中國工程院院士鄔賀銓：6G起步就應重視生態(tài)協(xié)同推進

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)展是在應用生態(tài)基本具備的情況下順勢而為，生態(tài)建設似乎水到渠成；5G的應用生態(tài)發(fā)展明顯滯后，2C和2B應用側(cè)準備不足，而且國際形勢變化使外循環(huán)受限，凸顯芯片等基礎產(chǎn)業(yè)生態(tài)短板；6G起步就應重視生態(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)基礎上增加云平臺及行業(yè)應用，打造IT與OT融合的新型基礎設施。

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主要應用領域，車載電子及聯(lián)網(wǎng)服務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)同基礎設施建設與運營主體不明確、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)絡中，實現(xiàn)更廣覆蓋和應急時提供對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)，同時支持原生應用及第三方應用生態(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，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)絡感知業(yè)務數(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)務體驗。為了讓移動芯片的VR/AR設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大模型應用，自建基礎大模型需有足夠算力、數(shù)據(jù)、人才、應用場景、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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