来源 | 众调汽车大数据
从七个方面全方位分析6G的驱动因素、研究需求、挑战和问题等。
随着5G逐渐走进千家万户，成为全球标准技术，研究人员必须集中精力开发下一代通信技术，即第六代通信技术6G。按照历史的经验来看，无线通信技术几乎是每十年升级一代。所以研究者们认为，大约在2030年6G技术将面世。
6G的社会和商业驱动力
5G技术的开发满足了消费者和工业界对网速的需求和，并使物联网（IoT）的重要性日益提高。5G的技术成功依赖于许多领域的新发展，并将为更多的设备和用户提供更快的数据速率。6G将需要一种更加全面的方式来确定未来的通信需求，并采用更大的样本来确定6G的要求。包括确定未来社会的发展趋势，需求和挑战，以及塑造我们未来世界的全球力量，避免仅由商业驱动来发展。尽管5G的发展是由一系列垂直行业的需求决定的，但重点仍然是移动网络运营商所驱动。6G将推出超高效的短距离连接解决方案，该解决方案可能由市场上的新参与者推动，在传统运营商之外产生新的生态系统。包括联合国可持续发展目标在内的社会驱动因素将塑造6G。
社会和商业驱动因素将越来越多地影响着6G的发展，如下图所示，包括政治，经济，社会，技术，法律和环境（PESTLE）驱动因素。为确保智慧城市服务和城市化的利益得到合理分配，政策需要确保所有人都能获得基础设施和社会服务，重点是城市贫困人口和其他弱势群体对住房、教育、医疗保健、工作和安全环境的需求。未来的6G架构将促进数字包容性和可访问性，并释放农村经济价值和机会。
降低整体网络能耗的高能效是6G的一个关键要求。在整个产品生命周期中材料的合理选择、使用和回收利用可以降低成本，有助于将网络连接扩展到偏远地区，并以可持续且更节省资源的方式提供网络访问权限。学术界已对通信电磁波（包括移动电话和基站）可能对健康造成的影响进行了广泛的研究。迄今为止进行的所有研究均表明，暴露于低于ICNIRP（1998）EMF指南建议的限值（覆盖0-300GHz的整个频率范围）不会产生任何已知的不利健康影响。6G技术的引入将引发进一步的研究以进行更好的健康风险评估。
在可预见的将来，由于长期频谱许可，目前用于移动通信网络的较低频段（低于4 GHz）预计将保持稳定并由运营商主导。然而，6G时代，针对室内环境和室外城市空间的超高效短距离网络的新频段将变得很普遍。这些本地网络将针对具有特殊需求的垂直市场，并将由不同的利益相关者进行部署，从而向新的参与者、新的投资者和新的生态系统开放。建立多个重叠的超密集网络将很快变得不可行，并将导致不同的利益相关者在一个设施内部署单个网络以服务于多个用户组和服务。
通过软化和网络功能的虚拟化以及接口的开放，共享经济概念将不仅用于高层平台业务层，而且还将广泛用于网络连接和数据层。像网络中立性法规辩论一样，与流量优先级相关的挑战仍在继续。频谱访问权，网络，网络资源，设施和客户所有权的变化将导致多种组合，因为不同的设施将具有不同的要求。在所有利益相关者的共同努力下，频谱的全球统一仍将是一个需要解决的挑战。
6G将比迄今为止所见的任何事物更深入地渗透到社会和人们的生活中。这将是非常复杂的，除了通讯还涉及数据收集，处理和无处不在的智能。为避免过高的运营成本，将在具有高度自动化水平的云技术上运行6G软件。这将需要监管方面的进步。
作为一种共享经济，未来的6G生态系统将改变现有角色，并引入新的玩家，从而形成下图所示的复杂生态系统。虽然预计运营商市场在5G中将继续占据主导地位，但未来的6G连接解决方案将由新的市场参与者驱动。下图的中间四边形显示了代表来自人和机器用户的不同需求和利益相关者，这些利益相关者特定于不同垂直领域的公共部门或企业，将提供满足需求范围所需的资源。
在决策者设定的监管框架下，由利益相关者的不同角色提供物理基础结构（设施，站点），设备和数据。需求和资源通过匹配/共享的利益相关者角色聚集在一起，包括不同类型的运营商（本地或垂直特定运营商，固定运营商，移动网络运营商，卫星运营商），资源代理以及各种服务/应用程序提供商 /安全提供商。
总体而言，与当前的移动业务生态系统相比，预计6G中的玩家角色将发生变化，并且将出现全新的角色。可以预期，上文分析的主要驱动因素将从根本上改变生态系统，并为6G中的各种玩家带来新的机会。最后，新的6G生态系统的出现和形态将取决于促进或阻碍这些发展的法规。
研究者们主要关注的问题：
1. 6G的社会需求是什么？
2. 如何对6G玩家及其生态系统配置进行分类?
