[4G/5G/6G专题基础-149]: 6G总体愿景与潜在关键技术白皮书解读-4-6G潜在的十大关键技术

Posted 2022-07-12 文火冰糖的硅基工坊

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了[4G/5G/6G专题基础-149]: 6G总体愿景与潜在关键技术白皮书解读-4-6G潜在的十大关键技术相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言：

第4章 6G潜在的十大关键技术

4.1 内生AI智能的新型网络

4.1.1 内生智能的新空口（包括RF/L1/L2/L3)

前言：

2021年6月，发布了6G总体愿景与潜在关键技术白皮书，本文是对该白皮书的解读。

第4章 6G潜在的十大关键技术

4.1 内生AI智能的新型网络

解读：

这里的关键是"内生”性，内生性意味着：

（1）分布的广泛性：

AI技术，并在是一个单一的算法，而是

分布在整个6G网络的每个网元内部，
分布在每个网元内部的每个功能模块中，
分布在协议栈的每个层面上

（2）结构性

基于AI的网络架构，跨网元地贯穿整个网络
基于AI的软件架构，AI将成为设备平台的一部分，称为智能平台，为不同的协议层提供AI服务，包括硬件和软件平台, 平台硬件包括GPU，FPGA等；而人工智能框架也将称为平台软件的基础架构的一部分。

AI的强大之处：

（1）应对不确定性

AI能够应对无法通过单一的、确定性的数学公式对行为进行描述的场合。

6G时代，全感知的网络，很难通过确定性的数学公式单一地进行建模。

（2）应对有误差的海量数据

对有误差的海量数据处理的能力、平滑的能力，是AI的另外一个特征。

传统的算法对误差的容忍程度很低，通过非常有限的手段来消除误差或纠错。

AI算法对数据误差的容忍性非常高，并通过概率的形式来体现。

（3）应对隐蔽特征的场景

在海量的数据中，隐藏这大量的隐性特征，这些隐性的特征，传统的方法或人为的方法很难发现这些特征。AI能够发掘海量数据中不为人知道的内在特征，并能够利用这些特征进行完成某种目标的预测。AI还能够发现不同数据之间的关联性。

（4）自我学习性

传统的算法，都是预先设计好的模型，无法进行在线的动态的学习。

AI算法能够根据外部数据的变化，动态的发现数据性的特征，并自我学习。

（5）自主性

AI能够还能够根据数据的变化进行自动自主学习。从而动态的调整自己的行为。

4.1.1 内生智能的新空口（包括RF/L1/L2/L3)

解读：

空口无线资源的不确定性是传统的确定性设计的难点，业内的专家根据长期的经验，设计了各种各种的模型来近似、来模拟空口的不确定性。如果能够利用AI的自动特征发现、自动自我学习的能力，就能够极大的提升新空口的效能。

人工智能技术将从多个不同的维度发现和挖掘网络的特征，为无线环境的预测、无线资源分配的预测、无线环境干扰的预测、业务特征的预测、用户特征的预测等方面提供服务。从而提升无线网络的高效性、可靠性、实时性和安全性，减少人为设计和人为干预，使得网络根据的自主性和自我演进。

