在5G時代，手機、基站和網絡之間的數據收集像“各自為政的快遞點”——不同用例（比如優化用戶體驗、定位服務、網絡維護）需要獨立的收集方案，不僅重復勞動（比如同一信號數據被多次采集），還因為控制平面（CP，負責小數據信令傳輸）的“小體格”，根本扛不動6G時代需要的大規模數據（比如AI模型訓練、感知測量、數字孿生網絡）。最近，我國vivo移動通信有限公司等機構的研究團隊在《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》期刊上發表論文，提出了一種基于數據平面（DP）的6G統一數據收集框架，像給數據傳輸換了條“高速車道”，讓大數據收集又快又順。

5G的“數據收集煩惱”：重復、低效、不夠用

要理解這個新框架的價值，得先看看5G的困境。論文提到，5G的數據收集是“碎片化”的——QoE（用戶體驗質量）、MDT（最小化路測）、SON（自優化網絡）等用例各自有獨立的標準，導致網絡節點（如基站、核心網）和手機（UE）反復采集相同數據（比如信道狀態信息）；更麻煩的是，這些數據主要通過控制平面傳輸，而控制平面就像“緊急通道”，設計時只考慮小數據、高優先級信令，用來傳大規模數據就像用摩托車拉集裝箱——時間間隔長（通常15分鐘一次）、顆粒度粗（只能到小區級別，無法精確到單臺手機），根本滿足不了6G的新需求。

6G需要什么？國際電信聯盟（ITU-R）提出了六大場景，包括沉浸式通信、AI與通信融合、感知通信一體化（ISAC）等，這些都需要海量數據支撐。比如AI需要大量用戶行為數據訓練模型，感知功能需要實時環境數據，數字孿生網絡更需要物理網絡的“鏡像”數據——5G的老辦法顯然力不從心。

6G新框架：數據平面成“高速車道”，雙邊模式激活數據提供方

針對這些問題，研究團隊設計了基于數據平面（DP）的統一收集框架。簡單來說，數據平面就像“專用數據車道”，相比控制平面，它有三個“提速”秘訣：一是協議棧優化——應用層（DSAP）支持靈活優先級的無線承載（DPRB），能根據數據量和傳輸質量調整優先級；二層（L2）簡化了報頭和數據復制操作；一層（L1）采用聯合信源信道編碼、語義通信等技術提升頻譜效率。二是數據表示優化——測試顯示，相比傳統ASN.1（適合短消息），ProtoBuf在大數據傳輸時編碼時間僅為ASN.1的10%，解碼時間約17%，數據量越大優勢越明顯。

更關鍵的是“雙邊數據收集模式”。過去數據收集像“單向快遞”，只有網絡節點（如基站）能拿到數據，手機等提供方缺乏動力。新框架下，數據提供方（如手機）也能獲得回報——可能是網絡收集的上行測量數據（比如信號強度、資源塊利用率），也可能是語音分鐘數、服務優先級提升等獎勵。論文舉例，用雙邊模式收集數據，不僅能讓手機更愿意配合，還能減少近50%的信令開銷，只需要一條專用承載就能完成過去兩條的任務。

實驗驗證：數據量越大，DP優勢越明顯

研究團隊用自研的6G手機原型機測試了DP的效率。結果顯示，當數據長度為19字節時，DP的上行處理延遲僅為控制平面的22%（13.73微秒vs63.21微秒）；如果關閉加密，延遲進一步降到3.92微秒。更重要的是，隨著數據量增加，DP的優勢更突出——這正好契合6G對大規模數據的需求。

未來展望：數字孿生網絡或成最大受益者

論文提到，雙邊模式還為“數字孿生手機（DT UE）”提供了可能。未來，用戶可能在非活躍時段（比如凌晨充電時）授權網絡，將自己的手機作為“數字孿生體”，模擬物理網絡中的大量手機行為。這樣一來，數字孿生網絡無需額外部署大量設備，直接復用現有手機資源，既能降低基礎設施開銷，又能通過真實數據提升模型準確性。不過，研究團隊也指出，雙邊模式中的獎勵機制（如數據配額、語音分鐘數）可能涉及計費系統和商業模式調整，需要在商用網絡中進一步驗證。

從5G的“各自為戰”到6G的“統一高速車道”，這個新框架不僅解決了數據收集的效率問題，更通過“雙贏”模式激活了數據生態。隨著6G研發加速，這樣的技術突破或許正悄悄為我們的未來通信生活“鋪路”。

來源: 信息與電子工程前沿FITEE