3. 在6G共享经济中，基于平台的生态系统商业模式将是什么样的?
4. 在未来的6G系统中，人工智能(AI)和机器学习(ML)如何改变基于平台的生态系统、业务模型和服务?
5. 6G响应社会需求所需的最低可行法规是什么？
6. 如何开发新的机制和商业模式来支持偏远地区的访问？
6G使用案例和新设备形式
尽管智能手机已成为我们生活中不可或缺的一部分，但新显示技术，传感和成像设备以及低功耗专用处理器的飞速发展将迎来一个设备与感官无缝连接的新时代。VR、AR和混合现实（MR）技术正在合并到混合现实技术（XR）中，该技术包含可穿戴的显示器以及产生并保持感知错觉的交互机制。
XR体验很可能由轻巧的眼镜提供，它们以前所未有的分辨率，帧速率和动态范围将图像投射到眼睛上。此外，将通过耳机和触觉界面反馈其他感觉。
必要的支持技术包括：
1）成像设备，例如光场，全景，深度感应和高速相机；
2）用于监视健康状况（例如心率，血压和神经活动）的生物传感器；
3）设备或周围网络基础设施中用于计算机图形，计算机视觉，传感器融合，机器学习和AI的专用处理器；
4）无线技术，包括定位和传感。
传感和成像设备可以捕获我们的整个生活经历以及详细的物理环境，而虚拟世界的保真度则不断提高。这些进步与分发计算的需求结合在一起（因为计算需求超过了诸如眼镜之类的小型设备）突显了无线网络对性能的需求。
几个世纪以来，人们一直在寻找远距离或者真实感受的方法。从信件，电报，电话到视频聊天，我们对远程通信和交互的期望不断发展。远程呈现作为实际旅行的替代品，随着以下支持技术的空前发展，最终成为现实：高分辨率成像和传感，可穿戴显示器，移动机器人和无人机，专用处理器以及下一代无线网络。通过实时捕获，传输和渲染会议中每个参与者的3D全息表示，或通过图形表示（例如化身）和传感器捕获的移动数据的组合来实现存在感。XR设备会产生感知上的错觉，这些设备会让地理上分散的人群获得位于同一位置的感受。
即使存在远程呈现，随着人口和全球化的增长，人员和货物的流动仍然是一个严峻的挑战。2030年及以后的世界，数百万联网的自动驾驶汽车或将以不同程度的协调性运行，以使运输和物流尽可能高效。这些车辆可能包括自动驾驶汽车，以及可以运送货物的自动驾驶卡车或无人机。到2030年，预计在线消费者购物将在发达国家占主导地位，这需要将数百万个包裹从仓库运送到各个家庭。
效率不仅对于提高全球生产率很重要，而且对于减少化石燃料的消耗实现可持续发展目标也很重要。安全比效率更为迫切：随着自动驾驶汽车的使用增加，对人类的伤害也不应增加。实际上，目标应该是减少当今运输和物流网络造成的全球人员伤亡率。传感器，传感器融合和控制系统的进步不断提高安全性，但这是以增强网络需求为代价的。
未来网络中的每辆车都将配备许多传感器，包括相机，激光扫描仪，可能用于3D成像的THz阵列，里程表和惯性测量单元。算法必须快速融合来自多个来源的数据，并在考虑本地生成的当前周围环境地图，在该环境中的位置，有关其他可能导致人身伤害的其他车辆，人员，动物或建筑物的信息的同时，快速决定如何控制车辆碰撞或受伤。还必须开发接口，以警告乘客或主管注意潜在风险，以便采取适当措施避免发生事故。为了使车辆网络高效，安全地运行，无线网络除了具有低延迟和高带宽外，还必须提供超高的可靠性。
研究者们主要关注的问题：
1. 下一代XR系统的功能、性能和人机工程学需求是什么?
2. 在未来的XR系统中，如何在不同的组件之间分配计算资源和数据?
3. 如何为下一代XR设备定义和测量基于人类感知的体验质量(QoE)标准?
4. 下一代网络和设备能为人们之间的互动提供哪些新机会?
5. 自动驾驶车辆在通信可靠性和交通安全方面需要考虑哪些因素?
