刘光毅|专访中移动6G项目总监:6G尚在起步阶段,研发分两大阶段( 二 )


“从4G、5G研发的经验来看 , 6G的研发启动更早 , 所以学术界应积极开展基础理论的研究和突破 , 力争6G有代际突破的技术可用;同时产业界应团结协作 , 就未来10年的研发规划形成共识 , 分阶段开展愿景与需求定义、频谱的定义、关键技术突破、标准制定、产业化和商用部署 , 避免各国政府因竞争“全球率先部署”而打乱产业研发的节奏和拔苗助长 。 ”刘光毅说 。
可考虑使用太赫兹、可见光
在国内 , 已有华为、紫光展锐、中国联通网研院等企业宣布进行6G相关技术的预研和储备 , 太赫兹通信、毫米波等技术被频繁提及 , 它们是否可能成为6G的关键技术?
刘光毅介绍 , 6G需要满足未来10年快速增长的移动数据流量 , 除不断提升移动通信网络自身的频谱使用效率之外 , 还需要更多的频谱来提升网络的容量 。
“毫米波已经在5G时代开始被用于移动通信 , 通过数百MHz的带宽 , 可以提供高达10Gbps的数据速率 , 但由于其设备成本、覆盖能力的限制 , 毫米波目前主要考虑在5G发展的中后期应用于室内、热点等场景作为容量扩展和提供超高速率的手段 。 而在更高的频段上 , 太赫兹、可见光可以提供更大的带宽 , 如数百GHz , 因此 , 可以考虑用于满足6G超高速率的业务需求 。 ”刘光毅也指出 , 随着频率的走高 , 更高频段的覆盖能力也越来越弱 , 所以在6G的研究中 , 还需要综合考虑各个频段的优缺点 。 因此 , 不仅仅是毫米波、太赫兹、可见光 , 6G也将会支持已经在移动通信网络中使用的所有的频段 , 尤其是6GHz以下频段 , 仍将扮演非常重要的基础性角色 。
据了解 , 太赫兹波段是指频率在0.1至10THz范围内的电磁波 , 频率介于微波和红外波段之间 , 兼有微波和光波的特性 , 具有低量子能量、大带宽、良好的穿透性等特点 , 是大容量数据实时无线传输最有效的技术手段 。 因此 , 这一频谱资源开发利用受到世界各国的重视 。
可见光通信技术是指利用可见光波段的光作为信息载体 , 在空气中直接传输光信号的通信方式 , 它可有效避免无线电通信电磁信号泄露等弱点 , 快速构建抗干扰、抗截获的安全信息空间 。 因此 , 可见光通信亦被认为可在6G网络中担任重要角色 。
6G网络应具备六个基本特征
对于中国移动在6G方面进展 , 刘光毅表示 , 中国移动从2019年开始布局6G的研究 , 目前正在积极开展6G的愿景、需求、关键技术、网络架构等的研究与验证 , 今年6月 , 中国移动提出了未来6G网络应具备的六个基本特征 。
具体来看 , 这六个基本特征分别是按需服务、柔性、至简、智慧内生、数字孪生和安全内生 , 刘光毅也向采访人员进一步解释了中国移动判断这些基本特征的考量 。
在按需服务方面 , “数字孪生世界”催生更多新业务、新场景 , 用户需求趋于多元化和个性化 , 6G网络需要进一步提升感知能力 , 包括对用户行为、业务、意图的感知 , 按需部署 , 实现对用户的个性化服务 。 当用户需求发生变化时 , 按需服务网络可以无缝切换服务方式和内容 。
【刘光毅|专访中移动6G项目总监:6G尚在起步阶段,研发分两大阶段】在至简方面 , 未来的网络将是融合的空天地一体化网络 , 通过融合的通信协议和接入技术 , 实现对核心网的统一接入 , 从而实现网络的简化;通过架构至简 , 功能至强以及协议至简 , 实现高效数据传输、鲁棒信令控制、按需网络功能部署 , 达到网络精准服务 , 有效降低网络能耗和规模冗余;至简还意味着轻量级的无线网络 , 通过统一的信令覆盖 , 保证可靠的移动性管理和快速的业务接入;通过动态的数据接入加载 , 降低小区间的干扰和整网能耗;通过基站功能的分阶段和按需加载 , 提供业务服务的个性化 。
在柔性方面 , 未来网络应该是一个端到端的微服务化网络 , 以用户为中心 , 网络资源去中心化管理 , 满足“产业、创新和基础设施”可持续发展要求 , 提升网络的能量效率 , 助力实现网络的自动化和智能化 , 以及新功能的快速引入和迭代 。
在智慧内生方面 , 把AI能力打造成6G网络的神经系统 , 实现端、边侧智能渗透 , 及时满足更多业务场景下的智能交互需求 , 实施更快更实时的智能决策 , 使网络各域自优化、自完备 , 大幅降低网络运维成本 。
在数字孪生方面 , 通过对每个网元、每个基站、每个用户服务进行数字化 , 实现网络的数字孪生 , 对服务的质量进行实时监控和预测 , 对网络可能发生的故障进行提前干预 , 实现网络的预测性维护 , 提升网络运行效率 。 同时 , 还可以对一些新功能进行提前验证 , 加速新功能的引入 。
在安全内生方面 , 对于6G网络来说 , 安全的重要性越来越高 。 安全内生的目的是将安全打造成网络的有机免疫系统 , 通过AI的驱动实现信息的智能共识、攻击的主动防御、网络的自我免疫和安全策略的自我进化 , 最终实现边、端、云安全能力的泛在协同 。
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