摘要
為滿足人類更深層次的智能通信需求，6G 將實現從真實世界到虛擬世界的延拓。為此提出了 6G 需要解決“人−機−物−靈”的問題，設計了 6G 演進的雙世界架構，該架構將支持 6G 中存在於虛擬世界的第四元素——靈。進一步給出和分析了支撐 6G 設計與實現的關鍵理論與技術。
關鍵詞： 6G ; 人-機-物-靈 ; 虛擬世界
作者簡介
張平1，牛凱1，田輝1，聶高峰1，秦曉琦1，戚琦2，張嬌1
1. 北京郵電大學信息與通信工程學院，北京 100876
2.北京郵電大學網絡技術研究院，北京 100876
張平, 牛凱, 田輝, 聶高峰, 秦曉琦, 戚琦, 張嬌. 6G移動通信技術展望[J]. 通信學報, 2019, 40(1): 141-148
ZHANG P, NIU K, TIAN H, NIE G F, QIN X Q, QI Q, ZHANG J. Technology prospect of 6G mobile communications[J].Journal on Communications, 2019, 40(1): 141-148
1引言
用戶通信需求提升和通信技術革新是移動通信系統演進的源動力。為了滿足“動中通”的業務需求，第一代移動通信系統（1G，the first generation mobile communication system）實現了“移動”能力與“通信”能力的結合，成為移動通信系統從無到有的里程碑，並拉開了移動通信系統的演進序幕。伴隨著數字技術的成熟，第二代移動通信系統（2G， the second generation mobile communication system）完成了從模擬體制向數字體制的全面過渡，並開始擴展支持的業務維度。在日益豐富的業務需求驅動下，第三代移動通信系統（3G，the third generation mobile communication system）採用了全新的碼分多址接入方式，完善了對移動多媒體業務的支持。至此，高數據速率和大帶寬支持成為移動通信系統演進的重要指標。以多入多出（MIMO， multiple-input multiple-output）和正交頻分多址接入（OFDM，orthogonal frequency division multiple access）為核心技術的第四代移動通信系統（4G， the fourth generation mobile communication system）不僅獲取了頻譜效率和支撐帶寬能力的進一步提升，還成為了移動互聯網的基礎支撐。在4G獲得巨大商業成功的同時，第五代移動通信系統（5G， the fifth generation mobile communication system）逐漸滲透到垂直行業，把支持的傳統增強移動寬帶業務（eMBB，enhance mobile broadband）場景延拓至海量機器類通信（mMTC，massive machine type of
2019-01-16 communication）場景和超高可靠低時延通信（uRLLC，ultra reliable and low latency communication）場景。基於大規模多入多出（massive MIMO）、毫米波（mmWave，millimeter wave）傳輸、多連接（MC，multiple connectivity）等技術， 5G 實現了峰值速率、用戶體驗數據速率、頻譜效率、移動性管理、時延、連接密度、網絡能效、區域業務容量性能的全方位提升。縱觀上述的演進歷程，滿足用戶的通信需求是每代系統演進的首要目標，而新的通信技術則是每代系統演進的驅動。