6G频谱和KPI目标
用于开发当前和新兴5G技术的许多关键绩效指标（KPI）对6G也有效。但是，必须对KPI进行严格审查，并且必须认真考虑新的KPI。对于技术驱动的KPI，一些领先的供应商已经发布了6G要求的初始草案，如下图所示。
在大多数技术领域中，超越5G（B5G）和6G的目标再次表明，与先前的移动蜂窝一代升级相一致，各自的功能提高10-100倍。下图中列出了一些潜在的6G KPI，包括先前讨论的技术KPI。
预计未来的无线网络将支持各种各样的有时相互冲突的要求。预计6G将成为第一个要求超高速链路的无线标准，其每个链路的峰值吞吐量超过每秒兆比特（Tbps）。6G用例（例如无线工厂自动化）将需要非常复杂的操作，例如具有超高可靠性和超低延迟的通信，高分辨率本地化（在厘米级别）和高精度设备间同步（在1µs内）。预计6G可靠性和等待时间要求会因具体情况而异。最极端的一种是工业控制，其中十亿个传输位中只有一个错误位具有0.1ms的延迟。
我们可以预见，对于6G，数据流量和连接物的数量将大大增加。设备密度可能会增长到每立方米数百个设备。这对面积或空间频谱效率以及连接所需的频带提出了严格的要求。
安全性，隐私性和可靠性是重要的新兴KPI。6G将需要高度安全，以满足工业和高端用户的苛刻要求，同时对于物联网（IoT）应用而言，其成本要低且复杂度要低。
对于未来的网络，将需要更宽的无线电带宽，但只能在亚THz和THz频段找到。该频谱的利用带来了许多挑战，但也带来了机遇。因此，尽管6G还将利用较低频率上的所有现有和未来频带作为移动蜂窝大面积覆盖的推动力，但无线电硬件研究将主要集中在该频谱领域。超高效的短距离连接解决方案将是6G的关键，而6G是未来更高频段可以发挥作用的领域。
分子吸收对路径损耗具有重大影响，尤其是在距离较长时（在高达400GHz的频率下约为1…10 dB / km）。但是，对于本地连接而言，与自由空间损耗相比，影响仍然很小，并且可以将THz无线电频谱划分为500GHz以上的大气吸收峰之间的有利频谱窗口。除技术界限外，在对无线电频谱进行分类时，还应考虑各种材料的渗透和表面的反射。
下图给出了可用于5G和6G的频带的基本特性。应注意的是，从30GHz开始进入THz区域时，自由空间损耗的增加非常小。如果天线面积保持恒定，则通过增加天线增益来补偿自由空间损耗。而不是自由空间的损失，较高频率的缺点是RF硬件的复杂性和并行性增加，并且波束宽度减小，这在移动应用中产生了信号采集和波束跟踪的问题。
当前许多物联网场景都受范围，成本和电池限制，无法轻易扩展到更高的频率。相反，诸如传输全息视频之类的数据速率密集型方案要求带宽即使在当前的毫米波频谱中也不可用。需要根据子带的吸收和反射特性来安排THz频谱的频谱利用，以优化通信和其他应用的使用和重用。具体而言，在支持多种应用的方案中，必须通过仔细的频率规划来防止谐波产物的重叠。由于弱信号检测中的灵敏度是关键瓶颈之一，因此在频率调节中应优先考虑采取预防措施。
研究者们主要关注的问题：
1. 如何评估和量化联合国可持续发展目标KPI指标?
2. 对于6G通信应用而言，什么是合适的无线电信道模型？是否有可能统一从GHz到THz的整个范围的模型？
3. 在100 GHz以上的商用频段需要什么可行的频段？需要哪些技术？
4. 数据隐私和安全的适当指标是什么？
5. 未来频谱分配和相关政策的真正需求是什么？
无线硬件的进展和挑战
首批5G设备将工作在6 GHz以下的频带中，并在固定无线接入到毫米波中。用于5G研究的新硬件技术的重点主要是在毫米波频段上采用新频谱，首先是在24-40 GHz范围内，然后逐渐提高到100 GHz载波频率。要为移动用户启用毫米波，仍需要进行大量研究，包括在非视距（NLOS）环境中灵活地进行多光束采集和跟踪的硬件和算法。大规模多输入多输出（MIMO）天线实现的能效仍然是一个巨大的挑战。
