6G通感算一體（ICAS）資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)一、6G通感算一體（ICAS）資源動(dòng)態(tài)調(diào)度的核心內(nèi)涵與技術(shù)架構(gòu)6G通感算一體（IntegratedCommunication,SensingandComputing,ICAS）作為下一代移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)范式，其核心在于打破通信、感知、計(jì)算三大功能域的壁壘，通過資源的深度融合與動(dòng)態(tài)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)“通信即感知、感知即服務(wù)、計(jì)算即賦能”的一體化服務(wù)能力。資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理作為ICAS系統(tǒng)的“神經(jīng)中樞”，需統(tǒng)籌空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中的頻譜、算力、存儲(chǔ)、天線陣列、時(shí)間同步等多維度資源，在復(fù)雜場(chǎng)景下（如高密度城區(qū)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)）實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)分配與高效協(xié)同。（一）ICAS資源的多維特征與調(diào)度挑戰(zhàn)ICAS系統(tǒng)的資源具有異構(gòu)性、動(dòng)態(tài)性、耦合性三大特征，這對(duì)傳統(tǒng)的單域資源調(diào)度機(jī)制提出了根本性挑戰(zhàn)：異構(gòu)性：資源類型涵蓋無(wú)線通信資源（如Sub-6GHz、毫米波、太赫茲頻譜）、感知資源（如雷達(dá)波形、波束方向、分辨率）、計(jì)算資源（如邊緣節(jié)點(diǎn)算力、云端服務(wù)器GPU/CPU資源）以及網(wǎng)絡(luò)資源（如傳輸帶寬、路由路徑），不同資源的度量標(biāo)準(zhǔn)與調(diào)度邏輯差異顯著。動(dòng)態(tài)性：用戶需求（如高清視頻傳輸、實(shí)時(shí)環(huán)境感知、AI推理任務(wù)）、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)（如信道質(zhì)量、節(jié)點(diǎn)負(fù)載）、業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)（如緊急醫(yī)療通信＞普通視頻通話）均隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化，要求調(diào)度機(jī)制具備毫秒級(jí)甚至微秒級(jí)的響應(yīng)速度。耦合性：通信、感知、計(jì)算資源之間存在強(qiáng)耦合關(guān)系——例如，雷達(dá)感知的波束方向會(huì)影響通信鏈路的干擾水平，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算力分配會(huì)決定感知數(shù)據(jù)的處理時(shí)延，而通信傳輸?shù)膸拕t限制了計(jì)算任務(wù)的卸載效率。（二）ICAS資源動(dòng)態(tài)調(diào)度的技術(shù)架構(gòu)為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，ICAS資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)需構(gòu)建“三級(jí)調(diào)度+雙閉環(huán)反饋”的技術(shù)架構(gòu)，具體包括：全局資源調(diào)度層（云端）：作為頂層決策中心，負(fù)責(zé)跨域資源的全局優(yōu)化與長(zhǎng)期規(guī)劃。其核心功能包括：基于大數(shù)據(jù)與AI預(yù)測(cè)用戶的長(zhǎng)期需求（如早高峰通勤時(shí)段的車聯(lián)網(wǎng)通信/感知需求）；統(tǒng)籌空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中的資源池（如低軌衛(wèi)星的頻譜資源、地面基站的算力資源）；制定跨域資源的分配策略（如將太赫茲頻譜優(yōu)先分配給超高清視頻通信，將Sub-6GHz頻譜分配給廣覆蓋感知任務(wù)）。區(qū)域資源調(diào)度層（邊緣）：作為中層執(zhí)行中心，負(fù)責(zé)區(qū)域內(nèi)資源的實(shí)時(shí)協(xié)同與中期調(diào)整。其核心功能包括：響應(yīng)全局調(diào)度層的指令，將資源分配到具體的基站、邊緣節(jié)點(diǎn)或終端；處理區(qū)域內(nèi)的突發(fā)需求（如某區(qū)域突發(fā)大型活動(dòng)導(dǎo)致通信流量激增）；協(xié)調(diào)相鄰邊緣節(jié)點(diǎn)的資源共享（如當(dāng)某邊緣節(jié)點(diǎn)算力不足時(shí)，將部分計(jì)算任務(wù)卸載至鄰近節(jié)點(diǎn)）。本地資源調(diào)度層（終端/基站）：作為底層執(zhí)行單元，負(fù)責(zé)單節(jié)點(diǎn)內(nèi)資源的精細(xì)調(diào)度與短期優(yōu)化。其核心功能包括：實(shí)時(shí)調(diào)整終端的天線波束方向（如同時(shí)滿足通信傳輸與環(huán)境感知的需求）；動(dòng)態(tài)分配基站的CPU/GPU資源（如將更多算力用于AI驅(qū)動(dòng)的干擾抑制算法）；優(yōu)化感知數(shù)據(jù)的本地處理與上傳策略（如僅上傳關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)而非原始數(shù)據(jù)，減少通信帶寬占用）。