到目前為止，1G到5G的設計遵循著網絡側和用戶側的鬆耦合準則。通過技術驅動，用戶和網絡的基本需求（如用戶數據速率、時延、網絡譜效、能效等）得到了一定的滿足。但是受制於技術驅動能力，1G到5G的設計並未涉及更深層次的通信需求。在未來第六代移動通信系統（6G，the sixth generation mobile communication system）中，網絡與用戶將被看作一個統一整體。用戶的智能需求將被進一步挖掘和實現，並以此為基準進行技術規劃與演進佈局。5G 的目標是滿足大連接、高帶寬和低時延場景下的通信需求。在5G演進後期，陸地、海洋和天空中存在巨大數量的互聯自動化設備，數以億計的傳感器將遍佈自然環境和生物體內。基於人工智能（AI，artificial intelligence）的各類系統部署於雲平臺、霧平臺等邊緣設備，並創造數量龐大的新應用。6G的早期階段將是5G進行擴展和深入，以AI、邊緣計算和物聯網為基礎，實現智能應用與網絡的深度融合，實現虛擬現實、虛擬用戶、智能網絡等功能。進一步，在人工智能理論、新興材料和集成天線相關技術的驅動下，6G 的長期演進將產生新突破，甚至構建新世界。
本文首先分析 6G 演進趨勢，探討人工智能與人類用戶的關係，然後基於 6G 業務需求框架提出新的通信元素——靈(Genie)，並此基礎上預測 6G移動通信的使能技術。
2 AI——6G 演進趨勢分析的出發點
雖然，AI在6G的應用是大勢所趨，但是簡單地把AI當作6G裡的一種與移動通信簡單疊加的技術是不正確的。只有深入挖掘用戶的需求，放眼智能、通信與人類未來的相互關係，才能揭示 6G 移動通信的技術趨勢。以色列歷史學家尤瓦爾·赫拉利在《未來簡史》中預測了 AI 與人類之間關係的3個遞進階段：1) AI是人類的超級助手（oracle），能夠了解與掌握人類的一切心理與生理特徵，為人類提出及時準確的生活與工作建議，但是接受建議的決定權在人類手中；2) AI演變為人類的超級代理（agent），並從人類手中接過了部分決定權，它全權代表人類處理事務；3) AI進一步演進為人類的君王（sovereign），成為人類的主人，而人類的一切行動則聽從AI的安排。
基於上述預測，6G應當遵循AI與人類關係的發展趨勢，達到關係演進的第一階段，也即 oracle階段。圖1給出了 6G 業務需求框架。作為 oracle階段的重要實現基礎，6G 承載的業務將進一步演化為真實世界和虛擬世界這2個體系。真實世界體系的業務後向兼容5G中的eMBB、mMTC、uRLLC等典型場景，實現真實世界萬物互聯的基本需求。虛擬世界體系的業務是對真實世界業務的延伸，與虛擬世界的各種需求相對應。6G 創造的虛擬世界能夠為每個用戶構建AI助理（AIA，AI assistant），並採集、存儲和交互用戶的所說、所見和所思。虛擬世界體系使人類用戶的各種差異化需求得到了數字化抽象與表達，並建立每個用戶的全方位立體化模擬。具體而言，虛擬世界體系包括3個空間：虛擬物理空間（VPS，virtual physical space）、虛擬行為空間（VBS，virtual behavior space）、虛擬精神空間（VSS，virtual spiritual space）。
圖1 6G業務需求框架
VPS基於6G兼容的典型場景的實時巨量數據傳輸，構建真實物理世界（如地理環境、建築物、道路、車輛、室內結構等）在虛擬世界的鏡像，併為海量用戶的 AIA 提供信息交互的虛擬數字空間。VPS中的數據具有實時更新與高精度模擬的特徵，可為重大體育活動、重大慶典、搶險救災、軍事行動、仿真電子商務、數字化工廠等應用提供業務支撐。
VBS擴展了5G的mMTC場景。依靠6G人機接口與生物傳感器網絡，VBS能夠實時採集與監控人類用戶的身體行為和生理機能，並向AIA及時傳輸診療數據。AIA基於對VBS提供數據的分析結果，預測用戶的健康狀況，並給出及時有效的治療解決方案。VBS的典型應用支撐是精準醫療的普遍實現。
