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人工智能（Artificial Intelligence）在最近十年發展迅猛，在挖掘大數據樣本的非線性規律，與環境交互的在線精準決策等領域快速超越了以人工為主的專家經驗（Human Intelligence）模式，在計算機視覺、自然語言處理、機器人控制等領域取得了巨大的成功。一方面由于以深度學習、強化學習等為代表的人工智能算法能力的突破；另一方面以 GPU 為代表的人工智能算力成本的快速下降和普及，在未來的十年的市場占有率有可能會超越 CPU，也加速了這一趨勢。

隨著 ICT（Information and Communications Technology）技術的不斷融合，網絡正朝向深度 IT 化方向發展。在 5G 網絡的演進過程中，AI 技術開始應用在無線網絡信道估計，基站節能減排[1] 和網絡運維等領域。應用方式主要還是以云端智能為主，在云端匯聚大量的數據，利用集中的算力對數據進行預處理，AI 模型訓練和驗證等。但是在網絡中傳輸大量的原始數據，一方面對傳輸帶寬壓力大，另一方面對于數據隱私保護也會帶來很大的挑戰。3GPP 定義了 NWDAF 支持網絡數據的收集和處理，有利于在網絡架構中引入 AI 相關的功能。然而當前的網絡和 AI 技術的結合仍處于初級階段。 AI 疊加在網絡之上，AI 在網絡中發揮的作用散落在網絡不同的功能點，其主要目標是利用AI提升網絡的性能，運營和價值。

未來 6G 網絡的作用之一是基于無處不在的大數據，將 AI 的能力賦予各個領域的應用，創造一個 “智能泛在”的世界。6G 應在 5G 基礎上全面支持整個世界的數字化，網絡要助力千行百業的數智化轉型，需要滿足和提供相比云端智能實時性更高，綜合能耗和安全隱私更優的智能化服務[2]。同時，網絡運營維護也需要從局部的智能化運維向高水平的網絡自治演進。這些都迫切要求網絡與 AI 技術更緊密的結合，將 AI 能力通過網絡架構的革新深度內化到網絡中。為此，6G 網絡提出了“智慧內生” 的基本特征構想，即 6G 網絡將在設計之初就考慮與人工智能技術融合的理念，將 AI 和大數據的應用融入網絡的基因當中，形成一個端到端的體系架構，根據不同的應用場景需求，按需提供 AI 能力和服務。

通過在 6G 網絡架構的設計中充分考慮 AI 的算法，算力和數據以及網絡連接等諸多要素，6G 將成為融合連接和算力的新型基礎設施，從而極大提高 AI 資源的使用效率并使 AIaaS（AI as a Service）成為可能，AI 能力在網絡中無處不在、無孔不入，并像人體的大腦和神經網絡一樣，以分布式或集中的方式隨時隨地按需提供給網絡自身及第三方，實現智慧的泛在可得、全面賦能萬事萬 物。

新一代 6G 移動新系統，旨在支撐和實現未來 6G 時代的萬物智連、萬務智聯和智能普惠，未 來它將成為支撐和賦能各行各業更強大的智能基礎設施和平臺。伴隨著各級消費者和各行各業數 字化、智能化應用的發展和深入，業界對 6G 新網絡原生/內生 AI 能力和服務的需求日臻強烈。本 白皮書將基于未來 6G 新業態、新行業場景用例、新技術等方面需求和趨勢，系統地分析提煉原 生/內生 AI 設計的技術需求和影響（例如：在能力，服務，架構，標準化等方面），從而有力地 支撐 6G 新網絡原生/內生 AI 相關技術方案的設計實現和最終落地。

參與本白皮書撰寫的單位，包括但不限于：中興通訊，中信科移動，華為，中國移動，中國 電信，中國聯通，上海科技大學，重慶郵電大學，上海諾基亞貝爾，維沃，紫金山實驗室，亞信， 愛立信，大連海事大學，鵬城實驗室。謹此衷心地感謝和致敬各個單位的貢獻和輸出。

本白皮書介紹網絡 AI 相關概念術語定義，并從需求角度，進一步分析 6G 網絡和計算、數 據、AI 融合的不同選項，及網絡 AI 潛在帶來的如 AIaaS 這樣的新服務。通過澄清網絡 AI 基礎概念，定義術語及潛在的各類融合選項，支撐 6GANA 各工作組更高效的討論網絡 AI 場景需求、架構、算法、管控系統等，加速共識的達成。

