以智慧城市、智慧交通、智能家居为代表的 6G 典型应用场景中存在着大量能力高度差异化的智能自动化设备，对极低时延、极高可靠性、超大带宽、海量接入等方面的通信需求越发严苛，智能自动化类型的应用对感知能力也提出了高精度、高分辨率等要求。一方面，数目激增的无线通信、感知设备使得业务需求的无止境增长与无线资源和算力有限的矛盾愈发突出；另一方面，6G 愿景的实现需要借助对环境感知信息的获取、信息交互与共享、智能信息处理、控制信息逐层分发的闭环信息流处理。
针对以上挑战，学术界和工业界的研究与技术发展也蕴藏着巨大的潜能。
一方面，后 5G 时代，无线通信网络使用的高频段与无线电感知频段逐渐趋近乃至重叠；另一方面，通信系统与感知系统在射频收发机、信道特性、信号处理方面存在相近或相似的特性，这催生了通感一体化网络架构与相关技术的研究与发展。
此外，以深度学习、强化学习、分布式学习等为代表的人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的兴起，在通信网络优化、智能感知及控制应用等各个领域产生了广泛而深刻的影响，大大推动了通信-感知-计算领域深度融合的可能。
如果 6G 在智能计算技术的赋能下实现通信能力与感知能力的融合共生，将赋予 6G 网络无时无刻、无处不在地智能感知物理世界和镜像映射数字世界的能力。AI 服务与应用也将借助 6G 通感算一体化网络，送至千家万户，助力千行百业，实现人机物泛在互联、智慧协作、物理世界和数字世界的相互作用与深度融合。
通感算一体化网络是指同时具备物理-数字空间感知、泛在智能通信与计算能力的网络。
该网络内的各网元设备通过通感算软硬件资源的协同与共享，实现多维感知、协作通信、智能计算功能的深度融合、互惠增强，进而使网络具备新型闭环信息流智能交互与处理及广域智能协作的能力，为 6G 的智慧城市、智慧交通、智能家居等典型应用场景提供支持。
通信 如同人体的神经，是赋予智能网络节点间多维感知信息共享、分布式智能计算等信息交互的载体。
通信、感知、计算，三者深度融合、互惠增强。
通感算一体化终端 主要由集成各类传感单元的大规模智能机器（Intelligent Machines, IMs）组成。
IMs 通过共用射频收发器、共享频段实现通信和感知功能的融合，即通感一体化。通过辅助的环境感知信息获取，IMs 可以快速执行拓扑构建和媒介访问控制等操作，进而建立分布式或集中式的自组织网络。
除此之外，IMs 可采用分布式智能计算技术（如强化学习等）融合大规模感知信息，通过智能协作和网络化感知，辅助即时通信系统的自主决策。分布式智能计算的加持，将辅助通信网络的资源分配和路由优化，进而提高通感算一体化网络的整体性能。
通感算一体化边缘网络 主要由基站（Base Station, BS）和移动边缘计算服务器（Mobile Edge Computing Servers, MECS）组成。
BS 通过通感一体化技术实现 IMs 间的通信及环境感知；MECS 通过 BS 与 IMs 进行交互，也可接收基站覆盖范围内的来自不同 IMs 的感知信息，进行局部感知信息的融合和处理，进而通过边缘智能计算技术（如强化学习、深度学习等）执行局部决策和局部控制。
通感算一体化核心云网 主要由具备最强大的计算与存储能力的集群核心云服务器组成。
核心云服务器可以综合各类由 IMs 和边缘网络上传的数据来融合大范围区域的感知信息。
更进一步，核心云服务器可以记录并智能分析大范围区域的感知信息以构建全局的云智能计算模型库，进而实现全局感知、决策和任务编排。
综上所述，6G 通感算一体化网络通过云-边-端多维感知、协作通信、智能计算功能的深度融合、互惠增强，实现新型闭环信息流智能交互与处理，进而支持通感算一体化网络广域智能协作。