面向5G-A与AI融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书（2025年）-中移智库

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任务驱动式 智能互联技术白皮书 任务驱动式 智能互联技术白皮书 2025年 发布单位：中移智库 编制单位：中国移动通信研究院 （2025年） 面向5G-A与AI融合驱动的算网智一体化 解决方案白皮书 发布单位：中移智库 编制单位：中国移动通信研究院 当前，全球正迎来以 5G-A 与人工智能为核心驱动的新一轮科技革命与产 业变革浪潮。我国已进入加速培育新质生产力、深入推进新型工业化的关 键阶段，推动 5G-A 与 AI 深度融合，构建“算力、网络、智能”一体化 融合的新型基础设施，成为支撑千行百业数字化转型、实现高质量发展的 战略基石。 随着企业数字化转型步入深水区，对网络与算力的需求不断提升，传统网 络架构面临“多而不融、言而无策、静而不柔、治而不智、连而无感”等 系统性挑战，难以支撑工业控制、智能制造等场景对低时延、高可靠、数 据本地化与智能决策的极致需求。与此同时，尽管 AI 技术发展迅速，但 其在边缘侧仍存在部署门槛高、资源协同难、业务适配弱等现实瓶颈。唯 有通过“算 - 网 - 智”深度融合，实现从“连接赋能”到“智能赋能”的 跨越，才能为实体经济注入强劲新动能。 在此背景下，中国移动积极响应国家战略部署，依托自身网络优势与技术 创新能力，提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系， 并结合在工业制造领域 的真实案例，展现该架构在提升生产效率、优化 运营成本、增强安全保障等方面的实际成效与价值。 前言 目录 1.1. 政策导向和产业现状 1.2. 痛点与挑战 01 02 01 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 03 04 2.1. 设计理念 2.2. 算网智一体化架构 2 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 3.1. 赋能边缘智算核心网的算力平台 3.1.1. 轻量化与弹性部署 3.1.2. 跨异构适配 3.1.3. 云边模型与数据协同 3.1.4. 安全与高可靠运行 3.2. 赋能企业专网的边缘智能核心网 3.2.1 异构接入 3.2.2 意图化用网 3.2.3 一网多能 3.2.4 内生智能 3.2.5 多模态感知 3.3. 智能驱动中枢与模型服务基座 3.3.1 赋能边缘智能的模型服务 3.3.2 智能体引领与业务生态共创 06 06 06 07 07 08 10 08 08 08 09 09 10 11 3 06 算网智的关键能力特性 4.1. 确定性时延 PLC 控制 4.2. 意图驱动智能专网管理 14 15 4 14 应用案例 5 17 展望 前言 19 联合发布及编制单位 18 缩略语列表 20 参考文献 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 01 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 5G-A 与 AI 融合成新型工业化战略支撑。我国正处于加速发展新质生产力、推进新型工业化的关键 阶段，5G-A 与人工智能（AI）的融合将成为支撑产业转型和创新发展的核心动力。国家层面密集出 台政策，为构建“算 - 网 - 智”一体化基础设施提供政策的引导和战略的支撑。