4.1.2 内生智能的新型网络架构

传统的网络的主要职责是：信息的传输。网络并不感知用户的数据，只对用户的数据进行透明的传输，因此传统的智能主要发生在终端和云端的业务服务器上。

6G的网络是传输网络，也是感知网络，需要对用户的各种综合信息进行感知，并根据感知到的信息，动态的调整自己的传输决策和传输行为。因此，新型的网络的需要

（1）需要具备感知用户信息的能力。

（2）根据感知到的用户的信息智能化管理网络和空口资源的能力。

（3）根据感知到的用户的信息动态的调度终端用户的行为。

很显然，这样的智能网络，目前的网络是无法做到的。

要得到这样的能力，不是单个网元或单个协议层可以实现的，因此需要定义新的网络架构。

所谓新的网络架构，就需要根据智能化感知和决策的需要，从重新定义：

（1）每个网元的职责

（2）网元之间的接口

（3）不同协议层的职责

（4）不同协议层之间的接口

（5）如何综合不同协议层、不同网元的信息，综合进行决策。

4.2 增强型新空口

4.2.1 无线空口物理层基础技术

解读：

（1）在物理层编码方面

是乎没有多大的改进空间，现有的编码技术已经接近了香农极限了。

（2）在物理层波形技术方面

不同的调制方式，需要不同的波形技术，应对不同的场景，而不是采用统一的波形技术。所谓波形技术，就是子载波定型技术。

通过子载波的波形特征，来承载二进制比特，称为调制。

备注：

虽然，谐波分量的频率越高，子载波的完整的正弦波的个数越多，但考虑到采用时间和采用频率的限制，无法根据不同谐波分量设定不同的采用频率。目前的系统实现中，所有谐波分类的子载波的采用频率是相同的，每个符号在不同子载波上的符号时间是相同的。

虽然电磁波，除了幅度、相位、频率还外有震动的方，然后，在把电磁波转换为电信号的时候，这个信息就失去了，有没有可能，电信号可以保留电磁波的震动方向信息？

如果在发送的时候，控制电磁波的震动方向？如何还原电磁波的震动方向？

现有IQ调整是通过幅度的方法控制电磁波的信号，没有新的技术可以控制电磁波的震动方向呢？

有没有可能通过量子的思想，调制解调基带子载波呢？

（3）多地技术方面：

时分、频分、码分、空分多址技术，用来区分空口不同用户的子载波，子载波的数量决定了最大一次性承载信息的载波的数量。

在指定的带宽的情况下，子载波的间隔决定了正交子载波的数量，但如果子载波不正交，就可以增加增多的子载波，然后，不正交的子载波之间有相互的干扰，这就需要新的解决来解决这些问题。

4.2.2 超大规模MIMO技术

MIMO技术的本质是“空分”复用或称为“空分叠加”。

MIMO技术的本质是对物理三维空间最大化可能地复用和利用。

解读：

MIMO技术就是利用多根天线实现电磁波在特定方向上的发送。

利用大规模天线阵列，就可以实现使用相同的频率，在特定的三维空间中，发送相互不干扰的电磁波的波速，实现相同频率的电磁波，在同一时间内，在不同方向的定向传送。

这种方法，极大的提升了接收端的电磁波能量和电磁波利用效率。

然后，大规模MIMO技术对电磁波发送方向精准的控制的难度还是很大的，对天线、射频电路的要求都很高。

4.3 新物理维度无线传输技术

解读：

现有电磁波承载信息主要利用的是电磁波的幅度、相位和频率特征。

有没有新的维度的特征可以利用呢？如量子运动的轨道角动量？或电磁波的极化方向。

4.3.1 智能超表面技术

解读：

该技术实现了电磁波的精准控制，同时还可以增加电磁波的维度信息：极化方向。

4.3.2 轨道角动量

解读：

角动量是量子态的特性，电磁波的粒子性也具备量子的特性，因此，角动量是电磁波固有的特性。

现有的电磁波通信，在把电磁波转换成电信号的时候，丧失了角动量信息。

该技术即使试图保留并利用角动量这个维度的信息，实现信息的承载与传输。

4.3.2 全息无线电技术

解读：

光信号的全息成像技术已经很成熟，然后只能全息无线电通过把电磁波视频信息直接转换成光全息的映射，实现电磁波全息通信。这种技术还处于研究的初期，并且主要应用在短距离全息感知领域，在远距离移动通信的应用还有待进一步的研究。