由于较高的路径损耗，因此需要额外的天线增益，并且通信需要利用通过相控阵实现的定向链路。块状互补金属氧化物半导体（CMOS）和CMOS绝缘体上硅（SOI）技术可提供足够的性能，并满足使用片外天线的大多数应用的要求。与射频集成电路（RFIC）相比，天线元件仍然很大。硅锗双极CMOS（BiCMOS）是一个不错的选择，尤其是在接近和超过100 Gbps数据速率和100 GHz载波频率时。
当载波频率进一步提高到1 Tbps链路速度时，定向发送和接收的作用就变得更加明显。同时，在高于100 GHz的频率上使用CMOS晶体管变得更加困难。一方面，继续探索CMOS技术支持100 GHz以上频率的潜力仍然是有益的。另一方面，新的或有时是常规的但性能更好的硬件技术，例如硅锗（SiGe）或磷化铟（InP），可以在更大范围内利用频谱，并改善RF性能。电子硬件的物理和技术边界以及传播的基本定律都会成为瓶颈，或者至少会减慢其发展速度。
100 GHz以上的短波长和更宽的可用带宽将实现更高的数据速率，同时还能实现定位和3D成像和传感的成像和雷达应用之前所未见的角度和测距精度。因此，应该以前所未有的规模一起研究超高速低成本通信和高级传感系统的硬件需求，范围和机会。
无线电解决方案所需的物理空间将随着频率的增加而大大减少：在250 GHz频率下，一个1000天线的天线阵列将适合不到4平方厘米的区域。当前的移动设备的表面积可以容纳数万个天线。与相应的天线相比，这将导致新的挑战，集成电子设备将变得越来越大。为了达到良好的通信或感测范围而需要的大型天线阵列将导致笔形波束异常狭窄。通过将消息仅指向正确的目标，它们可以提供更好的安全性，但是同时它们也容易发生对齐错误。
最大的挑战可能与能耗有关。在低速率传感应用中，需要具有能量收集功能的零能量，独立式无电池解决方案。另一方面，毫无疑问，需要宽带处理的最苛刻的愿景和出乎意料的应用将要求大大提高电源效率。
物理定律和利用它们的相关技术所施加的限制也将使新一代6G无线技术成为可能。当信号处理的目标数据速率和所利用的载频接近主流和负担得起的技术的基本极限时，模拟和数字信号处理中晶体管的速度就成为一个问题。
大规模通信的成功基于CMOS，在最苛刻的RF规范中，还基于BiCMOS的半导体技术，该技术不断降低了每项功能的成本，并提高了模拟和数字处理的速度。这个假设在将来仍然有效吗？由于即使在硅内部，接口的速度也成为主要的瓶颈，尤其是在CMOS中，因此较小的晶体管提供的增加的速度不容易获得。纳米级技术的更有限的功率传输能力进一步挑战了这一点，这导致了信号处理所有阶段中并行性的提高。不利的热效应，低击穿电压和有限的电池容量是通向Tbps通信方式的明显障碍。但是，要想完全替代硅技术是一项挑战，要扩展主流技术的使用的所有机会都需要从器件到收发器架构的进一步研究。
一个天线元件的尺寸将变小，因为即使在较低的THz频率下，阵列元件之间的半波长距离也将达到数百微米-这种尺寸可将天线阵列集成到硅片中。随着天线元件的尺寸变得小于相关的电子设备，将需要采用新的收发器架构方法。为了避免成千上万的带有天线元件的并行收发器前端，基于透镜的先进系统可能会发挥重要作用。
材料属性和有害的寄生效应通常会随着频率的增加而变差。因此，当前的焦点集中在优于CMOS的硅锗异质结双极晶体管（HBT）上。此外，更快的III-V半导体技术（例如磷化铟）值得更多关注。从镜头到数字技术的各种技术的包装和集成面临的挑战是关键的研究问题之一。光子学是THz领域的主导技术，也是用于高速接口的解决方案，是6G的可行技术。随着所谓的太赫兹（THz）差距不断缩小，电子和光学器件为超高速接口和可见光通信带来了互补的机会。这是6G领域中与特定但廉价的光学组件和系统解决方案进行短距离链接的机会。
研究者们主要关注的问题：
1. 在所谓的“THz间隙”周围，电子和光学技术如何融合并专门用于不同的应用?
2. 硅基技术在THz/Tbps系统中表现良好吗?还需要哪些其他技术?
3. 在频率远高于100ghz的情况下，如何才能实现足够的输出功率和可操控的天线阵列，用于10米以上的通信和传感?
4. 可调天线和其他射频解决方案能在100 GHz以上的频率下实现吗?机器学习能帮助解决这个问题吗?
