【中國聯(lián)通研究院】中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)

智能架構(gòu)白皮書

中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

前言

隨著5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋不斷鋪開，5G業(yè)務(wù)形態(tài)不斷創(chuàng)新和演進(jìn)，

5G網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)能力開始從單一化走向多樣化，網(wǎng)絡(luò)部署也逐漸

從中心化轉(zhuǎn)為分散化/邊緣化，這些變化都對(duì)傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)治理手

段提出了巨大的挑戰(zhàn)。而近年來人工智能技術(shù)快速發(fā)展，人工智

能算法的不斷演進(jìn)和迭代，設(shè)備硬件能力持續(xù)提升，標(biāo)志著人工

智能技術(shù)的逐步成熟，也為5G網(wǎng)絡(luò)的智能化治理提供了一種可

能。

本白皮書針對(duì)3GPP定義的以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能NWDAF

為核心的5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)，討論了5G核心網(wǎng)智能化的典型

場景、系統(tǒng)架構(gòu)要求和關(guān)鍵技術(shù)能力，為未來的5G網(wǎng)絡(luò)智能化

演進(jìn)提供了一個(gè)思路。

本白皮書由中國聯(lián)通研究院牽頭編制，參編單位包括（排名

不分先后）：華為技術(shù)有限公司、中興通訊股份有限公司、維沃

移動(dòng)通信有限公司、北京小米移動(dòng)軟件有限公司、OPPO廣東移

動(dòng)通信有限公司、騰訊云計(jì)算（北京）有限責(zé)任公司、中國信息

通信科技有限公司、愛立信（中國）通信有限公司、上海諾基亞

貝爾股份有限公司。

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編寫組成員（排名不分先后）：

任馳、穆佳、王遠(yuǎn)、李卓明、朱進(jìn)國、牛嬌紅、吳曉波、崇

衛(wèi)微、沈洋、劉建寧、許陽、張?jiān)骑w、張卓筠、王胡成、段小嫣、

劉堅(jiān)、賈小萌、樊濤、王偉新。

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一、5G智能技術(shù)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力

隨著5G標(biāo)準(zhǔn)化工作的推進(jìn)，5G市場也在經(jīng)歷高速發(fā)展并逐漸

走向成熟，目前我國的5G基站總數(shù)已經(jīng)達(dá)到196.8萬站，5G網(wǎng)絡(luò)

覆蓋全部的地級(jí)市，并覆蓋了超過98%的縣城城區(qū)和80%的鄉(xiāng)鎮(zhèn)鎮(zhèn)

區(qū)。此外，中國信通院發(fā)布的《中國5G發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響白皮書》

指出，5G具有顯著的技術(shù)深度，擁有開發(fā)創(chuàng)造新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)品、新

工藝和新技術(shù)的巨大潛力，這也表示未來5G應(yīng)用的主戰(zhàn)場將更多的

面向垂直行業(yè)市場，從傳統(tǒng)的個(gè)人移動(dòng)終端業(yè)務(wù)向工業(yè)、電力、金融、

醫(yī)療、港口、智慧城市等各個(gè)垂直領(lǐng)域擴(kuò)展和滲透。新一代信息技術(shù)

與制造業(yè)進(jìn)一步深度融合，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展邁出更堅(jiān)實(shí)步伐，隨

著“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程縱深推進(jìn)，全國建設(shè)項(xiàng)目已超過3100

個(gè)，為數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來更多增長機(jī)會(huì)。

層出不窮的新應(yīng)用、新需求、新場景也進(jìn)一步影響了5G網(wǎng)絡(luò)的

演進(jìn)，使5G網(wǎng)絡(luò)持續(xù)向復(fù)雜化、分散化和靈活化發(fā)展，運(yùn)營商需要

支持針對(duì)不同客戶的需求創(chuàng)造定制化和個(gè)性化的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，這也進(jìn)一

步要求5G網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行更快速和更精確的調(diào)度。同時(shí)，

垂直行業(yè)在業(yè)務(wù)性能方面的要求也呈現(xiàn)越來越嚴(yán)苛的趨勢(shì)，這也要求

5G網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行針對(duì)性的感知，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)

性的，甚至是預(yù)測(cè)性的動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。

以上的商業(yè)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)為構(gòu)建智能化5G網(wǎng)絡(luò)提供了契機(jī)，

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而近年來人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷豐富、計(jì)算

設(shè)備性能的持續(xù)提升，也為5G網(wǎng)絡(luò)的智能化提供了可能性。作為

5G網(wǎng)絡(luò)最大的數(shù)據(jù)生產(chǎn)者之一，5G核心網(wǎng)已經(jīng)成為了各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)組

織進(jìn)行移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)智能化討論的早期陣地。5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)的

引入，使得5G網(wǎng)絡(luò)可以深度的利用和開發(fā)5G核心網(wǎng)產(chǎn)生和管理的

海量的，多樣的數(shù)據(jù)，為運(yùn)營商提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，優(yōu)化用戶業(yè)務(wù)

體驗(yàn)，進(jìn)而提升5G網(wǎng)絡(luò)價(jià)值提供了一條值得探索的新路徑。

二、5G智能化典型應(yīng)用場景

（一）網(wǎng)絡(luò)切片性能保障

5G時(shí)代業(yè)務(wù)場景的多樣性為運(yùn)營商帶來了巨大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的

網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和管理思路難以適應(yīng)快速發(fā)展和演進(jìn)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)部署

需求，在此背景下網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，通過基于5G服務(wù)化架構(gòu)

的網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)，運(yùn)營商將能夠最大程度地提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)外部環(huán)境、客

戶需求、業(yè)務(wù)場景的適應(yīng)性，提升網(wǎng)絡(luò)資源使用效率，最優(yōu)化運(yùn)營商

的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)投資，構(gòu)建靈活和敏捷的5G網(wǎng)絡(luò)。

考慮到有限的網(wǎng)絡(luò)資源和不斷變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，隨著切片數(shù)量的

增加，運(yùn)營商是否在任何時(shí)間都能夠保障所有切片的性能以確保用戶

獲得滿意的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，是一個(gè)對(duì)切片用戶非常重要的問題。智能化能

力的引入成為動(dòng)態(tài)切片資源管理的重要應(yīng)用趨勢(shì)，通過匯聚切片業(yè)務(wù)

相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)每切片的使用情況分析獲得切片用戶

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業(yè)務(wù)QoE情況的統(tǒng)計(jì)（如占總數(shù)多少百分比的用戶已經(jīng)低于SLA所

要求的QoE），將分析結(jié)果信息應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)切片的規(guī)劃、部署、監(jiān)控、

優(yōu)化的各個(gè)環(huán)節(jié)中，及時(shí)的調(diào)整切片資源分配，并將已有切片的分析

信息應(yīng)用到新切片的設(shè)計(jì)和上線過程中，實(shí)現(xiàn)切片的自動(dòng)化業(yè)務(wù)控制

和SLA保障。

進(jìn)一步的，網(wǎng)絡(luò)還可以基于歷史分析信息進(jìn)行面向未來的切片性

能預(yù)測(cè)，在用戶QoE下降之前提前完成資源的優(yōu)化配置，縮短或避

免用戶對(duì)QoE降級(jí)的感知。

（二）邊緣計(jì)算路由優(yōu)化

邊緣計(jì)算（EdgeComputing）技術(shù)是5G架構(gòu)的重要?jiǎng)?chuàng)新之一，

邊緣計(jì)算通過在靠近終端或數(shù)據(jù)源的位置進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)能力覆蓋，向用戶

提供結(jié)合了融合計(jì)算、敏捷聯(lián)結(jié)、實(shí)時(shí)高效、安全隱私等特性的業(yè)務(wù)

