2030年6G：5大趋势、13项核心技术

5G已全面商用。随着5G不断渗透垂直行业，人们对于6G的设想也逐渐提上日程。面向2030+，6G将在5G的基础上全面支撑整个世界的数字化，结合人工智能等技术的发展，实现智慧无处不在，全面赋能万物，推动社会迈向虚实结合的“数字孪生”世界，实现“数字孪生、泛在智能”的美好愿景。

围绕这一总体愿景，6G网络将智慧享受生活、智能生产、志环社这三个方面催生了孪生数字人、全息交互、超级交通、联觉互联、智能交互等新的应用场景。

这些场景将需要太比特级的峰值速率、亚毫秒级的时延体验、超过1000公里/小时的移动速度，以及内生安全、内生智能、数字孪生等新的网络能力。为了满足新场景、新业务的更高要求，6G空口技术和架构需要做出相应的改变。

01 未来网络技术

当前，随着信息通信技术、大数据和人工智能的深度融合，网络泛在性进一步扩大，用户体验和个性化服务需求不断提升，众多新的使能技术不断涌现，未来网络还呈现出以下主要特征和发展趋势。

1、全频谱通信

随着通信需求的不断增加，移动通信网络需要更多的频谱。由于6GHz以下频谱已分配，26GHz和39GHz毫米波频段也已分配给5G。需要研究更高的频段，例如太赫兹和可见光，以满足更高容量和超高体验率的需求。

可见光通常是指频段430~790THz（波长380~750nm）的电磁波，其候选频谱约为400THz。太赫兹是指频段0.1~10THz（波长30~3000微米）的电磁波，大约有10THz候选频谱。两者都具有大带宽、易于实现超高速通信的特点，是未来移动通信系统的潜在补充。

▲频率分布

2、天地合一

未来网络在大幅提升用户体验率的同时，还必须满足飞机、船舶等机载互联网的网络服务需求，保证高速移动的地面车辆、高铁等终端的服务连续性，支持即时救援救灾、环境监测、森林防火、无人居住地巡查、远洋集装箱信息追踪等海量物联网设备的部署，实现人口稀少地区的低成本覆盖。因此，未来的主要形式是将网络覆盖范围扩大到太空、深山、深海、陆地等自然空间的三维覆盖网络。因此，需要构建天地一体化网络，实现全球通信网络三维“泛在覆盖”。

天地一体化网络主要包括三部分：不同轨道卫星组成的空间基地、各种飞行器组成的空间基地、卫星地面站与传统地面网络组成的地面基地。覆盖广、部署灵活、超低功耗、超高精度、不易受地面灾害影响和其他特点。

3.DOICT整合

6G是通信技术、信息技术、大数据技术、人工智能技术、控制技术深度融合的新一代移动通信系统。表现出较强的跨学科、跨领域发展特征。“数字孪生、泛在智能”的6G愿景需要从信息采集、信息传输、信息计算、信息应用进行端到端设计。 DOICT融合将是6G端到端信息处理和服务架构的发展趋势。

ICT的深度融合促进了网络的全维度可定义性，这是柔性网络的基础。 DICT的深度融合，促进了人工智能、大数据向网络的全面渗透，是智能网络的基础。 DOICT的深度融合促进了确定性网络的发展，是自动化系统和数字孪生系统的基础。

DOICT将基于大数据流动，实现云、网、边、终端与行业的深度融合，以区块链为代表的手段打造可信环境，提高各方资源利用效率，协同升级云边计算能力、网络能力、终端能力和业务能力。

4. 网络可重构性

随着移动通信技术的快速发展，业务需求和场景变得更加多元化和个性化。未来6G网络将采用更加灵活的可重构架构设计。

一方面，网络基于共享的硬件资源，为不同用户的不同业务分配相应的网络和空口资源，实现端到端的按需服务。在提供极致服务的同时，还实现资源共享，最大限度提高资源利用率，降低网络建设成本。另一方面，极简的网络架构和灵活可扩展的网络特性，为后续的网络维护、升级和优化提供了极大的便利，进一步降低了运营商的网络运营成本。此外，6G智能化固有的特性要求也对网络提出了更强的计算能力和可扩展性的要求。