雙閉環(huán)反饋機(jī)制：內(nèi)環(huán)反饋：本地/區(qū)域調(diào)度層將資源使用情況（如頻譜利用率、算力負(fù)載率、感知精度）實(shí)時(shí)反饋至全局調(diào)度層，用于調(diào)整長(zhǎng)期規(guī)劃；外環(huán)反饋：用戶終端將服務(wù)質(zhì)量（QoS）與服務(wù)體驗(yàn)（QoE）數(shù)據(jù)（如通信時(shí)延、感知準(zhǔn)確率、視頻卡頓率）反饋至區(qū)域/全局調(diào)度層，用于優(yōu)化資源分配策略。二、6G通感算一體（ICAS）資源動(dòng)態(tài)調(diào)度的關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)ICAS資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)的落地，依賴于一系列關(guān)鍵技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化，包括資源建模、智能調(diào)度算法、跨域協(xié)同協(xié)議與安全保障機(jī)制。（一）多維度資源統(tǒng)一建模標(biāo)準(zhǔn)為實(shí)現(xiàn)跨域資源的協(xié)同調(diào)度，首先需建立統(tǒng)一的資源描述框架，將異構(gòu)資源映射到同一數(shù)學(xué)空間中進(jìn)行度量與優(yōu)化。具體標(biāo)準(zhǔn)包括：資源元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：定義各類資源的核心屬性——例如，通信資源需標(biāo)注“頻譜帶寬、中心頻率、調(diào)制方式、信道容量”；感知資源需標(biāo)注“感知類型（雷達(dá)/光學(xué)）、分辨率、更新頻率、覆蓋范圍”；計(jì)算資源需標(biāo)注“算力（FLOPS）、存儲(chǔ)容量、時(shí)延、能耗”。資源價(jià)值評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：引入“資源效用函數(shù)”作為統(tǒng)一度量指標(biāo)，綜合考慮資源的可用性、用戶需求匹配度、能耗成本等因素。例如，對(duì)于某邊緣節(jié)點(diǎn)的算力資源，其效用函數(shù)可表示為：(U_{compute}=\alpha\times\text{算力利用率}+\beta\times\text{任務(wù)完成率}-\gamma\times\text{能耗成本})其中，(\alpha、\beta、\gamma)為權(quán)重系數(shù)，需根據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整（如工業(yè)控制場(chǎng)景下(\beta)權(quán)重更高，綠色通信場(chǎng)景下(\gamma)權(quán)重更高）。資源狀態(tài)感知標(biāo)準(zhǔn)：規(guī)定資源狀態(tài)的采集頻率、精度與傳輸協(xié)議——例如，無(wú)線信道狀態(tài)需每1ms采集一次，邊緣節(jié)點(diǎn)算力負(fù)載需每10ms上報(bào)一次，且所有狀態(tài)數(shù)據(jù)需通過輕量化M2M協(xié)議傳輸，以減少額外開銷。（二）智能調(diào)度算法的標(biāo)準(zhǔn)化要求ICAS資源調(diào)度需突破傳統(tǒng)“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”的局限，采用“AI驅(qū)動(dòng)+混合優(yōu)化”的智能算法，其標(biāo)準(zhǔn)化方向包括：分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）算法框架：針對(duì)空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的分布式特性，標(biāo)準(zhǔn)需定義DRL智能體的部署位置（如每個(gè)基站/邊緣節(jié)點(diǎn)部署一個(gè)智能體）、動(dòng)作空間（如資源分配比例、波束調(diào)整角度）、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（如QoS達(dá)標(biāo)率、資源利用率、能耗）以及多智能體協(xié)同機(jī)制（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)式的模型訓(xùn)練，避免數(shù)據(jù)隱私泄露）。實(shí)時(shí)優(yōu)化算法接口：為滿足低時(shí)延需求，標(biāo)準(zhǔn)需支持**在線凸優(yōu)化（OCO）與模型預(yù)測(cè)控制（MPC）**算法的接口標(biāo)準(zhǔn)化——例如，定義優(yōu)化目標(biāo)（如最小化系統(tǒng)總時(shí)延）、約束條件（如頻譜資源上限、算力負(fù)載閾值）以及算法輸出格式（如資源分配向量），確保不同廠商的設(shè)備能兼容同一優(yōu)化算法。業(yè)務(wù)需求預(yù)測(cè)模型標(biāo)準(zhǔn)：要求采用**時(shí)序預(yù)測(cè)模型（如LSTM、Transformer）**對(duì)用戶的通信、感知、計(jì)算需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，標(biāo)準(zhǔn)需規(guī)定預(yù)測(cè)模型的輸入特征（如歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶位置、時(shí)間上下文）、預(yù)測(cè)精度（如短期預(yù)測(cè)誤差＜5%）與更新周期（如每5分鐘更新一次預(yù)測(cè)模型）。