體驗(yàn)。5G的大規(guī)模部署和廣泛覆蓋也給邊緣計(jì)算的深入發(fā)展提供了

支撐，為智慧城市、智能安防、智能電網(wǎng)等創(chuàng)新應(yīng)用場景提供了解決

方案，并將在未來進(jìn)一步擴(kuò)展到自動(dòng)駕駛、體育賽事、演出直播等商

業(yè)領(lǐng)域。目前，國內(nèi)已有數(shù)百個(gè)5G邊緣計(jì)算應(yīng)用投入應(yīng)用，范圍覆

蓋工廠、礦山、場館等多類業(yè)務(wù)場景，并且新的場景和應(yīng)用仍在持續(xù)

的開發(fā)和落地，在依托于5G的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮了巨大的作用。

在實(shí)際的部署中，同一個(gè)邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)可能會(huì)在一個(gè)區(qū)域（如一

個(gè)城市內(nèi)）部署多個(gè)支持該業(yè)務(wù)的邊緣應(yīng)用服務(wù)器，隨著用戶使用業(yè)

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務(wù)過程中發(fā)生移動(dòng)，就需要針對(duì)用戶的邊緣應(yīng)用業(yè)務(wù)路由進(jìn)行實(shí)時(shí)的

調(diào)整，以確保用戶總是路由到業(yè)務(wù)體驗(yàn)最優(yōu)的邊緣應(yīng)用服務(wù)器。而邊

緣應(yīng)用的概念中，所謂的“靠近”終端/數(shù)據(jù)源/服務(wù)器更多的是一個(gè)

相對(duì)的概念，絕對(duì)距離的靠近并不意味著用戶一定能獲取最優(yōu)的業(yè)務(wù)

體驗(yàn)，同時(shí)還需要考慮當(dāng)前和目標(biāo)UPF節(jié)點(diǎn)的負(fù)載、傳輸網(wǎng)路由配

置、用戶移動(dòng)性（如步行類的低速移動(dòng)或乘坐汽車、火車等的高速移

動(dòng)）等因素。

5G網(wǎng)絡(luò)通過智能化的分析手段，能夠?qū)崟r(shí)的判斷用戶邊緣業(yè)務(wù)

感知情況，并在業(yè)務(wù)體驗(yàn)無法滿足時(shí)，結(jié)合實(shí)時(shí)的邊緣路由性能分析

數(shù)據(jù)，在全網(wǎng)范圍內(nèi)為用戶選擇當(dāng)前最優(yōu)的邊緣應(yīng)用路由，提升用戶

的業(yè)務(wù)體驗(yàn)。

（三）UE行為分析及業(yè)務(wù)優(yōu)化

5G核心網(wǎng)作為用戶業(yè)務(wù)管理和調(diào)度的核心，擁有非常豐富的用

戶數(shù)據(jù)，包括用戶設(shè)備的簽約信息、能力信息、標(biāo)識(shí)信息等靜態(tài)數(shù)據(jù)，

還包括移動(dòng)位置信息、業(yè)務(wù)相關(guān)信息（如速率、QoS等）等動(dòng)態(tài)數(shù)

據(jù)，以及第三方提供的業(yè)務(wù)相關(guān)策略等信息。這些靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可

以從AMF、SMF、PCF和UDM等網(wǎng)元中獲取，也可以從OAM系

統(tǒng)獲取。在符合國家的用戶數(shù)據(jù)安全相關(guān)的法律法規(guī)和用戶隱私的前

提下，根據(jù)用戶或客戶需求，5G核心網(wǎng)可以合理的智能分析和利用

這些數(shù)據(jù)，來優(yōu)化業(yè)務(wù)傳輸，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率，還能通過UE行

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為分析及預(yù)測(cè)，大大提升用戶體驗(yàn)。比如：

5G核心網(wǎng)通過分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，可以獲取特定區(qū)域，特定時(shí)間段

內(nèi)的如用戶數(shù)量、人員移動(dòng)軌跡、業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)度等信息，進(jìn)而指導(dǎo)第三

方應(yīng)用提供方的戶外廣告投放、應(yīng)用層定向業(yè)務(wù)優(yōu)化策略制定等行為。

5G核心網(wǎng)還可以根據(jù)第三方可提供的策略和需求信息，提供業(yè)

務(wù)的優(yōu)化。例如：第三方提供預(yù)置的UE行為信息給5G核心網(wǎng)（如，

預(yù)置UE行動(dòng)軌跡信息，預(yù)置UE通話時(shí)間、時(shí)長信息等等），5G核

心網(wǎng)可以根據(jù)這些預(yù)置信息，提前預(yù)留和調(diào)度資源以提供更可靠更優(yōu)

質(zhì)的通信服務(wù)。

此外，5G核心網(wǎng)可以通過對(duì)用戶業(yè)務(wù)行為的分析，結(jié)合一系列

的判定標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)并定位異常行為UE的能力，如園區(qū)專用UE

移動(dòng)到園區(qū)范圍之外，單個(gè)UE短時(shí)間內(nèi)群發(fā)大量短消息，應(yīng)該處于

休眠狀態(tài)的IoT設(shè)備被長時(shí)間喚醒等。結(jié)合UE異常行為分析結(jié)果，

運(yùn)營商可以針對(duì)性的調(diào)整用戶管理策略（如將異常UE強(qiáng)制下線），

或向使用該UE的第三方行業(yè)用戶發(fā)出告警，輔助行業(yè)用戶定位問題

UE并進(jìn)行及時(shí)的處理。

（四）網(wǎng)絡(luò)擁塞分析

傳統(tǒng)擁塞控制方案是人們基于對(duì)忙閑時(shí)經(jīng)驗(yàn)判斷或者特定網(wǎng)絡(luò)

區(qū)域用戶使用量習(xí)慣的認(rèn)知基礎(chǔ)上進(jìn)行的靜態(tài)策略管控，這種靜態(tài)的

設(shè)置方式忽略了網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷動(dòng)態(tài)變化、用戶移動(dòng)性信息、用戶使用的業(yè)

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務(wù)特性等因素，無法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)情況進(jìn)行針對(duì)性的動(dòng)態(tài)控

制。5G核心網(wǎng)可實(shí)時(shí)采集用戶在當(dāng)前位置中經(jīng)歷的網(wǎng)絡(luò)擁塞狀態(tài)，

并基于網(wǎng)絡(luò)的歷史負(fù)荷情況，通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)擁塞的時(shí)間和等

級(jí)，將預(yù)測(cè)的擁塞信息輸出給策略控制功能用于調(diào)整特定用戶和業(yè)務(wù)

的QoS策略。除此以外，5GC還可實(shí)時(shí)采集小區(qū)級(jí)別的負(fù)荷信息，

進(jìn)行小區(qū)級(jí)別的擁塞判斷和預(yù)測(cè)，并將網(wǎng)絡(luò)擁塞狀態(tài)上報(bào)給AF，指

導(dǎo)AF進(jìn)行業(yè)務(wù)層面的調(diào)整。

基于5GC的智能擁塞管控可充分實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)擁塞狀況實(shí)時(shí)感

知和智能預(yù)測(cè)，提升用戶的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，提高網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度水平。

（五）定位業(yè)務(wù)賦能

定位業(yè)務(wù)是移動(dòng)通信系統(tǒng)的重要功能之一，其可以通過移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)

定位技術(shù)獲取終端位置信息，并將位置信息以特定的格式提供給用戶

終端、運(yùn)營商、第三方機(jī)構(gòu)等位置信息請(qǐng)求方。定位技術(shù)從2G到

4G持續(xù)演進(jìn)，定位精度逐步提升。隨著5G的到來，各種業(yè)務(wù)類型

越來越豐富，對(duì)定位服務(wù)提出了更高的要求。

智能化能力的引入能夠有效提升定位性能，網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)據(jù)（如終