基於VPS、VBS與業務場景的海量信息交互與解析，可以構建VSS。由於語義信息理論的發展以及差異需求感知能力的提升，AIA能夠獲取用戶的各種心理狀態與精神需求。這些感知獲取的需求不僅包括求職、社交等真實需求，還包括遊戲、愛好等虛擬需求。基於VSS捕獲的感知需求，AIA為用戶的健康生活與娛樂提供完備的建議和服務。例如，在6G支撐下，不同用戶的AIA通過信息交互與協作，可以為用戶的擇偶與婚戀提供深度諮詢，可以對用戶的求職與升遷進行精準分析，可以幫助用戶構建、維護和發展更好社交關係。
3 Genie——6G靈魂
6G不僅包含5G涉及的人類社會、信息空間、物理世界（人、機、物）這3個核心元素，還包含本文定義的第四維元素—靈（Genie）。Genie 存在於圖1中的虛擬世界體系，不需要人工參與即可實現通信和決策制定。Genie 基於實時採集的大量數據和高效機器學習技術，完成用戶意圖的獲取以及決策的制定。Genie可以作為6G用戶的AIA，提供強大的代理功能。由於不受智能終端的具體物理形態的限制，Genie凌駕於VPS幷包含VBS和BSS的完備功能，具備為用戶構建個性化自主沉浸式立體代理的能力。Haddadin等提出觸覺機器人網絡作為人類虛擬世界的多維度代理，以各類觸覺方式，採集和識別人類意圖。Genie 存在於人-機-物全方位融合的基礎之上，可以覆蓋任意物理空間的實體，包含可作為通信與計算節點的物理實體，如具備傳輸與計算能力的智能設備以及建築、植物等。Genie 通過物理空間資源感知用戶與環境的多維度信息，實時構建虛擬精神空間中的用戶行為特徵、決策偏好模型等信息。通過人-機-物-靈協作， Genie 可為用戶提供實時虛擬業務場景，並代理用戶實現相應的需求。
6G的應用場景主要包括虛擬現實和虛擬用戶。在虛擬現實場景中，6G需要實時感知環境的變化，高效處理海量傳感器反饋的數據，並快速完成終端與雲中心的信息交換。虛擬用戶場景是指藉助人工智能、移動計算等技術產生虛擬對象，並通過全網無線接入與傳輸技術將Genie準確地“部署”於真實環境中，為用戶提供虛擬世界與物理世界融合的應用場景。以圖2所示的真實環境中的實體花店為例說明6G人-機-物-靈協作業務場景。該真實環境中部署多種 6G 網絡傳感設備和網絡設備，可實時採集店內物品畫面、氣味、溫度、溼度、光線等信息。Genie 根據用戶需求，遠程為用戶重構沉浸式花店場景。同時，用戶可授權給 Genie，由其依據用戶的意識、需求、物品等條件，代替用戶進行決策。
圖2 面向花店應用的6G人-機-物-靈協作業務場景示例
6G 的應用場景具有虛實結合、實時交互等全新的網絡特點，這將給 5G 網絡帶來巨大的傳輸壓力。因此，迫切需要研究支撐6G演進的基礎理論和核心關鍵技術。當前，5G 以行業特色業務為導向，分別解決了eMBB、uRLLC、mMTC場景面臨的問題。然而，為了支撐未來網絡中第四元素—靈，6G 不僅需要兼容 5G 中的三大場景，而且要進一步實現三大場景增強融合，調和不同場景中的業務需求矛盾，實現虛擬世界的更深層次的智能通信需求。
為了實現人-機-物-靈協作應用場景，滿足人類用戶精神與物質的全方位需求，應當追求主觀感受和客觀技術性能兩方面優化，構建 6G 使能技術體系。
4 6G使能技術
虛擬世界體系業務的虛實結合、實時交互等網絡特點，給當前的 5G 網絡帶來了巨大的挑戰。為支撐 6G 這些應用需求，需要從基礎理論和支撐技術出發，開展廣義信息論、個性化傳輸技術和意念驅動網絡技術的研究。
4.1 廣義信息論
為了支持AI Genie的語義感知與分析，6G不僅要採集與傳輸數字信息，也要處理語義信息，這就要求必須突破經典信息論的侷限，發展廣義信息論，構建語義信息與語法信息的全面處理方案，這也是實現人機智能交互的理論基礎。面向6G的廣義信息論的研究內容包括以下3個方面。
1) 融合語法與語義特徵的信息定量測度理論