人工智能（Artificial Intelligence）在最近十年發展迅猛，在挖掘大數據樣本的非線性規律、與環境交互的在線精準決策等方面快速超越了以人工為主的專家經驗（HumanIntelligence）模式，在計算機視覺、自然語言處理、機器人控制等領域取得了巨大的成功。究其緣由，一方面得益于以深度學習、強化學習等為代表的人工智能算法能力的突破；另一方面，以 GPU 為代表的人工智能算力成本的快速下降和普及，也加速了這一趨勢。

從 5G 開始，人工智能在移動通信網絡中逐漸得到了廣泛的應用，比如從網管級別的網絡配置優化到網元級別的資源調度優化，甚至空口物理層的智能化，此外終端側的智能化應用也越來越多。面向未來，6G 網絡需要助力千行百業的數智化轉型，需要滿足和提供相比云端智能實時性更高、性能更優的智能化服務。對于運營商而言，需要大幅降低網絡運營成本，網絡運營維護需要從局部的智能化運維向高水平的網絡自治演進。

目前的人工智能主要是以云端智能為主，在云端匯聚大量的數據，利用集中的算力對數據進行預處理，AI 模型訓練和驗證等。但是在網絡中傳輸大量的原始數據，一方面會對網絡的傳輸帶寬帶、性能指標（比如時延）來巨大壓力，另一方面對數據隱私保護也會帶來很大的挑戰。此外終端側的智能化應用由于算力，算法模型，數據等不足，目前還有較大的提升空間。

面對以上挑戰，在網絡中引入內生 AI 的能力，摒棄外掛 AI 打補丁的方式，在架構層面實現通信連接、計算、數據和 AI 算法模型的深度融合，充分利用網絡中分布式的算力和數據，引入多節點間以及終端與網絡間協同機制，實現分布與集中處理的融合。這種方式一方面保護了數據隱私，另一方面也提升了數據處理效率、決策推理的實時性和網絡節點的利用效率。

本白皮書首先介紹了內生智慧的驅動力和需求場景，從現有網絡智能化現狀，到6G時代對網絡高水平自治、智能普惠、高價值的新型業務和極致業務體驗、網絡安全可信等的需求出發引出內生 AI。然后闡述了內生 AI 的定義和內涵，提出了 AI 算力、數據、算法與網絡連接功能的深度融合。接下來從 AI 服務質量、全生命周期編排、計算與通信融合、與數字孿生的融合幾個方面介紹了 6G 內生 AI 的新理念；隨后詳細介紹了內生AI 驅動的新架構，包括數據面、智能面和擴展的控制面和用戶面，和新技術，包括模型編排、分布式模型訓練、分布式模型推理、數字孿生的預驗證和優化，最后對后續研究方向進行了展望。

執行摘要

近年來，隨著海量數據的積累、計算能力的發展、機器學習方 法與系統的持續創新與演進，諸如圖像識別、語音識別、自然 語言翻譯等人工智能技術得到普遍部署和廣泛應用，人工智 能正朝著歷史性時刻邁進。與此同時，AI對于傳統計算機安全 領域的研究也產生了重大影響，除了利用AI來構建各種惡意檢 測、攻擊識別系統外，黑客也可能利用AI達到更精準的攻擊。 除此之外，在關鍵的AI應用場景上，AI自身的安全性變得前所 未有的重要，極需要構建一個不會被外界干擾而影響判斷的健 壯AI系統。可以說AI幫助了安全，安全也能幫助AI。

本白皮書主要目的是探討AI自身的安全，確保AI模型和數據的 完整性與保密性，使其在不同的業務場景下，不會輕易地被攻 擊者影響而改變判斷結果或泄露數據。不同于傳統的系統安全 漏洞，機器學習系統存在安全漏洞的根因是其工作原理極為復 雜，缺乏可解釋性。各種AI系統安全問題（惡意機器學習）隨之 產生，閃避攻擊、藥餌攻擊以及各種后門漏洞攻擊層出不窮。 這些攻擊不但精準，而且對不同的機器學習模型有很強的可傳 遞性，使得基于深度神經網絡（DNN）的一系列AI應用面臨較 大的安全威脅。例如，攻擊者在訓練階段摻入惡意數據，影響 AI模型推理能力；同樣也可以在判斷階段對要判斷的樣本加入 少量噪音，刻意改變判斷結果；攻擊者還可能在模型中植入后 門并實施高級攻擊；也能通過多次查詢竊取模型和數據信息。

