6G目前處在這樣一個階段：來自學術界和產業界的思想領袖們提出各種可能性、大膽的造夢、暢想10年或20年后世界將是什么樣。聽著諸如觸覺互聯網（Tactile Internet）這樣充滿未來風格的應用案例，我們很容易陷入定義下一代蜂窩網絡通信標準的興奮之中，極力追求突破人類認知范圍的新技術。但是在許多方面，我們的行業仍在等待兌現5G的承諾，并且更廣泛的部署和下一階段的5G增強工作仍在有條不紊地進行，我們不禁要問：為什么已經要談論6G？

通信行業“G”的演進

從1973年第一次實現手機通話開始，后來我們稱之為“1G”，我們的行業觀察到蜂窩技術以大約10年為一周期的演變規律。4G的時間表在2000年至2010年間展開。3GPP自2015年開始致力于5G標準化，但在那時學術研究機構早已順利展開，紐約大學無線研究中心（NYU Wireless）和歐盟5G科研項目組（METIS）在2012年就已成立。第一階段標準化已在2018年的Release 15中完成，2019年進行了現場測試，2020年開始擴大部署。如今這一模式看上去很穩定，正在進行中的早期6G研究將支持2025年的標準化啟動和2030年甚至更早的部署時間表。盡管消費者購買第一批6G產品的場景似乎遙不可及，但處于這些周期最前沿的學術和行業研究人員已經在實驗并建立對標準化至關重要的關鍵技術的理解。

6G能提供什么？

國際電信聯盟曾經在IMT-2020標準中制定了5G的目標，如今在網絡2030焦點小組（the Network 2030 Focus Group）的組織下開始制定6G愿景。他們將性能向量（包括吞吐量、可靠性、覆蓋率、延遲、能效、成本和大規模連接）歸納為三種5G使用場景：增強型移動寬帶（eMBB）、大規模機器類型通信（mMTC），以及超可靠低延遲通信（URLLC），以支持跨越多種行業的眾多應用程序。預計6G將在這些向量上進行擴展，在引入新的應用案例和業務模型的同時，推動現有應用的進一步發展。其中包括用于完全沉浸式3D體驗的全息交互通信，和通過聽覺、視覺和觸覺反饋實現實時遠程操作的觸覺互聯網。這些應用示例說明傳感對6G的重要性：它是與物理環境進行所有交互和仿真的基礎，其潛力已擴展到數字醫療、自動駕駛等廣泛的領域。

實現6G的可行技術

當我們著眼于6G的可能性和前景時，四項候選技術在商業機會和生命力方面脫穎而出：

① 聯合通信和傳感

6G體驗需要更多的數據以及更多的環境感知和意識，聯合通信和感知就是探索如何把他們結合起來。例如，自動駕駛車輛有極其復雜的傳感系統，通過機器學習算法把來自攝像頭、激光雷達和雷達傳感器的一系列數據融合在一起。這些車輛中先進的通信系統使用蜂窩網絡來傳輸資訊和娛樂信息、環境和性能數據以及車輛對一切物體的通信。從事傳感工作的研究人員正在尋求新的通信技術以幫助改善其結果，例如正交頻分復用（OFDM）波形或多輸入多輸出（MIMO）相控陣；而從事通信工作的人則看到了在雷達分配的廣大頻譜中獲得更多數據帶寬的機會。這兩個傳統上獨立的功能未來合并的程度將取決于監管和技術因素，但這種結合正是定義6G的潛在因素。

② 亞太赫茲

對更大數據帶寬的持續需求正促使研究人員探索亞太赫茲頻段內未被充分利用的頻譜。90 GHz和300 GHz之間的頻段提供的頻譜是當前用于蜂窩通信的頻譜的許多倍。3GPP已經把100 GHz以上的21.2 GHz預留出來考慮用于6G。較高頻率下的路徑損耗（推進到亞太赫茲頻段的最大障礙之一），可以通過將頻帶的衰減特性與適當的應用相匹配，獲得緩解潛力。例如，將高衰減波段用于高安全性的應用，限制信號傳播的距離。此外，頻率與天線尺寸之間的反比關系提供了一種克服路徑損耗的方法：隨著頻率的增加，天線的幾何形狀和間距隨之減小，在相同的空間內可容納更多的元件，從而獲得更多的增益。盡管目前5G毫米波部署有所延遲，擴展到亞太赫茲頻段似乎為時過早，但領先的產業界和學術界的研究人員已經在緊鑼密鼓地探討將其作為顯著提高網絡容量的途徑。

③ MIMO的演進

MIMO在許多不同的用例和頻帶上深具潛力，將繼續基于流行的多天線技術發展。波束成形是克服亞太赫茲路徑損耗的關鍵，而多用戶MIMO大大提高了最廣泛使用的8 GHz以下頻段的頻譜效率。分布式MIMO將大型天線陣列分解成多個較小的、地理上分開的無線電頭，對于8 GHz以下的頻率尤其有趣，因為此時天線的尺寸變得非常大。MIMO的擴展包括為更多用戶提供更多的系統天線，以及更精確的定向波束控制，旨在增加小區容量并提供增強的定位服務。

④ 人工智能和機器學習

發揮重要作用的第四項技術是人工智能和機器學習（AI / ML）。隨著復雜程度的增加以及我們試圖從可用頻譜中擠出每一點帶寬，使用傳統的信號處理方法來優化通信系統變得越來越困難。機器學習提供了一種解決這種復雜性的方法。AI/ML驅動的設計或自適應尋求動態優化鏈路性能，可以通過自動頻譜分配、波束管理和射頻非理想消除等功能進行改進。在應用層上部署AI/ML可以優化服務質量（QoS），考慮應用程序特定的需求以及環境，諸如延遲或能效等因素。用于AI/ML無線通信研究和訓練的大型開放數據集的可用性將在6G開發中發揮重要作用。

尋找殺手級應用

盡管這些6G候選技術都提供了多種可能性，它們的生死存亡不可避免地取決于商業應用。開發和部署這些技術的成本很高，數十億美元的投資要求巨大的、可預測的回報，并引發一個古老的問題：“殺手級應用是什么？”

在近期的全球活動中，我們大量依靠在線連接和虛擬體驗-我們中的許多人對可靠的高速網絡有了全新的認識。除了包括流行的技術熱詞（沉浸式XR等技術）和關鍵性能指標（如1 Tb / s數據速率），6G的討論還包括社會和可持續發展目標，以及“人人互聯互通”。隨著我們努力超越增強的移動寬帶來繼續構建5G，6G的定義開始聚結，這些商業和社會問題的答案可能與技術問題一樣重要。

編輯：hfy