與基於概率測度的經典信息論不同，廣義信息論需要對語義信息進行主觀度量，構建融合語法與語義特徵的聯合測度理論。首先，以模糊數學為工具，對 6G 移動業務的用戶體驗、感受評價等語義信息進行隸屬度建模與測度。然後，進一步擴展經典信息量的概率度量方法，建立廣義信息量的主客觀聯合度量模型。
2) 基於語義辨識的信息處理理論
6G移動通信需要支持各種類型的人機物通信，通信質量與效果有顯著的主觀體驗差異。在定量測度語義信息的基礎上，針對 6G 移動通信的多源廣播業務特徵，研究基於語義辨識的信息處理理論，為6G移動業務的數據處理提供指導。
3) 基於語義辨識的信息網絡優化理論
6G 移動通信需要滿足各種真實與虛擬場景的網絡通信，因此，需要結合 AI 理論，研究真實與虛擬通信重疊的通信網絡優化。
4.2 個性化傳輸技術
生物多樣性是自然界的普遍規律，需求差異性也是人類社會的普適定律。1G~5G並沒有充分滿足人類用戶的個性化需求，6G 移動通信則需要對人的主觀體驗進行定量建模與分析，滿足差異性需求的信息處理與傳輸，從而構建智能通信網絡。這方面，極化編碼傳輸、massive MIMO、基於AI的信號處理等技術都是有競爭力的前沿技術。
4.2.1 面向6G的極化碼傳輸理論與技術
1) 面向個性化的極化碼構造與優化
儘管 5G 移動通信的信道編碼標準已經確定採用極化碼，但極化碼的編碼構造與譯碼算法還存在很大的優化空間。由於極化碼是基於差異化原理進行編碼，非常適合未來 6G 移動通信靈活多變的業務需求，因此，需要進一步對極化碼的設計構造理論展開研究，以及對高性能低複雜度編譯碼算法展開研究。
2) 極化編碼MIMO系統的設計與優化
為了構建VPS空間，6G需要支持超高速數據傳輸，極化編碼MIMO系統具有顯著的性能優勢，可以滿足未來數據傳輸的需求。因此，有必要針對MIMO 系統的 2 種典型結構——空間複用/預編碼與空間調製，進行極化傳輸的優化方案研究。
3) 極化多址接入系統的設計與優化
多址接入是移動通信系統的標誌性技術，可以預見，非正交多址接入(NOMA，non-orthogonal multiple access )將成為5G/6G移動通信的代表性多址接入技術。將極化編碼引入非正交多址系統，需要深入分析 NOMA 的系統結構，從廣義極化的觀點出發，優化信道極化分解方案。針對6G移動通信業務需求，設計與優化極化編碼多用戶通信的構造準則。針對人-機-物-靈共存的多用戶場景，設計低複雜度的廣義干擾抵消多用戶檢測算法。
4.2.2 massive MIMO技術
6G將面臨真實與虛擬共存的多樣化通信環境，業務速率、系統容量、覆蓋範圍和移動速度的變化範圍將進一步擴大，傳輸技術將面臨性能、複雜度和效率的多重挑戰。
針對 6G 無線信號的傳輸特徵，massive MIMO包括如下內容的研究。
1) 多域信號聯合調製與解調技術
Genie 的引入提供了額外的信號處理域，人類用戶的業務數據與Genie提供的業務數據具有深層相關性。利用多維相關性，進一步挖掘空間維度，設計多域信號的聯合調製與解調方案，提升鏈路傳輸效率。
2) 廣義MIMO聯合設計及優化技術
在Genie的輔助下，研究基於深度學習的多用戶多入多出 (MU-MIMO,multiple user MIMO)波束成形技術，具有通用性與普適性。Genie 可以提供準確可靠的信道估計與業務源的先驗信息，基於這些信息，能夠快速調整MU-MIMO的波束，提高鏈路傳輸效率。另外，針對massive MIMO接收機， Genie 也可以輔助實現基於深度學習的檢測算法，優化整個接收機性能。
4.2.3 人工智能信號處理技術
6G移動通信是多用戶、多小區、多天線、多頻段的複雜傳輸系統，信號接收與檢測是高維優化問題。最優的最大似然（ML,maximum likelihood）或最大後驗（MAP,maximum a posteriori）檢測是指數複雜度算法，性能優越但難以普遍應用。深度學習理論另闢蹊徑，通過大量離線訓練，獲得高性能的深度神經網絡模型，從而逼近ML/MAP檢測。
