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5G在成熟路上,6G开始悄然到来。

发布日期:2022-02-10 阅读次数:1584

由于5G仍处于开发和部署阶段,新一代无线通信技术的规划似乎太早了。6G在技术、监管、区域和教育方面仍然面临着许多挑战。然而,考虑到当前一代技术设定的宏伟目标,现在准备应对这些挑战并不太紧迫。

5G在成熟路上,6G开始悄然到来。

这种新一代无线技术有望实现更快的速度、更低的延迟和更大的带宽,从而通过分散的智能网络立即向更多的设备传输大量的数据。

根据以往的经验,在开发新的行业标准时,技术研究通常需要提前10到15年开始。6G和5G一样,包括进化和创新。总的来说,我们可以预测技术能力将逐步发展。

6G将加快经济和社会的数字化转型,使世界向真正的全球化和数字社区迈出关键一步。根据6G的想法,到2030年,我们将生活在一个由数据驱动的世界中,体验几乎即时和无限的无线连接。6G将在5G能力的基础上进一步扩展,预计将为医疗、制造、能源、交通和公共安全等垂直行业提供所需的能力。这种能力将不再是一个新颖或特殊的使用场景,而是我们日常生活中不可或缺的一部分。

使用场景包括包含非视听信息的全息通信、更复杂、更彻底的数字双胞胎,以及通过机器学习(ML)和其他形式的人工智能改变我们使用数据的方式。6G将为建立一个复杂的应急和灾难管理系统奠定基础。从消费者的角度来看,它将促进移动通信更紧密地融入我们的日常生活——开车工作、教育儿童、烹饪、医疗保健、购物和银行业务。

6G带来了无数的机会,但我们还有很长的路要走。为了履行6G的承诺,企业、政府和创新者必须首先集中精力实现以下关键突破:

1.通过技术创新重构无缝网络。

虽然5G是一个全球标准,但在所有无线网络(从蓝牙到5G)、有线网络(从LAN到WAN)甚至非地面网络之间实现无缝集成仍然遥不可及。6G新一代无线技术根据位置和需要灵活无缝地使用这些系统。虽然人工智能已经广泛应用于当今的工业应用中,但我们仍然需要将人工智能融入到6g网络系统结构中,从而动态优化复杂6g网络的性能、效率和灵活性。最后,物联网、增强移动宽带、超高可靠性通信等领域的持续创新是6g基础的关键。

2.制定全球行业标准。

适用于各行各业和地区的单一全球标准将确保6G部署的一致性和规模经济。具体细节仍然太早,但我们必须为6G的演变和创新建立一个框架。

我们必须共同努力,通过联合项目、实验和演示来评估5G标准,促进5G标准的演变,以预测6G的需求。6G旗舰计划是为5G推广和6G创新而建立的全球研究和创新生态系统。这些创新措施已经开始聚集行业利益相关者,共同开发6G所需的基础技术。

3.积极应对网络安全问题。

每一代移动无线新技术都必须应对双重网络安全挑战:1)解决上一代技术的固有漏洞;2)解决新一代技术扩张的威胁造成的新漏洞。5G比4G具有更好的加密和安全系统结构,但应用范围更广,连接设备更多。6G的愿景是创建一个更精细的使用模型,这是基于软件的动态网络威胁的一个更大的目标。随着物联网应用的蓬勃发展,数十亿互联网设备可能成为攻击者的入侵点。

所有6G参与者,从移动运营商、供应商及其客户到顶级(OTT)应用程序开发者,都需要实施和采用新的安全、测试和培训标准。此外,他们还需要将网络安全纳入软件系统结构的设计和开发生命周期,利用内置保护功能识别漏洞,帮助网络在入侵时快速恢复,从而降低整个生态系统的6G开发和运行风险。

5G在成熟路上,6G开始悄然到来。

4.通过政策赋能创新、可达性和安全性。

从现在开始,政策制定者有机会为6G奠定监管基础。他们需要与行业领导者合作,制定政策,为行业提供支持,保护汽车、医疗保健、军事、智慧城市等关键应用中的人员和数据安全。

我们可以看到,互联网能否导致人们在经济条件、教育水平和社会地位方面的不平等。欧洲Hexa-X项目的早期愿景旨在缩小这一数字差距。然而,为了让农村或低收入地区的人们享受到6G的好处,私营企业需要与公共部门合作。

5.培养下一代工程师。

为了使6G成为现实,我们需要培养下一代研究人员、科学家、物理学家和工程师。涉及数字、无线电、半导体等领域的电气工程样涉及许多领域的计算机科学将继续在这一领域发挥重要作用。解决未来连接问题的工程师需要接受全面的多学科教育,才能进入多元化的技术职业。企业和教育机构应共同努力,提高学生对STEM学科的兴趣,提高相关技能,大力宣传如何利用这一独特而有益的机会创造未来的无线技术,最终达到缩小技能差距的目的。

6.6G研究应提前规划。

虽然6G仍处于研究阶段,但突破许多技术困难需要时间。随着5G的逐步推广,现在是时候开始计划6G了。私营企业和公共部门的领导人必须共同努力开发基础设施、新技术和新标准,并在此基础上实现6G授权的无数创新。目前的行动正是时候,我们必须保持5G的发展势头,另一方面为6G铺平道路。

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标签:5G网络,6G网络,数字化,机器学习


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