華為致力于AI安全的研究，旨在提供一個令用戶放心的AI應用安 全環境，為華為AI使能構建智能世界的新時代愿景與使命做出 貢獻。為了應對AI安全的新挑戰，本白皮書提出了將AI系統部 署到業務場景中所需要的三個層次的防御手段：攻防安全，對 已知攻擊設計有針對性的防御機制；模型安全，通過模型驗證 等手段提升模型健壯性；架構安全，在部署AI的業務中設計不 同的安全機制保證業務安全。

未來，華為的AI安全任重而道遠。在技術上，需要持續研究AI 可解釋性，增強對機器學習工作機理的理解，并構建機制性防 御措施搭建AI安全平臺；在業務上，需要詳細剖析AI在產品線 的應用案例，落地經過測試和驗證的AI安全關鍵技術。以“萬 物感知、萬物互聯、萬物智能”為特征的智能社會即將到來， 華為愿與全球的客戶和伙伴們共同努力攜手并進，共同面對AI 安全挑戰。

背景

移動通信產業鏈基站、芯片、終端的研發、生產、驗收等各環節都離不開測試儀器與測試技術的支撐。測試技術的特點是交叉性強，跨學科、高性能、應用廣。測試技術伴隨著每一代移動通信技術的演進，從2G、3G到4G，系統的工作頻段均在6GHz以下、信號帶寬在百兆以內，測試儀器的核心技術指標沒有發生巨大的變化，測試技術和測試儀器并沒有受到太大挑戰，甚至同一硬件平臺進行軟件升級就可以應對滿足新一代的測試需求。但是在5G時代，由于帶寬、通道數、頻段都有了數量級的飛躍，測試技術的后向兼容性被打破了，測試原理需要重新被探索，測試儀器性能需要極大地提升。

5G毫米波給測試技術帶來的巨大挑戰主要體現在以下方面：

在系統通道校準方面，針對高達256通道以上的大規模天線和射頻組件，如何進行合理有效的校準是影響測試效果的前提，如何進行快速高效測試也是影響測試成本和效率的關鍵問題。

在高頻段的射頻指標測試方面，5G毫米波天線與收發信機（Tx/Rx）甚至數模/模數（DAC/ADC）轉換電路將一體化設計與加工，無法單獨對射頻前端進行測量。并且，射頻電路的帶寬、噪聲系數、靈敏度等諸多性能指標與天線的特性相互影響，難以單獨評估。OTA測試是主要的測試手段。但是，OTA測試也面臨著挑戰。一方面，毫米波頻率高，空間傳輸損耗大，致使儀器接收到的待測信號功率較小，影響測試的精度。尤其是針對設備帶外雜散等指標測試時，往往較難準確捕捉到待測頻率的信號。另一方面，大規模多波束天線陣在方向圖上，既非全向輻射也不是一個簡單的定向波束，因此傳統天線的增益、波束寬度等性能指標已無法準確描述其行為特征。同時，傳統通信系統中定義的部分系統指標，如最大輻射功率等，在多波束條件下也需要重新定義。在測試方法選擇方面，針對射頻指標測試的遠場、近遠場變換、緊縮場的方法各有利弊，針對多天線性能測試的混響室法、兩步法、多探頭法在毫米波頻段仍然存在巨大挑戰，甚至有的測試方法不適用毫米波設備的測試。

在測試平臺的實現方面，大規模多通道和大帶寬帶來極大的數據流量，測試平臺的數據處理能力面臨很大壓力，需要在硬件和算法架構有新的突破。

總之，相比傳統的天線與射頻測試，5G毫米波面臨測試指標體系、測試原理與方法、測試平臺的重大變革。當前迫切需要研究此類基礎性、先導性的科學問題，針對一體化毫米波天線陣的行為特征，修正或構建新的參數定義與測試指標體系，探索科學的測試原理，研制高效的測試平臺。

總結

前兩版白皮書發布以來，受到了業界的廣泛關注。在這一版本中，我們更新了3GPP等測試標準的進展、動態性能測試等測試技術的研究進展，并對6G測試技術進行了初步的展望。歡迎就相關內容進行討論，共同推動5G/6G毫米波測試技術的發展。