4.4 太赫兹与可见光通信

4.4.1 太赫兹通信技术

解读：

太赫兹的频谱已经接近红外线的光谱。

太赫兹能够提供超大的带宽，解决了6G业务场景对带宽、高容量的需求。

然而，过高的频谱频率和带宽：

（1）对射频的器件和硬件电路提出了非常高的要求，需要有新材料的硬件的出现。

（2）对太赫兹天线也提出了更高的要求。

（3）基带信号处理方法，超大的带宽，对基带芯片的处理能力也提出了更高的要求。

（4）太赫兹无线电磁波的信道模型与现有的信道模型也不相同，需要结合人工智能的技术对信道进行智能化的检测、建模和预测。

4.4.2 可见光通信

解读：

可见光通信并不能替代6G主流的移动通信的场合，事实上只适合个别特定的应用场景，即适合对电磁干扰比较敏感、且不存在人的场合。

6G是否采用这种技术，还值得商榷，还有很大的不确定性。

4.5 通感一体

通：通信网

感：感知网

通感一体：在相同的硬件和软件的基础之上，同时能够实现通信与感知的功能。

解读：

通信的目的：网络和终端之间传输信息。

感知的目的：获取或还换终端和环境的立体空间的信息，复原或复现基站和手机周围三维空间。

通感一体：利用无线通信的电磁波和硬件资源，感知无线网络的环境、终端的状态、终端的业务的特征等信息，结合人工智能技术，对感知到的信息的特征进行挖掘、分析和预测，然后利用感知到的信息优化通信网络的性能和智能化运行。甚至还可以根据获取的信息为三维空间建模，实现对目标物体的精准定位和三维空间成像，这依赖电磁波在三维空间中的传输特性和各种算法。

4.6 分布式自治网络架构

解读：

泛在网络来源于拉丁语Ubiquitous，从字面上看就是广泛存在的，无所不在的网络。也就是人置身于无所不在的电磁波和网络之中，实现人在任何时间、地点，使用任何网络与任何人与物的信息交换，基于个人和社会的需求，利用现有网络技术和新的网络技术，为个人和社会提供泛在的，无所不含的信息服务和应用。

当网络无处不在的时候，当网络成为人耐以生存的基础设施时、当网络人们从外界环境获取信息最主要的途径时，网络就成为人的感官系统的一部分，是人的感官系统的延伸的时候。这时候的网络就不仅仅是固化的某个空间的某种硬件或软件，而是人大脑神经系统的一部分，是人大脑神经系统的延伸。人的大脑神经系统局部高度的可塑性、重塑性、自我学习性、智能性等特征，此时的网络也需要具备这样的能力。

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。

数字孪生听起来很玄乎和神奇，其实，人体和人的大脑神经系统，就一个天然的“孪生”系统，人大脑的工作过程就是“孪生”的过程。我们眼睛看到的外部世界，其实不是真实的现实世界，而是在大脑对现实世界的重塑：人的五大感官系统负责从外部世界接收“光、压力、温度、声波、气体、液体”等信息，然后大脑神经系统根据这些信息在大脑中重塑和构建一个外部的世界的影像，并通过人的肌肉系统反作用于外部的环境。人眼睛和大脑中看到的外部世界，是物质世界在大脑中的“孪生”，而非真实的世界，“梦”和“想象”，其实都是现实世界的在大脑中的“孪生”。

“数字孪生”就是模拟人的大脑，在计算机中重塑外部的现实世界，在计算机中动态的构建外部现实世界的影像，并通过一定的通信或控制方式，反作用与外部的环境。数字孪生技术也将促进和推动机器人与外界交互的方式，对东人工智能的发展。

数字孪生通过计算机的方式可视化的展现了佛所说的："我们大脑中感受到的一切皆是虚幻"的科学性。技术越来越拉近了人与神的距离，拉近了现实与宗教的距离。

似乎扯远了。

4.7 确定性网络

解读：

这里把6G的各种业务对性能参数的确定性的要求，称为确定性网络。

个人并不赞同这样的说法，并不赞同因为上述的原因，就把6G网络定义为“确定性网络”。

反向，个人更倾向于把6G网络定义为不确定性网络：网络的泛在性、万物智能终端的广泛性、业务需求的全感性，以及对网络可塑性的要求，都在增加6G网络的不确定性，因此，不确定性特性是6G网络原生的内在特性。这就需要人工智能技术作为6G网络的内在技术，用概率思维、机器自我学习、自我优化等方式来优化网络自身的适应性和性能，来应对网络外部信息的快速变化和不确定性。

