从5G到6G，我们还需迈过哪些坎？

自2019年6月工信部发放首批5G商用牌照以来，5G在中国正加速“照进现实”。然而，5G还没完全普及，6G研发已经在路上了，华为、LG、思科等国内外科技巨头纷纷宣布启动6G研究。“5G的大规模商用还面临哪些挑战？6G技术需要解决哪些问题？”在8月16日举办的“之识无界”大会智能网络分论坛上，之江实验室科研发展部部长、智能网络研究中心副主任赵志峰带来了题为“从5G到6G”的报告，深度解读了5G、6G技术发展面临的十大挑战。

在移动通信领域，频谱资源是推动产业发展的核心资源，是承载无线业务的基础。由于频谱资源有限，国内对频谱的使用采取“授权频谱，预先分配，固定使用”的方式。然而5G/6G时代，要实现更大的带宽、更低的时延和更高的速率，实现数以亿计各类设备的互联，满足几何级急剧增长的数据流量，就需要更多的频谱资源提供保障，这将使本就紧张的频谱资源更显“捉襟见肘”。

据赵志峰介绍，虽然可以用频谱上移的方法扩展5G和6G所需带宽，也就是使用高频、采用毫米波小基站的发展路线，但会引起信号覆盖不足、基站建设成本大幅上升等问题。他认为，“智能的频谱共享和重用是6G的必由之路”。这一策略着眼于提升利用率，不失为缓解频谱资源紧张的“节流”之策。

从1G到4G，移动通信网络一直采用蜂窝网络架构，一个个六边形的小区组成蜂窝状的网络，以频率复用的方式，降低终端功率，提升系统容量。当前，异构蜂窝网络虽然提升了覆盖范围，但也使得频谱管理和用户接入变得更加复杂，降低了频谱效率，造成了功率浪费，这将会阻碍5G/6G的发展。

赵志峰认为，“组网架构、标准体系、技术突破”三者并行的思路是未来的创新方向。此外，超蜂窝和用户中心网络是未来6G网络的演进趋势。其中，超蜂窝技术将用户接入控制和数据传输两部分通信过程在频段上分离，降低频谱管理复杂度；用户中心网络根据用户接入需求，采用波束赋形技术，实现按需覆盖，减少功率浪费。

不仅蜂窝组网的频谱效率不够高，通信网络的能量效率也不够高，这掣肘着5G通信技术的发展。赵志峰指出，“这不仅是高流量和低信息量间的矛盾，也是科技进步与绿色发展之间的矛盾。”

在移动通信能效低下的背后，是一系列复杂的问题，包括光电转换浪费、无效电磁辐射过多等问题。目前虽然有光域处理，按需覆盖和协议优化等技术能一定程度地提高通信效率，但至今仍缺乏革命性的理论和技术突破。

随着全三维MR、全息通信、智能汽车、全息数字人等应用场景的兴起，不断激增的数据流量对带宽的要求大幅提升。以在医疗领域应用的全息数字人为例，通过可穿戴设备和一些内置传感器，大概一个人每秒钟会产生1TB静态、10Gbps动态数据，如果在急救场景下，这些数据还需在高速移动的情况下实现与医院的实时交互，即使是5G技术也难以满足如此高的带宽需求。

面对激增的带宽需求，多输入多输出的MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术，频谱上移的“开源”办法不失为解决之策。赵志峰指出，虽然目前存在组网难的问题，但现有的光交换、全光网等技术能有效解决地面网络和端到端Tbps级数据传输难题。带宽增长是刚需，由此酝酿而生的群体性技术变革值得期待。

5G时代对超低时延的需求进一步提升，空口（终端和基站之间通信的接口）和端到端的时延要求分别低至1毫秒和10毫秒。但工业互联网对时延的实际要求更为严苛，端到端时延需求低至0.1毫秒，拆分到终端，其时延要求约为0.02毫秒。赵志峰指出，虽然极简协议、极少存储转发和极少转换（光电转换）等方案一定程度上解决了部分时延问题，但我们的整体技术体系都面临挑战，需要对终端的软硬件和网络的接入进行重新设计，否则工业互联网、VR自动驾驶等场景对网络的应用需求仍然难以解决。

虽然移动通信网络覆盖全球70%的人口和20%的陆地面积，但不能忽视我国仍有80%以上的陆地和95%的海洋没有信号覆盖。

针对这一问题，天地一体化网络和卫星互联网的研发正如火如荼地进行。赵志峰指出，这两项技术存在高能耗，适配终端研发难的问题，且现有技术尚未解决网络覆盖水下、太空和人体内部的问题。可以说，万物互联和泛在网络仍面临巨大技术挑战。

“终端更多样，应用更广泛，系统更开放”是5G时代的显著特点，5G实际已经是互联网的一部分。然而，现有的移动通信网络较为封闭，缺乏体系化的内生安全设计。同时，通信安全设计局限于用户认证、计费和通信加密，缺乏应对5G时代安全风险的对策。在未来的6G时代需要将计算机网络的安全体系与移动通信的安全体系进行融合，不仅要解决用户的认证问题，还要解决安全问题。

在5G时代，虽然通信科技（CT）与信息科技(IT)、数据科技(DT)的融合有效降低了通信系统的复杂度，提高了通信系统灵活性。但随之而来的可靠性降低、运维难度大幅提升等问题不容忽视。网络功能虚拟化NFV是目前的一种技术趋势，它同样面临可靠性的问题。“虚拟化”简单来讲就是用软件的方式实现传统的功能，然而软件实现的东西通常都比专有设备实现的功能性能要差。如何保证电信级99.999%高可用性？这个问题值得思考，也提醒我们要警惕网络功能虚拟化NFV的“陷阱”。

5G时代，“增强移动带宽、海量物联，高可靠性低时延连接”三大需求对应的场景往往不在同一个频段。传统的网络分片技术面临着应用场景分裂的矛盾。

网络切片与场景分裂的争议主要有以下几点：相互矛盾的优化目标能否共存？是否存在通用的端到端分片？如果无限制分裂，5G/6G还是“一张网”吗？

5G/6G和人工智能是社会公众关注的两大热点话题。提及5G的发展，自然无法略过5G对人工智能发展的巨大影响。

赵志峰强调，要分析5G对AI的影响，首先要理解二者的关系。可以确定的是，AI理论与技术能够满足5G/6G的发展。但是，5G/6G对AI的应用并非简单移植，其应用的关键在于充分发挥AI技术的效能。同时，5G/6G会开创分布式学习、群体智能等AI技术新方向，进一步拓展人工智能技术的“疆域”。

之江实验室正加快在5G/6G研究领域的布局。承担这一任务的未来网络研究院下设空天网络、智能网络、信息安全和工业互联网四大研究中心。其中，智能网络研究中心以构建B5G/6G的新技术体系为目标，面向物联网、车联网、移动互联网、高效数据中心网络等关键场景，研究太赫兹与轨道角动量、全光交换、全维可定义网络等关键技术，研发Tbit光电太赫兹通信器件与系统，开发面向智慧交通的车联网系统，突破全光交换芯片及网络协议设计，实现全球一流的技术指标和应用目标，推进6G的创新发展。

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