10月6日消息(九九)在日前舉行的“6G協(xié)同創(chuàng)新研討會”上,中國工程院院士鄔賀銓表示,4G及前幾代移動通信的發(fā)展是在應(yīng)用生態(tài)基本具備的情況下順勢而為,生態(tài)建設(shè)似乎水到渠成;5G的應(yīng)用生態(tài)發(fā)展明顯滯后,2C和2B應(yīng)用側(cè)準備不足,而且國際形勢變化使外循環(huán)受限,凸顯芯片等基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)生態(tài)短板;6G起步就應(yīng)重視生態(tài)協(xié)同推進,生態(tài)的營造需要從5G/5.5G做起,應(yīng)用生態(tài)需要強化與產(chǎn)業(yè)鏈上下游行業(yè)的協(xié)作。
鄔賀銓指出,頻率是6G發(fā)展生態(tài)的前置條件,但毫米波頻段面臨傳播損耗與干擾限制,超大規(guī)模天線將是6G研究的主要發(fā)力點。需重點研究千級規(guī)模的天線陣子、3D MIMO、智能超表面(RIS)、分布式MIMO、通感融合MIMO等,但面臨復(fù)雜度高、成本高和功耗大的挑戰(zhàn)。
鄔賀銓進一步指出,5.5G已經(jīng)以實現(xiàn)峰值上行Gbps、下行10Gbps為目標,6G可以再提高但沒必要追求Tbps,個別超高帶寬的應(yīng)用可以通過載波聚合來支撐。6G超大規(guī)模MIMO對前傳帶寬有很高要求,4G/5G/6G共用宏基站光纖直驅(qū)需18根光纖,雖然單纖雙工可減半,但仍需9根光纖。為了僅使用雙纖需開發(fā)多波長CWDM,中國移動提出的半有源CWDM,兼具無源CWDM的簡單和有源CWDM的可監(jiān)控及有自動保護能力,在6G時代也是需要的。
在行業(yè)應(yīng)用方面,面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景,現(xiàn)場工控系統(tǒng)既是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的底座,也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵,但標準碎片化、協(xié)議欠開放,抬高了5G進入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的門檻,限制了對生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的采集。應(yīng)著力構(gòu)建5G/6G進入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài),在現(xiàn)場工控系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加云平臺及行業(yè)應(yīng)用,打造IT與OT融合的新型基礎(chǔ)設(shè)施。
面向車聯(lián)網(wǎng)場景,車聯(lián)網(wǎng)是通信、IT和汽車三個產(chǎn)業(yè)的交匯,也是5G/6G主要應(yīng)用領(lǐng)域,車載電子及聯(lián)網(wǎng)服務(wù)將打造萬億元量級的新興產(chǎn)業(yè)。目前不依賴于道路協(xié)同的智能座艙和單車智能已經(jīng)在開放道路開始無駕駛員出租車試驗,然而車路協(xié)同基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與運營主體不明確、商業(yè)模式不清晰、生態(tài)不完善等問題制約了5G/6G V2X的發(fā)展。
面向非地面移動通信,非地面移動通信網(wǎng) (NTN) 以地面移動通信網(wǎng) (TN) 為中心,將衛(wèi)星通信融合到移動通信網(wǎng)絡(luò)中,實現(xiàn)更廣覆蓋和應(yīng)急時提供對TN的備份,同時將公眾網(wǎng)移動終端納入衛(wèi)星用戶范疇,增強衛(wèi)星通信的用戶覆蓋。但星地融合面臨時延長、多普勒頻移大、頻率干擾、波束管理、頻繁切換等挑戰(zhàn),與此同時,我國衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)還面臨頻軌資源受限、Q頻段損耗大、移動通信頻段需嚴格干擾管理、境外落地站困難等嚴峻的生態(tài)考驗。
面向無線短距通信,其發(fā)展趨勢是從盡力而為走向質(zhì)量保障(SLA)、從單純無線連接走向通信感知定位一體化、從自閉態(tài)走向開放對接各種應(yīng)用生態(tài)。新型高性能無線短距通信需多系統(tǒng)共享頻譜克服干擾同時優(yōu)化效果,兼顧通感算各目標下實現(xiàn)系統(tǒng)綜合尋優(yōu),同時支持原生應(yīng)用及第三方應(yīng)用生態(tài)。特別是要與汽車、家居、制造、能源等垂直行業(yè)緊密合作,形成良好發(fā)展生態(tài)。
面向視頻業(yè)務(wù),目前5G手機受限于LCD技術(shù)和小屏幕,感覺不到4k與2k清晰度的差異。但是可以通過提高色域與幀率及像素編碼位數(shù),使用戶有不同體驗。另外,可以利用AI網(wǎng)絡(luò)感知業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流的類型、數(shù)據(jù)流內(nèi)幀的差異性、感知終端能力與電量;使終端感知網(wǎng)絡(luò)無線帶寬、資源調(diào)度周期擁塞狀態(tài)等,優(yōu)化終端視頻業(yè)務(wù)體驗。為了讓移動芯片的VR/AR設(shè)備也能顯示出頂級的畫質(zhì),需將3D圖形運算放到云端,讓XR終端更加輕量化、平價化,VR的渲染體驗關(guān)鍵指標是運動到成像的時延需控制在20ms內(nèi),其中上云的時延不能超1ms。
面向AI大模型應(yīng)用,自建基礎(chǔ)大模型需有足夠算力、數(shù)據(jù)、人才、應(yīng)用場景、閉環(huán)的生態(tài)等,門檻很高;合作開發(fā)行業(yè)大模型可以在大模型上基于海量有價值數(shù)據(jù)充分訓(xùn)練,待調(diào)優(yōu)至理想效果后再進行知識蒸餾、量化及針對特定場景遷移等縮小模型的工作。鄔賀銓強調(diào),通信大模型需要跨運營主體實現(xiàn)云網(wǎng)協(xié)同和算網(wǎng)融合,需重視數(shù)據(jù)安全管理,開發(fā)適于終端和邊緣計算的模型。
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