端移動(dòng)性分析、WLAN性能分析）能夠協(xié)助定位管理網(wǎng)元LMF選擇

更適合當(dāng)前場景（如終端位于室內(nèi)或室外）的定位方法，提高定位精

度。

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（六）智能選網(wǎng)

在運(yùn)營商5G網(wǎng)絡(luò)完成全面覆蓋之前，傳統(tǒng)的4GLTE網(wǎng)絡(luò)和

5GNR將長期共存。5G商用初期，一方面，運(yùn)營商可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)頻

譜特性，利用4G頻譜完成廣覆蓋，利用5G頻譜進(jìn)行熱點(diǎn)覆蓋，另

一方面，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)需求，5GNR也存在多種高、低頻率聯(lián)合

部署的覆蓋形式。因此，針對(duì)多種接入方式并存的情況，5G核心網(wǎng)

應(yīng)考慮到多種接入方式如何協(xié)同工作的問題，比如使用AI技術(shù)來輔

助終端進(jìn)行智能選網(wǎng)駐留。

5G核心網(wǎng)作為網(wǎng)絡(luò)的核心，可以獲取到大量用戶業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)

據(jù)，并有足夠的算力和能力去分析這些數(shù)據(jù)，從而選擇出更適合用戶

的接入方式。智能化網(wǎng)元可以從AF，AMF，SMF等網(wǎng)元獲取到用

戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)信息、用戶位置及移動(dòng)性信息、接入網(wǎng)絡(luò)制式等信息作為

AI輸入數(shù)據(jù)，并在合法和保護(hù)用戶隱私的前提下，統(tǒng)計(jì)或推理出用

戶在使用的業(yè)務(wù)信息、特定用戶位置信息以及處于特定接入網(wǎng)絡(luò)制式

下的業(yè)務(wù)體驗(yàn)分析信息，并將其發(fā)送給PCF等負(fù)責(zé)制定策略的網(wǎng)元。

在業(yè)務(wù)體驗(yàn)分析信息的輔助下，PCF可以為用戶終端制定出合適的

RAT/頻率選擇策略（例如，RFSP，RAT/FrequencySelection

Priority），從而對(duì)于NR和LTE之間的異系統(tǒng)選擇或者NR高頻和

NR低頻之間的頻率間選擇進(jìn)行有效和智能的判斷。

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（七）QoS預(yù)測(cè)及可保持性分析

QoS保障是移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)差異化服務(wù)能力的重要技術(shù)，第

三方業(yè)務(wù)提供商也對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)的QoS保障能力提出了多樣化的需求。

5G網(wǎng)絡(luò)的智能化分析網(wǎng)元通過采集網(wǎng)絡(luò)特定時(shí)間或位置區(qū)域的

QoS變化的歷史信息，可以分析得到包括帶寬，誤碼率等在內(nèi)的QoS

參數(shù)或性能的預(yù)測(cè)結(jié)果，或者特定的QoS參數(shù)是否超過了上報(bào)的門

限值。該預(yù)測(cè)結(jié)果也可以針對(duì)未來特定的一段時(shí)間或者特定的位置區(qū)

域。

該預(yù)測(cè)結(jié)果可以通過能力開放的API接口發(fā)送給AF,業(yè)務(wù)提供

方可以根據(jù)該預(yù)測(cè)的信息進(jìn)行業(yè)務(wù)參數(shù)的調(diào)整，如XR業(yè)務(wù)的服務(wù)器

可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的擁塞信息或傳輸速率的預(yù)測(cè)結(jié)果靈活調(diào)整XR業(yè)務(wù)的

相關(guān)參數(shù)，以更好的適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸狀態(tài)的變化，優(yōu)化業(yè)務(wù)體驗(yàn)。

又如，車聯(lián)網(wǎng)V2X業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)也可以通過QoS分析和預(yù)測(cè)

進(jìn)行保障，V2X應(yīng)用服務(wù)器可以向5GC請(qǐng)求指定的地理區(qū)域和時(shí)間

間隔的QoS可持續(xù)性分析通知，以便提前調(diào)整應(yīng)用的業(yè)務(wù)行為，并

基于QoS可持續(xù)性分析通知進(jìn)行QoS更改。5GC可以通過收集5QI

信息，預(yù)測(cè)出未來在某一區(qū)域的分析目標(biāo)周期內(nèi)QoS更改發(fā)生的可

能性大小，并在超出V2X應(yīng)用服務(wù)器設(shè)置的通知閾值時(shí)發(fā)送通知報(bào)

告。V2X應(yīng)用服務(wù)器還可以向5GC請(qǐng)求過去的QoS可持續(xù)性統(tǒng)計(jì)

信息，以調(diào)整V2X業(yè)務(wù)的行為邏輯，更好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。

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三、5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)

（一）NWDAF分析框架

1.數(shù)據(jù)采集及分析反饋

面向5G核心網(wǎng)智能化演進(jìn)需求，3GPP在Rel-15階段定義了

核心網(wǎng)服務(wù)化網(wǎng)元網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能NWDAF（NetworkData

AnalyticsFunction），并在Rel-16階段定義了完整的數(shù)據(jù)采集、數(shù)

據(jù)分析、分析反饋架構(gòu)和對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)流程。圍繞NWDAF的5G核

心網(wǎng)智能框架如圖1示意：

圖15G核心網(wǎng)智能框架示意圖

NWDAF作為服務(wù)化網(wǎng)元，支持通過標(biāo)準(zhǔn)定義的服務(wù)化接口向數(shù)

據(jù)源如其他5G核心網(wǎng)NF、OAM或AF進(jìn)行事件訂閱，以此獲取分

析所需要的原始數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^服務(wù)化接口獲取的數(shù)據(jù)包括如從

AMF獲取用戶位置、用戶移入/移出目標(biāo)區(qū)域事件，從SMF獲取對(duì)

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應(yīng)特定DNN/S-NSSAI的PDU會(huì)話建立、更新、釋放信息，從

AF/NEF獲取特定應(yīng)用的應(yīng)用QoE指標(biāo)、應(yīng)用標(biāo)識(shí)符及應(yīng)用服務(wù)器

信息，從OAM獲取無線小區(qū)的負(fù)荷和性能信息等。

NWDAF的分析結(jié)果信息可以反饋給5G核心網(wǎng)NF或AF。當(dāng)

NWDAF的分析結(jié)果信息開放給AF時(shí)，需要通過網(wǎng)絡(luò)開放功能網(wǎng)元

NEF與AF進(jìn)行交互。NWDAF的分析結(jié)果信息可以包括網(wǎng)絡(luò)性能

分析信息，UE行為分析信息、擁塞分析信息等。

遵循服務(wù)化架構(gòu)整體通信和交互要求，NWDAF可以通過請(qǐng)求/

響應(yīng)和訂閱/通知兩種模式接收來自分析消費(fèi)者的分析需求，并在完

成分析后向其反饋所請(qǐng)求的分析結(jié)果信息。

2.NWDAF發(fā)現(xiàn)和選擇

NWDAF作為5G核心網(wǎng)服務(wù)化網(wǎng)元，支持基于標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)化流程

通過NRF被分析消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)和選擇。NRF根據(jù)分析消費(fèi)者的請(qǐng)求，

結(jié)合NWDAF的NF配置文件信息為分析消費(fèi)者提供備選的

NWDAF列表。NWDAF注冊(cè)到NRF中的NF配置文件可以包含

NWDAF支持的AnalyticsID，支持的服務(wù)類型（如是否支持MTLF

服務(wù)），NWDAF服務(wù)區(qū)域，分析聚合能力等信息。

針對(duì)UE特定的分析場景，NWDAF可以針對(duì)特定的Analytics

ID（如UE移動(dòng)性分析），攜帶其正在服務(wù)的目標(biāo)UE標(biāo)識(shí)以及對(duì)應(yīng)

