在5G时代，手机、基站和网络之间的数据收集像“各自为政的快递点”——不同用例（比如优化用户体验、定位服务、网络维护）需要独立的收集方案，不仅重复劳动（比如同一信号数据被多次采集），还因为控制平面（CP，负责小数据信令传输）的“小体格”，根本扛不动6G时代需要的大规模数据（比如AI模型训练、感知测量、数字孪生网络）。最近，我国vivo移动通信有限公司等机构的研究团队在《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》期刊上发表论文，提出了一种基于数据平面（DP）的6G统一数据收集框架，像给数据传输换了条“高速车道”，让大数据收集又快又顺。

5G的“数据收集烦恼”：重复、低效、不够用

要理解这个新框架的价值，得先看看5G的困境。论文提到，5G的数据收集是“碎片化”的——QoE（用户体验质量）、MDT（最小化路测）、SON（自优化网络）等用例各自有独立的标准，导致网络节点（如基站、核心网）和手机（UE）反复采集相同数据（比如信道状态信息）；更麻烦的是，这些数据主要通过控制平面传输，而控制平面就像“紧急通道”，设计时只考虑小数据、高优先级信令，用来传大规模数据就像用摩托车拉集装箱——时间间隔长（通常15分钟一次）、颗粒度粗（只能到小区级别，无法精确到单台手机），根本满足不了6G的新需求。

6G需要什么？国际电信联盟（ITU-R）提出了六大场景，包括沉浸式通信、AI与通信融合、感知通信一体化（ISAC）等，这些都需要海量数据支撑。比如AI需要大量用户行为数据训练模型，感知功能需要实时环境数据，数字孪生网络更需要物理网络的“镜像”数据——5G的老办法显然力不从心。

6G新框架：数据平面成“高速车道”，双边模式激活数据提供方

针对这些问题，研究团队设计了基于数据平面（DP）的统一收集框架。简单来说，数据平面就像“专用数据车道”，相比控制平面，它有三个“提速”秘诀：一是协议栈优化——应用层（DSAP）支持灵活优先级的无线承载（DPRB），能根据数据量和传输质量调整优先级；二层（L2）简化了报头和数据复制操作；一层（L1）采用联合信源信道编码、语义通信等技术提升频谱效率。二是数据表示优化——测试显示，相比传统ASN.1（适合短消息），ProtoBuf在大数据传输时编码时间仅为ASN.1的10%，解码时间约17%，数据量越大优势越明显。

更关键的是“双边数据收集模式”。过去数据收集像“单向快递”，只有网络节点（如基站）能拿到数据，手机等提供方缺乏动力。新框架下，数据提供方（如手机）也能获得回报——可能是网络收集的上行测量数据（比如信号强度、资源块利用率），也可能是语音分钟数、服务优先级提升等奖励。论文举例，用双边模式收集数据，不仅能让手机更愿意配合，还能减少近50%的信令开销，只需要一条专用承载就能完成过去两条的任务。

实验验证：数据量越大，DP优势越明显

研究团队用自研的6G手机原型机测试了DP的效率。结果显示，当数据长度为19字节时，DP的上行处理延迟仅为控制平面的22%（13.73微秒vs63.21微秒）；如果关闭加密，延迟进一步降到3.92微秒。更重要的是，随着数据量增加，DP的优势更突出——这正好契合6G对大规模数据的需求。

未来展望：数字孪生网络或成最大受益者

论文提到，双边模式还为“数字孪生手机（DT UE）”提供了可能。未来，用户可能在非活跃时段（比如凌晨充电时）授权网络，将自己的手机作为“数字孪生体”，模拟物理网络中的大量手机行为。这样一来，数字孪生网络无需额外部署大量设备，直接复用现有手机资源，既能降低基础设施开销，又能通过真实数据提升模型准确性。不过，研究团队也指出，双边模式中的奖励机制（如数据配额、语音分钟数）可能涉及计费系统和商业模式调整，需要在商用网络中进一步验证。

从5G的“各自为战”到6G的“统一高速车道”，这个新框架不仅解决了数据收集的效率问题，更通过“双赢”模式激活了数据生态。随着6G研发加速，这样的技术突破或许正悄悄为我们的未来通信生活“铺路”。

来源: 信息与电子工程前沿FITEE