（三）跨域資源協(xié)同協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)跨域協(xié)同是ICAS資源調(diào)度的核心，需通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議實(shí)現(xiàn)通信、感知、計(jì)算域之間的“資源握手”。關(guān)鍵協(xié)議包括：資源預(yù)約與釋放協(xié)議：定義用戶終端向網(wǎng)絡(luò)側(cè)發(fā)起資源預(yù)約的流程（如“需求上報(bào)→資源評(píng)估→預(yù)約確認(rèn)→資源分配→任務(wù)完成→資源釋放”），并規(guī)定預(yù)約沖突的解決機(jī)制（如基于優(yōu)先級(jí)的搶占式調(diào)度，緊急任務(wù)可搶占普通任務(wù)的資源）?？缬蛸Y源協(xié)商協(xié)議：當(dāng)某一資源的分配影響其他域時(shí)，需通過協(xié)商機(jī)制調(diào)整資源分配方案。例如，當(dāng)雷達(dá)感知任務(wù)需要占用某段頻譜時(shí)，協(xié)議需規(guī)定感知域向通信域發(fā)送“頻譜占用請(qǐng)求”，通信域根據(jù)當(dāng)前通信需求調(diào)整頻譜分配，并反饋“是否同意”及“替代頻譜方案”。邊緣-云端資源卸載協(xié)議：定義計(jì)算任務(wù)卸載的觸發(fā)條件（如本地算力不足、任務(wù)時(shí)延要求嚴(yán)格）、卸載數(shù)據(jù)格式（如容器化任務(wù)包）、卸載路徑選擇（如邊緣節(jié)點(diǎn)→相鄰邊緣節(jié)點(diǎn)→云端的多級(jí)卸載）以及卸載結(jié)果反饋機(jī)制。（四）安全與隱私保障標(biāo)準(zhǔn)ICAS資源調(diào)度涉及大量用戶數(shù)據(jù)（如位置信息、業(yè)務(wù)需求）與網(wǎng)絡(luò)敏感信息（如資源分配策略、節(jié)點(diǎn)負(fù)載），需建立端到端的安全保障體系：資源調(diào)度指令的加密標(biāo)準(zhǔn)：要求采用**量子安全加密算法（如CRYSTALS-Kyber）**對(duì)全局調(diào)度層下發(fā)的資源分配指令進(jìn)行加密，防止指令被篡改或竊聽。用戶隱私保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)：規(guī)定資源狀態(tài)采集過程中需采用差分隱私技術(shù)（如向用戶位置數(shù)據(jù)中添加噪聲），避免用戶隱私泄露；同時(shí)，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)需采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)處理用戶數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出本地，模型共同訓(xùn)練”。抗攻擊調(diào)度機(jī)制：標(biāo)準(zhǔn)需支持對(duì)惡意攻擊（如虛假資源需求上報(bào)、DoS攻擊導(dǎo)致的資源耗盡）的檢測(cè)與防御——例如，通過異常檢測(cè)模型識(shí)別虛假需求，通過資源預(yù)留池應(yīng)對(duì)突發(fā)攻擊導(dǎo)致的資源短缺。三、6G通感算一體（ICAS）資源動(dòng)態(tài)調(diào)度的應(yīng)用場(chǎng)景與性能指標(biāo)ICAS資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)需針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求，制定差異化的調(diào)度策略與性能指標(biāo)，以確保標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)用性與普適性。（一）典型應(yīng)用場(chǎng)景的調(diào)度策略車聯(lián)網(wǎng)（V2X）場(chǎng)景：核心需求：低時(shí)延（＜1ms）、高可靠性（＞99.999%）的通信服務(wù)，以及高精度（厘米級(jí)）、高更新率（＞100Hz）的環(huán)境感知服務(wù)（如車輛周圍障礙物檢測(cè)）。調(diào)度策略：采用“通信-感知資源聯(lián)合調(diào)度”——例如，將毫米波頻譜的一部分分配給V2V通信，另一部分分配給車載雷達(dá)感知，并通過波束成形技術(shù)使通信波束與雷達(dá)波束方向一致，減少相互干擾；同時(shí)，將邊緣節(jié)點(diǎn)的算力優(yōu)先分配給感知數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理（如目標(biāo)檢測(cè)算法），避免數(shù)據(jù)上傳云端導(dǎo)致的時(shí)延。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）場(chǎng)景：核心需求：高可靠的設(shè)備通信（如機(jī)器人控制指令傳輸）、高精度的環(huán)境感知（如生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)）、以及低時(shí)延的AI推理（如缺陷識(shí)別）。