的AnalyticsID向UDM進(jìn)行注冊(cè)，當(dāng)分析消費(fèi)者無法通過NRF發(fā)

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現(xiàn)服務(wù)特定UE的NWDAF時(shí)，分析消費(fèi)者可以向UDM進(jìn)行查詢

并找到所需的NWDAF。

3.分析上下文的管理和傳遞

在NWDAF執(zhí)行分析的過程中，由于一些內(nèi)部原因如NWDAF

間的負(fù)載均衡，NWDAF的計(jì)劃內(nèi)下線等操作，或由于一些外部原因

如UE移動(dòng)性事件觸發(fā)等，當(dāng)前的服務(wù)NWDAF無法繼續(xù)為分析消

費(fèi)者提供分析服務(wù)，此時(shí)就需要進(jìn)行服務(wù)NWDAF的變更，并將當(dāng)

前NWDAF正在執(zhí)行的分析過程轉(zhuǎn)移到新的目標(biāo)NWDAF。為支持

這一過程，NWDAF會(huì)在內(nèi)部維護(hù)一套分析上下文信息，以確保在發(fā)

生NWDAF變更后，目標(biāo)NWDAF可以基于分析上下文中的信息繼

續(xù)執(zhí)行未完成的分析過程。

NWDAF管理的分析上下文可能包含：

－分析相關(guān)信息，如尚未提供給分析消費(fèi)者的待發(fā)送分析信息，

歷史輸出分析信息，最后一次向分析消費(fèi)者提供分析信息的時(shí)

間，分析聚合相關(guān)信息等；

－分析相關(guān)的數(shù)據(jù)，如當(dāng)前NWDAF中可能與將在目標(biāo)NWDAF

中繼續(xù)的分析過程相關(guān)或有用的歷史分析數(shù)據(jù)；

－ML模型相關(guān)信息，如待轉(zhuǎn)移的分析過程所需ML模型對(duì)應(yīng)的

MTLF信息，以及ML模型的文件所在地址信息等。

分析上下文的傳遞可以由源NWDAF發(fā)起，也可以由分析消費(fèi)

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者選擇目標(biāo)NWDAF后，觸發(fā)目標(biāo)NWDAF發(fā)起。

4.NWDAF分析聚合

在同一網(wǎng)絡(luò)中，多個(gè)NWDAF實(shí)例可以基于層級(jí)結(jié)構(gòu)或樹狀結(jié)

構(gòu)進(jìn)行部署，如下級(jí)NWDAF可以和數(shù)據(jù)源NF（如AMF、SMF等）

合并部署或鄰近部署，以實(shí)現(xiàn)快速的實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)獲取，而上級(jí)

NWDAF匯總處理下級(jí)NWDAF的數(shù)據(jù)并生成總體的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

或者多個(gè)NWDAF各自負(fù)責(zé)一片NWDAF服務(wù)區(qū)域，并將各自負(fù)責(zé)

區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一上報(bào)至上級(jí)NWDAF，聚合生成針對(duì)更大管理區(qū)域

的分析報(bào)告。

當(dāng)多個(gè)NWDAF需要聯(lián)合完成一項(xiàng)分析任務(wù)時(shí)，需要有一個(gè)

NWDAF承擔(dān)聚合NWDAF的功能，即匯總多個(gè)NWDAF的分析元

數(shù)據(jù)（AnalyticsMetadata），聚合并生成聚合的分析信息。支持分

析聚合能力的NWDAF會(huì)在向NRF進(jìn)行注冊(cè)的時(shí)候?qū)⒕酆夏芰χ甘?/p>

包含在NF配置文件中，以備未來的聚合NWDAF發(fā)現(xiàn)和選擇。其

他非聚合NWDAF則在NF配置文件中包含分析元數(shù)據(jù)提供能力，

以供聚合NWDAF進(jìn)行發(fā)現(xiàn)和選擇。分析聚合能力是NWDAF的一

項(xiàng)額外的能力，也就是說，一個(gè)NWDAF在擔(dān)任聚合NWDAF的角

色期間，也可能同時(shí)在承擔(dān)獨(dú)立NWDAF或提供分析元數(shù)據(jù)的

NWDAF的角色。

典型的分析聚合架構(gòu)如下圖2所示：

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圖2NWDAF分析聚合架構(gòu)示意

分析消費(fèi)者可能會(huì)在NWDAF發(fā)現(xiàn)和選擇的過程中指定一個(gè)目

標(biāo)分析區(qū)域（AreaofInterest），并要求發(fā)現(xiàn)一個(gè)具備分析聚合能力

的NWDAF，在后續(xù)的分析請(qǐng)求和交互過程中，聚合NWDAF可以

基于分析請(qǐng)求中指定的目標(biāo)分析區(qū)域，將對(duì)應(yīng)區(qū)域拆分為若干個(gè)子區(qū)

域，并以此作為發(fā)現(xiàn)能夠提供分析元數(shù)據(jù)的NWDAF的條件，進(jìn)而

發(fā)現(xiàn)并選擇多個(gè)用于提供分析聚合所需要的分析元數(shù)據(jù)的NWDAF，

完成分析聚合過程。

分析消費(fèi)者也可能不會(huì)在NWDAF發(fā)現(xiàn)和選擇過程中指定目標(biāo)

分析區(qū)域，在這種情況下，NRF可以向分析消費(fèi)者返回一個(gè)支持分

析聚合能力，并覆蓋較大的服務(wù)區(qū)域的NWDAF，以滿足分析消費(fèi)者

的請(qǐng)求。

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（二）ML模型管理及交互

1.NWDAF邏輯功能分解

基于3GPPRel-16階段要求，NWDAF為單一邏輯功能實(shí)體，

單個(gè)NWDAF同時(shí)承擔(dān)ML模型設(shè)計(jì)、ML模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)采集、

數(shù)據(jù)推理分析等功能，網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)NWDAF獨(dú)立、閉環(huán)的進(jìn)行以

上數(shù)據(jù)和模型相關(guān)的處理，彼此之間缺乏協(xié)同。因此NWDAF所使

用的ML模型難以進(jìn)行系統(tǒng)的訓(xùn)練和管理，ML模型性能和準(zhǔn)確性不

一致，造成智能分析服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的不統(tǒng)一，不利于服務(wù)的優(yōu)化和推廣。

針對(duì)以上情況，3GPP在Rel-17階段針對(duì)NWDAF邏輯功能框

架進(jìn)行了優(yōu)化，將NWDAF分解為不同的邏輯功能實(shí)體，包括：

－MTLF：即模型訓(xùn)練邏輯功能，負(fù)責(zé)進(jìn)行ML模型的訓(xùn)練、管

理和存儲(chǔ)，并負(fù)責(zé)基于AnLF的請(qǐng)求將AnLF所需的ML模型

下發(fā)給AnLF，用于后續(xù)AnLF的分析推理過程；

－AnLF：即分析邏輯功能，負(fù)責(zé)基于分析消費(fèi)者的請(qǐng)求，使用

從MTLF獲取的ML模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和推理，生成分析

消費(fèi)者所請(qǐng)求的分析結(jié)果。

一個(gè)NWDAF功能實(shí)體可能單獨(dú)包含MTLF或AnLF功能，也

可能同時(shí)包含MTLF和AnLF功能。典型的NWDAF邏輯功能分解

框架如圖3所示：

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圖3NWDAF邏輯功能分解示意圖

圖3所示框架中，ML模型設(shè)計(jì)和初始模型下發(fā)過程基于運(yùn)營商

策略和實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。如，初始的預(yù)訓(xùn)練的ML模型可能被本地預(yù)

配置在MTLF中，也可能通過運(yùn)營商的AI管理平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一的管理

和分發(fā)。MTLF可以根據(jù)AnLF利用ML模型生成的預(yù)測(cè)結(jié)果以及實(shí)

