林妙预，李因新，赵力强,2，王云峰，刘洋

（1.西安电子科技大学通信工程学院，陕西 西安 710071；2.西安电子科技大学广州研究院，广东 广州 510100；3.中国电信研究院，北京 102209）

0 引言

近年来，全息呈现、无人驾驶、元宇宙等新兴服务的提出将打破现有5G 三大应用场景间的界限[1]。未来的智能服务对端到端传输时延、可靠性等都有极高的要求，因此需要研究6G 通感算深度融合技术。云服务器可以提供超高的计算能力，边缘服务器靠近用户侧，可以更好地感知用户服务，降低服务时延。所以亟需探索一种面向6G 通感算深度融合的云-网-边智能协同方案。

如今网络中的数据呈指数级增长，如果将智能算法部署在云服务器中，将感知的全部数据传输到云服务器,一方面会对网络造成压力，另一方面也有泄露用户数据隐私的风险。边缘智能[2]通过在边缘服务器上挖掘数据成功地解决了上述问题，在边缘服务器上产生的数据可以更好地保证用户的隐私和安全，并缓解回传的压力。但是，如果所有的人工智能算法都下沉到边缘，会造成资源的短缺。因此，如何实现云计算[3]和边缘计算的智能算法的协同训练是一个值得研究的问题。

目前国内外学者对6G 网络相关技术进行研究[4-6]，并在通感算融合方面取得了较多成果。杨艳等[7-9]对面向6G 通感算融合的应用场景、关键技术、不同通感融合阶段以及未来发展趋势进行了概述。段向阳等[10-11]从5G-Advanced 和6G 不同阶段中提炼出其技术五大发展模式特征。……