5、感知-通信-计算一体化

感知-通信-计算一体化是指在信息传输过程中同时执行信息采集和信息计算的端到端信息处理技术框架。它将打破终端信息采集、网络信息传输、云端边缘计算的烟囱信息服务框架。是提供无人化、沉浸式、数字孪生等感知、通信、计算高度耦合服务的技术需求。

感知-通信-计算融合具体分为两个层面：功能协作和功能融合。在功能协同框架中，感知信息可以增强通信能力，通信可以扩展感知的维度和深度，计算可以进行多维数据融合和大数据分析，感知可以增强计算模型和算法性能，通信可以带来泛在计算，计算可以实现超大规模通信。

在功能集成框架中，传感信号和通信信号可以集成波形设计和检测，共享一套硬件设备。目前，雷达通信集成技术已成为热点。太赫兹探测能力与通信能力的融合，以及可见光成像与通信的融合，已成为潜在的6G技术趋势。感知与计算融合成算力感知网络，计算与网络融合实现端到端的可定义网络和微服务架构。

未来感知通信计算可以基于软件定义芯片技术的发展实现功能重构。

▲感知-通信-计算融合应用场景

1.分布式超大规模MIMO

超大规模MIMO引入后，4G/5G网络容量得到大幅提升。但由于路径损耗和小区间干扰，小区边缘用户体验仍需提升。分布式超大规模MIMO将传统的集中式部署方式延伸为分布式部署，引入多个分布式节点之间的智能协作，实现资源的联合调度和数据的联合传输，如下图所示。通过分布式部署和智能协作，一方面有效消除干扰，提升信号接收质量；另一方面有效增强覆盖范围，为用户带来无边界的性能体验。在未来的6G网络中，特别是在更高频段和密集部署场景中，将展现出巨大的应用潜力。

▲分布式超大规模MIMO示意图

业界已经从理论上论证了分布式MIMO在提升信道容量方面的优势。理论分析表明，在天线总数、总发射功率和覆盖范围相同的条件下，分布式MIMO系统的性能比集中式MIMO更加均匀，因为总是存在距离用户更近的分布式节点，并且采用了调度和整形的智能协作。特别是对于边缘用户的性能提升更为显着。

由于天线规模和节点数量的大幅增加，分布式超大规模MIMO对节点间的信息交互能力、联合协作节点选择和整形方案设计、算法复杂度、干扰处理等提出了挑战。同时，相干联合传输也对节点间收发通道的一致性提出了更高的要求，需要对空口校准方案进行进一步研究。

2. 智能超表面

可重构智能表面（RIS）通过表面的结构单元控制电磁波。通过调整各结构单元的参数和位置，可以调整任意电磁波反射/发射的幅度和相位分布。对于解决传统无线通信非视距传输、减少覆盖盲区等痛点具有积极意义。

下图是RIS辅助的无线通信系统图。基站对RIS进行控制，RIS根据控制调整自身结构单元的幅度和相位，从而实现基站发射的信号的受控反射。与传统中继通信相比，RIS可以工作在全双工模式下，并且具有更高的频谱利用率。 RIS不需要射频链路和大规模电源，在功耗和部署成本方面将具有优势。

3.超级奈奎斯特传输技术

在传统的通信系统中，为了避免符号间干扰（ISI，Inter-Symbol Interference），通常采用奈奎斯特准则，从而限制了传输的符号率。超级奈奎斯特传输技术错误气味发现引用来源。使用更快的速率发送符号，在传输过程中人为地引入ISI，然后在接收端使用更先进的接收器通过过采样来消除ISI，如下图所示，从而提高链路的实际传输速率和频谱利用率。

▲超级奈奎斯特传输与传统奈奎斯特传输系统容量对比

4. 变换域波形

波形技术在历代无线通信系统的空中接口设计中发挥着重要作用。 4G 和 5G 系统中使用的 OFDM 波形的性能取决于其子载波之间的正交性。如果子载波之间的正交性被多普勒频偏等因素破坏，性能往往会显着下降。

▲变换域波形原理示意图

▲变换域波形与OFDM性能对比

5. AI驱动的物理链路

自5G通信以来，无线网络的智能化已成为重要课题，旨在实现网络资源更高效的分配和利用。作为无线网络智能化的主要使能技术之一，AI技术正在渗透到核心网、网络管理以及接入网物理层和高层协议栈的各个层面。其中，物理层AI一般是指利用人工智能/机器学习方法来实现或增强无线网络物理层功能的技术方案。

