发布日期：2026-06-25 浏览次数：
本次论坛作为全球6G大会的核心专题论坛之一，以”软件定义与可编程6G基础设施”为主线，围绕开源（Open Source）、开放接口（Open Interfaces）、开放硬件架构（Open Hardware）、开放生态（Open Ecosystem）四大支柱，系统展示了全球6G演进中开源与开放软件正在成为产业共识与底层范式。
论坛共安排11场主题演讲和一场RISC-V专题迷你会议。议程跨越学术研究前沿（东北大学Open6G、芬兰VTT、中国科大）、国际标准组织（O-RAN联盟）、欧洲旗舰研究项目（Hexa-X/Hexa-X II）、全球开源基金会（Linux Foundation）、全球主流运营商与设备商（中国电信、中国移动、中兴诺基亚）、开源软件平台（红帽），以及新兴开放硬件生态（RISC-V/LeapFive）。这是目前全球范围内少有的、一次性汇聚学术、标准、运营、设备、开源、芯片六方代表，就开源6G同台对话的高规格专题论坛。
王怀民院士（中国科学院院士，中国计算机学会开源发展委员会主任）代表大会为本论坛致开幕辞。王院士指出，开源正在成为科技创新最强势的力量，在AI时代，开源的角色正从学习借鉴、参与融入，升级到蓄势引领。他强调了一个对6G基础设施尤其关键的判断：AI正在从根本上改写开源的信任基础。传统开源依赖人工审查的可信性机制正在被AI赋能的代码生成、安全审计、质量验证所重塑，使开源项目本身在速度之外同时获得可信、健壮、韧性与可控。他将本次论坛定位为”开源 + AI = 可信基础设施”这一新范式的一次思想碰撞，并围绕三个关键问题为全场定调：如何用AI赋能开源以增强6G基础设施可信性，如何在全球合作与自主可控之间找到平衡，以及如何在6G开源生态中贡献中国思想。
上半场主持：论坛执行主席尹长川教授（北京邮电大学）与召集人徐浩博士（同济大学）共同担任；
嘉宾提问与穿插点评：易芝玲博士（Dr. Chih-Lin I，中国移动首席科学家、O-RAN联盟技术指导委员会（TSC）主席），负责全场技术深度追问与观点收敛；
论坛按照基础研究、标准架构、通信哲学、开源生态、运营商视角、信息文明、欧洲旗舰、设备商实践、云原生、开放硬件的逻辑线索依次展开，议程设计呈现出由浅入深、由实到虚、再由虚落地的完整推演过程。
Melodia 教授首先介绍了东北大学 Open6G 中心的定位，这是一个连接工业界、高校、政府与研发机构的开放可编程、虚拟化与超越5G/6G 智能化研发中心，其使命是开发端到端的开源软件栈、开放测试平台，并将算法创新、AI、安全、频谱共享与能效等关键议题融入统一框架。
技术架构方面，他阐述了蜂窝网络正从厂商私有的塔内固定硬件，向边缘、虚拟化、解耦、可编程的方向演进。无线电单元（RU）成为软件定义无线电，通过开放接口与可编程基带的分布式单元（DU）交互，再与集中单元（CU）通过标准化接口对接，第三方算法可注入网络实现去中心化控制。
测试平台：Colosseum（全球最大网络模拟器）、Arena（室内）、POWDER 及其他 NSF 资助的大型可编程测试床，已支持 6G 技术早期验证。
dApp 概念：dApp 是一种运行在 DU/CU-UP/CU-CP 内部的抽象执行单元，允许对底层运行细节实时观测，并支持短时间尺度（亚毫秒级）AI 代理控制，与 xApps/rApps 形成覆盖多时间尺度的完整 AI-RAN 控制体系。
前瞻愿景：下一步是自主智能网络（Self-Evolving Networks），利用大语言模型从规格自动合成 RAN 功能，实现零接触部署（Zero-Touch Deployment）和可编程实时智能，正在开发的 Agentic RAN 框架未来将开源。
易芝玲博士追问了可解释性（Explainability）这一关键挑战。Melodia 教授介绍团队开发的 Explora 框架，通过从测试床数据训练的深度强化学习算法中抽取知识图谱，对 AI 在网络中的行为进行事后解释，相关论文已公开。
