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6G需求与愿景——应用展望

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今年的政府工作报告明确提出“培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”,这是6G首次在国家层面的政府工作报告中被提及,标志着6G正式成为国家战略布局的重要组成部分。和5G相比,6G有何不同?6G的应用有哪些?

6G愿景


不同于之前 1G 到 5G 的线性发展思路,6G 将采用一种立体的发展思路,是从“线”到“面”再到“体”的一个拓展。与 5G 相比,6G 不仅仅是某个维度或某个平面能力的提升,而将是从信息速度、信息广度和信息深度上的综合提升,其中最核心的内容是用户智能需求将被进一步挖掘和实现。因此,在人—机—物通信之外,引入了信息通信的第四维元素—“灵”(Genie)。

对 6G“灵”的理解阐述如下。

● 6G 时代的用户将身处信息量呈几何级数爆炸增长的环境中。为保持稀缺的注意力资源的最优运用,我们认为信息交互的主体将从“人—机—物”演进到“人—机—物—灵”。“灵”出于虚拟空间中“意识”(Consciousness)的演进设想,是用户及环境的智能性主体化,具备智能代理的功能,通过与“人—机—物”智能协同,实现对用户所处信息融合空间的感知、反应、决策、优化乃至改造;基于泛在的不可见性,用户专注于任务本身时所需的情景感知、定向、决策、控制的多层次信息处理环嵌入周边环境,使得通信、计算和控制将以信息交换、处理、施效为本质,实现在虚实融合空间的泛在通信化。更进一步地,“灵”与“人—机—物”的通信将达到“编译”以及与“周边”交互和智能协同的功能。引入“人—机—物—灵”的通信元素来有序构建和谐通达的智慧环境,并始终以最佳体验方式提供“看不见”的智能服务。

● 除通信技术自身的高速发展外,其与社会科学、认知科学、控制科学、材料科学等的深度融合,将为“人—机—物—灵”之间的智能交互信息、信息的处理模式和对信物融合空间的施效途径引入更多的维度,回归至“一切皆为计算和皆可计算”的哲思维度。“灵”及环境的智慧化将对人—机混合体和人—机多智体的感觉、直觉、情感、意念、理性、感性、探索、学习、合作、群体行为等进行编解码、交互共享、计算及控制的扩展、混合和编译。“灵”不仅是自动闭环的智能代理,也使用户专注于任务,并在与智慧周边协作的过程中产生互教互学的效应,从而带来有序和平静。

6G典型应用展望


精准工业控制

业务需求

伴随中国实施制造强国战略第一个十年行动纲领等国家级战略的落地,未来 15 年以工业制造为代表的实业将成为我国的重要产业。预计 2030 年智慧工厂将在中国全面落地,新一代智能工厂的核心之一即精准工业控制,“精准”意味着机器作业具有确定性与实时性,同时也需要大量采集信息的支撑。数字化机床、高速智能机器人、高精度机械臂、超清晰工业相机等在智能工厂将被大量部署应用,6G 将成为这些工业控制终端实现敏捷与确定性通信的手段。

场景展望

未来精准工业控制应用的实现在于控制信息能否精准可靠地到达作业终端,以及生产信息能否实时在线处理。例如,在全自动化生产线上,海量机械臂与监控机器人进行精密化的生产作业,实现汽车制造、精密零件制造、3D 扫描等应用,此时自动化机械装置接收的控制信息应具有超高可靠性和超低时延,即可能 10 亿个传输位中只有一个错误位,同时还需具有 0.1ms 的时延与 10μs 的抖动,装置与装置之间需保证在 1μs 内的高精度设备间同步。只有 6G 无线网络才能在非有线环境中满足上述需求,保障精准作业,辅助智赋生产的实现。精准工业制造示例如图 1 所示。


另外,未来工业控制基础核心是拥有完善的赛博物理系统(CPS),丰富的信息采集能力是 CPS的前提,亦是建立数字孪生工厂的基础。例如,工厂里的工业机器,视觉(所配备的相机)分辨率和可见光波段会远高于人眼;听觉(麦克风)频率范围会大大超过人耳;同时,从感知环境到做出判断和行动的反应速度也要远远快于人体。使用带宽和时延远优于 5G 网络的 6G 技术,将满足所有这些机器设备对感知信息的采集、传输、统合及分布式计算的需求。基于 6G 信息采集的 CPS 数字孪生构建示意如图 2 所示。


汽车自动驾驶

业务需求

自动驾驶指依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等协同合作,让计算机可以在没有人类主动操作的情况下,自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术主要分为单车智能和车路协同。单车智能通过在车身上安装传感器、雷达、摄像头、GPS、声呐等来感知环境与获取信息,并通过车内智能 AI 计算对这些信息进行加工并做出反应,实现对机动车辆的自动操控。车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术,全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路的有效协同,保证交通安全,提高通行效率,从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。