際結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，觸發(fā)模型的重選學(xué)習(xí)，提高模型精度。

2.ML模型管理和共享

MTLF負(fù)責(zé)訓(xùn)練產(chǎn)生ML模型，并對(duì)其進(jìn)行控制和管理。網(wǎng)絡(luò)中

可能部署多個(gè)MTLF，一個(gè)MTLF可以服務(wù)于特定的服務(wù)區(qū)域，或

管理專用于特定AnalyticsID的ML模型，ML模型在MTLF中可以

不斷被迭代訓(xùn)練和優(yōu)化。AnLF基于分析消費(fèi)者的請(qǐng)求發(fā)現(xiàn)和選擇管

理對(duì)應(yīng)ML模型的MTLF，并從中請(qǐng)求、獲取和使用所需的ML模型。

一般情況下，ML模型的訓(xùn)練過程和推理過程可能基于不同的

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AI框架和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，如目前常用的TensorFlow，Pytorch，Caffe

等AI框架，由于不同AI框架的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?shù)據(jù)格式、支持的語言等

均可能存在差異，因此MTLF基于特定的AI框架所訓(xùn)練的ML模型

可能無法被使用其他AI框架的設(shè)備（即AnLF）使用。為此，一種

簡單的解決方案是通過預(yù)先的線下協(xié)商、調(diào)試過程，使AnLF可以在

內(nèi)部預(yù)配置一個(gè)MTLF列表，并確保這些MTLF中的ML模型是

AnLF可以識(shí)別和使用的，AnLF僅從包含在這一MTLF列表中的

MTLF中請(qǐng)求ML模型。

或者，MTLF可以在向NRF注冊(cè)時(shí)在NF配置文件中包含一個(gè)

互用性指示，指示一個(gè)允許從該MTLF中檢索ML模型的AnLF供

應(yīng)商列表，并同時(shí)可能包含可以被映射為一系列的ML模型信息如文

件格式、平臺(tái)類型等的互用性Token。AnLF通過查找NRF，在MTLF

發(fā)現(xiàn)和選擇流程中通過互用性指示和互用性Token發(fā)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的

MTLF，并獲取其可以識(shí)別和使用的ML模型。

針對(duì)不同平臺(tái)之間的ML模型共享問題，以上兩種實(shí)現(xiàn)方式為現(xiàn)

階段初步可行的方案，但均存在一定的缺陷，即需要平臺(tái)廠商之間進(jìn)

行較多的私有對(duì)接測(cè)試過程，還有待進(jìn)一步的研究更為合理的其他潛

在方案。

3.多MTLF協(xié)同的聯(lián)邦學(xué)習(xí)

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模式需要將數(shù)據(jù)匯聚到中心進(jìn)行模型訓(xùn)練，而這

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一數(shù)據(jù)匯聚過程會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的不斷膨脹而愈加復(fù)雜，造成控制和管

理成本的不斷提升。此外，數(shù)據(jù)的匯聚過程也會(huì)造成數(shù)據(jù)隱私和安全

方面的風(fēng)險(xiǎn)。在這一背景下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）的

概念被提出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)本質(zhì)是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，其做到了在

保障數(shù)據(jù)隱私安全及合法合規(guī)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，共同建模。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)的過程如下圖4示意：

圖4聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程示意

在5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)中，MTLF之間可以通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)

高效的ML模型訓(xùn)練，而又不需要各個(gè)MTLF將訓(xùn)練所需的原始數(shù)

據(jù)信息匯聚到網(wǎng)絡(luò)中心，從而確保數(shù)據(jù)的本地屬性不被破壞，避免了

由此帶來的潛在的數(shù)據(jù)跨域傳遞造成的安全隱患，以及大量數(shù)據(jù)跨域

過程中對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能造成的沖擊。

參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程的MTLF可區(qū)分為服務(wù)器（FLServer）和客

戶端（FLClient），聯(lián)邦學(xué)習(xí)的角色（服務(wù)器/客戶端）和相應(yīng)的能力

信息會(huì)作為NF配置文件的一部分被注冊(cè)到NRF。FLServer會(huì)通過

NRF發(fā)現(xiàn)和選擇支持特定AnalyticsID對(duì)應(yīng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程的

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FLClient，并向其發(fā)起聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程。在這一過程中，由FLClient

基于本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分布式的機(jī)器學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練并產(chǎn)生本地ML模

型，并將本地ML模型上傳至FLServer進(jìn)行ML模型匯聚，形成

聚合的ML模型。這一過程可以基于運(yùn)營商的管理策略，在FLServer

的生命周期中反復(fù)觸發(fā)和執(zhí)行，以持續(xù)的優(yōu)化和提升ML模型的精度

直至模型收斂。同時(shí)，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的迭代過程中，F(xiàn)LServer可以基

于本地策略或者FLClient的狀態(tài)信息（如網(wǎng)元負(fù)載，能力信息，延

遲信息等）進(jìn)行成員的重新選擇以添加或者移除一些FLClient，從

而優(yōu)化和提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效率。

（三）數(shù)據(jù)管理和協(xié)調(diào)

1.數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)

圍繞NWDAF構(gòu)建的5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)下，針對(duì)不同的

AnalyticsID，以及來自不同分析消費(fèi)者的分析請(qǐng)求，在網(wǎng)絡(luò)中將會(huì)

產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)和分析信息，不同的分析消費(fèi)者可能會(huì)出現(xiàn)相同的分

析需求，或者不同的分析需求需要采集相同的原始數(shù)據(jù)。從減少冗余

流程，提升分析效率的角度，面向整個(gè)5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)的數(shù)據(jù)采

集和分析協(xié)調(diào)成為了一個(gè)必須要考慮的問題。為此，3GPP在Rel-17

階段定義了包含數(shù)據(jù)采集協(xié)調(diào)功能DCCF、消息框架（Messaging

Framework）以及消息框架適配器功能MFAF的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)框架，如

下圖5所示：

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圖5數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)框架

在部署了DCCF的情況下，數(shù)據(jù)消費(fèi)者（如NWDAF、分析數(shù)

據(jù)存儲(chǔ)功能ADRF等）除了可以直接對(duì)接數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，還可以

通過DCCF進(jìn)行數(shù)據(jù)請(qǐng)求，在這種情況下，數(shù)據(jù)消費(fèi)者的數(shù)據(jù)請(qǐng)求

將發(fā)送給DCCF而不是直接發(fā)送給數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)消費(fèi)者可以在數(shù)據(jù)

請(qǐng)求中指示所需要的數(shù)據(jù)源NF或ADRF用于下一步的數(shù)據(jù)處理，

而在數(shù)據(jù)消費(fèi)者沒有指示目標(biāo)NF時(shí)，DCCF也可以自行決定并選擇

數(shù)據(jù)源NF（如通過向NRF/UDM/BSF檢索）或ADRF。

DCCF會(huì)維護(hù)一個(gè)數(shù)據(jù)采集和協(xié)調(diào)的記錄表，當(dāng)DCCF識(shí)別到

新的數(shù)據(jù)請(qǐng)求和已有記錄吻合時(shí)，DCCF將直接從NWDAF或ADRF

獲取已采集和處理的歷史數(shù)據(jù)，而不需要再次向數(shù)據(jù)源發(fā)起新的數(shù)據(jù)

采集過程。NWDAF或ADRF也可以將其已采集/存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)記錄發(fā)

送給DCCF，以備未來的查詢和匹配。

數(shù)據(jù)采集協(xié)調(diào)還可以通過消息框架完成，便于復(fù)用已有的消息隊(duì)

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列，或者可能集成開源的消息隊(duì)列。消息框架不由3GPP進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)