单位：芬兰 VTT 技术研究中心；现任 O-RAN 联盟下一代研究组（nGRG）主席
核心观点是：5G 采用参考点（Reference Point）设计，接口固定、灵活性有限；6G 必须延续3GPP核心网 SBA（Service-Based Architecture）已经验证的优势，并将其向无线接入网、管理面、AI 能力面全面扩展。
端到端的服务化：数据面保留类似 CU/DU 的 RPA 设计，但控制面完全解耦为可组合的服务，通过服务总线交换信息。部分 DU 与 CU-CP 功能将实现为 6G-Cloud 网络功能（6GC NFs），支持 AI 功能、控制 App 与暴露 NF 以 CI/CD 方式注入；
终端（UE）即服务：汽车、算力终端等具备高性能计算能力的设备可注册为功能提供方；
信令开销增大，安全与信任要求提升，实时与低时延约束，边缘资源受限，环境异构分布。
朱教授提出了 6G 定位的根本性思考：6G 的核心跃迁不在于更高频率、更大带宽本身，而在于从比特传输向语义与意图传输、从被动连接向主动思考、从网络即管道向网络即智能体的范式转换。
6G 性能扩展：突破物理极限，一个重要方向是可重构智能反射面（RIS）对电磁传播的主动调控，使同频复用效率大幅提升；
通感算一体（ISAC + Computing）：通信、感知、计算融合为一体，端到端进行联合优化，实现资源分配与成本最优；
语义通信：从传原始 bit 转为传语义与意图，在接收端还原或再生原始信号，大幅降低冗余并提升可靠性；
AI 原生（AI-Native）：AI 作为网络的原生记忆，只需下达意图（Intent），网络通过大模型推理进行端到端协同控制。
6G 加入 AI 后的服务质量由三部分组成：① 推理准确度，② 任务时延，③ 数据新鲜度（AoI，Age of Information），时差越短、新鲜度越高。未来 6G 将显著提升整网的认知能力，网络演进方向正是从传数据转向理解意图与下达命令。
单位：Linux Foundation（LF），全球网络、边缘、接入总经理
Joshipura 先生系统介绍了 LF Networking 旗下覆盖全栈的开源项目矩阵，强调全球前十大运营商中有七家已经深度采用开源（7 of Top 10 Telcos Trust Open Source），用以加速创新、降低成本、规避厂商锁定。
OAI-CUDU 与 LF Networking RAN 项目：目标是把 CU/DU 完全开源，使无线接入网从部分开源走向全栈开源，并让商业生态可直接采用，授权为 OSI 认证开源许可证，需求来自多家运营商；
超级蓝图（Super Blueprint）：将开源 RAN、开源核心网（Open5GS）、开源编排器（ONAP/Nephio）、开源编译与 AI 框架集成为可复制部署的蓝图；
中国移动、中国电信、华为、中兴、中国联通等均为 LF Networking 创始成员或重要贡献者；阿里巴巴互联网厂商也基于 SONiC 为 AI 工作负载提供 20% 至 30% 的效率提升。
未来十年的关键转折是开源、标准、蓝图三者协同，开源覆盖全栈（硬件蓝图、软件栈、模型、应用、代理），真正服务于各国本地用例。
单位：中国电信研究院 · 无线 AI 技术研究中心；O-RAN 联盟董事会成员
王越博士围绕 AIN（AI-Native Network / AI-Native Infrastructure）这一核心概念展开，提出了运营商层面最具冲击力的判断：过去4G/5G 时代，流量越大则价值越高的单一逻辑已不再适用；6G 时代，网络的价值必须从流量驱动转向能力驱动。
实体 AI（Physical AI 或 Embodied AI）到来：要求更短时延、更强确定性、更多与物理世界的实时交互；