国务院《关于深入实 施“人工智能 +”行动的意见》强调“人工智能 +”与实体经济的结合，明确提出加快企业专网和工 业互联网建设，强化 AI 在实时控制与机器视觉等方面的支撑；工信部“扬帆”行动升级方案聚焦 5G 与 AI 协同创新，推动工业现场网升级，加强典型场景示范，助力智能制造、智慧港口等高价值应用 落地；此外，多部委联合推动的战略性新兴产业数字化转型方案，也强调以 5G-A 和 AI 为核心构建 工业大脑和数字孪生平台，实现生产全流程智能化。 产业多元化发展现状。在 5G-A 与 AI 融合发展的过程中，运营商、设备商和垂直行业参与者需打破 传统角色边界，联合探索“业务 + 连接 + 运维”三位一体的融合理念，释放企业 AI 算力与智能化结 合的潜力。运营商应突破“网络管道提供商”的定位，不仅要强化算网智一体化平台构建，推动自 身资产价值升级，更应整合 5G-A 网络、算力资源，精准匹配企业专网多样化需求；设备商也要通过 平台化设计、智能化制造、个性化定制与网络化协同，提升网络传输效率与智能化水平，更要强化 设备“靠近生产要素”的优势，使其具备更优的移动性、实时性、安全性与端边协同能力，为 AI 应 用提供坚实的基础设施支撑；垂直行业参与者应主动联合运营商与设备商，深度参与行业需求定义、 场景化应用开发、落地推广与生态共建，成为技术与业务融合的核心纽带。 1.1 政策导向和产业现状 5G-A与AI融合驱动发展 的背景 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 在推进 5G-A×AI 算网智一体化的过程中，5G 专网存在部署不灵活、自运维难度高等问题，以及传 统算力平台的负载适配不足与资源协同较差，以上问题均成为亟待突破的关键。 企业专网面临系统性挑战：网络接入“多而不融”，园区内 5G、Wi-Fi、有线等异构网络并存，形成 数据孤岛，难以实现接入的统一；业务需求“言而无策”，生产线的高层意图无法被网络理解与实 时响应，从“需求”到“配置”仍需人工逐条配置，业务敏捷性严重受阻；网络资源“静而不柔”， 一张专网难以同时高效承载差异化的业务场景，资源僵化闲置或者隔离不足相互干扰，均无法实现“一 网千面”的精准供给；运维管理“治而不智”，仍依赖人工经验进行被动响应，缺乏预测性维护与主 动优化能力，智能化水平滞后；网络能力“连而无感”，仅能提供基础连接服务，无法原生支撑定位、 感知等融合应用，制约了智能化的深度与广度。 融合技术拐点催生架构协同：下沉核心网虽解决了集中式核心网难以快速处理边缘侧海量数据的问 题，契合企业专网本地化、实时化诉求，但“网算分离”的模式仍会导致网络资源与边缘算力适配滞后、 数据流转效率低。唯有通过整合网络、算力、AI 与业务的协同架构，才能将技术优势转化为实际业 务支撑能力，匹配企业对实时性与本地化的核心要求。 业务卡点破解依赖架构创新：企业专网面临双重业务挑战，一是工业控制等场景对端到端时延低于 1ms、可靠性达 99.999% 的极致要求，单靠网络优化无法满足；二是智能制造、低空经济等行业需 求差异显著，且长期数据孤岛导致资源与数据难以共享，分散模式难以适配差异化场景与全链条流 转需求。而打通“网络 - 算力 -AI- 业务”联动的架构，既能整合资源响应极致指标，又能打破数据 壁垒，成为破解业务卡点的关键。 1.2 痛点与挑战 02 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 2 面向推动新型工业化、培育新质生产力的核心战略，中国移动创新构建了 5G-AxAI 算网智一体化技 术体系，该体系以“算为引擎、网为根基、智为大脑”作为核心理念，强化“连接 + 算力 + 能力” 深度融合，推动数字基础设施从“被动支撑”向“主动赋能”跃迁，同时助力千行百业实现数字化 转型与高质量发展。 算为引擎：面对 UPF 转发与 AI 推理等差异化负载，算力平台需突破通用架构局限。