根据《汽车驾驶自动化分级》标准,自动驾驶分为 5 级,分别是 L1:驾驶辅助(可解放脚);L2:部分自动驾驶(可解放手);L3:有条件自动驾驶(可解放眼);L4:高度自动驾驶(可解放脑);L5:完全自动驾驶(可无人驾驶),如图 3 所示。


目前阶段的自动驾驶大部分还处于驾驶辅助阶段和部分自动驾驶阶段,即 L1 和 L2 级,个别车辆达到了 L3 级。但在一些实际应用与测试表现中,当天气恶劣或传感器异常时,单车智能系统时常探测不到路上的人和障碍物。

6G 系统将支持可靠的车与万物(Vehicle to Everthing,V2X)相连以及车与服务器(Vehicle to Server,V2S)之间的连接,增加车辆感知信息维度与数量,拉近车辆与更高性能云端之间的“距离”,从而促进高度自动驾驶汽车或无人驾驶汽车的规模部署和应用。据德根哈特预计,2030 年以后,L4 级的自动驾驶会逐步实现,其中 6G 被认为是赋能网联汽车的核心支撑技术。

场景展望

对于符合 L4 级的汽车从 Demo 测试进入公开道路测试再到商业化落地运营,安全性是首要任务,而驾驶的安全性需要网络极低时延和极高带宽的保障。“云—网—车—境”智能协同的新一代车联网与 L2、L3 级的车路协同具有很大的不同,将融合使用汽车与道路上的多种传感器。目前自动驾驶的几种常用传感器都有自己的缺陷,如毫米波雷达在很多场合容易受到干扰;摄像头对于光线比较敏感,对于光线比较昏暗或者光线比较亮的场景,可靠性达不到自动驾驶的要求;激光雷达成本高昂,在雨雪和积水恶劣条件下可靠性降低;而基于卫星的定位,受周围环境的影响比较严重,特别是在障碍物遮挡的领域,定位精度不可靠等。因此,现有任何单一的传感器技术都满足不了自动驾驶的需求,需要多类传感器的协同工作,带来数据量的急剧增长。同时为了保障绝对的安全性,车辆装备也在不断升级,如摄像头逐步从单目发展为双目甚至多目摄像等。这些巨量的数据需要在极短时间内完成传输、同步和处理,数据量的增长要求网络具备极高带宽和极低时延传输能力。

特别地,按照 L4/L5 级自动驾驶的定义要求,自动驾驶车辆需要知道它确切的位置,定位精度需要在 10cm 以内级别,同时还需要知道周边道路情况和交通情况。目前的 GPS 和北斗还达不到这一定位精度,这就需要在车与路、车与人、车与车之间的信息交换过程中,通过与云中心的交互,动态更新实时高精度地图,并结合机器视觉识别和地图匹配技术,完成车辆精确定位,达到自动驾驶更高级别安全性的要求。因此实时高精度地图的同步与定位,以及实时云车交互是自动驾驶面临的挑战之一,如图 4 所示。


利用 6G 网络的极大带宽、极高可靠性和极低时延通信能力,将车上传感器感知的、摄像头采集的、路上传感器获取的巨量信息与云端进行联网交互,实现协同决策,靠计算机判断、发出动作指令实现L4 级自动驾驶,将真正实现双手与双脚甚至人脑的“解放”。

远程智能养老

业务需求

2020 年 6 月,中国发展研究基金会发布的《中国发展报告 2020:中国人口老龄化的发展趋势和政策》显示,从 2035 年到 2050 年是中国人口老龄化的高峰阶段。根据预测,到 2050 年,中国 65 岁及以上的老年人口将达到 3.8 亿人,占总人口比例近 30%;而 60 岁及以上的老年人口将接近 5 亿人,占总人口比例超过 1/3。

虽然早已产生智慧养老、虚拟养老的概念,但目前多聚焦于通过可穿戴式设备、机器人、智能养老监护设备等实时监测老人心跳、血压、血糖等身体指标,并能做到及时发现、及时通知子女。但是对老人的整体健康状态评估能力不足,也缺乏精神层面的陪护,这些问题在 5G 时代难以得到解决。

基于未来的 6G 技术,一方面可通过智能化的监护设备或生理类传感器,综合电子病历、实时生理数据监测手段等,完成对老人身体健康状态的全面监测,并在身体出现异常时,通过人工智能算法的快速决策,及时给出对应的解决方案。另一方面,老人也需要朋友和家人的陪伴,此时需要在全息通信和触觉互联网的技术支撑下,远程为老人提供近似贴身体感的陪护,支持对话、触摸等,从而满足老人在精神上的需求,提高生活质量。