人工智能主要可应用于物理层的CSI处理、接收机设计和端到端链路设计。例如，利用深度学习中的神经网络来学习无线通信中高维CSI的压缩表示，从而减少CSI反馈开销；利用人工神经网络学习接收到的干扰信号到原始信号的逆映射，从而无需显式的信道估计和均衡；在特定信道环境下联合优化发射机和接收机可以学习信道中的非理想效应并提高传输性能。

然而，利用AI模块以“黑匣子”的方式替代传统物理层模块，在性能上将很难超越传统设计。相比之下，将人工智能方法与人类专家知识相结合的想法是一个更好的选择，可以发挥双方的优势。此外，为了充分发挥人工智能在降低开销和复杂性方面的潜力，需要对参考信号和空口资源分配进行相应的设计，甚至多链路模块之间的联合设计，这可能会对现有的空口框架和信令设计产生更大的影响。

6. 即插即用链接控制

6G无线接入网络需要具备自动覆盖扩展能力，才能更好地完成三维全场景覆盖。当新的网络服务主体加入网络时，可以快速握手、即插即用，实现覆盖范围扩展。即插即用链路控制技术包括以下几个方面：
流程意识：感知各种类型的访问请求并发起适当的握手和控制信令过程。需要准确识别并快速接入不同类型的接入点，实现灵活的覆盖范围扩展。

云到边缘的控制和协调：云端对边缘接入点提供灵活、精准的管理和控制，包括接入控制、带宽资源自动分配、链路间协调等。云处理可以引入AI能力来支持上述功能。

自动生成和自我优化的接入点：利用数字孪生/人工智能等技术，对各类接入点进行全自动化、全生命周期的管理和监控。当网络中新添加接入点时，可以自动完成配置并实现自生成；接入点运行时，可以根据实时场景调整参数并自动优化，根据需要改进服务，更好地满足用户的需求。

7. 自适应空口QoS控制

6G时代将是一个高度数据化、智能化的时代。全息成像、XR业务、虚拟空间感知交互等新业务对6G网络的业务质量保障提出了更加极致的要求。

自适应空中接口QoS控制基于端到端的QoS约束。它基于实时空口传输特性、相对有限的空口资源、传输反馈时间约束等，实现空口传输数据的QoS保证，是按需提供空口服务和高效网络能力的关键技术。

自适应空口QoS控制包括以下几个方面：
1.灵活的QoS检测机制：结合AI/大数据技术，可以实现承载业务的QoS检测和建模，以及自适应调整。
2、业务QoS与空口能力深度融合：探索业务QoS与空口服务能力相结合的新型QoS机制。无线接入网根据业务的精准需求，通过调度和无线资源管理，将业务需求与实时空口状态进行匹配。
3、AS层端到端QoS机制：终端结合接入网提供的QoS信息，进行更加精细化的QoS管理，实现空口上下行数据的准确、高效传输。
面向未来，6G网络的业务需求不断演变。 QoS机制涉及核心网、传输网和接入网。核心网、传输层、接入网统一协调的QoS机制是未来需要考虑的问题。
03网络使能技术

1. 轻量级信令解决方案

从2G、3G、4G到5G的发展过程来看，网络规模不断扩大、复杂性不断增加，导致网络架构复杂冗余。根据现有网络发展趋势，支撑万物互联的6G网络复杂度将呈指数级增长。轻量化信令解决方案是6G设计的必然选择。

6G无线接入网络需要按照统一信令方案进行设计，在统一信令控制下融合多种空口接入技术，实现空口的统一控制，降低终端接入网络的复杂度。在协议栈功能设计方面，可以考虑差异化的协议功能设计，优化协议功能分布和接口设计，结合AI技术进一步增强协议功能。

从网络功能来看，6G网络可分为信令层覆盖广和按需数据层。通过信令面和用户面分离的机制，采用统一的信令叠加，保证可靠的移动性管理和快速的业务接入；通过动态按需加载数据层，满足网络用户的业务需求。两者灵活配合，减少基站部署数量，提升用户业务感知体验。

