今年的政府工作報(bào)告明確提出“培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產(chǎn)業(yè)”，這是6G首次在國家層面的政府工作報(bào)告中被提及，標(biāo)志著6G正式成為國家戰(zhàn)略布局的重要組成部分。和5G相比，6G有何不同？6G的應(yīng)用有哪些？

6G愿景

不同于之前 1G 到 5G 的線性發(fā)展思路，6G 將采用一種立體的發(fā)展思路，是從“線”到“面”再到“體”的一個拓展。與 5G 相比，6G 不僅僅是某個維度或某個平面能力的提升，而將是從信息速度、信息廣度和信息深度上的綜合提升，其中最核心的內(nèi)容是用戶智能需求將被進(jìn)一步挖掘和實(shí)現(xiàn)。因此，在人—機(jī)—物通信之外，引入了信息通信的第四維元素—“靈”（Genie）。

對 6G“靈”的理解闡述如下。

● 6G 時代的用戶將身處信息量呈幾何級數(shù)爆炸增長的環(huán)境中。為保持稀缺的注意力資源的最優(yōu)運(yùn)用，我們認(rèn)為信息交互的主體將從“人—機(jī)—物”演進(jìn)到“人—機(jī)—物—靈”。“靈”出于虛擬空間中“意識”（Consciousness）的演進(jìn)設(shè)想，是用戶及環(huán)境的智能性主體化，具備智能代理的功能，通過與“人—機(jī)—物”智能協(xié)同，實(shí)現(xiàn)對用戶所處信息融合空間的感知、反應(yīng)、決策、優(yōu)化乃至改造；基于泛在的不可見性，用戶專注于任務(wù)本身時所需的情景感知、定向、決策、控制的多層次信息處理環(huán)嵌入周邊環(huán)境，使得通信、計(jì)算和控制將以信息交換、處理、施效為本質(zhì)，實(shí)現(xiàn)在虛實(shí)融合空間的泛在通信化。更進(jìn)一步地，“靈”與“人—機(jī)—物”的通信將達(dá)到“編譯”以及與“周邊”交互和智能協(xié)同的功能。引入“人—機(jī)—物—靈”的通信元素來有序構(gòu)建和諧通達(dá)的智慧環(huán)境，并始終以最佳體驗(yàn)方式提供“看不見”的智能服務(wù)。

● 除通信技術(shù)自身的高速發(fā)展外，其與社會科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、控制科學(xué)、材料科學(xué)等的深度融合，將為“人—機(jī)—物—靈”之間的智能交互信息、信息的處理模式和對信物融合空間的施效途徑引入更多的維度，回歸至“一切皆為計(jì)算和皆可計(jì)算”的哲思維度?！办`”及環(huán)境的智慧化將對人—機(jī)混合體和人—機(jī)多智體的感覺、直覺、情感、意念、理性、感性、探索、學(xué)習(xí)、合作、群體行為等進(jìn)行編解碼、交互共享、計(jì)算及控制的擴(kuò)展、混合和編譯?！办`”不僅是自動閉環(huán)的智能代理，也使用戶專注于任務(wù)，并在與智慧周邊協(xié)作的過程中產(chǎn)生互教互學(xué)的效應(yīng)，從而帶來有序和平靜。

6G典型應(yīng)用展望

精準(zhǔn)工業(yè)控制

業(yè)務(wù)需求

伴隨中國實(shí)施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略第一個十年行動綱領(lǐng)等國家級戰(zhàn)略的落地，未來 15 年以工業(yè)制造為代表的實(shí)業(yè)將成為我國的重要產(chǎn)業(yè)。預(yù)計(jì) 2030 年智慧工廠將在中國全面落地，新一代智能工廠的核心之一即精準(zhǔn)工業(yè)控制，“精準(zhǔn)”意味著機(jī)器作業(yè)具有確定性與實(shí)時性，同時也需要大量采集信息的支撐。數(shù)字化機(jī)床、高速智能機(jī)器人、高精度機(jī)械臂、超清晰工業(yè)相機(jī)等在智能工廠將被大量部署應(yīng)用，6G 將成為這些工業(yè)控制終端實(shí)現(xiàn)敏捷與確定性通信的手段。