通过轻量化内核、 异构计算与云边协同，实现 CPU/GPU/NPU 等多样化算力资源的统一池化与智能调度，使算力灵活 流动，紧密协同网络需求与 AI 任务，成为驱动业务智能的强劲引擎。 网为根基：5G-A 网络不再仅是数据传输的管道，而是演进为具备内生智能的“感知 - 保障”系统。 通过异构接入、一网多用等多维能力，网络能够主动感知业务意图（如低时延、高可靠）和实时状态， 并动态调动资源予以精准保障，为算力调度与 AI 应用提供确定性、高性能的连接服务。 智为大脑：智能（AI）不再是以外挂工具的形式存在，而是深度内生于网络与算力基础设施的核心。 借助大模型、智能体（Agent）与知识增强等能力，系统能够理解自然语言意图，实现从网络配置、 故障诊断到业务优化的闭环自治，将运维人员从繁琐低效的劳动中解放，并大幅降低企业用网和用 智的门槛。 5G-AxAI 算网智一体化技术体系以智能 5G-A 网络为根基，使其成为可感知业务意图、动态调优的神 经脉络；以异构融合的算力平台为引擎，打破资源壁垒，实现算力随业务需求智能流动与弹性供给； 并以原生内嵌的 AI 能力为大脑，贯通感知、决策与执行闭环，将复杂运维与业务优化转化为“业务 目标驱动”的自主过程。三者深度融合，互为支撑，共同推动基础设施从标准化供给迈向场景化赋能， 为产业数字化注入全新活力。 2.1 设计理念 5G-AxAI算网智 一体化技术体系 04 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 围绕上述设计理念，本文构建了如图 1 所示的算网智一体化架构。该架构以边缘智能核心网为枢纽， 通过算力平台的弹性支撑与智能驱动中枢的赋能调度，实现算、网、智的闭环协同，为企业提供端到端、 全流程的智能化专网服务。 赋能边缘智能核心网的算力平台：作为一体化架构的底层支撑，通过轻量化与弹性部署实现资源按需分 配与快速响应，依托跨异构适配能力对 CPU/GPU/NPU/DPU 等多元算力进行统一调度，支持云边模型 与数据协同机制构建“边缘 - 区域 - 中心”三级算力体系，实现模型训练与推理任务的动态流转。同时， 通过容器隔离、可信计算与多层冗余架构，保障平台的安全与高可靠运行，满足企业业务对隐私与稳定 性的极致要求。 赋能企业专网的边缘智能核心网：通过五大关键能力构建的智能化网络基座。异构接入能力可破解网络 “多而不融”的困境，实现 5G、Wi-Fi 等多制式网络的统一纳管与智能切换；意图化用网可解决业务需 求“言而无策”的痛点，基于 LLM 将高层业务意图自动转化为网络策略，实现从需求到配置的零等待； 一网多用能攻克资源“静而不柔”的难题，通过通感算一体化实现单设备多功能复用；内生智能可应对 运维“治而不智”的挑战，通过智能体实现网络自优化与故障自愈，变被动响应为主动保障；多模态感 知突破能力“连而无感”的限制，融合视觉、雷达与 5G-A 通感技术，为智能决策提供全域环境感知能力。 2.2 算网智一体化架构 图 1 算网智一体化架构 05 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 智能驱动中枢与模型服务基座：作为系统的“智慧大脑”，智能驱动中枢层深度融合大模型与行业 知识，通过模型边缘适配技术解决通用大模型在边缘环境下的部署难题，依托硬件协同优化实现性 能与能效的最佳平衡；基于参数化调节机制动态优化推理过程，确保服务质量与资源消耗的精准控制； 通过智能体支撑框架构建多智能体协同体系，实现复杂任务的自动分解与执行；借助 MCP Server 与网络模型上下文协议将网络能力标准化、工具化，彻底打通“业务 - 网络 - 算力”的闭环。这一 系列技术有效解决了企业面临的“技术融合难、运维复杂度高、业务创新慢”等核心痛点，显著降 低了 AI 技术的使用门槛。 