通信世界网消息（CWW）移动通信系统在5G阶段首次引入网络智能，5G网络智能主要依赖于网络数据分析功能网元（Network DataAnalytics Function，NWDAF）的定义，及其与其他核心网网元的协同。也正因是首次引入，5G网络智能具有如下技术局限性。

一是外挂式AI，缺乏全网AI能力协同机制。5G核心网网元功能（Network Function，NF）不具备AI能力，仅有新引入的NWDAF具备AI能力，属于典型的外挂式AI架构。其他网元只能调用NWDAF提供的AI服务，缺少网络整体的AI能力协同，难以实现网络整体性能最优。

二是缺少决策能力，智能程度受限。5G NWDAF无法获取核心网网元的业务逻辑，仅能向消费侧网元（ConsumerNF）提供分析、统计和预测信息。这类信息在准确性和可信度方面存在固有局限，无法直接输出决策指令；5G NF需要自主评估NWDAF所提供信息的可信度并将其作为决策参考，导致网络智能缺少本地决策能力。

三是存在“数据孤岛”，跨域数据协同能力不足。5G网络数据涉及终端、无线接入、核心网、应用服务器等多个域，但行业内缺少跨厂商、跨域数据的统一采集与格式对齐机制，导致各域数据相互隔离，形成“数据孤岛”。

面向6G网络演进，定义核心网原生AI能力在6G网络架构设计之初，各主要核心网网元，包括控制面功能、用户面功能，以及计算功能、感知功能等新业务功能，均内置AI能力，具体涵盖需求分析、任务拆解与编排、AI决策、AI模型训练、AI推理和AI性能监测等。vivo认为，6G核心网原生集成AI将打破5G网络智能的技术局限，从以下三个方面提升6G网络的韧性、弹性与灵活性。

毫秒级本地决策闭环

内置AI能力的网元能够自主构建“数据采集—AI分析—策略执行”的闭环决策体系，AI模型直接部署于网元数据处理流水线中运行，突破传统统计、预测分析的辅助模式，将本地决策时延降至毫秒级。

安全与隐私内生保障

内置AI能力使核心网网元具备数据处理能力，各网元仅需对外暴露经过处理的中间数据，而非原始数据流。通过数据脱敏与局部计算，可有效打破“数据孤岛”限制；通过分布式计算保护数据隐私，为AI模型的规模化应用提供保障并加速其落地。

网络整体QoE保障

对于移动管理、会话管理等传统连接业务，通过内置AI模型可实时感知网络状态和业务特征，使QoS目标具备动态适应性，实现UE、RAN、核心网等多域策略的分布式优化，显著提升网络资源利用效率与服务质量。对于计算、感知等超越连接范畴的业务，内置AI网元通过“意图理解—目标分解—策略生成”三步核心流程，实现业务意图的精准转化，提升多业务协同效率与网络整体QoE保障能力。

以网助端、以端促网，定义6G端网协同智能终端作为业务需求的主要入口、网络智能所需数据的核心来源，若内置AI能力，可实现从“数据源”到“智能节点”的升级；其与核心网内置AI能力的协同，将进一步打破5G网络智能的技术局限，形成基于用户意图、集中式与分布式按需组合的端网协同推理与训练系统，进而构建6G端到端原生AI能力。vivo探索了四大机制，以实现6G端网协同智能。

集中式AI与分布式AI协同

集中式AI采用AI智能体（AI Agent）形态部署在网络中央，依托AI智能体的“感知—推理—决策—行动”闭环能力，执行网络中复杂综合任务的全生命周期管理，成为整个网络的“中枢大脑”。网络中UE、RAN、核心网等各域，以及核心网网元的内置AI，共同构成网络的分布式AI；可根据应用场景与业务需求，按需选择性激活本地AI模块。中央AI智能体负责全局跨域协同，各域分布式AI遵照指令完成本地执行，形成协同联动的智能服务架构。

基于用户意图的端网业务协同

用户意图是用户原始需求的直观表达，vivo探索了基于用户意图的端网AI Agent业务协同机制（如图1所示）：UE AI Agent从用户或OTT应用直接接收用户意图，用户意图可采用文本、语音等形式，例如自然语言。UE AI Agent依托自身的意图分析功能，将用户意图转化为UE意图，该意图可采用3GPP标准化信令格式。UE通过端网通信机制（如6G NAS）发送包含UE意图的服务请求至网络，网络AI Agent利用自身的意图分析功能完成UE意图解析与任务编排，并协同核心网NF分布式AI功能执行解析后的任务，通过端网协同实现用户意图的决策与执行，最终将结果反馈给用户。

图1基于用户意图的端网AI Agent业务协同机制

与6G数据面融合

6G数据面构建了统一数据收集框架，定义了通用数据总线，标准化了数据接口与协议。内置AI能力的终端、RAN、核心网网元以及AI Agent可直连数据总线，实现AI Agent与内置AI网元之间、终端与核心网之间AI任务所需原始数据、中间数据及模型等要素的高效高质传输。

终端按需动态执行AI任务卸载

受限于尺寸、成本与能耗约束，终端本地“大脑”算力有限，终端动态AI卸载可将网络转化为终端可扩展的“外脑”。动态卸载的核心在于意图感知、卸载决策与卸载执行三大环节。终端内置AI需求分析模块进行上层用户意图的感知与解析，结合时延敏感性、计算复杂度、能量约束等因素完成卸载决策，利用标准化的“终端—网络”通信机制（如6G NAS或6G数据面）执行AI任务卸载；网络依托内置AI能力与强大的计算资源完成AI任务，并通过标准化网络能力开放机制将结果下发至终端，实现AI任务全流程闭环。

基于上述四大机制，vivo创新性地提出了基于用户意图、集中式AI与分布式AI按需组合、与6G数据面融合的6G端网协同智能网络框架。

按需按级部署，构建6G端到端原生AI能力从5G“网络智能”到6G“原生AI”，再到6G“端网协同智能”，网络AI能力的演进并非一蹴而就，而是一个逐步迭代的过程。vivo构建了6G AI能力的四级体系，该体系完整刻画了6G AI从基础部署到跨域协同的演进路径，支撑运营商按需按级部署，以及跨运营商漫游场景下的跨网AI能力互通与协同。

Level 0（基础部署级）：设备（包括网络、终端及第三方应用设备等）已完成AI能力的预置，但尚未激活使用。该层级仅体现硬件层面的AI支持能力，AI模块处于待机状态，设备功能仍依赖传统机制运行。

Level 1（单设备决策级）：在具备Level 0硬件能力的基础上，设备内置AI能力模块参与本地化决策，决策过程完全封闭在设备内部，无需与外部系统交互任何数据或指令，形成自包含的智能闭环。

Level 2（多设备交互级）：设备AI能力突破单机限制，通过标准化接口与外部系统建立多维交互机制，具体包括数据交互、结果交互、模型交互、服务调用等类型。

Level 3（跨域协同级）：部署中央AI智能体，实现设备AI能力的跨域协同，多个AI模块通过联邦学习、共识算法等分布式AI技术，参与分布式AI任务处理。例如，中央AI智能体协同各域内置AI网元，完成多模态任务的多个子业务策略决策，共同保障多模态业务的体验质量。

未来展望5G网络智能已完成标准定义，6G网络原生AI的标准制定工作已经启动，网络原生AI将使6G网络相较5G网络具备显著的代际演进特征。vivo作为5G网络智能标准化工作的主要贡献者，将在6G网络原生AI定义及向6G端网协同智能的演进过程中积极贡献力量，携手业界共同构建6G网络端到端原生AI能力，助力6G商用成功。