前言

加快發展新一代人工智能（Artificial Intelligence，AI）是贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手。面向2030+，6G有望在 5G 的基礎之上全面實現數字化，推動社會走向"數字孿生，智慧泛在"的愿景。為了實現這個美好愿景，人工智能技術有望發揮重要作用。

現階段將AI技術應用在無線網絡中將有助于更精準地預測業務特征、用戶移動性、用戶行為、信道環境等信息，最終通過智能資源管理與調度機制保證更好的服務質量和用戶體驗，實現更好的公平性和系統資源利用率，促進無線通信網絡的開放與智能。長期來看，基干AT的無線網絡設計有助干實現通信協議的自動升級，從而有效降低網絡部署與運維成本，實現移動通信產業的可持續發展。

目前 AI技術已經開始在核心網、網管網優、接入網等領域發揮積極作用。基于AI的空口傳輸技術（尤其是物理層AI技術）近年來已取得顯著進展。大量研究表明，將 AI技術融入到新型編碼調制、多址、波形設計、預編碼、信道估計、信號檢測等物理層模塊設計中，可帶來顯著的性能增益。以ITU、3GPP、IMT-2020，IMT-2030 等為代表的多個行業組織已經在數據集構建、評估準則、典型用例等重要課題上開展深入研究，為將來無線AI技術的實際應用打下了重要基礎。然而，不可否認的是，業界在無線AI技術方面的研究仍面臨諸多挑戰∶

● 缺乏科學公開的數據集∶不同研究機構采用的數據集并不統一，研究結果難以相互驗證;

● 無線 AI數據和應用具備自己獨特的特征，如何將圖像與語音處理領域的經典AI算法與無線數據以及無線領域專家知識進行有機融合尚不明確;

● 無線通信系統的顯著特征之一是通信場景復雜多變（室內、室外、高鐵等）與業務形式多樣，如何讓無線AI 方案在有限算力前提下適用于多種通信場景與業務形式，是業界目前需要克服的重要挑戰;

●無線 AI的鏈路級和系統級性能上界尚不明確，在綜合考慮算力、功耗、數據集、信令開銷等成本的前提下，AI 方案對比傳統基于專家知識的設計是否有性能增益等重要問題還缺乏系統科學的分析與論證，這是無線AI未來標準化和產業化落地的先決條件。

無線AI是通信界重點的研究方向之一，在中國移動發布的《2030+愿景與需求白皮書》、《2030+網絡架構展望》和《2030+技術趨勢》等白皮書的基礎上，本白皮書聚焦目前備受關注且頗具挑戰的物理層 AI技術，嘗試回答業界普遍關心的AI數據集、算法設計、泛化性、未來研究方向和標準化路線圖等核心問題，希望能夠為業界研究面向 2030+的無線AI尤其是物理層AI提供參考和指引。具體來講，白皮書在第二章分析了物理層AI的基本工作原理，以及在整個無線通信網絡中可能發揮的價值;第三章中深入探討了基于AI的發射機與接收機設計，重點指出了模型與數據雙驅動的設計思路;第四章討論了基于AI的大規模MIMO 技術，并展望未來終極MIMO的技術特征;第五章針對無線AI方案的評估準則和方法進行了分析，提出了一些典型的評估指標、數據集構建原則、提升AI方案泛化性的思路;第六章對未來的研究與標準化提供了一些參考建議。第七章對整本白皮書進行了總結。

在過往的數十年中，由于技術和市場等因素，地面蜂窩通信系統和衛星通信系統各自獨立發展，都取得了輝煌的業績，促進了人類社會的巨大進步。在 5G時代，通過網關連接，衛星通信與地面通信實現了業務層面的互聯互通，相互補充。但是，面向未來廣域萬物智聯與全球隨遇接入等迫切需求，地面蜂窩通信系統和衛星通信系統繼續獨立發展都將面臨極大挑戰。在新興技術快速發展的驅動下，構建空間網絡與地面網絡相融合的空天地一體化通信系統，實現統一高效的資源調度與網絡管控，已成為未來通信網絡的發展趨勢。