場景展望

未來精準(zhǔn)工業(yè)控制應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)在于控制信息能否精準(zhǔn)可靠地到達(dá)作業(yè)終端，以及生產(chǎn)信息能否實(shí)時在線處理。例如，在全自動化生產(chǎn)線上，海量機(jī)械臂與監(jiān)控機(jī)器人進(jìn)行精密化的生產(chǎn)作業(yè)，實(shí)現(xiàn)汽車制造、精密零件制造、3D 掃描等應(yīng)用，此時自動化機(jī)械裝置接收的控制信息應(yīng)具有超高可靠性和超低時延，即可能 10 億個傳輸位中只有一個錯誤位，同時還需具有 0.1ms 的時延與 10μs 的抖動，裝置與裝置之間需保證在 1μs 內(nèi)的高精度設(shè)備間同步。只有 6G 無線網(wǎng)絡(luò)才能在非有線環(huán)境中滿足上述需求，保障精準(zhǔn)作業(yè)，輔助智賦生產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)。精準(zhǔn)工業(yè)制造示例如圖 1 所示。

另外，未來工業(yè)控制基礎(chǔ)核心是擁有完善的賽博物理系統(tǒng)（CPS），豐富的信息采集能力是 CPS的前提，亦是建立數(shù)字孿生工廠的基礎(chǔ)。例如，工廠里的工業(yè)機(jī)器，視覺（所配備的相機(jī)）分辨率和可見光波段會遠(yuǎn)高于人眼；聽覺（麥克風(fēng)）頻率范圍會大大超過人耳；同時，從感知環(huán)境到做出判斷和行動的反應(yīng)速度也要遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于人體。使用帶寬和時延遠(yuǎn)優(yōu)于 5G 網(wǎng)絡(luò)的 6G 技術(shù)，將滿足所有這些機(jī)器設(shè)備對感知信息的采集、傳輸、統(tǒng)合及分布式計(jì)算的需求。基于 6G 信息采集的 CPS 數(shù)字孿生構(gòu)建示意如圖 2 所示。

汽車自動駕駛

業(yè)務(wù)需求

自動駕駛指依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)等協(xié)同合作，讓計(jì)算機(jī)可以在沒有人類主動操作的情況下，自動安全地操作機(jī)動車輛。自動駕駛技術(shù)主要分為單車智能和車路協(xié)同。單車智能通過在車身上安裝傳感器、雷達(dá)、攝像頭、GPS、聲吶等來感知環(huán)境與獲取信息，并通過車內(nèi)智能 AI 計(jì)算對這些信息進(jìn)行加工并做出反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)對機(jī)動車輛的自動操控。車路協(xié)同是采用先進(jìn)的無線通信和新一代互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，全方位實(shí)施車車、車路動態(tài)實(shí)時信息交互，并在全時空動態(tài)交通信息采集與融合的基礎(chǔ)上開展車輛主動安全控制和道路協(xié)同管理，充分實(shí)現(xiàn)人車路的有效協(xié)同，保證交通安全，提高通行效率，從而形成安全、高效和環(huán)保的道路交通系統(tǒng)。

根據(jù)《汽車駕駛自動化分級》標(biāo)準(zhǔn)，自動駕駛分為 5 級，分別是 L1：駕駛輔助（可解放腳）；L2：部分自動駕駛（可解放手）；L3：有條件自動駕駛（可解放眼）；L4：高度自動駕駛（可解放腦）；L5：完全自動駕駛（可無人駕駛），如圖 3 所示。

目前階段的自動駕駛大部分還處于駕駛輔助階段和部分自動駕駛階段，即 L1 和 L2 級，個別車輛達(dá)到了 L3 級。但在一些實(shí)際應(yīng)用與測試表現(xiàn)中，當(dāng)天氣惡劣或傳感器異常時，單車智能系統(tǒng)時常探測不到路上的人和障礙物。