針對 6G 無線信號特徵，基於深度學習的信號處理包括如下研究內容。
1) 基於深度學習的信道估計技術
Genie 為 6G 移動通信中的應用深度學習開闢了新的技術路徑。Genie 可以在虛擬物理空間中對人類用戶所經歷的無線信道與傳播環境進行大數據分析與智能預測，進一步深入研究基於卷積神經網絡（CNN,convolutional neural networks）或長短期記憶網絡（LSTM,long short-term memory ）模型的空-時-頻三維信道估計算法，從而為移動終端的接收檢測提供更加準確可靠的信道估計。
2) 基於深度學習的干擾檢測與抵消技術
面對未來 6G 的複雜多小區場景，干擾檢測與抵消是非常重要的關鍵技術。在虛擬物理空間中， Genie 可以對多小區場景的各種干擾進行大數據分析與智能預測，從而快速準確地估計與重建干擾信號。進一步研究CNN、LSTM等經典神經網絡模型，設計自適應的干擾抵消深度學習算法，可以大幅度提高鏈路接收性能。
4.3 意念驅動網絡
人工智能助理的建立與發展，需要依賴於隨需即用智能網絡。針對6G移動通信的技術發展趨勢，需要開展支持人-機-物-靈融合的全新 6G 網絡架構、分佈式邊緣網絡智能、認知增強與決策推演的智能定義網絡等理論與核心技術的前瞻性研究。
4.3.1 面向人-機-物-靈融合的全新6G網絡架構
研究人-機-物-靈四元空間的語義銜接、業務適配、協作編排，構建一套面向人-機-物-靈四元空間的信息傳輸、邊緣智能、協同計算等6G網絡架構，支撐人-機-物-靈四要素跨界融合。研究終端的協同通信、協同計算、協同存儲與協同供能等關鍵技術，支持終端對無線網絡的全面協同，實現去中心化的通信、計算、存儲及供能的分佈式服務；研究基於網絡多維可編程的人-機-物-靈融合組裝方法；研究人-機-物-靈融合的狀態監控、同步控制、一致性檢查等網絡容錯機制；研究人-機-物-靈融合的四元網絡協同管理技術，支持邊緣智能和適配優化，實現全網資源的多級協同調度。
4.3.2 認知增強與決策推演的智能定義網絡關鍵技術
人工智能技術通過自學習狀態、特徵從而不斷迭代優化輸出結果，為解決複雜多變的未來6G網絡服務提供了新的解決思路。針對當前邊緣網絡缺乏自主化能力，設備異構性難以屏蔽等特徵，構建以業務需求為核心的分層分域功能架構；針對未來網絡環境動態複雜的特點，利用人工智能技術對網絡資源分佈情況與變化規律以及業務服務質量進行監控和建模分析，結合集中管控的思想，實現網絡中路由、傳輸、緩存、資源分配等策略的自適應推演以及自動化運維。
4.3.3 安全可靠的網絡傳輸技術
在全面感知 6G 移動業務需求的基礎上，針對大規模、低延時的流媒體服務，通過網絡編碼技術，將流媒體內容按塊轉化為編碼數據進行傳輸和緩存，在提高數據傳輸效率的同時，保障用戶服務的隱私以及內容的安全。另外，針對高安全性的用戶服務，利用人工智能和邊緣計算技術，對服務內容進行特徵信息提取，並將提取的特徵信息回傳至雲計算中心，在保證用戶信息安全的同時，降低 6G 回程網絡壓力，提高用戶服務質量。
5 結束語
網絡和用戶的通信性能不是後 5G 網絡演進的唯一目標。為了實現人類更深層次的智能通信需求，6G 將實現從真實世界體系到虛擬世界體系的延拓。虛擬世界體系源於對真實世界體系的採樣、傳輸、分析和重構。為了實現 6G，需要在信息理論、傳輸和組網方面實現理論和技術突破。其中，在基本信息理論方面，6G 將拓展傳統信息理論，從理論上保證基於語義信息度量、壓縮、傳輸和網絡的優化；在傳輸關鍵技術方面，6G 將進一步挖掘極化相關理論，獲取極化編解碼、極化MIMO、極化多址、極化中繼等關鍵技術突破，實現差異化傳輸。在組網技術方面，6G將採用人-機-物-靈的全新網絡架構，滿足認知增強與決策推演的智能定義網絡需求，保證安全可靠的網絡傳輸，實現意念驅動網絡。