化定義，消息框架和3GPP系統(tǒng)之間的互通通過消息框架適配器功

能MFAF實(shí)現(xiàn)，MFAF支持和5GCNF之間的3GPP消費(fèi)者適配

器（3CA）以及和DCCF之間的3GPPDCCF適配器（3DA）以和

周邊網(wǎng)元進(jìn)行交互。實(shí)際的消息框架/MFAF應(yīng)用中，DCCF根據(jù)數(shù)

據(jù)消費(fèi)者的請(qǐng)求判斷數(shù)據(jù)采集狀態(tài)，如果需要發(fā)起新的數(shù)據(jù)采集請(qǐng)求，

DCCF指示MFAF進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并由消息框架完成數(shù)據(jù)處理后將

其提供給MFAF，由MFAF最終將數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)消費(fèi)者。

MFAF僅負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分發(fā)，基于不同的組網(wǎng)策略，MFAF可以

獨(dú)立部署，也可以內(nèi)置在DCCF中。MFAF獨(dú)立部署的場景可適用

于如MFAF靠近數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費(fèi)者，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)請(qǐng)求的響應(yīng)，

而DCCF集中部署，負(fù)責(zé)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集協(xié)調(diào)。

2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

3GPP在Rel-17階段定義了分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能ADRF，用于存

儲(chǔ)和管理由NWDAF采集的數(shù)據(jù)，以及通過NWDAF生成的數(shù)據(jù)分

析信息。ADRF所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)或分析信息，可以由NWDAF（AnLF）

用于直接的分析推理過程，或由NWDAF（MTLF）用于進(jìn)行ML模

型訓(xùn)練，也可以直接將已有的分析信息反饋給分析消費(fèi)者，而不需要

NWDAF進(jìn)行重復(fù)的分析推理過程。以上過程可以由NWDAF、

DCCF、ADRF共同在數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)框架下實(shí)現(xiàn)。

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基于ADRF的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)如下圖6所示：

圖6數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面：已有原始數(shù)據(jù)或分析信息的存儲(chǔ)，可以由需要在

ADRF中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)或分析信息的ADRF服務(wù)消費(fèi)者通過調(diào)用ADRF

的存儲(chǔ)請(qǐng)求服務(wù)，直接將需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)發(fā)送給ADRF進(jìn)行存儲(chǔ)。

未來潛在數(shù)據(jù)或分析信息的存儲(chǔ)，可以由ADRF服務(wù)消費(fèi)者通過向

ADRF訂閱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，由ADRF通過向NWDAF或DCCF等進(jìn)

行訂閱，在后續(xù)獲取分析信息或數(shù)據(jù)并進(jìn)行存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)訪問方面：數(shù)據(jù)或分析信息消費(fèi)者向ADRF請(qǐng)求已發(fā)生的

時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)或分析信息，或通過數(shù)據(jù)檢索訂閱服務(wù)向ADRF

訂閱包含未來時(shí)間的時(shí)間窗口期間的數(shù)據(jù)或分析信息，并由ADRF

向NWDAF或DCCF進(jìn)行訂閱，在收到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)或分析通知后將

其所包含的信息發(fā)送給數(shù)據(jù)或分析信息消費(fèi)者。

3.數(shù)據(jù)的格式化和預(yù)處理

當(dāng)使用了基于DCCF/MFAF的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)框架，數(shù)據(jù)消費(fèi)者可以

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

在其發(fā)送的數(shù)據(jù)請(qǐng)求消息中指示對(duì)數(shù)據(jù)的格式化要求，包括何時(shí)及何

種條件下發(fā)送數(shù)據(jù)通知，如指定數(shù)據(jù)通知的時(shí)間窗、時(shí)間間隔等，或

通知的觸發(fā)條件如事件交叉觸發(fā)、消費(fèi)者請(qǐng)求觸發(fā)等，并可能指示

DCCF或MFAF在向數(shù)據(jù)消費(fèi)者發(fā)送通知的時(shí)候是否需要同時(shí)將數(shù)

據(jù)通知發(fā)送給ADRF以進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)消費(fèi)者可能同時(shí)向DCCF指示數(shù)據(jù)的預(yù)處理要求，即要求

DCCF/消息框架針對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的概括并形成一個(gè)單獨(dú)

的包括發(fā)生事件、處理間隔、事件平均值/方差等信息的數(shù)據(jù)報(bào)告，

以替代多個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)通知，減少發(fā)送數(shù)據(jù)通知所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。

在部署了消息框架和MFAF的情況下，數(shù)據(jù)的格式化和預(yù)處理

指示由DCCF下發(fā)給MFAF，并進(jìn)一步由消息框架執(zhí)行具體的處理

過程。

（四）分析時(shí)間/時(shí)延管理

針對(duì)不同的分析類型，分析消費(fèi)者所期望的分析時(shí)延或獲得分析

結(jié)果信息的時(shí)間也有所不同，部分分析場景需要滿足分析消費(fèi)者的分

析交互可控和可預(yù)期的需求。針對(duì)分析消費(fèi)者需要在特定時(shí)間或特定

的時(shí)延范圍內(nèi)獲取分析結(jié)果信息的情況，圍繞NWDAF的5G核心

網(wǎng)智能架構(gòu)定義了以下分析時(shí)間/分析時(shí)延相關(guān)的管理參數(shù)：

“需要分析信息的時(shí)間”：用于由分析消費(fèi)者向NWDAF指示其

所期望的獲得分析信息的最晚時(shí)間，該時(shí)間是一個(gè)相對(duì)時(shí)間（如：30

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

分鐘以內(nèi)）。該參數(shù)由分析消費(fèi)者在向NWDAF發(fā)送分析請(qǐng)求時(shí)在請(qǐng)

求消息中攜帶。NWDAF收到該參數(shù)后，如在期望時(shí)間內(nèi)沒有完成分

析并形成分析報(bào)告/通知，則NWDAF會(huì)向分析消費(fèi)者返回一個(gè)錯(cuò)誤

信息，其中包含NWDAF側(cè)評(píng)估的“修改的等待時(shí)間”信息（如還

需要額外的10分鐘），以輔助分析消費(fèi)者判斷是否需要向新的

NWDAF重新發(fā)起分析請(qǐng)求，還是繼續(xù)等待當(dāng)前NWDAF的分析結(jié)

果。

“支持的分析時(shí)延”：NWDAF針對(duì)特定的AnalyticsID，通過

進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)采集和預(yù)分析評(píng)估得出的針對(duì)該AnalyticsID所需要

的分析時(shí)延，這一時(shí)延評(píng)估過程需要統(tǒng)籌考慮數(shù)據(jù)采集所需的時(shí)延以

及分析推理所需的時(shí)延等因素。“支持的分析時(shí)延”會(huì)作為NWDAF

配置文件的一部分注冊(cè)到NRF中，并作為分析消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)和選擇

NWDAF的標(biāo)準(zhǔn)之一?！爸С值姆治鰰r(shí)延”基于NWDAF內(nèi)部實(shí)現(xiàn)，

以AnalyticsID為粒度進(jìn)行評(píng)估，而不區(qū)分針對(duì)特定UE、針對(duì)特定

UE組或針對(duì)特定NF等情況。

在分析過程中，如果分析消費(fèi)者已經(jīng)針對(duì)特定的AnalyticsID選

擇了一個(gè)支持特定的“支持的分析時(shí)延”的NWDAF，則其需要避免

在分析請(qǐng)求中再額外指定一個(gè)小于該“支持的分析時(shí)延”的“需要分

析信息的時(shí)間”，否則NWDAF可能會(huì)拒絕分析請(qǐng)求。

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

（五）事件通知靜音機(jī)制

為減少數(shù)據(jù)源NF和數(shù)據(jù)消費(fèi)者之間的信令交互，數(shù)據(jù)源NF（如

AMF，SMF等）和數(shù)據(jù)消費(fèi)者（如NWDAF，DCCF）可以支持事

件通知靜音機(jī)制，即數(shù)據(jù)消費(fèi)者在事件訂閱的請(qǐng)求中包含了事件通知

靜音指示的情況下，數(shù)據(jù)源NF將持續(xù)的監(jiān)控事件的發(fā)生并進(jìn)行相關(guān)

