5G的普及仍处于初期阶段；然而，我的一个朋友最近已经成功测试了首个Pre-6G试验移动网络设备在6GHz频段的运行。既然我们才刚开始意识到5G的优势，为何要急于推进6G，而6G又将如何超越5G？
下一代无线网络的新功能
首先，6G将推动多输入多输出（MIMO）技术的持续演进，通过增加端口数量和天线元件来实现。它还将与5G技术集成，因此当前正在进行的5G基础设施建设工作将得以延续。不过，6G不鼓励与4G网络的互联互通，因此对4G的支持可能会逐渐减少。
与此同时，6G将持续提供更安全、更可靠且容量更大的网络。6G的规划将采用4-15 GHz的新中频段无线电频率。结合现有移动通信频段，6G将实现更广泛的覆盖范围，并通过无缝集成地面网络与非地面网络（如卫星）实现无处不在的覆盖和高韧性服务。
由于6G标准涵盖多种不同平台，其设计强调开放/互操作接口及协作机制，以促进创新并避免市场碎片化。接口、安全性、完整性和隐私保护自6G启动之初即被视为核心要求，6G技术将融入零信任原则和后量子安全措施。
6G的技术规范或标准，即概述6G技术运行要求的文件，由国际标准组织3GPP制定。今年3月，3GPP启动了定义6G初始技术要求的流程，包括可行性研究及6G概要。
确保6G和新型无线技术的安全性是国际标准化工作的关键环节。国际电工委员会（IEC）负责制定全球测试标准。
除了速度更快、安全性更高外，6G还提供了以下新的应用场景：
●非地面网络（NTN）能力将适用于偏远地区，并为飞机、船舶和列车上的局域网提供回程服务；
●扩展现实（XR）/ 沉浸式通信（例如3D视频流）；
●通信感知一体化（ISAC）；
●基于人工智能（AI）的服务。
我们大多数人对NTN和XR较为熟悉，但不断发展的AI和ISAC可能为6G改变自动化行业提供全新途径。
通信感知一体化技术
ISAC 旨在无缝整合无线传感和通信功能，这意味着用于传输数据（通信）的相同无线信号和硬件也可用于感知环境。ISAC 依赖于下一代基站（gNB），该基站可以连接和感知周围的世界以及基于用户设备（UE）的传感元件。
与无线传感器网络类似，UE传感元件可作为传感发射器、传感接收器或协作节点（类似于网状网络）工作。传感发射器可分为单静态（自行感知并接收自身信号）、双静态（一个节点感知，另一个节点发射）或三静态（UE发射，gNB接收）三种类型。
基于识别模式的ISAC，依赖于基于 UE 的传感的普遍性来提供：
●无处不在的传感：每个连接的设备都可能成为传感器；
●细粒度数据：UE通常更接近感兴趣的对象（允许更精确和细粒度的传感数据）；
●多样化视角：不同位置的多UE可提供多角度观测；
●增强定位与追踪：UE可参与实现高精度自我定位。
近日，欧洲电信标准协会（ETSI）发布了首份关于6G集成ISAC用例及部署场景的报告（ETSI GR ISC 001）。该报告由ETSI传感和通信行业规范组（ISG ISAC）编制，深入剖析了18个前沿ISAC用例，涵盖人体运动识别、自动驾驶、工业自动化等多个领域。
报告中引入了三种集成级别（紧密、中等、松散）和六种感知模式，并指出了频段利用、数据融合、安全性与可持续性等关键需求，为6G系统的设计和标准制定奠定了坚实的基础框架。ETSI主席Alain Mourad强调，此报告将为第三代合作伙伴计划技术规范组（3GPP SA1）等组织的6G工作提供重要参考，推动构建安全、可持续的下一代通信网络。
AI与6G的深度融合
AI用于聚合数据并识别有意义的模式。AI还被集成到6G无线接入网（RAN）中，以实现强大的网络管理和资源分配，从而抵御各种事件，如操作错误、高流量和网络攻击等。
6G RAN通过以下方式理解并适应不同服务和应用的特定需求：
●识别并区分服务类型，以确定是哪种应用或服务正在产生流量；
●理解服务需求以明确每个服务对服务质量（QoS）的具体要求，如时延、带宽、可靠性和抖动；
●动态分配资源以智能优先级排序并分配无线和网络资源；
●优化网络性能可调整调度、功率分配和波束成形等参数，确保每个服务在不同网络条件下都能获得最佳体验；
●支持网络切片，允许在单一物理基础设施上创建多个优化虚拟网络。
AI是6G运营与发展的核心组成部分：
●AI对6G的意义：利用AI技术提升和优化6G网络的运营、性能及管理；
●6G对AI的支持：设计6G网络以原生支持并促进AI驱动的应用、服务及用例。
近日，Omdia研究报告显示，在AI的全力支持下，“6G时代”预计将在2027年至2030年之间到来，6G技术将在2037年开始成为主导技术。预测到2030年，RAN投资将达到40亿美元，全球6G用户数将达到2.89亿。到2035年，RAN投资将大幅跃升至250亿美元，6G用户数预计将达到35亿。
在AI与物联网（IoT）的融合方面，6G将推动AI和IoT的进一步发展，实现更快的视频流传输、机器间通信以及目前尚未出现的潜在应用。这些应用包括协作式虚拟现实与增强现实、更精准的位置和传感器定位（1-10厘米）、全网联车辆、智能工厂、数字孪生的更广泛应用，以及更高的能源效率和可持续性。