5. THz区域如何能同时满足通信、传感、物质检测和成像的相互需求?
物理层和无线系统
没有任何一种解决方案可以满足所有垂直应用程序的需求。巨大的系统需求，例如大规模的宽带，超可靠的低延迟通信（URLLC），大规模的机器类型通信（mMTC）和极高的功率效率，意味着将需要许多解决方案。需要逐案优化系统，并且必须重新定义不同用例之间的兼容性。
当前的5G新无线电（NR）网络尚未能够满足现有和新兴URLLC要求的所有苛刻设计需求，例如超高可靠性，超低延迟，超安全网络。因此，我们研究了未来物理层和无线系统的前景。除了地面网络，还需要基于卫星和无人飞行器（或类似的空中平台）的基础设施来满足覆盖范围和容量要求。
当与数据爆炸以及越来越多的数据在小型设备中打包和处理这一事实结合在一起时，能源和功耗就变得特别具有挑战性。同时，收发器处理和最终用户应用程序的复杂性可能会导致导致过多的能源消耗，而无需在所有层上进行仔细设计以提高能效。
要满足所有已确定的挑战性要求，就需要具有可配置无线电的超灵活网络。人工智能和机器学习将与无线电感测和定位一起使用，以了解无线电环境的静态和动态组成部分。仅以此为例，这将用于预测高频下的链路丢失事件，主动确定密集城市网络中的最佳切换实例并确定基站和用户的最佳无线电资源分配。未来的无线网络必须能够与地面，卫星和机载网络无缝连接。可见光通信是在室内场景中实现Tbps数据速率的关键推动力。
需要新的空中接口使能器，并且必须开发新的空中接口使能器以满足这些要求。多数要求广泛使用ML和AI算法，以改善空中接口的时变性能。语义通信的概念（利用消息的含义使连接和联网更有效）是与语义AI紧密相关的重要的新兴研究领域。一个重要的问题是，对于给定的环境和一组特定的要求，是否可以使用AI快速设计最佳的空中接口。这表明AI启发了空中接口。但是，它们的真实性能，特别是实际使用案例中的功率和能源效率是一个开放的研究问题。
6G系统要扩展5G开始的趋势，就必须灵活地启用mMTC用例，在支持高功率效率的同时，支持大量低功耗和低复杂度的设备。这些需求对物联网特别苛刻，其中设备偶尔会生成短数据包，并且资源分配的开销可能超过实际的信息交换。基于适当协议设计并依靠连续干扰消除的现代随机访问解决方案可能成为该方向的关键推动力。实际上，已经在某些卫星标准中采用了这些标准，它们被证明可以实现预定访问的性能，同时实现真正的无赠款方法。此外，现代的随机访问协议利用物理层和MAC层的联合设计来提高可达到的吞吐量。这些对于短距离连接解决方案，即在非蜂窝域中可能是有用的。
为了从这种紧密的集成中充分受益，应该考虑数据帧结构的优化以及前向纠错设计。必须注意调制方案的选择，对于有限的信道状态知识以及将5G信道编码选项扩展到短而低速率的数据包而言，调制方案必须具有鲁棒性。
为了实现比特率的增强性能，将需要使用非常高的星座调制。然而，这些高阶星座对传输介质中的非线性敏感。用于正交幅度调制（QAM）的信号整形可能能够克服其中一些挑战。信号整形分为两种：几何的和概率的。几何和概率QAM星座整形都有望在光学和太赫兹无线通信系统中实现创纪录的高比特/秒/赫兹/极化。
事实证明，正交频分复用（OFDM）对于宽带连接非常有效。较早前也提出了在60 GHz下具有大于500 MHz带宽的超宽带（UWB）系统的多频带OFDM版本。当传输带宽达到极限时，例如数百GHz频段上的几GHz甚至几十GHz，传统的收发器设计就会开始失败，并且多载波调制无法像当前技术那样工作。相反，将需要更强大的模拟调制方案。
未来的光学无线通信可能依赖于量子密钥分发（QKD）方案，该方案可以提供一些独特的物理层安全性功能，从而为某些6G应用和使用案例启用所需的超安全网络。QKD提供了一种在两个用户之间分发密钥的安全方法。这样，通过量子力学而不是复杂的计算确保了保密性。此外，在6G中可能会使用通过物理层签名（例如RF指纹）和某些其他技术（例如MIMO传输系数的随机化，编码等）的身份验证。
总体网络和系统级能效，特别是每焦耳的位数，需要显着提高以支持6G的要求。这需要优化无线电资源，以便系统地设计发射能量和所需处理能量之间的受控平衡。该方法要求以节能的方式进行编码，调制，发送和接收处理以及功率和频率分配。此外，终端甚至在低功耗IoT节点中还需要超低能耗（sub mW）功能。其中大多数可以通过适当的RF和基带硬件设计来实现，但是低功耗编码，调制和物理层（nonOFDM）也需要解决。来自环境和RF波形的反向散射通信和能量收集也将使具有不可更换电池的IoT节点具有较长的使用寿命。另外，使用RF功率进行连接和计算的反向散射通信可以提供通向超低功率通信的途径。
在电磁可调表面（例如基于超材料）的革命的推动下，6G将控制来自大型智能表面（LIS）的信号反射和折射。开放研究的问题涉及从无源反射器和超材料涂层智能表面的优化部署到可重配置LIS的AI驱动操作。需要进行基本分析以了解LIS和智能表面的性能，包括速率，延迟，可靠性和覆盖范围。另一个重要的研究方向是环境AI，其中智能表面可以学习并自主地重新配置其材料参数。挑战包括如何在大型超材料表面上聚焦具有不同入射角的信号，这需要反射/折射系数的可控性。在移动环境中，由ML驱动的智能曲面可能需要连续的重新训练，其中需要访问足够的训练数据，高计算能力和有保证的低训练收敛性。
通过使用LIS和类似结构，使用6G可使全息照相无线电成为可能。全息RF允许通过空间光谱全息和空间波场合成来控制整个物理空间和电磁场的完整闭环。这将大大提高频谱效率和网络容量，并有助于集成成像和无线通信。
研究者们主要关注的问题：
1. 如何设计高速率、低延迟、高可靠性、大带宽的信道编码、调制、检测和解码?