數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)，但并不會(huì)在事件發(fā)生后即刻向數(shù)據(jù)消費(fèi)者發(fā)送通

知，直到數(shù)據(jù)消費(fèi)者在后續(xù)的事件訂閱中指示獲取存儲(chǔ)的事件通知數(shù)

據(jù)，數(shù)據(jù)源NF才會(huì)一次性的將所存儲(chǔ)的事件數(shù)據(jù)提供給數(shù)據(jù)消費(fèi)者。

數(shù)據(jù)消費(fèi)者可以通過事件訂閱中的以下標(biāo)志位指示數(shù)據(jù)源進(jìn)行事件

通知靜音或進(jìn)行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的通知：

－去激活通知標(biāo)志位：指示數(shù)據(jù)源NF進(jìn)行事件的監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)的

采集，數(shù)據(jù)源在收到該指示的情況下應(yīng)存儲(chǔ)相關(guān)的事件數(shù)據(jù)但

暫時(shí)不向數(shù)據(jù)消費(fèi)者發(fā)送事件通知；

－檢索通知標(biāo)志位：指示數(shù)據(jù)源NF將已采集的，但尚未提供給

數(shù)據(jù)消費(fèi)者的事件數(shù)據(jù)通過事件通知發(fā)送給數(shù)據(jù)消費(fèi)者。

存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)源NF的事件數(shù)量可根據(jù)數(shù)據(jù)源NF的配置設(shè)置一個(gè)

上限，數(shù)據(jù)源NF在事件達(dá)到上限的情況下滾動(dòng)更新所存儲(chǔ)的事件數(shù)

據(jù)，以保持?jǐn)?shù)據(jù)總是最新的。當(dāng)數(shù)據(jù)源NF是DCCF時(shí)，事件通知

靜音的相關(guān)參數(shù)可以通過數(shù)據(jù)格式化和預(yù)處理指示發(fā)送給DCCF。

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

（六）UE應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

NWDAF可以通過AF從UE上的應(yīng)用程序進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，用作

數(shù)據(jù)分析或ML模型訓(xùn)練的輸入。NWDAF通過數(shù)據(jù)訂閱觸發(fā)AF通

過UE建立的PDU會(huì)話進(jìn)行所需數(shù)據(jù)的采集。UE應(yīng)用數(shù)據(jù)的采集

所需的信息通過運(yùn)營商和ASP之間的SLA確定并配置在AF中，包

括UE應(yīng)用可以向AF提供的信息，AF驗(yàn)證UE應(yīng)用程序合法性所

需的認(rèn)證信息等。同時(shí)，ASP基于SLA在UE應(yīng)用中配置其所要交

互的AF的地址，UE授權(quán)可以提供給AF的數(shù)據(jù)等信息，用于后續(xù)

的應(yīng)用數(shù)據(jù)采集。AF需要在NRF中保存支持的應(yīng)用信息，NWDAF

則可以通過NRF查找應(yīng)用對(duì)應(yīng)的AF。

AF檢索并獲取UE應(yīng)用對(duì)應(yīng)的PDU會(huì)話的IP地址，用于向UE

進(jìn)行數(shù)據(jù)請(qǐng)求。UE應(yīng)用數(shù)據(jù)采集可以通過直接采集（AF直接向UE

應(yīng)用采集數(shù)據(jù)）和間接采集（UE應(yīng)用將數(shù)據(jù)發(fā)送給AS，AF向AS

獲取所需的數(shù)據(jù)）兩種方式實(shí)現(xiàn)。

在AF進(jìn)行UE數(shù)據(jù)采集的過程中，涉及到用戶隱私的應(yīng)用數(shù)據(jù)

可能會(huì)被AF獲取并使用于后續(xù)的用戶行為分析之中，這將造成用戶

隱私的泄露。例如，如果用戶定位信息在未得到用戶同意的情況下被

采集到，NWDAF可以將分析結(jié)果分享給其他網(wǎng)元，該網(wǎng)元可以是核

心網(wǎng)內(nèi)部網(wǎng)元，也可以是第三方網(wǎng)元，這將導(dǎo)致UE位置信息、行為

習(xí)慣等信息的暴露。

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

為了保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，依據(jù)相關(guān)法律法規(guī)，UE應(yīng)用數(shù)據(jù)的采

集必須在用戶許可（UserConsent）的前提下進(jìn)行，用戶許可按不

同的目的（如分析推理，ML模型訓(xùn)練），作為用戶簽約信息的一部

分存儲(chǔ)在UDM中。NWDAF每次進(jìn)行UE應(yīng)用數(shù)據(jù)采集前都需要與

UDM交互以獲取用戶許可信息，并且必須在確認(rèn)獲得用戶許可的情

況下才可以觸發(fā)AF進(jìn)行UE應(yīng)用數(shù)據(jù)采集。同時(shí)，UE有權(quán)隨時(shí)更

改用戶許可信息，例如，可以要求網(wǎng)元停止采集UE應(yīng)用數(shù)據(jù)，也可

以要求網(wǎng)元?jiǎng)h除先前采集到的UE應(yīng)用數(shù)據(jù)。一旦用戶許可息更新，

UDM會(huì)及時(shí)通知NWDAF，NWDAF依據(jù)更新后的用戶許可信息進(jìn)

行分析和處理。

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

四、總結(jié)和展望

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的逐步推進(jìn)，電信運(yùn)營商的身份也在從傳

統(tǒng)的通信服務(wù)提供者轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字服務(wù)提供者，這一過程會(huì)對(duì)移動(dòng)通信

網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)部署和管理運(yùn)營產(chǎn)生巨大的影響，最明顯的一點(diǎn)是：網(wǎng)絡(luò)

復(fù)雜性的增長速度將遠(yuǎn)快于管理網(wǎng)絡(luò)所需的資源的增長速度。在這樣

的趨勢(shì)下，人工智能技術(shù)在5G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用也就成為了一個(gè)必然的

選擇。

通過基于NWDAF的數(shù)據(jù)采集和分析能力，以及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)存

儲(chǔ)（ADRF）和數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)（DCCF/MFAF）能力的標(biāo)準(zhǔn)化智能架構(gòu)的

引入，5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)將成為運(yùn)營商和垂直行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)

務(wù)創(chuàng)新的引擎之一。5G核心網(wǎng)可以基于人工智能算法，在5G的網(wǎng)

絡(luò)規(guī)劃和管理，以及用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)的保障和優(yōu)化方面進(jìn)行持續(xù)的能力

增強(qiáng)，支撐運(yùn)營商拓展業(yè)務(wù)范圍，提升運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)價(jià)值。同時(shí)，5G

網(wǎng)絡(luò)中不同垂直行業(yè)業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的海量和豐富的數(shù)據(jù)，也可以進(jìn)一步

完善人工智能的算法、模型等各項(xiàng)關(guān)鍵能力，持續(xù)提升人工智能能力

的性能，在精細(xì)劃分的各類業(yè)務(wù)場景中更精確的實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的快速

管理和調(diào)度。

5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)的探索和實(shí)踐，將顯著的提升業(yè)務(wù)的性能和

用戶的感知，深刻的影響電信運(yùn)營商以及各行各業(yè)的技術(shù)發(fā)展和業(yè)務(wù)

轉(zhuǎn)型，并進(jìn)一步影響人們生活的方方面面，譜寫“數(shù)字生活”新篇章。

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

五、縮略語

縮寫英文全稱中文名稱

5GC5GCoreNetwork5G核心網(wǎng)