調(diào)度策略：采用“計(jì)算-感知資源協(xié)同調(diào)度”——例如，將工業(yè)相機(jī)的感知數(shù)據(jù)直接傳輸至邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行AI推理，減少通信帶寬占用；同時(shí)，根據(jù)生產(chǎn)線的任務(wù)優(yōu)先級(jí)（如緊急故障處理＞常規(guī)質(zhì)量檢測(cè)）動(dòng)態(tài)調(diào)整算力與感知資源的分配比例。智能城市場(chǎng)景：核心需求：廣覆蓋的通信服務(wù)（如市民手機(jī)上網(wǎng)）、多維度的城市感知（如交通流量監(jiān)測(cè)、環(huán)境空氣質(zhì)量檢測(cè)）、以及大規(guī)模的計(jì)算任務(wù)（如城市交通預(yù)測(cè)）。調(diào)度策略：采用“全局-區(qū)域分層調(diào)度”——云端負(fù)責(zé)統(tǒng)籌城市范圍內(nèi)的頻譜、算力資源，將Sub-6GHz頻譜分配給廣覆蓋通信，將太赫茲頻譜分配給高密度區(qū)域的高速通信；區(qū)域邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)處理本地的感知數(shù)據(jù)（如交通攝像頭視頻），并將匯總數(shù)據(jù)上傳至云端進(jìn)行全局分析。（二）關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）體系為評(píng)估ICAS資源動(dòng)態(tài)調(diào)度的效果，標(biāo)準(zhǔn)需定義量化的KPI體系，具體包括：|性能維度|具體指標(biāo)|6G目標(biāo)要求|調(diào)度優(yōu)化方向||----------------|-------------------------|-----------------------------|-------------------------------||資源利用率|頻譜利用率|＞80%（傳統(tǒng)5G＜50%）|動(dòng)態(tài)頻譜共享、波束成形技術(shù)|||算力利用率|＞70%（傳統(tǒng)邊緣計(jì)算＜40%）|任務(wù)卸載優(yōu)化、算力池化||服務(wù)質(zhì)量|通信時(shí)延|＜1ms（URLLC業(yè)務(wù)）|邊緣計(jì)算、資源預(yù)留|||感知分辨率|厘米級(jí)（車聯(lián)網(wǎng)）、毫米級(jí)（工業(yè)）|感知資源自適應(yīng)調(diào)整|||任務(wù)完成率|＞99.99%（關(guān)鍵業(yè)務(wù)）|資源冗余配置、故障切換機(jī)制||能耗效率|單位比特能耗|＜0.1nJ/bit（傳統(tǒng)5G＞1nJ/bit）|綠色調(diào)度算法（如低能耗資源優(yōu)先）|||系統(tǒng)總能耗|較5G降低50%|資源休眠機(jī)制、動(dòng)態(tài)功率控制|四、6G通感算一體（ICAS）資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施路徑與未來展望（一）標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的三階段路徑ICAS資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)的落地是一個(gè)漸進(jìn)式過程，需分階段推進(jìn)：技術(shù)驗(yàn)證階段（2025-2027年）：在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下搭建小型ICAS測(cè)試床，驗(yàn)證資源統(tǒng)一建模、智能調(diào)度算法的可行性；重點(diǎn)制定資源元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、跨域協(xié)同協(xié)議的初稿。試點(diǎn)應(yīng)用階段（2028-2030年）：在車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等典型場(chǎng)景開展試點(diǎn)，優(yōu)化調(diào)度策略與性能指標(biāo)；發(fā)布正式的標(biāo)準(zhǔn)文本，并推動(dòng)芯片、設(shè)備廠商進(jìn)行兼容適配。規(guī)模部署階段（2030年后）：實(shí)現(xiàn)ICAS資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)在6G網(wǎng)絡(luò)中的全面部署，形成覆蓋空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的資源調(diào)度體系，并持續(xù)根據(jù)新場(chǎng)景（如元宇宙、星際通信）的需求更新標(biāo)準(zhǔn)。（二）未來展望隨著6G技術(shù)的成熟與應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，ICAS資源動(dòng)態(tài)調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)將向**“自演進(jìn)、自優(yōu)化、自安全”**的方向發(fā)展：自演進(jìn)：通過AI模型的持續(xù)學(xué)習(xí)，標(biāo)準(zhǔn)能自動(dòng)適配新的資源類型（如量子計(jì)算資源）與業(yè)務(wù)需求（如腦機(jī)接口通信）；自優(yōu)化：調(diào)度機(jī)制能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)與用戶需求的變化，自動(dòng)調(diào)整優(yōu)化目標(biāo)與算法參數(shù)，實(shí)現(xiàn)“無(wú)需人工干預(yù)的最優(yōu)調(diào)度”；自安