已知业务对性能极限性的要求，通过传统的预先可确定性设计很难满足，需要通过人工智能概率性设计来解决复杂业务、复杂内在特征遇到的新的难题。

4.8 算力感知网络

解读：

算力网络是“一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度：计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施”。

6G在提供数据传输的同时，也是一个提供无线通信服务的算力网络，能够按需分配无线通信所需要的无线资源，把无线资源（硬件和软件资源）看成可以动态分配的资源池。

所谓算网融合，是以通信网络设施与异构计算设施融合发展为基石，将数据、计算与网络等多种资源进行统一编排管控，实现网络融合、算力融合、数据融合、运维融合、能力融合以及服务融合的一种新趋势和新业态。

我们知道，大数据中心提供了海量的算力，提供对海量数据的处理，然后，大数据中心是集中式，它虽然有强大的算力资源，但它远离终端，这导致终端到大数据计算中的距离较远、延时较大，较大的延时，会极大的影响哪些对实时性要求高、算力资源需求量大的业务场景。

而无线通信网络，遍布物理空间的每个角落，就像道路交通网一样，遍布城市、农村的大街小巷一样，如果能够充分利用通信网分布广、离用户近、且具备一定的计算能力的特点，就可以解决上述问题。

通信网，既能够提供传统的数据传输业务、也能够一定程度上提供算力计算的服务。而边缘服务器的下沉，一定程度上说，它也算网融合的一种形式或尝试。

4.9 星地一体融合组网

星地一体移动通信网络与马斯克的星链计划不同，星地一体的6G移动通信网络, 并非要建立一个全卫星的移动通信网络，而是传统的5G网络在地面上的延伸，延伸到空间、海洋、沙漠等场合，这些场合，无法通过部署传统的基站来解决，因此用6G宽带卫星通信来解决这些特殊场景的覆盖问题，它实际是把6G的移动基站，部署到卫星上，构建一个空地一体的协同提供服务的网络，地面主要解决高带宽、低延时、高可靠性问题，卫星主要解决广覆盖问题。当然如何把6G移动通信网与传统的卫星通信网络深度融合起来更多的不是技术问题，而是国家战略问题。

4.10 支持多模信任的网络内生安全

网络自身的安全、传输的安全、用户数据的安全一直是移动通信网非常重要的主题之一，传统的移动通信网的安全是基于中心集中式认证来构建的，然而6G的网络是算网融合的网络，传统的安全框架已经无法适应新形势下的安全要求，互联网的安全架构、传统电信网的安全架构、区域链技术将在会6G网络中融合。

五、关于6G的几点思考

5.1 5G与6G的关系

解读：

注意，这里只说5G的成功商用为6G的演进奠定基础，而不是说5G商业上的成功。

实际上，5G到目前还没有找到一个可以与4G移动互联网业务相媲美的业务模式，业内认为工业互联网是5G业务的爆发点，然后，工业互联网有太多移动运营和设备商不可控的因素，要改造和升级传统的工业、制造业，单靠5G提供的高速、高稳定的通信、传输能力远远不够。如果没有大规模的、普适的业务应用，5G是很难取得如4G一样的成功的。

事实上，根据移动通信发展的规律：1G(短暂), 2G（大获成功）, 3G（过渡） ,4G（大获成功）, 5G, 6G。5G会不会走1G, 3G的命运，拭目以待。但从6G提供的面向普通大众的各种沉浸式体验相关的服务来看，6G的业务场景更容易实施。如果过往的规律还生效的话，移动通信在6G上大获成功的概率更大，当然，只是个人的观察，不一定是该白皮书的观点。