上行链路成为新的价值金矿（“Uplink is the new money”）：大量 AI 任务（如视频分片上传、机器人感知回传）依赖上行；
线上能力转型：行业需要从卖流量转向卖算力、卖模型、卖 Token、卖 AI 能力。
王越博士对 AI-RAN 持合作但警惕态度：AI-RAN 目前过度依赖 GPU+CUDA 生态，作为运营商必须考虑 TCO（总拥有成本）风险，是否愿意将未来绑定在单一技术栈与单一厂商生态，是一个开放问题。
普适性（Generality），适配不同 AI 业务场景（机器人、无人机、XR）的差异化需求；
面向未来的适应性（Future-proof Adaptivity），今天的 AI 模型未必是明天的，基础设施必须能在硬件相对稳定的情况下通过软件迭代快速适配新 AI 业态。驱动力来自演进节奏的根本不对称：AI 模型 3 至 6 个月迭代、硬件 18 至 24 个月更新、网络标准化 10 年周期。
Integrated Data：采集（实时、低粒度、生成式增强），处理（数据结构、模型适配、评估框架），使用；
O-RAN 从成立第一天起就是开放、智能、虚拟化与互操作，智能化本就是 Intelligent-RAN 的核心目标之一。所谓 AI for RAN、AI in RAN、AI on RAN，以及 AI-RAN 联盟重点推广的方向，本质上是 O-RAN 已有工作的重命名。NVIDIA 是当前 AI 爆发期的最大受益者，但这并不代表 GPU+CUDA 应成为 6G 的唯一算力生态，好的云平台必须支持异构加速器（x86、ARM、RISC-V，以及多种 XPU）。
电信网曾是封闭网络，互联网是半开放网络；AI 时代的新型网络必须是人人愿意开放的网络；
引用李国杰院士数字化、网络化、智能化三阶段判断，信息通信高密度芯片是驱动力，最终与 AI 融合；
围绕工具、资源、文明的跃迁：土地（农业）到机器（工业）再到知识与智能（信息），相应的社会组织从集中走向分布、从垄断走向共享；
AI 对劳动力市场存在重塑效应，但只要社会制度配套（如全民基本保障等），即可从 996、997 式固定劳动转向创造性、休闲与关怀型劳动；
欧洲 6G 最具影响力的旗舰研究项目，由诺基亚领导，爱立信担任技术经理；
联盟涵盖运营商、技术供应商、中小企业与顶尖学术机构，已产出 28 份公开可下载交付物和超过 300 篇论文；
对 3GPP 6G 用例产生显著输入，尤其通过 ITU 6G 议程起草阶段的主题演讲影响全球方向；
构建了端到端 6G 系统蓝图：应用与使能平台层，到网络功能层（含 VR 通信、定位、感知、AI as a Service），再到基础设施层（云连续体到终端），以及横跨全部层的管理编排、安全、隐私与韧性能力。
高性能 6G：上行容量提升 10 倍、下行提升 6 倍、上行覆盖 2 至 4 倍；支持从 5G SA 直接升级；
AI 原生 6G：AI 内建于接入网各层，安全由 AI 风险转为 AI 盟友；
安全自主 6G：具备量子安全能力；支持通感一体（ISAC），覆盖工厂、仓库安全、道路监控、无人机跟踪等；原生支持多功能设备集群、NTN 集成、可编程网络与 API、精简无线设计。
易芝玲博士询问 Hexa-X II 是否有面向 AI-RAN 或 AI-on-RAN 的专门研究子项目。Mikko 坦承目前还没有像 Hexa-X II 那样规模的独立 AI-RAN 旗舰项目，但相关工作分散在欧洲 Horizon Europe 的 Cluster 4（机器人与 AI）和 SNS-JU 框架下。易博士还介绍了北京机器人半马拉松的突破，2026 年冠军机器人已跑出半马 50 分钟，超越人类 57 分钟的世界纪录，欢迎欧洲参加 2026 年比赛。
演讲题目：6G 时代的开放智能底座，异构算力与网络能力融合的 AI 基础设施