06 算网智的关键能力特性 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 06 3 3.1 赋能边缘智算核心网的算力平台 算网智的 关键能力特性 3.1.1 轻量化与弹性部署 轻量化与弹性部署能力作为边缘智能核心网演进的重要基础，要求边缘智算平台采用高度可定制、 可裁剪的体系架构，支持对 CPU、内存、GPU/NPU 等异构资源的细粒度管理调度，实现模块化功能 按需启停，以灵活组装业务组件，避免冗余资源占用，提升资源利用效率。平台可根据业务负载弹 性扩展部署规模，从单节点轻量起步逐步扩容，通过实时调度算法保障高优先级任务（如工业控制、 实时推理）的确定性低时延响应，满足严苛性能要求。 同时，强化进程与容器隔离机制，防止多业务干扰与资源冲突，保障复杂边缘环境下系统稳定和数 据安全。其灵活裁剪和部署特性也支持不同硬件平台与算力架构的快速适配，为 5G-A 与 AI 融合场 景下多样化智能业务提供可靠、高效的轻量运行支撑。在实际应用中，轻量化核心网既可云端部署 以利用云资源弹性和高可用保障，也可本地一体机部署增强数据掌控，甚至采取云边混合模式以兼 顾弹性扩展与数据安全。 3.1.2 跨异构适配 跨异构适配能力通过深度融合 CPU、GPU、NPU、DPU 等多类计算单元，构建高效协同、灵活适配 的混合算力体系，以满足 UPF 数据转发、AI 模型推理等多样化业务负载需求。其中 CPU 承担通用控 制计算，GPU 擅长图形处理与大规模并行计算，NPU 聚焦 AI 推理与训练加速，DPU 则提供数据面 的协议处理卸载与转发加速能力。各类算力单元协同工作，可显著提升复杂计算任务的执行效率和 能效比。 通过统一接入与智能调度，异构资源可按需分配至最优计算单元，既满足 5G-A 核心网高吞吐、低时 延的数据处理要求，也为 AI 应用提供充沛算力支撑，全面提升边缘智能核心网的业务承载能力和能 源利用效率。平台针对不同芯片架构提供抽象适配，屏蔽 ARM、x86 等底层差异，简化 AI 算法与网 络功能在异构环境中的迁移部署。 07 算网智的关键能力特性 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 3.1.3 云边模型与数据协同 云边模型与数据协同架构是赋能边缘智能核心网的关键基础，通过“边缘 - 区域 - 中心”三级协同体系， 实现 AI 业务的高效部署与灵活调度，并兼顾低时延需求与资源集约管理，如图 2 所示。边缘层专注 本地实时推理，如机器视觉检测、实时控制等高频业务，确保关键场景获得敏捷智能响应。区域层 负责模型训练与联邦学习，整合本域数据生成适配场景的 AI 模型，并在隐私保护前提下开展跨域协 同。中心层集中管理大规模算力集群，承担大模型训练、精调及全局资源调度，训练完成的模型下 发边缘就地推理，有效平衡性能与成本。统一管理平台贯通云边，实现 AI 业务协同治理与服务交付， 既满足边缘端实时性，也发挥中心侧算力优势。 图 2 云边协同智算架构 云边协同使模型与数据可按需双向流动：中心优化模型及时下发边缘部署，边缘关键数据脱敏汇聚 后回传云端用于模型更新，实现云边智能能力的持续进化，并具备轻量化、低时延、高安全等优势。 3.1.4 安全与高可靠运行 安全与高可靠运行能力是边缘智算平台支持核心网智能演进的关键保障。平台需构建纵深防御体系， 从物理、网络、系统到应用层提供全方位安全防护，针对边缘节点加强可信计算和入侵防御机制， 确保数据隐私和业务通信安全。通过容器化沙箱和资源隔离，实现多租户、多业务的安全并行运行， 并采用严格的身份认证、访问控制和加密算法保障平台及模型服务的可信。在高可靠性方面，边缘 算力平台遵循电信级设计标准，采用无单点故障架构与多层冗余备份机制，支持故障自动隔离和秒 级容灾切换，保证核心网关键功能连续稳定运行，满足超高可靠性要求。