▲轻量化信令控制

2. 端到端服务设计

随着DOICT技术的深度融合以及大量新业务的出现，运营商需要网络具备快速响应新需求的能力，快速提供网络服务。基于云原生的服务技术是实现上述能力并驱动协议功能向服务化架构演进的重要技术。基于面向服务架构的协议功能，具有根据业务需求运行协议功能的能力。技术特点体现在以下几个方面：

1、云原生服务技术驱动的协议功能：在遵守各协议层逻辑约束关系的前提下，将协议功能实体重构为灵活组合的模块。各模块可以根据需要灵活组合、部署和运营，实现新的网络业务服务能力。
2、云原生服务技术驱动的接口：接入网内外接口基于云原生面向服务的接口形式和接口协议进行重构，已支持协议功能模块的灵活组合和网络能力的开放；
3、云原生服务技术驱动的能力开放：为第三方提供方便、快捷、统一的接入网络信息交换机制和政策调整机制，通过情报融合实现共赢。

• 极致弹性，实现秒级甚至毫秒级响应；

• 高度自动化的调度机制，可以实现强大的自愈能力；

• 高度的适应性使得跨区域、跨平台、甚至跨服务提供商的大规模、可复制的部署能力成为可能。

云原生大大降低了云计算的门槛，实现了研发和运维的跨域协作，提高了开放迭代的速度，为业务创新赋能。当前，云原生热门技术呈爆发式增长，包括多云容器编排、云原生服务器、云原生存储、云原生网络、云原生数据库、云原生消息队列、服务网格、Serverless容器、功能即服务（FaaS）、后端即服务（BaaS）等。

电信业务对性能、低时延、可靠性、安全性、设备成本等提出了更高的要求。这些都需要云原生技术根据电信业务的特点不断演进，以满足电信业务的高标准。

3.智能感应功能

6G的超低延迟和高带宽的基于云的交互服务越来越多。现有的应用层、业务传输层、移动网络层的“分层”、“烟囱”设计，导致数据包传输时间较长，用户体验下降。

为了实现业务传输能力和网络能力的精确实时匹配，需要引入端到端网络各协议层的高精度实时测量和反馈以实现协同优化，并在网络侧引入智能处理功能，包括智能估计和预测。一方面，对测量和交互数据进行预处理，实现降维和压缩。另一方面根据应用层和业务传输层的需要进行订阅和通知，以降低网络传输的成本。

4、基于数字孪生的网络自治系统

数字孪生技术是指通过数字化手段将物理世界实体建立在数字世界中的虚拟实体，从而实现对物理世界实体的动态观察、分析、模拟、控制和优化。数字孪生网络技术包括功能建模、网元建模、网络建模、网络仿真、参数和性能模型、自动化测试、数据采集、大数据处理、数据分析、人工智能机器学习、故障预测、拓扑和路由优化。这样，网络各阶段难以解决的问题都可以转移到数字世界中解决，并通过监测、预测、优化和仿真来实现网络的自治。

▲数字孪生实现网络自治

5、确定性数据传输

决定论的概念首先由IEEE提出并标准化。 IEEE 802.1 工作组于 2007 年创建了音频视频桥接 (AVB) 任务组，目标是用以太网取代家庭中的 HDMI、扬声器和同轴电缆。随着IEEE 802.1AVB标准在演播室、体育和娱乐场所的成功应用，这项技术开始引起工业界和汽车界的关注。
2012 年，IEEE 802.1AVB 任务组更名为时间敏感网络 (TSN) 任务组。 TSN标准扩展了AVB技术，具有时间同步、时延保证等机制保证实时性，支持流量调度与整形、可靠性、配置管理等相关协议。 2015年，IETF成立了确定性网络（DetNet）工作组，致力于将基于以太网的确定性技术扩展到广域IP网络，以提供最坏情况下的延迟、丢包和抖动界限，从而提供确定性数据传输。
从上面可以看出，固定网络确定性传输的提出已经有10年了，但是移动网络确定性传输的研究才刚刚起步。这主要是由于1、空中接口容易受环境影响，传输质量难以预测； 2、缺乏端到端的确定性保障机制。
6G时代，确定性数据传输将成为6G网络的代表能力，实现有界时延、低抖动、高可靠性、高精度时间同步等特点。需要克服的困难包括以下几个方面：
1、如何实现无线空口的灵活资源预留和实时调度。空中接口的不可预测性是实现端到端确定性传输的主要瓶颈。这就要求在6G时代，首先空口资源充足且不受限制，数据包能够在接入网内部实时灵活调度，保证数据包能够在规定时间内得到处理并发送出去。
2、如何实现广域确定性传输机制。IEEE TSN技术难以大范围应用。这主要是因为TSN系统中的CNC无法进行大规模路径计算和精确的实时调度，并且时间同步精度随着路径加长而变得越来越低。
3、如何实现跨层、跨域的确定性机制集成。5G时代，移动网络仍然是IP之上承载的一层网络，这对跨域协作的确定性传输调度提出了严峻的挑战。 6G时代，从网络设计之初，就希望实现异构接入、固移融合、协同管理。移动网络需要吸纳现有固定网络的第二层、第三层确定性传输协议，实现部署融合、协议支持、协同调度，从而实现端到端的跨层、跨域的确定性数据传输。