王长金先生按通信网络演进回顾、云基础设施演进、6G 对云基础设施的新需求、中兴 AI 战略四段展开。
移动通信线G 引入 ATCA +NFV虚拟化；5G 进入容器化云原生（CNF/K8s）；6G 则讨论以 AI 代理运行网络；
算力原生、算法原生、智能原生、流程闭环、资源转型。重点在智能化域引入预检测、实时监控、快速处置的流程闭环，并支持大模型与小模型协同。
今年起：整体定位升级为网络公司，战略口号 O-in-A / A-in-O（网络中有 AI、AI 中有网络）；
AI 三层架构：底层国产 DPU 芯片与环境，中间 AI 训练与数据采集平台，上层场景模型。强调开源芯片将是国内市场的关键突破点。
引用 IDC 2025 年调查：约 37% 运营商已规划把 AI 引入网络，其中 66% 计划采用 AI-RAN 以更合理地利用边缘计算资源。
AI and RAN：在同一边缘节点上合理分配算力，AI 工作负载与 RAN 工作负载共存并动态平衡。
Red Hat AI Inference Server（基于 vLLM 社区）：支持将大中小模型、垂直模型部署至边缘单节点进行高效推理；
AIOps：与 Linux Foundation 合作的能耗监控框架可监测各集群能耗并区分污染或清洁能源调度。
6G、AI、RAN 的融合需要一个中立的、不被任何单一厂商或公司绑定的公共开源标准，只有这样，整个产业和所有用户才能线G + AI 的红利。
杨飞 博士（Fai Yeung）：原赛灵思（现AMD）亚太区总裁；跃昉科技 CSO
江朝晖博士指出：当前 AI 算力基础设施 90% 的时间在做非 AI 优化的通用计算，这是能耗失控的根本原因。全球数据中心能耗从多年前的 2% 至 3% 攀升至预计 2030 年的 15% 至 20%，问题不是算力不够，而是算力架构不对。
RISC-V 国际会员已达约 4000 家，“世界上你能叫出名字的大公司”基本都在其中；生态开放，指令集可扩展，且天然为 IoT 与 AI 两大现代工作负载设计；
针对特定工作负载进行专用加速，相比通用算力可获得 100 至 1000 倍的性能/功耗提升；
芯片组（Chiplet）方案：不再追求单颗巨型芯片，而是把计算、I/OHub、DSA 拆成多颗晶粒，CPU 用 5/3/7 nm 先进工艺，I/O Hub 用 6 至 28 nm 成熟工艺，整体实现更高良率、更低成本、更高灵活性；
与 ARM/x86 不同，RISC-V 所有标准指令对全球社区强制一致，任何变更都要社区同意；定制扩展可发布至全球共享；
当前 RISC-V 已从 IoT 延伸到数据中心，主流 Linux、编译器、性能工具链、AI 框架、虚拟机均已支持；
RTSA International（RISC-V 国际联盟）将于澳门、珠海举办，上年参会人数 1500+，今年继续推动 chiplet 互联标准与全球芯片协同。
希望明年的 6G 大会可以为开源、易定制、轻量且节能的 RISC-V 平台加领域专用加速器设一个专门技术分论坛。围绕开源的努力是一个全球现象，中国公司的贡献非常重要，我们要有信心，也要保持谦逊。
通观 11 场演讲以及易芝玲博士多次的深度追问与澄清，本次论坛并不是一场简单的开源厂商展示会，而是在全球 6G 产业定型的关键窗口期，就开源在 6G 中到底扮演什么角色进行了一次立体表态。对开源与开放软件议题，论坛至少产生了以下六层深远意义。
Linux Foundation 披露的数据显示，全球前十大运营商中七家已深度采用开源，这标志着开源不再是少数先锋运营商的创新选项，而是已经成为国际主流电信行业的默认选项。中国三大运营商（中国移动、中国电信、中国联通）与华为、中兴均为 LF Networking 创始成员，表明在 6G 定型之前，全球运营商已在事实上形成了共同构建开源 6G 基础设施的战略一致性。