同时，完善的监控告警与 智能运维体系能够实时发现异常并自动恢复，进一步提升平台运行的稳定性与可靠性。 08 算网智的关键能力特性 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 3.2 赋能企业专网的边缘智能核心网 3.2.1 异构接入 异构接入作为企业专网边缘智能核心网的关键功能，支持蜂窝、WiFi 等多种接入制式，可灵活适配 AGV、物联网传感器和移动终端等多样化接入需求，构建覆盖全场景的泛在连接体系，有效避免覆 盖盲区和性能瓶颈。 异构接入通过统一的接入控制平面可实现信令与数据的协同管理。系统可依据终端类型、业务优先 级和实时网络状态，智能调度接入路径，实现 5G-A 与 WiFi 等网络间的毫秒级无缝切换，保障视频 回传、实时控制等关键业务“零中断”。 同时，异构接入可依据业务类型和网络状态动态分配接入资源。例如，工业控制类业务优先选用 5G-A 切片以保障高可靠与低时延，而大带宽数据采集任务则可自动选择 WiFi 或有线网络以实现高效传输。 3.2.2 意图化用网 意图化用网是实现网络从“配置驱动”向“意图驱动”演进的核心技术。它通过智能体与大模型技术， 深度理解运营运维人员的自然语言指令、实时感知专网业务状态与资源容量，将高层的业务意图（如 “为 AGV 保障 20ms 低时延”）自动翻译、分解并生成精准的网络策略。这一过程彻底改变了传统 依赖命令行逐条配置的复杂模式，能够实现业务的分钟级一键开通，并提供“一句话网络状态呈现” 的极致体验，最终达成网络服务的自优化、自适配与零等待，极大提升了企业专网的敏捷性与易用性。 意图化用网在意图理解阶段，可调动基于 LLM，解析业务对于时延敏感度、优先级以及带宽要求等 关键需求，并将其转化为可执行的网络策略；在动态路径规划阶段，可依据实时网络状态（包括带宽、 拥塞、负载等）与业务需求，动态生成最优传输路径。 系统还具备持续优化能力，通过历史调度数据与业务反馈进行自我学习，不断调整路径策略，适应 网络变化与新兴业务需求，形成感知 - 决策 - 优化的闭环管理，为企业关键业务提供高可靠、高效率 的网络传输保障。 3.2.3 一网多能 一网多能基于 5G-A 技术构建统一数字底座，通过一套网络设施同步满足园区、工厂、产线等多层级 业务场景的差异化需求，实现从广域覆盖到精准控制、从通信连接到环境感知的融合服务，显著降 低企业多网重复建设的复杂度与综合运维成本。 产线级场景中，网络聚焦于生产控制的精准性与实时性，通过 uRLLC 与 TSN 技术为机器视觉质检、 09 算网智的关键能力特性 面向 5G-A 与 AI 融合驱动的算网智一体化解决方案白皮书 协同运动控制等关键任务提供毫秒级时延与抖动的确定性保障，实现工业控制从“有线捆绑”向“无 线柔性”的范式重构。 工厂级场景中，网络致力于实现生产要素的全域互联与智能调度，依托广覆盖连接与高精度定位能力， 无缝支撑 AGV 集群调度、人员物资追踪及无线化数据采集，构建起人、机、料、法、环全面协同的 透明化生产空间。 园区级场景中，网络进一步融合通信与感知能力，通过通感一体化与切片技术，实现周界入侵检测、 车辆轨迹管理及应急指挥调度等综合功能，将传统通信网络升级为兼具环境感知与安全保障的智能 化园区数字底座。 通过多层能力的系统化部署，5G-A 网络成功构建了从控制域到连接域再到感知域的完整服务体系， 为工业企业提供了一张真正实现“能力可按需部署、业务可跨层协同”的融合网络基础设施。 3.2.4 内生智能 内生智能融合 5G-A 核心网原生 AI 架构与智能体（Agent）技术，构建深度推理、编排与知识检索的 智能化网络内核，实现意图精准识别、资源动态分配与运维自动化，显著提升网络自优化、自决策 与自适应能力。 系统集成推理框架、Agent 编排框架及 RAG 等原子能力，支持对业务意图的实时解析与响应。例如， 基于自然语言的