2. 如何解码Tbit/s通信(速度)?
3. 如何设计满足高能效和低成本要求的系统？我们如何实现真正的无电池操作？
4. 如何通过物理层技术提高信息的安全性、私密性和可靠性?量子密钥分配与光学(或微波在未来)是可行的吗?
5. 如何有效地设计毫米波/太赫兹链路，系统和收发器？如何补偿或维持相位噪声？相干，不相干，部分相干的系统有什么作用？如何实现移动定位，频道获取和跟踪？
6. 如何将有源天线阵列与透镜天线相结合，实现大规模的MIMO和智能波束转向?如何设计具有大型智能表面的系统?
7. 如何设计高性能计算平台与射频链之间的高效接口?
8. 如何应对高速的火车和无人机来支持网络连接?我们可以也应该继续使用多载波技术吗?我们需要新的波形吗?比如那些基于特殊仿射傅里叶变换的波形?
6G网络
到2030年，数字世界和物理世界将纠缠在一起，人们的生活将取决于网络的可靠运行。如果网络故障，将失去主要的工业价值。在数字世界中，攻击可能会损害无形资产，而在网络物理世界中，物理资产可能会因数字攻击而被盗，丧失能力或受到损害。恶意网络活动可能导致财产和生命损失。
为了解决这个问题，我们应该将普遍存在的信任模型嵌入到网络中，以便用户可以信任网络上的通信。用户在这里是指个人和组织实体。信任模型应该无处不在地收集不当行为的证据，并提供间接的互惠和不可否认的行为。对于安全，信任和对安全至关重要的服务，网络应提供嵌入式分布式拒绝服务（DDoS）缓解和保护功能，使其免受其他攻击，并能快速，准确地追溯到用于攻击的资源，并采用自动方式推动缓解攻击者。设备应该只能看到预期的流量，而非预期的流量应被网络丢弃。
将信任关系嵌入网络需要设备和节点的更稳定的ID，而不仅仅是可能转换或动态的地址。每个设备至少应具有一个唯一的名称或多个名称，网络可以将这些名称转换为地址以及根据需要转换回ID。应该为设备分配一个专用地址，或者像经典IP主机一样，它们可能具有全局唯一的地址。连接后，设备应能够控制其自身的可达性。寻址原理的自然结果是端到端通信“层”与用户的数据包转发是分开的。像软件定义的OpenFlow网络一样，该网络可以使用多种转发协议，例如IPv4，IPv6，以太网和多种隧道协议。
端到端网络连接是从一个客户网络到广泛区域中的另一个客户网络。由于边缘节点创建的通用流抽象，每个区域中的技术选择都是独立的。端到端连接层管理在异构数据包转发层之上进行通信的意愿。边缘节点具有服务主机的注册表。它为所有服务的主机分配并维护稳定的ID，并根据请求将ID转换为地址，并将地址转换为ID。边缘节点根据支持和使用主机和网络实体信誉的实体的ID收集所有可见实体的行为的证据。
网络将产生有关人员的前所未有的信息（物联网，工业物联网，eHealth，人体局域网等）。IIoT将产生大量业务敏感和个人数据。互联网公司已经证明私人信息的使用是多么有利可图。从现实世界中收集的私人信息可能非常敏感，并以多种方式用于侵犯人们的利益。我们相信，要使6G为社会所接受，对私人信息的保护将是发挥其全部潜力的关键推动力。
公平的市场要求有可能保护业务敏感数据。用户最终应该能够通过简单直观的用户界面来控制和管理其私人数据。对个人数据的所有权和控制权应交给相关个人或实体。