6G 系統(tǒng)將支持可靠的車與萬物（Vehicle to Everthing，V2X）相連以及車與服務(wù)器（Vehicle to Server，V2S）之間的連接，增加車輛感知信息維度與數(shù)量，拉近車輛與更高性能云端之間的“距離”，從而促進(jìn)高度自動駕駛汽車或無人駕駛汽車的規(guī)模部署和應(yīng)用。據(jù)德根哈特預(yù)計(jì)，2030 年以后，L4 級的自動駕駛會逐步實(shí)現(xiàn)，其中 6G 被認(rèn)為是賦能網(wǎng)聯(lián)汽車的核心支撐技術(shù)。

場景展望

對于符合 L4 級的汽車從 Demo 測試進(jìn)入公開道路測試再到商業(yè)化落地運(yùn)營，安全性是首要任務(wù)，而駕駛的安全性需要網(wǎng)絡(luò)極低時延和極高帶寬的保障?！霸啤W(wǎng)—車—境”智能協(xié)同的新一代車聯(lián)網(wǎng)與 L2、L3 級的車路協(xié)同具有很大的不同，將融合使用汽車與道路上的多種傳感器。目前自動駕駛的幾種常用傳感器都有自己的缺陷，如毫米波雷達(dá)在很多場合容易受到干擾；攝像頭對于光線比較敏感，對于光線比較昏暗或者光線比較亮的場景，可靠性達(dá)不到自動駕駛的要求；激光雷達(dá)成本高昂，在雨雪和積水惡劣條件下可靠性降低；而基于衛(wèi)星的定位，受周圍環(huán)境的影響比較嚴(yán)重，特別是在障礙物遮擋的領(lǐng)域，定位精度不可靠等。因此，現(xiàn)有任何單一的傳感器技術(shù)都滿足不了自動駕駛的需求，需要多類傳感器的協(xié)同工作，帶來數(shù)據(jù)量的急劇增長。同時為了保障絕對的安全性，車輛裝備也在不斷升級，如攝像頭逐步從單目發(fā)展為雙目甚至多目攝像等。這些巨量的數(shù)據(jù)需要在極短時間內(nèi)完成傳輸、同步和處理，數(shù)據(jù)量的增長要求網(wǎng)絡(luò)具備極高帶寬和極低時延傳輸能力。

特別地，按照 L4/L5 級自動駕駛的定義要求，自動駕駛車輛需要知道它確切的位置，定位精度需要在 10cm 以內(nèi)級別，同時還需要知道周邊道路情況和交通情況。目前的 GPS 和北斗還達(dá)不到這一定位精度，這就需要在車與路、車與人、車與車之間的信息交換過程中，通過與云中心的交互，動態(tài)更新實(shí)時高精度地圖，并結(jié)合機(jī)器視覺識別和地圖匹配技術(shù)，完成車輛精確定位，達(dá)到自動駕駛更高級別安全性的要求。因此實(shí)時高精度地圖的同步與定位，以及實(shí)時云車交互是自動駕駛面臨的挑戰(zhàn)之一，如圖 4 所示。

利用 6G 網(wǎng)絡(luò)的極大帶寬、極高可靠性和極低時延通信能力，將車上傳感器感知的、攝像頭采集的、路上傳感器獲取的巨量信息與云端進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)交互，實(shí)現(xiàn)協(xié)同決策，靠計(jì)算機(jī)判斷、發(fā)出動作指令實(shí)現(xiàn)L4 級自動駕駛，將真正實(shí)現(xiàn)雙手與雙腳甚至人腦的“解放”。

遠(yuǎn)程智能養(yǎng)老

業(yè)務(wù)需求

2020 年 6 月，中國發(fā)展研究基金會發(fā)布的《中國發(fā)展報(bào)告 2020：中國人口老齡化的發(fā)展趨勢和政策》顯示，從 2035 年到 2050 年是中國人口老齡化的高峰階段。根據(jù)預(yù)測，到 2050 年，中國 65 歲及以上的老年人口將達(dá)到 3.8 億人，占總?cè)丝诒壤?30%；而 60 歲及以上的老年人口將接近 5 億人，占總?cè)丝诒壤^ 1/3。