5QI5GQoSIdentifier5GQoS標(biāo)識(shí)符

ADRFAnalyticsDataRepositoryFunction分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能

AFApplicationFunction應(yīng)用功能

AIArtificialIntelligence人工智能

AMFAccessandMobilityManagementFunction接入與移動(dòng)性管理功能

AnLFAnalyticsLogicalFunction分析邏輯功能

APIApplicationProgrammingInterface應(yīng)用程序接口

ASApplicationServer應(yīng)用服務(wù)器

ASPApplicationServiceProvider應(yīng)用服務(wù)提供商

BSFBindingSupportFunction綁定支持功能

DCCFDataCollectionCoordinationFunction數(shù)據(jù)采集協(xié)調(diào)功能

DNNDataNetworkName數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)名稱

FLFederatedLearning聯(lián)邦學(xué)習(xí)

GBRGuaranteedBitRate保障比特速率

LMFLocationManagementFunction定位管理功能

MFAFMessagingFrameworkAdaptorFunction消息框架適配器功能

MTLFModelTraininglogicalfunction模型訓(xùn)練邏輯功能

MLMachineLearning機(jī)器學(xué)習(xí)

NEFNetworkExposureFunction網(wǎng)絡(luò)開放功能

NFNetworkFunction網(wǎng)絡(luò)功能

NRFNetworkRepositoryFunction網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)功能

NWDAFNetworkDataAnalyticsFunction網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能

OAMOperationAdministrationandMaintenance運(yùn)行管理維護(hù)

PCFPolicyControlFunction策略控制功能

QoEQualityofExperience體驗(yàn)質(zhì)量

QoSQualityofService業(yè)務(wù)質(zhì)量

SLAServiceLevelAgreement業(yè)務(wù)級(jí)協(xié)議

SMFSessionManagementFunction會(huì)話管理功能

SingleNetworkSliceSelectionAssistance

S-NSSAI單網(wǎng)絡(luò)切片選擇輔助信息

Information

UDMUnifiedDataManagement統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理

UEUserEquipment用戶設(shè)備

UPFUserPlaneFunction用戶面功能

WLANWirelessLocalAreaNetworks無線局域網(wǎng)

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

目錄

一、5G智能技術(shù)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力.................................................4

二、5G智能化典型應(yīng)用場景.................................................5

（一）網(wǎng)絡(luò)切片性能保障..................................................5

（二）邊緣計(jì)算路由優(yōu)化..................................................6

（三）UE行為分析及業(yè)務(wù)優(yōu)化.............................................7

（四）網(wǎng)絡(luò)擁塞分析......................................................8

（五）定位業(yè)務(wù)賦能......................................................9

（六）智能選網(wǎng).........................................................10

（七）QoS預(yù)測(cè)及可保持性分析...........................................11

三、5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)............................................12

（一）NWDAF分析框架...................................................12

1.數(shù)據(jù)采集及分析反饋................................................12

2.NWDAF發(fā)現(xiàn)和選擇..................................................13

3.分析上下文的管理和傳遞............................................14

4.NWDAF分析聚合....................................................15

（二）ML模型管理及交互................................................17

1.NWDAF邏輯功能分解................................................17

2.ML模型管理和共享.................................................18

3.多MTLF協(xié)同的聯(lián)邦學(xué)習(xí).............................................19

（三）數(shù)據(jù)管理和協(xié)調(diào)...................................................21

1.數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)..........................................................21

2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)..........................................................23

3.數(shù)據(jù)的格式化和預(yù)處理..............................................24

（四）分析時(shí)間/時(shí)延管理................................................25

（五）事件通知靜音機(jī)制.................................................27

（六）UE應(yīng)用數(shù)據(jù)采集..................................................28

四、總結(jié)和展望...........................................................30

五、縮略語...............................................................31

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

一、5G智能技術(shù)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力

隨著5G標(biāo)準(zhǔn)化工作的推進(jìn)，5G市場也在經(jīng)歷高速發(fā)展并逐漸

走向成熟，目前我國的5G基站總數(shù)已經(jīng)達(dá)到196.8萬站，5G網(wǎng)絡(luò)

覆蓋全部的地級(jí)市，并覆蓋了超過98%的縣城城區(qū)和80%的鄉(xiāng)鎮(zhèn)鎮(zhèn)

區(qū)。此外，中國信通院發(fā)布的《中國5G發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響白皮書》

指出，5G具有顯著的技術(shù)深度，擁有開發(fā)創(chuàng)造新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)品、新

工藝和新技術(shù)的巨大潛力，這也表示未來5G應(yīng)用的主戰(zhàn)場將更多的

面向垂直行業(yè)市場，從傳統(tǒng)的個(gè)人移動(dòng)終端業(yè)務(wù)向工業(yè)、電力、金融、

醫(yī)療、港口、智慧城市等各個(gè)垂直領(lǐng)域擴(kuò)展和滲透。新一代信息技術(shù)

與制造業(yè)進(jìn)一步深度融合，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展邁出更堅(jiān)實(shí)步伐，隨

著“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程縱深推進(jìn)，全國建設(shè)項(xiàng)目已超過3100

個(gè)，為數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來更多增長機(jī)會(huì)。

層出不窮的新應(yīng)用、新需求、新場景也進(jìn)一步影響了5G網(wǎng)絡(luò)的

演進(jìn)，使5G網(wǎng)絡(luò)持續(xù)向復(fù)雜化、分散化和靈活化發(fā)展，運(yùn)營商需要

支持針對(duì)不同客戶的需求創(chuàng)造定制化和個(gè)性化的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，這也進(jìn)一

步要求5G網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行更快速和更精確的調(diào)度。同時(shí)，

垂直行業(yè)在業(yè)務(wù)性能方面的要求也呈現(xiàn)越來越嚴(yán)苛的趨勢(shì)，這也要求

5G網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行針對(duì)性的感知，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)

性的，甚至是預(yù)測(cè)性的動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。

以上的商業(yè)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)為構(gòu)建智能化5G網(wǎng)絡(luò)提供了契機(jī)，

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中國聯(lián)通5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)白皮書

而近年來人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷豐富、計(jì)算

設(shè)備性能的持續(xù)提升，也為5G網(wǎng)絡(luò)的智能化提供了可能性。作為

5G網(wǎng)絡(luò)最大的數(shù)據(jù)生產(chǎn)者之一，5G核心網(wǎng)已經(jīng)成為了各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)組

織進(jìn)行移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)智能化討論的早期陣地。5G核心網(wǎng)智能架構(gòu)的

引入，使得5G網(wǎng)絡(luò)可以深度的利用和開發(fā)5G核心網(wǎng)產(chǎn)生和管理的

海量的，多樣的數(shù)據(jù)，為運(yùn)營商提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，優(yōu)化用戶業(yè)務(wù)

體驗(yàn)，進(jìn)而提升5G網(wǎng)絡(luò)價(jià)值提供了一條值得探索的新路徑。

二、5G智能化典型應(yīng)用場景

（一）網(wǎng)絡(luò)切片性能保障

5G時(shí)代業(yè)務(wù)場景的多樣性為運(yùn)營商帶來了巨大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的

網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和管理思路難以適應(yīng)快速發(fā)展和演進(jìn)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)部署

需求，在此背景下網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，通過基于5G服務(wù)化架構(gòu)

的網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)，運(yùn)營商將能夠最大程度地提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)外部環(huán)境、客

戶需求、業(yè)務(wù)場景的適應(yīng)性，提升網(wǎng)絡(luò)資源使用效率，最優(yōu)化運(yùn)營商

的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)投資，構(gòu)建靈活和敏捷的5G網(wǎng)絡(luò)。

考慮到有限的網(wǎng)絡(luò)資源和不斷變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，隨著切片數(shù)量的

增加，運(yùn)營商是否在任何時(shí)間都能夠保障所有切片的性能以確保用戶

獲