual empowerment between 6G networks and AI[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2026, 52(10): 2-8.

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图/表 5

参考文献 10

[1]	ITU-R M. 2160:framework and overall objectives of the future development of IMT for 2030 and beyond[S].
[2]	Duan X D, Huang Z L, Liang S Y, et al. AI agent communication network for 6G: vision, architecture, and key technologies[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2025, 26(11): 20652080.
[3]	Chen Z Q, Sun Q, Li N, et al. Enabling mobile AI agent in 6G era: architecture and key technologies[J]. IEEE Network, 2024, 38(5): 66-75. doi: 10.1109/MNET.2024.3422309 URL
[4]	ETSI. Roadmap towards an AI-native 6G architecture[EB/OL]. (2025-02-12)[2026-08-10]. https://docbox.etsi.org/Workshop/2025/02_AICONFERENCE/SESSION08/NOKIA_ABDELKADER_ABDELRAHMAN.pdf.
[5]	Djukic P, Acharya S, Kennouche T E, et al. Fromagentic to autogenic network management for AInative 6G and beyond: a standards perspective[PP/OL]. arXiv(2026-07-07)[2026-08-10]. https://arxiv.org/abs/2607.06786.
[6]	Dzeparoska K, Lin J Y, Tizghadam A, et al. LLM-based policy generation for intent-based management of applications[C]// 2023 19th International Conference on Network and Service Management (CNSM), 2023: 1-7.
[7]	Zhou H, Hu C M, Yuan Y, et al. Large language model (LLM) for telecommunications: a comprehensive survey on principles, key techniques, and opportunities[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2025, 27(3): 1955-2005.
[8]	SarikayaB, Schott R. AI Agents for 6G Requirements and Implementation Approaches[EB/OL]. (2025-09-11)[2026-08-10]. https://www.ietf.org/archive/id/draft-sarischo-6gip-aiagent-requirements-00.html.
[9]	Zhou H, Hu C M, Yuan Y, et al. Toward AI-agent-native 6G networks: a survey on protocols, multimodal coordination, and ISCC-driven dynamic networking[J]. ZTE Communications, 2026, 24(2):16-25.
[10]	3GPP. Study onarchitecture for 6G system[R]. 2026.

议题序号	议题名称
1	6G系统控制信令支持
2	SBA框架优化
3	网络切片
4	用户面架构
5	QoS框架
6	策略与计费控制框架
7	网络能力开放
8	网络共享
9	本地化服务接入
10	固定无线接入
11	非3GPP接入
12	6G语音业务
17	迁移与互操作
18	AI辅助6G架构
19	6G架构辅助AI
20	通信感知一体化
21	数据框架
22	6G计算
23	6G NTN支持
24	IoT特性分析

议题序号	议题名称
1	6G系统控制信令支持
2	SBA框架优化
3	网络切片
4	用户面架构
5	QoS框架
6	策略与计费控制框架
7	网络能力开放
8	网络共享
9	本地化服务接入
10	固定无线接入
11	非3GPP接入
12	6G语音业务
17	迁移与互操作
18	AI辅助6G架构
19	6G架构辅助AI
20	通信感知一体化
21	数据框架
22	6G计算
23	6G NTN支持
24	IoT特性分析

[1]	崔镇东, 刘笑雨, 高晖. 5G-A驱动通信与智能融合应用新范式^*[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(9): 20-28.
[2]	刘光毅, 贺智敏, 王新尧, 蔡青, 王凯悦, 陈天骄, 金婧. 6G通信-计算-智能融合赋能具身智能应用[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(9): 29-37.
[3]	徐彬. AI时代基础设施安全面临的挑战与对策[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(9): 51-56.
[4]	石鑫, 王雁河, 高峰, 张頔. 新型电力系统下算电协同发展关键技术及趋势[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(7): 2-10.
[5]	严茂胜, 唐诗琦, 李腾达. 人工智能赋能算电协同的关键技术与实践探索[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(7): 22-30.
[6]	姜春宇, 艾博焕, 郭彦美, 崔一妍, 尹正. 面向AI的数据工程体系构建:基于AI-ready DataOps的范式转型[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(6): 86-96.
[7]	王栋, 杨华锋, 刘威辰, 李康, 刘敬谦, 刘世伟. 基于多模态融合与AI辅助的高质量数据集构建方法与实践[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(5): 22-31.
[8]	王施霁, 王立文, 张岩, 曹畅, 王润岩, 何万县, 裴培. 面向应用级算力业务的服务语义路由技术[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(5): 80-88.
[9]	康绍莉, 王可, 秦海超, 冯云九, 王丹, 杨祺欣. 面向6G的低空智能网联系统用例研究[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(4): 2-14.
[10]	罗敏, 傅蓉蓉, 周佳琳. AI眼镜关键技术与产业生态研究[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(3): 50-57.
[11]	杨传皓, 俞旭琴. 数字孪生城市治理新范式构建:AI与AR融合的技术实践与应用探索[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(3): 67-73.
[12]	郭振铭, 陈力, 陈锋. 6G时代下AI赋能的无线定位技术^*[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(10): 16-25.
[13]	李嘉慧, 孙嫣然, 龙彪. 面向6G核心网的多智能体协同与AI能力生命周期管理架构^*[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(10): 47-54.
[14]	田文强, 郑旭飞, 肖寒, 刘文东, 史志华, 张治, 杨宁. 6G AI MIMO端到端传输系统设计[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(10): 80-86.
[15]	贾承璐, 孙鹏. AI接收机使能的6G低密度DMRS性能研究[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(10): 87-96.

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