雖然早已產(chǎn)生智慧養(yǎng)老、虛擬養(yǎng)老的概念，但目前多聚焦于通過可穿戴式設(shè)備、機(jī)器人、智能養(yǎng)老監(jiān)護(hù)設(shè)備等實(shí)時監(jiān)測老人心跳、血壓、血糖等身體指標(biāo)，并能做到及時發(fā)現(xiàn)、及時通知子女。但是對老人的整體健康狀態(tài)評估能力不足，也缺乏精神層面的陪護(hù)，這些問題在 5G 時代難以得到解決。

基于未來的 6G 技術(shù)，一方面可通過智能化的監(jiān)護(hù)設(shè)備或生理類傳感器，綜合電子病歷、實(shí)時生理數(shù)據(jù)監(jiān)測手段等，完成對老人身體健康狀態(tài)的全面監(jiān)測，并在身體出現(xiàn)異常時，通過人工智能算法的快速決策，及時給出對應(yīng)的解決方案。另一方面，老人也需要朋友和家人的陪伴，此時需要在全息通信和觸覺互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)支撐下，遠(yuǎn)程為老人提供近似貼身體感的陪護(hù)，支持對話、觸摸等，從而滿足老人在精神上的需求，提高生活質(zhì)量。

場景展望

在 6G 時代，遠(yuǎn)程的智慧養(yǎng)老可以通過高度智能化的陪護(hù)機(jī)器人來完成。其主要完成兩方面的功能，一是對老人健康狀態(tài)的全方位監(jiān)測和診斷防護(hù)，二是對老人的精神陪伴。

在對老人健康狀態(tài)的全方位監(jiān)測和診斷防護(hù)上，陪護(hù)機(jī)器人可以綜合老人的電子病歷、當(dāng)前生理監(jiān)測數(shù)據(jù)等，通過大數(shù)據(jù)分析和實(shí)時人工智能決策，分析出最佳的執(zhí)行動作，如夜間開關(guān)、提醒定時吃藥、針對不同的生理狀態(tài)提醒使用藥物類型、在即將摔倒時進(jìn)行攙扶等。針對一些緊急情況，如已經(jīng)摔倒等需要救治，通過觸覺互聯(lián)網(wǎng)將老人身體的各項(xiàng)指標(biāo)包括痛感程度等，瞬間以全息方式傳遞給子女和醫(yī)院，并支持自動呼叫救護(hù)車等功能。圖 5 給出了一種老人健康監(jiān)測診斷機(jī)器人的示例。

此外，針對老人的日常生活，通過人工智能、全息通信和觸覺互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)提供近似真人的精神陪護(hù)。在親人、朋友有空的時候，老人在家中可以向朋友或親人發(fā)起會話，通過實(shí)時的全息通話和觸覺感知設(shè)備，將親人、朋友的實(shí)時影像、動作等通過三維立體圖像展現(xiàn)在老人面前，甚至可以實(shí)現(xiàn)多人會話。通過對影像進(jìn)行觸碰，雙方可以真實(shí)地感受到觸覺的反饋，仿佛在與真人進(jìn)行對話和互動。在與親人、朋友直接聯(lián)絡(luò)不太方便的場景下，陪護(hù)機(jī)器人可基于親人、朋友的語氣、歷史對話、神態(tài)等信息，形成近似真人思維的投影體，支持和老人的對話、互動游戲等功能，從而有效關(guān)注老人心理健康，解決子女無法陪伴老人的問題。圖 6 給出一種互動式老人陪護(hù)的示例。

該場景還可以應(yīng)用于家庭小孩的監(jiān)護(hù)陪伴，以及行動不便的病人陪伴等。

沉浸式購物

業(yè)務(wù)需求

用戶可在任何時候任何地點(diǎn)發(fā)起購物業(yè)務(wù)，在購物過程中，為用戶提供沉浸式體驗(yàn)，如買衣服時可以 360 度看到衣服上身的效果，觸摸到衣服的質(zhì)感；買花時可以看到鮮花的顏色，聞到鮮花的味道，觸摸到鮮花的紋理等；更進(jìn)一步，智能代理可對個人的性格喜好等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為用戶提供購物建議，甚至做出決策。

