11月13日消息（颜翊）今日，由IMT-2030（6G）推进组等主办的“全球6G发展大会”在上海举行，本次大会汇聚海内外相关领域专家共同探讨面向2030年及未来的6G应用需求、关键技术、试验验证、国际标准化等，维护全球 6G统一生态。移动通信相关领域专家共同探讨面向2030年及未来的6G应用场景，信息通信技术研究，标准展望及产业研发。
中国工程院院士邬贺铨出席本次会议并发表了题为《6G多场景目标要求适配之策》的主旨演讲。他表示，相较于5G，6G将面临更为复杂的应用场景和更高的目标需求。6G的七大目标需求涵盖了更高的运动速度、峰值速率、区域流量、极低时延、高可靠确定性、高精度定位以及通感融合、大连接和星地互联等多个维度。
大众刚需与小众需求难以兼容
邬贺铨认为，6G可能不会像4G那样实现无缝覆盖的网络。由于特殊场景是小概率事件，同一用户不需要同时满足所有需求，也不需要同一终端来支持，可以通过不同频段来适应这些需求。
回顾移动通信技术的发展历程，邬贺铨提到，从1G到4G，移动通信技术发展既源于需求又引导需求，目标相对单一，发展十分成功。5G时代目标呈现多样性，单一网络体系和频段难以适应多目标，用户体验未能达到预期。6G更是多维度目标，大众刚需与小众需求难以在同一网络架构和频段上兼容。
重视RAN与核心网体系架构创新
邬贺铨认为，6G发展创新不仅需要关注空口技术，还应重视RAN与核心网的体系架构创新。当前，人工智能与5G、6G的结合备受关注，基础大模型可以直接用于网络运营的智能客服，基于AI的电信运营场景模型可提升客户群管理和供应链管理效率。然而，将人工智能应用到无线接入网上还面临着实时性、复杂性、有效性以及可信性等方面的挑战。
尽管如此，邬贺铨认为，在无线接入网（RAN）中应用人工智能是必然的趋势，需要重视AI对6G系统的影响，但也不宜过高估计Al对6G频效和性能的贡献。
从RAN架构来看，邬贺铨指出，传统的RAN架构紧耦合、专用软硬件、能耗低、成本低、技术成熟、维护责任清晰，但是开放性和灵活性不足。而OpenRAN/vRAN采用透明协议、软硬件解耦、开放性好、支持云原生和功能升级，但成熟性不足，性能和成本短板明显。
邬贺铨认为，6G RAN无线接入网架构也将是RU（AAU）+DU+CU+云，专用RAN与vRAN的差异主要集中于DU。RAN将嵌入AI能力，需要使用原生计算能力的处理器芯片，vRAN方案似乎占上风。但RAN的计算能力并不仅仅在DU，专用架构的DU+原生计算能力的云化CU也能很好适应6G的需要。对6G RAN采用何种架构需要深入研究和试验，还要考虑芯片的支持生态。
在云化核心网架构方面，他表示，6G核心网的功能会分流到边缘云，以扁平化网络提供低时延服务，方便客户组建6G LAN，支持工业互联网应用。以边缘云来承担部分核心网功能，实现智简网络。但这还需要考虑到边缘计算与UPF的对应关系以及UPF与RAN的对应关系等问题。
6G终端应多样性
对于6G的终端，邬贺铨表示，6G终端应该多样性，适应不同需要，一般终端只需支持大众刚需类业务应用。如全息通信、感官互联、3D沉浸体验、虚拟世界等能显示6G的宽带水平，但非大众刚需。
同时，空天地一体也并不意味着所有终端直接上星，现在5G手机上星也是另加上星芯片与天线。仅在应急情况下，普通手持终端以低速率数据直接上星。而车载终端和工业模组更是特定场景所需的终端。
对频段、带宽、算力、低时延等有特定要求的场景，可考虑利用星闪宽带短距通信技术获得身边的PC或MEC的计算能力，从而简化对手机终端处理能力的要求。他指出，高要求的终端芯片对中国来说还是短板，中国需要扬长避短。
优化6G频谱利用
针对6G频谱的利用，邬贺铨表示，连接手机与连接物联网、连接地面网与非地面网、消费应用与工业应用等通常是不同的终端，采用同一频段并非合理选择。
尤其是低空通感需要地面基站天线调整仰角，占用频道而利用率不高，可采用专用频点和专用天线，或者让天线的仰角随着低空的飞行物而自适应调整。
而在工业互联网场景，对低时延确定性、可靠性和安全性有较高要求，而且工业大上行与消费应用的大下行在同一载频下并存会产生干扰，因此适合配置专用频率，不仅可避免与公众通信业务间干扰，而且6G CPE不必再按多频多模配置，可显著降低成本。
6G标准研究应关注刚需
邬贺铨表示，6G网络服务刚需为本，当前需要针对刚需应用提出合理的标准。对于6G的高标准小众需求，可通过部署Wi-Fi/专网和MEC来应对。如在高铁上可以部署车内Wifi、需要高峰值速率的室内场景也可以可分流到Wifi、工业场景可以通过专频专网来保障、对于需要低时延的场景，可以就近通过边缘计算入云。
最后，邬贺铨呼吁，在制定6G标准的过程中，我们应重视满足大众基本需求的合理指标，而非仅仅关注那些特定的高要求指标。6G系统协议的设计应重点考虑那些要求不高但对提升大众使用体验至关重要的应用场景。
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