由6G设备和公共和私有网络中的元素生成的某些数据对许多社会功能具有价值，并且可能对收集数据的公司以外的其他私有公司有价值。6G数据市场提供了自然而然的新业务案例。需要为这个市场制定明确的规则，以便包括普通消费者在内的所有类型的参与者都可以进入该市场。
当前的互联网范例通常被称为“尽力而为”交付。为了满足差异化服务质量的需求，5G进行了切片，其中通过应用流量管理，链接和计算机资源分配以及选择的虚拟网络功能来控制和处理流量，从而针对用例量身定制网络资源，容量和功能在切片中。分片可以为其用户提供最大的努力，也可以应用某些QoS模式来处理数据包。
在6G中，将完善和扩展5G范式。一种可能性是虚拟化（关键）设备之间通过移动网络到分组数据网络以及到云的端到端连接。在6G范式下，网络寻求通过多种技术手段（例如，智能流量管理，边缘计算，用户主动或针对每个交易或通过流量编排设置的策略）最大化用户福利或体验质量（QoE）。后者可以例如使用由用户或运营商为一组订户使用的策略，每个订户在该组中均被平等对待。在某种意义上说，网络是中立的，它平等地对待一个片中的所有应用程序，并且平等对待具有相同订阅类型的所有用户。
到6G时，网络中立性法规可能会更新，并会强制MNO向用户控制下的用户提供增值安全服务。这样的规定将为无法照顾自己设备安全性的用户定义合理和可理解的责任，以防他们被用于攻击其他用户。同时，网络应为服务和应用程序竞争提供公平的基础，以最大化最终用户的选择。
6G研究将需要研究私有网络和公共网络之间的替代责任划分。短距离连接解决方案与大覆盖蜂窝系统的无缝集成将需要变得更加普遍，并且在开发和标准化方面将具有更大的推动力。
最近，对机器学习（ML）和人工智能的兴趣日益浓厚。ML依赖于挖掘的大数据来获取信息和知识。该方法是检测远程实体的恶意行为的合理选择。网络中还存在其他需要“智能”的需求，例如自我配置或管理复杂性。除了大数据，人工智能还依赖于大量的计算能力。6G将使用不断增加的计算能力来应对更高的比特率，同时也将获得更多的灵活性。除非在整个系统设计中解决，否则这将大大增加功耗。
另一个备受期待的新技术是区块链，也称为分布式分类帐。如果没有中央机构，则该技术将允许以分布式方式存储和共享不经常更改的信息。更改的完整记录也会保留。这可能会带来组织数据市场或帮助维持互操作员环境中信任的新方法。
研究者们主要关注的问题：
1. 如何定义一个新的网络范式，同时支持消费者、企业、生活和关键任务通信?需要什么样的监管变化才能允许这种创新?
2. 如何在网络中嵌入信任和安全?如何利用虚拟化提供的隔离风格来保护端到端连接和通信?
3. 什么样的数据市场业务模型是可行的，需要什么样的技术来支持它们?架构会是什么样子，非技术用户如何轻松地使用它?
4. 需要什么样的网络功能、接口和协议来支持广域和本地市场参与者之间以及消费者和垂直市场参与者之间新的责任划分?
5. 如何增强和改进虚拟化，以支持非关键通信和关键通信的最低成本实现网络的最大灵活性?
6. 6G可以利用哪些新的计算和软件技术?
