中国工程院院士邬贺铨：6G应将大众体验摆在优先位置

11月16日消息（九九）随着5G进入规模商用阶段，6G逐渐成为全球科技创新的焦点领域。2022年11月15日，由中国IMT-2030（6G）推进组和中国通信学会联合主办的2022全球6G发展大会在上海开幕。

中国工程院院士邬贺铨在开幕式上的视频演讲中表示，6G不必追求千倍提高峰值速率以及颠覆性的多址方式，但针对新需求和集成电路技术的进步，同时开发利用新频段，每隔十年有必要推出新一代移动通信系统，继续提升频谱效率和能效，增强安全性。

邬贺铨进一步分析了对6G主要应用场景、AI在6G应用的突破口、频谱优化和简化终端等方面的思考。

对6G主要应用场景的思考

目前对6G的期望太高。追求全域覆盖、全频工作、全链接、高带宽、低时延、大连接、高可靠，希望人和物通用、地面网络和非地面网络通用、室外与室内通用、面向消费与面向工业通用，这种太理想的要求在同一终端上实现并不合理，也没有必要在同一频段安排。

应坚持服务刚需为本。全息通信、感官互联、3D体验、虚拟世界等能够显示6G水平，但“高处不胜寒”，对大众不实惠。元宇宙需要6G，但是元宇宙不是6G存在的理由；星地融合是6G特色，但并非6G主流。6G应该将大众体验摆在最重要的位置。

工业互联网应用应该成为主要场景。5G引以为豪的优势，如大规模MIMO、切片等，在工业场景难以发挥作用。专长于室外的空口能力，在室内未必有用武之地，多基站协同的定位受限于企业只有单基站场景。工业企业对频谱效率并不敏感，但对高安全与高可靠性特别关注。5G在工业的应用目前不如人意，6G技术主要亮点应该在工业互联网中得到体现。

找准AI在6G应用的突破口

人工智能可以用在信源压缩，但6G的人工智能应用重点应该在信道、网络、运维上，基于AI（人工智能）对AI（空中接口）进行改进。

首先，通过AI掌握无线信道特性。发射端利用AI以低反馈开销等方式，精确获知信道特征和变化趋势，改进物理层性能。

通过AI洞察业务特性。基于采集的数据，预测移动业务的特征、用户移动性的规律和用户的业务行为，以及QS业务体验等信息，并将分析结果传递到核心网、网管以及接入网，支持网络和业务的优化。

通过AI优化MIMO算法。从大量空口数据挖掘出先前未知的特征，实时改进算法取得新的增益。

将AI用于基站和系统的智能节电。考虑5G基站的上千种参数组合，采用人工智能技术精准预测和优化网络无线资源，实现自适应休眠，同时保证覆盖范围和关键性能不受影响。

关注频谱优化利用

连接手机和连接物联网、连接地面网和连接非地面网、消费应用和工业应用等通常是不同的终端，采用同一个频段并非合理选择。邬贺铨建议重耕现有频段，为室外大多数场景的6G提供低频段，在室外密集用户场景用用毫米波。

5G时代，80%以上的移动通信数据发生在室内，据WiFi联盟统计，WiFi有效分担了移动网络流量的63%，在6G时代这个比例还会更高。通常WiFi使用非许可频率，但往往需要使用者预先通过WiFi接入认证。为了处在公共场所的公众用户方便接入WiFi，建议公共场所主管部门允许电信运营商布放使用移动通信许可频段的WiFi，用户无需与WiFi提前绑定。利用WiFi减少6G室内覆盖成本。

为工业互联网应用划出专用频段，这样就可以避免与公众通信业务间干扰，而且6G CPE没必要再按多频多模配置，可以显著降低成本。还可以考虑为企业应用提供单独的上行载频，适应大上行需要，6G可以工作在TDD+上行FDD双工模式。

简化终端

5G时代终端复杂性高，要处理多频多模、大规模天线，操作系统复杂，对算力有比较高的要求，对芯片工艺要求高。6G终端如果按同样的逻辑会更复杂，对中国来说终端芯片的短板更加突出。

即便采用折叠屏手机，手机屏幕大小仍然不适合观看超清视频，而且在运动状态手持也不宜长期观看。可以考虑将手机屏幕虚拟到PC和PAD，同时利用PC和PAD的计算能力简化对手机终端处理能力的要求。

另外，VR/AR头盔需要尽可能轻盈，计算存储和处理能力应设置在集成边缘计算能力的6G CPE中。此外，未来天空地一体并不意味着所有终端都要上星，地面终端通过AP点及边缘计算上星，仅在应急情况下手持终端以低速率数据连接上星。

强化数据面功能，推动核心网简约化

大型游戏和XR业务以及很多工业互联网应用都需要基于云平台支撑，云网资源需要协同，云或者算与网三者无论在体系架构技术上还是资源要素调度上或者管理体制上都是异构的，操作系统很难跨不同行政管理权限互通。而且上述应用对带宽要求高，对时延非常敏感，能在本地处理的尽可能就地解决。

基于IPv6的SRv6可成为云网边端的统一承载协议，相比基于应用层的DPI解析或者控制面信令操控要简单和直接。

邬贺铨指出，6G核心网要重视IPV6功能开发，在数据面能解决的问题无需交到操作系统，特别是对实时性要求比较高的业务。而且数据面处理不是在控制面处理，有利于UPF下沉和进一步开发和拓展应用领域，也有利于边缘计算的广泛部署。

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