本白皮書主要從這四個角度闡述了我們對空天地一體化通信系統的思考，包括發展驅動與愿景、需求與挑戰、立體融合網絡架構以及潛在的關鍵技術。首先分析了推動空天地一體化通信系統發展的雙重驅動力，并描繪了未來的愿景，提出空天地一體化通信系統的兩大核心要素和三大典型特征，然后梳理了網絡能力需求和面臨的挑戰，最后探討了空天地一體化通信系統的網絡架構和未來潛在的關鍵技術。

1. 發展驅動 空天地一體化通信系統發展受到業務需求和技術發展的雙重驅動。業務需求主要體現在廣域萬物智聯和全球隨遇接入兩方面。衛星技術和運載技術的創新發展為未來建設大規模衛星網絡提供了有力支撐。AI 技術與通信將會更加深度融合，解決復雜的異構通信系統問題。區塊鏈作為一種極具潛力的安全技術，為開放融合、異構共存的空天地一體化通信系統中的數據傳輸安全問題提供了解決途徑。

2. 發展愿景 空天地一體化通信系統是 6G 的一種典型體系架構，其愿景是滿足十年后的廣域智慧連接和全球泛在無縫接入需求，為廣域的對象建立智能連接，提供智慧服務，為人類提供全球無間斷且一致性的信息服務。空天地一體化通信系統具有三大典型特征：統一的空口技術、統一的網絡架構和統一的智能管控。

3. 網絡能力需求 相對于傳統衛星通信系統，空天地一體化通信系統需要具備更全面的能力，不僅需要傳統的通信能力，還需要計算能力、AI 能力和安全能力。其中，通信能力是未來 6G 空天地一體化通信系統發展的基本需求，AI 能力則是空天地一體化通信系統的核心能力，包括感知、學習、推理、預測和決策五大能力。

4. 面臨的挑戰 空天地一體化通信系統具有網絡異質異構、空間節點高度動態、拓撲結構時變、極大的時空尺度、空間節點資源受限、衛星廣播傳輸鏈路易受攻擊等特點，這些特點對網絡架構、星地融合通信制式、星間組網協議等方面的設計提出了更高的要求。

5. 立體融合網絡架構 未來的空天地一體化通信網絡，是以地面網絡為依托、以天基網絡和空基網絡為拓展的立體分層、融合協作的網絡，各星座衛星（包括高、中、低軌）、臨近空間平臺（如熱氣球、無人機等）和地面節點共同形成多重覆蓋。網絡總體架構包含物理架構、邏輯架構、實現架構三層含義。在實現架構上，借鑒微服務思想，空天地一體化通信網絡采用資源虛擬化技術，實現接入網、承載網和核心網的星地一體虛擬化。

6. 關鍵技術方向 本白皮書從五個方向探討了空天地一體化通信系統的關鍵技術。
   （1） 無線傳輸技術
   在空天地一體化通信系統中，必須發展新型的載波調制技術，以對抗衛星載荷中大功率射頻器件的非線性特性以及星地鏈路傳輸的非理想特性。相比較而言，SCMA 和 MUSA 將是適用于空天地一體化系統的潛在多址技術。大規模星座衛星的部署模式將為應用 MIMO 技術提供基礎，通過星間協作，建立虛擬多天線系統，實現多星多波束協作傳輸。
   （2）網絡技術
   空天地一體化通信系統組網協議的發展趨勢是借鑒地面成熟的 TCP/IP 互聯網協議體系，將 DTN 和 CCSDS 等各協議體系逐漸統一到 TCP/IP 為核心的組網體系中(IP over X)。認知干擾協調技術和動態頻譜共享技術是解決空天地一體化通信系統中頻率資源稀缺與低利用率矛盾的有效手段。實現空天地端到端一體化網絡切片需在網絡拓撲結構預測、人工智能 SLA 保障、接入網和核心網一體虛擬化等方面展開研究。
   （3）新型星上載荷技術
   面對未來空天地通信高度一體化的挑戰，星載多波束天線技術在未來通信衛星系統中將與系統工作模式緊密聯系在一起，不再是“獨立”的天線分系統。智能化衛星載荷將以軟件定義的計算能力和重構能力為基礎，結合 AI 技術，完成頻譜認知和網絡認知，進行業務預測和資源分配，使載荷具備自主應對業務和流量變化的能力。未來，星上容錯設計應采取功能模塊高效容錯與系統級故障恢復相結合的技術路線。
   （4）智能化融合化終端
   泛在化和智能化是空天地一體化終端的關鍵特征。適應終端芯片異構計算能力的開源深度學習框架和輕量化的邊緣人工智能算法是終端智能化的基礎。低成本的平板相控陣天線作為終端核心部件，對空天地一體化通信系統能否成功商業應用有直接影響。終端相控陣天線的成本與芯片工藝技術密切相關。
   （5）業務與應用技術
    空天地一體化通信系統中存在大量多方協作的場景。未來的多方協作服務與資源共享將朝著去中心化、智能化的方向發展。目前存在通導系統分立、融合程度低的問題，通過低軌通信星座載荷搭載、通導一體化設計、建設低軌導航增強專用星座等手段，可實現精密單點定位、安全定位授時、天基監測、抗干擾定位等功能。