場景展望

沉浸式購買鮮花場景如圖 7 所示，左側(cè)為鮮花店真實(shí)環(huán)境，真實(shí)環(huán)境中部署有多種 6G 網(wǎng)絡(luò)傳感設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，包括溫 / 濕度傳感器、氣味傳感器、攝像頭、光傳感器等，可實(shí)時采集店內(nèi)物品的畫面、氣味、溫度、濕度、光線、觸感等信息。右側(cè)為用戶所在場景，用戶佩戴可穿戴式設(shè)備（未來也可支持裸眼）進(jìn)行實(shí)時體驗(yàn)，根據(jù)用戶需求，遠(yuǎn)程為用戶重構(gòu)沉浸式花店場景，用戶可觀看花店場景，體驗(yàn)花店的溫度濕度，聞到不同鮮花的花香，觸摸到不同鮮花的紋理等。系統(tǒng)可依據(jù)用戶的喜好、意識、需求、物品、價(jià)格等條件，為用戶提供購物建議，甚至在用戶授權(quán)給系統(tǒng)的前提下，由其替代用戶進(jìn)行購物決策。

要想實(shí)現(xiàn)上述業(yè)務(wù)需求，需要人—機(jī)—物—靈的協(xié)作，協(xié)作概念如圖 8 所示。

在人—機(jī)—物—靈協(xié)作概念中，網(wǎng)絡(luò)與人工智能的結(jié)合將非常緊密，每個場景可通過虛擬映射形成虛擬物理空間，每個用戶都將擁有屬于自己的、構(gòu)建于虛擬世界中的 AI 助理（Genie），AI 助理將成為人類在虛擬世界中的代理。

人們?nèi)粘５男袨楹透惺軘?shù)據(jù)將上傳到云計(jì)算中心用于構(gòu)建 AI 助理，如何合理利用這些海量數(shù)據(jù)以完成對用戶行為與感知的模擬是一大難點(diǎn)。在這一過程中，需要對人類的各種行為和感知進(jìn)行編碼、采集及傳送，同時還需在虛擬世界中模擬人類的各種行為和感知，這是 6G 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建真實(shí)物理世界在虛擬世界中的鏡像所必需的技術(shù)。生物感知技術(shù)是目前面臨的關(guān)鍵問題，需要既能將視覺、味覺、嗅覺、觸覺等感知數(shù)據(jù)化，又能將感知從數(shù)據(jù)中完美復(fù)現(xiàn)。一方面需要新型的材料與技術(shù)的支持；另一方面需要更加有效的人工智能算法，完成對人類行為與感知的分析，從而使 AI 助理可根據(jù)用戶的購買歷史記錄、偏好、近期心理狀態(tài)、經(jīng)濟(jì)狀況等信息為用戶個性化推薦鮮花或進(jìn)行購買決策，提升用戶的體驗(yàn)。

對虛擬世界的模擬以及 AI 助手的構(gòu)建都需要海量的數(shù)據(jù)，如何表達(dá)并高速可靠地傳輸這些海量數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn) 6G 的關(guān)鍵。6G 將實(shí)現(xiàn)基于語義的廣義信息傳輸及通過無處不在的智能計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)各種智能計(jì)算。

類似業(yè)務(wù)還有沉浸式外賣定制服務(wù)，也是一款基于 6G 移動通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，該產(chǎn)品可完全模擬食物的樣子和味道，讓用戶得到視覺、味覺和嗅覺上的沉浸式體驗(yàn)，幫助用戶選擇外賣產(chǎn)品，同時還可利用人工智能技術(shù)分析歷史記錄，得到用戶對于食物的偏好，從而進(jìn)行個性化推薦和購買決策。和現(xiàn)有的外賣產(chǎn)品相比，其沉浸式體驗(yàn)以及個性化推薦可充分激發(fā)用戶購買外賣的欲望，也可以刺激商家推出更好的菜品，形成用戶和商家之間的良性循環(huán)，促進(jìn)相關(guān)行業(yè)的發(fā)展。

選自《6G 需求與愿景》專著