新服务的推动者
在5G蜂窝系统之前，蜂窝开发的重点一直放在通信方面，而其他服务（例如定位）的优先级却很低：它们已经很晚才引入系统设计中。这并未导致最佳性能或系统功能的充分利用。未来的服务（例如混合现实）将很难生产，并且需要大量组件使能器（例如定位，3D映射，数字内容与物理模型的融合以及低延迟的超高速通信），以至于设计必要的促成因素不仅是可取的，而且对于实现良好的混合现实性能至关重要。密集的无线网络在边缘具有高频天线阵列和强大的计算能力，可为此类集成服务提供自然支持。挑战在于如何以节能的方式实现这些目标。
在深度学习方面的最新突破，可用数据的增加以及智能设备的兴起推动下，人工智能正在见证无线领域的空前发展。迫在眉睫的AI用例（特别是用于强化学习）围绕着创建可以自主管理资源和控制功能的自学网络和系统。此外，随着新一代自治设备的出现，它们在本地环境中进行传感，通信和操作。在实践中，将大量本地数据传输到集中式云以进行训练和推理。这需要新的神经网络体系结构及其相关的无线链路通信效率训练算法，同时在网络边缘进行实时可靠的推断。这样的架构还带来了新的挑战：对训练数据的访问受限，推理准确性低，缺乏通用性以及边缘设备的处理能力和内存受到限制。
边缘计算为在基础架构方面运行计算密集型，低延迟的用户应用程序提供了新的可能性。此类计算的一个示例是针对移动虚拟现实体验的偏向渲染。另一个例子是物理世界和数字世界的融合（将虚拟内容与3D点云匹配）以实现混合现实应用。第三种有趣的可能性是本地即时信息服务：边缘云可以快速发现人员，服务，设备，资源以及用户附近无法通过集中式搜索引擎收集的任何动态且高度本地化的信息。这样的边缘信息服务平台可以用于创建服务，事物和信息的本地和动态市场。边缘计算的极端情况是瘦用户客户端，本质上是一种轻巧的低能耗设备，能够与人类的感知或神经系统进行交互，而所有用户特定的计算都在边缘云中进行。
与当前的网络不同，未来的通信系统将遍及多个垂直行业，从而实现大量需要定位的服务，例如资产跟踪，上下文感知营销，运输和物流系统，增强现实和医疗保健。实际上，依赖GPS卫星和小区多重定位的传统定位方法在城市和室内部署场景中是有限的，甚至是不切实际的。极高的载波频率，大带宽，庞大的天线阵列，致密化和设备到设备的通信是即将到来的技术，这些技术因其通信优势而广受赞誉，而其固有的本地化潜力通常被忽略。例如，虽然3D波束成形可在总体上提高频谱利用率和信号质量，但它还可以为IoT应用程序进行精确定位。
基于RF的传感是未来网络的高载波频率所带来的另一种定位机会。例如，3D THz成像可通过准确的位置确定和物体检测来提高交通安全性。基于光学或无线电技术的3D映射将是未来混合现实系统中的关键组成部分，并且将成为未来边缘服务的自然组成部分。5G及以后的系统通过大规模天线阵列支持大带宽（数百兆赫兹），也将提供进行高精度RF定位和跟踪的潜力。但是，此类技术的完整应用仍然受到发射机与接收机之间足够的隔离的困扰：下一代接入点很可能能够通信，同时解决来自不同目标的反射。太赫兹频率的频谱环境传感是另一个有趣的新机会。它允许诸如检测和识别环境中的有害或有毒气体等方面。
上面讨论的启动器将处理和存储有关用户的个人和非常敏感的信息。例如，假设您的银行或身份验证应用程序在网络边缘而不是个人移动设备上运行。令人难以置信的是，任何人都同意在网络中运行此类应用程序而没有最大程度地关注信任，隐私和信息安全性。这是与通信系统安全性略有不同的目标。服务启用者对隐私数据和安全性的要求更高，因为它们在不保护E2E加密（例如VPN）的情况下处理个人数据时（如果用户应用程序在边缘运行，则很明显）。边缘服务问题使人联想到云服务，但由于边缘中的用户应用程序和上下文需要跟随用户，因此增加了移动性挑战。
研究者们主要关注的问题：
1. 如何为移动端服务和精准定位等敏感服务建立信任、安全和隐私解决方案？
2. 如何在室内外空间达到cm级定位精度？
3. 如何为混合现实服务提供基于网络的三维传感/成像能力？
4. 哪些用户应用程序将从边缘服务中受益？如何受益？
5. 如何提供低延迟、能够访问本地信息并持续跟踪用户的边缘服务(即具有跨网络边界的移动性)？
6. 边缘AI在服务管理和系统编排方面的角色是什么？边-本机环境在当前人工智能方法上设置了哪些新需求(例如来自隐私、安全、位置或分布的需求)？当前人工智能方法如何满足这些需求？
写在最后
5G移动通信技术的到来将成为推动生产力的主要因素之一，并有望成为许多行业长期设想的、高度集成和自主应用的关键推动者。这波新技术浪潮将加速经济和社会的数字化。从历史上看，新的移动“一代”大约每十年出现一次，5G的全球商业化目前正在起步。5G的性能和用例将在未来的版本中继续发展。
6G将搭载新技术，满足超越5G发展的通信需求。现在是确定未来通信需求、性能要求、系统和无线电挑战，以及6G确立面向21世纪30年代的研究目标的主要技术选择的最佳时机。当然，在5G许多技术都还不太成熟的情况下谈6G或许在某种程度上有些为时过早，但提前思考未来世界的变化以及人们对通信的进一步需求，对新技术、新设备的推动有着很重要的意义。
转自：焉知自动驾驶