當前，新一輪科技革命和產業變革突飛猛進，隨著5G商用的大規模部署，全球業界已開啟對下一代移動通信（6G）的探索研究。日前，IMT-2030(6G)推進組（以下簡稱“推進組”）正式發布《6G總體愿景與潛在關鍵技術》白皮書，本白皮書作為推進組的階段性成果，內容涵蓋總體愿景、八大業務應用場景、十大潛在關鍵技術等，并闡述了對6G發展的一些思考。

6g總體愿景

隨著5G大規模商用，全球業界已開啟對下一代移動通信技術（6G）的研究探索。面向2030年及未來，人類社會將進入智能化時代，社會服務均衡化、高端化，社會治理科學化、精準化，社會發展綠色化、節能化將成為未來社會的發展趨勢。

從移動互聯，到萬物互聯，再到萬物智聯，6G將實現從服務于人、人與物，到支撐智能體高效聯接的躍遷，通過人機物智能互聯、協同共生，滿足經濟社會高質量發展需求，服務智慧化生產與生活，推動構建普惠智能的人類社會。

在數學、物理、材料、生物等多類基礎學科的創新驅動下，6G將與先進計算、大數據、人工智能、區塊鏈等信息技術交叉融合，成為服務生活、賦能生產、綠色發展的基本要素。6G將充分利用低中高全頻譜資源，實現空天地一體化的全球無縫覆蓋，隨時隨地滿足安全可靠的“人機物”無限連接需求。

6G將提供完全沉浸式交互場景，支持精確的空間互動，滿足人類在多重感官、甚至情感和意識層面的聯通交互，通信感知和普惠智能不僅提升傳統通信能力，也將助力實現真實環境中物理實體的數字化和智能化，極大提升信息通信服務質量。

6G將構建人機物智慧互聯、智能體高效互通的新型網絡，在大幅提升網絡能力的基礎上，具備智慧內生、多維感知、數字孿生、安全內生等新功能。

6G將實現物理世界人與人、人與物、物與物的高效智能互聯，打造泛在精細、實時可信、有機整合的數字世界，實時精確地反映和預測物理世界的真實狀態，助力人類走進人機物智慧互聯、虛擬與現實深度融合的全新時代，最終實現“萬物智聯、數字孿生”的美好愿景。

6G潛在應用場景

（一）沉浸式云XR：虛擬空間的廣闊天地

擴展現實（XR）是虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、混合現實（MR）等的統稱。云化XR技術中的內容上云、渲染上云、空間計算上云等將顯著降低XR終端設備的計算負荷和能耗，擺脫了線纜的束縛，XR終端設備將變得更輕便、更沉浸、更智能、更利于商業化。

面向2030年及未來，網絡及XR終端能力的提升將推動XR技術進入全面沉浸化時代。云化XR系統將與新一代網絡、云計算、大數據、人工智能等技術相結合，賦能于商貿創意、工業生產、文化娛樂、教育培訓、醫療健康等領域，助力各行業的數字化轉型。

（二）全息通信：身臨其境的極致體驗

隨著無線網絡能力、高分辨率渲染及終端顯示設備的不斷發展，未來的全息信息傳遞將通過自然逼真的視覺還原，實現大滿足人類對于人與人、人與物、人與環境的溝通需求。

未來全息通信將廣泛應用于文化娛樂、醫療健康、教育、社會生產等眾多領域，使人們不受時間、空間的限制，打通虛擬場景與真實場景的界限，使用戶享受身臨其境般的極致沉浸感體驗。但同時，全息通信將對信息通信系統提出更高要求，在實現大尺寸、高分辨率的全息顯示方面，實時的交互式全息顯示需要足夠快的全息圖像傳輸能力和強大的空間三維顯示能力。