场景展望

在 6G 时代,远程的智慧养老可以通过高度智能化的陪护机器人来完成。其主要完成两方面的功能,一是对老人健康状态的全方位监测和诊断防护,二是对老人的精神陪伴。

在对老人健康状态的全方位监测和诊断防护上,陪护机器人可以综合老人的电子病历、当前生理监测数据等,通过大数据分析和实时人工智能决策,分析出最佳的执行动作,如夜间开关、提醒定时吃药、针对不同的生理状态提醒使用药物类型、在即将摔倒时进行搀扶等。针对一些紧急情况,如已经摔倒等需要救治,通过触觉互联网将老人身体的各项指标包括痛感程度等,瞬间以全息方式传递给子女和医院,并支持自动呼叫救护车等功能。图 5 给出了一种老人健康监测诊断机器人的示例。


此外,针对老人的日常生活,通过人工智能、全息通信和触觉互联网等技术提供近似真人的精神陪护。在亲人、朋友有空的时候,老人在家中可以向朋友或亲人发起会话,通过实时的全息通话和触觉感知设备,将亲人、朋友的实时影像、动作等通过三维立体图像展现在老人面前,甚至可以实现多人会话。通过对影像进行触碰,双方可以真实地感受到触觉的反馈,仿佛在与真人进行对话和互动。在与亲人、朋友直接联络不太方便的场景下,陪护机器人可基于亲人、朋友的语气、历史对话、神态等信息,形成近似真人思维的投影体,支持和老人的对话、互动游戏等功能,从而有效关注老人心理健康,解决子女无法陪伴老人的问题。图 6 给出一种互动式老人陪护的示例。


该场景还可以应用于家庭小孩的监护陪伴,以及行动不便的病人陪伴等。

沉浸式购物

业务需求

用户可在任何时候任何地点发起购物业务,在购物过程中,为用户提供沉浸式体验,如买衣服时可以 360 度看到衣服上身的效果,触摸到衣服的质感;买花时可以看到鲜花的颜色,闻到鲜花的味道,触摸到鲜花的纹理等;更进一步,智能代理可对个人的性格喜好等数据进行分析,为用户提供购物建议,甚至做出决策。

场景展望

沉浸式购买鲜花场景如图 7 所示,左侧为鲜花店真实环境,真实环境中部署有多种 6G 网络传感设备和网络设备,包括温 / 湿度传感器、气味传感器、摄像头、光传感器等,可实时采集店内物品的画面、气味、温度、湿度、光线、触感等信息。右侧为用户所在场景,用户佩戴可穿戴式设备(未来也可支持裸眼)进行实时体验,根据用户需求,远程为用户重构沉浸式花店场景,用户可观看花店场景,体验花店的温度湿度,闻到不同鲜花的花香,触摸到不同鲜花的纹理等。系统可依据用户的喜好、意识、需求、物品、价格等条件,为用户提供购物建议,甚至在用户授权给系统的前提下,由其替代用户进行购物决策。


要想实现上述业务需求,需要人—机—物—灵的协作,协作概念如图 8 所示。

在人—机—物—灵协作概念中,网络与人工智能的结合将非常紧密,每个场景可通过虚拟映射形成虚拟物理空间,每个用户都将拥有属于自己的、构建于虚拟世界中的 AI 助理(Genie),AI 助理将成为人类在虚拟世界中的代理。


人们日常的行为和感受数据将上传到云计算中心用于构建 AI 助理,如何合理利用这些海量数据以完成对用户行为与感知的模拟是一大难点。在这一过程中,需要对人类的各种行为和感知进行编码、采集及传送,同时还需在虚拟世界中模拟人类的各种行为和感知,这是 6G 网络构建真实物理世界在虚拟世界中的镜像所必需的技术。生物感知技术是目前面临的关键问题,需要既能将视觉、味觉、嗅觉、触觉等感知数据化,又能将感知从数据中完美复现。一方面需要新型的材料与技术的支持;另一方面需要更加有效的人工智能算法,完成对人类行为与感知的分析,从而使 AI 助理可根据用户的购买历史记录、偏好、近期心理状态、经济状况等信息为用户个性化推荐鲜花或进行购买决策,提升用户的体验。

对虚拟世界的模拟以及 AI 助手的构建都需要海量的数据,如何表达并高速可靠地传输这些海量数据是实现 6G 的关键。6G 将实现基于语义的广义信息传输及通过无处不在的智能计算节点,实现各种智能计算。

类似业务还有沉浸式外卖定制服务,也是一款基于 6G 移动通信网络设计的产品,该产品可完全模拟食物的样子和味道,让用户得到视觉、味觉和嗅觉上的沉浸式体验,帮助用户选择外卖产品,同时还可利用人工智能技术分析历史记录,得到用户对于食物的偏好,从而进行个性化推荐和购买决策。和现有的外卖产品相比,其沉浸式体验以及个性化推荐可充分激发用户购买外卖的欲望,也可以刺激商家推出更好的菜品,形成用户和商家之间的良性循环,促进相关行业的发展。

选自《6G 需求与愿景》专著

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