6. 可编程网络

6G网络需要支持网络可编程性，实现接入网、边缘网、核心网、广域网和数据网的协同，使电信网络具备跨多业务、多领域、全生命周期的全场景可定制能力。网络可编程性体现在多个​​层面，从下到上：芯片可编程（如P4、POF）、FIB可编程（如OpenFlow）、RIB可编程（如BGP、PCEP）、设备OS可编程、设备配置可编程（如CLI、NETCONF/YANG、OVSDB）、控制器可编程和业务可编程（如GBP、NEMO）。
未来网络需要从网元、协议、服务、管理四个维度满足可编程能力：
1、设备网元可编程：随着数据业务类型更加多元化、个性化，用户对新的网络功能的需求不断增加，设备网元的协议栈支持的网络功能有限，所使用的网卡芯片无法预测未来几年所有可能的网络功能。网元作为网络的基础组成部分，需要其硬件架构能够让用户根据需要重新定义功能，完成不同类型的协议、封装和解封装处理。
同时，上层软件架构由功能划分明确的模块或API组成，允许用户重新组织这些模块或调用接口，以达到定制化的目的，如分类、整形、QoS等。设备网元支持可编程性，可以​​高效支持用户定制和新协议的不断演进。
2.网络协议可编程：电信网络和数据网络的功能划分越来越模糊，网络协议和架构也相互渗透。随着应用场景不断演进，对网络协议栈功能的新需求层出不穷，网络协议的演进和创新不断涌现（如NewIP、SRv6、QUIC等）。面对新旧协议的长期共存，端到端网络内部和网络之间的协议能够支持同步切换是必然的，甚至可以根据用户业务类型和质量要求按需选择进行切片的端到端网络协议。这将实现后5G+网络向6G网络的平滑切换。
3、业务路径可编程：随着端到端网络承载的业务越来越多，我们需要看到网络或网元完成新业务升级有一个时间序列。支持按需配置不同的用户数据，使用不同的业务处理路径。不仅可以采用复用改造方案，还可以实现逐步导流到创新网络架构、平滑切换，在有限成本的基础上满足用户需求的无限扩展。而且从终端、接入网、核心网、广域网到整个数据中心网络的转发路径可测、可调，真正实现端到端的业务、网络、边缘协同，实现端到端的网络保障。
4、管理方式可编程：随着电信网络日益复杂，网内运维成本居高不下，网间运维壁垒尚未清除，导致商业变现能力不足，新业务上线缓慢。管理方法编程是指在监控和管理方法方面，网络中的网元应支持多种或定制化的管理方法，以促进资源效率、能源效率和运维效率的三个提升，实现面向用户体验的闭环自治网络系统。
此前我们报道过5G在21个垂直行业的应用。随着5G的不断普及，面向未来的通信需求将更加清晰。新业务、新应用、新服务、新材料等相关领域快速发展，云计算、大数据、区块链、人工智能等新技术不断与通信技术融合。这些迫切的需求结合最新的变化和发展趋势，不断推动6G的设计和研究。虽然目前对于6G的想法可能显得有些异想天开，但技术的发展速度往往超出人们的预期。

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