过去开源主要集中在协议栈和运行时（Linux、OpenStack、Kubernetes），本论坛揭示开源战线正在全面延展：
6G 是通信产业第一次尝试从指令集到应用层全栈开源的代际，这是过去 2G、3G、4G 都不曾具备的起点。
多位嘉宾（王越博士、易芝玲博士、江朝晖博士、李宇先生）以不同方式提示：AI-RAN 当前过度依赖 NVIDIA GPU+CUDA 单一生态，给运营商带来 TCO 与供应链双重风险。
加速器层：通过领域专用加速器（DSA）加 Chiplet 架构，摆脱大一统 GPU 对所有场景的垄断；
这是一条清晰的、自底向上的去单一绑定技术路线，且各层均已有可工作的开源解决方案，这在 5G 时代是不可想象的。
王越博士和中兴王长金先生一致指出：6G 的商业逻辑将从卖流量转向卖能力（算力、模型、Token、AI 能力）；而要真正把能力做成可售卖、可组合、可演进的服务，就必须依赖服务化架构（SBA）加云原生加统一编排加 AI 原生，这一整套栈目前只有开源才能端到端走通。Tao Chen 博士的 EU 6G-Cloud 架构、Mikko 的 Hexa-X 端到端蓝图、红帽李宇先生的 OpenShift AI-RAN 实践，实际上都在同一个方向趋同。
江朝晖博士直言：我们希望让 6G 或其他引人注目的创新变得负担得起，这才是真正可以实现的方式。李宇先生（红帽）强调：只有中立、不绑定任何厂商的公共标准，所有人才能享受到 6G 加 AI 的红利。杨培芳老先生从文明史高度指出：信息经济具有边际成本递减特性，开源正是推动知识、技术、服务走向普惠的关键制度安排。
因此，开源不只是一种技术路线，它是一种公共基础设施的制度选择，是发展中国家、新兴经济体、长尾产业能够平等进入 6G 时代的基础条件。
中国贡献不可或缺，运营商、设备商、芯片方（RISC-V）、云平台、互联网厂商已全面嵌入全球开源 6G 生态；
欧洲通过 Hexa-X / Hexa-X II 持续输出架构蓝图与用例方法论，与亚太形成互补；
建议在明年大会设立 RISC-V 加开放 6G 专门技术分论坛（易芝玲博士现场倡议）；
围绕 AI-RAN TCO 建立运营商主导的开放评测方法与基准，避免单一生态锁定；
探讨中国核心网与欧洲 Hexa-X 6G 架构在 SBA 方向的互认与互通研究合作。
本次论坛最大的价值，不在于某一项技术的突破，而在于它以一种复合型共识的形态，向全球产业传递了一个清晰的信号。
6G 将不再是由单一厂商、单一生态、单一架构定义的代际。它将是一个由开源协议栈、开放接口标准、开放硬件架构、开放算力生态以及开放应用代理共同编织的多方共建型基础设施。
从王怀民院士的开源中国战略洞见，到 Melodia 教授的 Open6G 测试床，再到 Tao Chen 博士的 EU 6G-Cloud 服务化架构；从朱近康教授的智慧 6G 哲学，到 Arpit 的 LF 全栈生态；从王越博士的 AIN 能力网络，到杨培芳先生的信息文明愿景；从 Mikko 的 Hexa-X 欧洲旗舰，到王长金先生的中兴 O-in-A 实践；再从李宇先生的红帽 OpenShift，到江朝晖博士、杨飞博士的 RISC-V 加 Chiplet 开放硬件架构。11 场演讲与一场开幕致辞，像 12 块拼图，共同拼出了一个结论：
在 AI 从虚拟世界走入物理世界的历史节点上，只有开源才能保证算力、模型、接口、数据、服务、硬件的六重可组合性；只有开放才能让不同国家、不同规模的企业、不同场景的用户共同享受到 6G 加 AI 带来的红利；也只有在开源与标准协同的基础上，通信产业才有可能真正完成从流量驱动到能力驱动、从连接到思考的世代跃迁。
本次论坛的意义，将远远超出一次会议本身，它很可能会被日后复盘为全球 6G 开源生态建立共同叙事的一个关键时刻。
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