11月13日,2024全球6G發展大會舉行期間,DVBCN筆者聆聽了一些專家發言大體梳理了些內容以供參考。
2023年ITU-R發布的《IMT面向2030及未來發展的框架和總體目標建議書》提出了關于6G應用場景與多維度目標需求,應用場景方面涵蓋了高運動速度、高峰值速率、高區域流量、低時延、高可靠確定性、高定位精度、通感融合、大連接、星地互聯等。針對6G多維度目標的要求,中國工程院院士鄔賀銓指出,6G的未來應用可能不會同4G那樣是一個全程無縫覆蓋的網絡,特殊場景是時空小概率事件,對同一用戶并不需要同時滿足也并非需要用同一終端來支持,還可以用不同頻段來適應。
就移動通信發展的歷程來看:移動通信從1G到4G發展源于需求又引導需求,目標比較單一,發展很成功;5G目標多樣性,但用同一網絡體系同一頻段來適應多目標并不如意,用戶體驗未跟上;因此6G更是多維度目標,大眾剛需與小眾需求難以在同一網絡架構和頻段上兼容。
技術演進中,載波技術的帶寬已從2G的200kHz提升到5G的100MHz,6G可能會高達10GHz,因此峰值速率會是以加大載波帶寬而實現的;5G頻譜編碼調制則已達256QAM,已經提升了4倍,但未來繼續提升空間已不會很大了;大規模天線MIMO方面,終端天線數也是有限的,未來靠增加天線數也很難更大提升頻譜效率。
另外,空口創新的著力點將轉到基于AI對信道的精確匹配和對業務的理解,可優化波束權重、方向和層數,提示效率與性能;而RAN與核心網的體系架構創新是值得重視的方向。
AI技術將會帶來全新的機遇與挑戰,鄔賀銓院士認為基礎大模型可以直接用于網絡運營的智能客服,基于AI的電信運營場景模型可提升客戶群管理和供應鏈管理效率,適用于網絡規劃和優化,支持網絡運營提質增效。當前6G關于AI研究聚焦在AI for RAN,未來還需要重視AI對6G系統的影響,但不宜過高估計AI對6G頻效和性能的貢獻。
無線接入網在6G也將是RU(AAU)+DU+CU+云的架構,專用RAN與vRAN的差異集中在DU。RAN將嵌入AI能力,需要使用原生計算能力的處理器芯片,vRAN方案似乎占上風。但RAN的計算能力并不僅僅在DU,專用架構的DU+原生計算能力的云化CU也能很好適應6G的需要。6G與5G相比,DU將更為密集,小算力DU+大算力CU可能是常態,無論是專用架構還是vRAN,關鍵還是要看DU的性能成本的優勢。對于6G RAN采用何種架構還需要深入研究和試驗,還要考慮芯片的支持生態。
未來6G還會以云化核心網架構,將核心網功能分流到邊緣云----即UPF下沉,以扁平化網絡提供低時延服務,方便客戶組建6G LAN,也可支持工業互聯網應用。以邊緣云來承擔部分核心網功能,實現智簡網絡。
終端方面,全息通信、感官互聯、3D沉浸體驗、虛擬世界等能顯示6G的寬帶水平,但非大眾剛需。終端形式主要還不是手機,因為即便采用折疊屏,手機的屏幕大小難以區分2K和4K,不適合觀看超清視頻在運動狀態或手持也不宜長期觀看。天空地一體并不意味著所有終端直接上星,現在5G手機上星也是另加上星芯片與天線,地面終端可通過AP點及邊緣計算寬帶上星。僅在應急情況下,普通手持終端以低速率數據直接上星。此外,車載終端和工業模組更是特定場景所需的終端。
鄔賀銓院士表示,6G終端應該多樣性,一般終端只需支持大眾剛需類業務應用。對頻段、帶寬、算力、低時延等有特定要求的場景,也可考慮利用星閃寬帶短距通信技術獲得身邊的PC或MEC的計算能力,從而簡化對手機終端處理能力的要求。高要求的終端芯片對中國來說還是短板,中國需要揚長避短。
最后,鄔賀銓總結認為,6G時代要注意多頻段/優化頻譜的利用。連接手機與連接物聯網、連接地面網與非地面網、消費應用與工業應用等通常是不同的終端,采用同一頻段并非合理選擇。低空通感需要地面基站天線調整仰角,占用頻道而利用率不高,可考慮專用頻點和專用天線。5G和6G是支持工業互聯網重要手段,但主要是現場級應用,對低時延確定性可靠性和安全性有較高要求,而且工業大上行與消費應用的大下行在同一載頻下并存會產生干擾,而工業互聯網適合配置專用頻率。
鄔賀銓還指出,大型企業可申請專用頻率建設企業專網,中小企業可在運營商的工業專用頻段上建設5G/6G LAN,享受企業邏輯專網。應該要為工業互聯網應用劃出專用頻段,不僅可避免與公眾通信業務間干擾,而且6G CPE不必再按多頻多模配置,可顯著降低成本。還可考慮為企業應用提供單獨的上行載頻,以適應大上行的需要。
6G的高標準小眾場景可通過部署Wifi/專網和MEC來應對,包括像在高鐵上部署車內Wifi應對高移動速度需要、室內分流到Wifi以及在熱點配置毫米波頻段高載波帶寬以應對高峰值速率需要、專頻專網等應對高可靠確定性需要、單車智能+V2X+路側云網以應對車聯網、專用頻段和專用天線以應對低空通感、多終端接上低軌星以應對星地互聯需求等等。因此,6G網絡服務要以剛需為本,當前需要針對剛需應用提出合理的標準。