對于全息通信應用于“數字人”的靶向治療、遠程顯微手術等特殊場景，由于信息的丟失意味著系統可靠性的降低，且為滿足延時要求，傳輸的數據通常不可以選擇重傳，所以要求數據傳輸具有超高安全性和可靠性。

（三）感官互聯：多維感官的交融響應

面向2030年及未來，更多感官信息的有效傳輸將成為通信手段的一部分，廣泛應用于醫療健康、技能學習、娛樂生活、道路交通、辦公生產和情感交互等領域。

為了支撐感官互聯的實現，需要保證觸覺、聽覺、視覺等不同感官信息傳輸的一致性與協調性，毫秒級的時延將為用戶提供較好的連接體驗。觸覺的反饋信息與身體的姿態和相對位置息息相關，對于定位精度將提出較高要求。在多維感官信息協同傳輸的要求下，網絡傳送的最大吞吐量預計將成倍提升。

安全方面，由于感官互聯是多種感官相互合作的通信形式，為保護用戶的隱私，通信的安全性必須得到更有力的保障，以防止侵權事件的發生。感官數字化表征方面，各種感覺都具有獨一其單獨和聯合的編譯碼方式，使得各種感覺都能夠被有效地表示。

（四）智慧交互：情感思維的互通互動

依托未來6G移動通信網絡，有望在情感交互和腦機交互（腦機接口）等全新研究方向上取得突破性進展。具有感知能力、認知能力、甚至會思考的智能智能體之間的支配和被支配關系將開始向著有情感、有溫度、更加平等的類人交互轉化。

具有情感交互能力的智能系統可以通過語音對話或面部表情識別等監測到用戶的心里、情感狀態，及時調節用戶情緒以避免健康隱患；通過心念或大腦來操縱機器，讓機器替代人類身體的一些機能，可以彌補殘障人士的生理缺陷、保持高效的工作狀態、短時間內學習大量知識和技能、實現“無損”的大腦信息傳輸等。

（五）通信感知：融合通信的功能拓展

未來6G網絡將可以利用通信信號實現對目標的檢測、定位、識別、成像等感知功能，無線通信系統將可以利用感知功能獲取周邊環境信息，智能精確地分配通信資源，挖掘潛在通信能力，增強用戶體驗。

6G將利用無線通信信號提供實時感知功能，獲取環境的實際信息，并且利用先進的算法、邊緣計算和AI能力來生成超高分辨率的圖像，在完成環境重構的同時，實現厘米級的定位精度，從而實現構筑虛擬城市、智慧城市的愿景。

（六）普惠智能：無處不在的智慧內核

到2030年，越來越多的個人和家用設備、各種城市傳感器、無人駕駛車輛、智能機器人等都將成為新型智能終端。不同于傳統的智能手機，這些新型終端不僅可以支持高速數據傳輸，還可以實現不同類型智能設備間的協作與學習。

可以想象，未來整個社會通過6G網絡連接起來的設備數量將到達萬億級，這些智能體設備通過不斷的學習、交流、合作和競爭，可以實現對物理世界運行及發展的超高效率模擬和預測，并給出最優決策。

（七）數字孿生：物理世界的數字鏡像

隨著感知、通信和人工智能技術的不斷發展，物理世界中的實體或過程將在數字世界中得到數字化鏡像復制，人與人、人與物、物與物之間可以憑借數字世界中的映射實現智能交互。通過在數字世界挖掘豐富的歷史和實時數據，借助先進的算法模型產生感知和認知智能，數字世界能夠對物理實體或者過程實現模擬、驗證、預測、控制，從而獲得物理世界的最優狀態。

未來6G時代將進入虛擬化的孿生數字世界。在醫療領域，醫療系統可以利用數字孿生人體的信息，做出疾病診斷并預判最佳治療方案；在工業領域，通過數字域優化產品設計，可降低成本并提高效率；在農業領域，利用數字孿生進行農業生產過程的模擬和推演，可以提前預知不利因素，提高農業生產的能力與土地利用效率；在網絡運維領域，通過數字域和物理域的閉環交互、認知智能、以及自動化運維等操作，網絡可快速適應復雜多變的動態環境，實現規劃、建設、監控、優化和自愈等運維全生命周期的“自治”。

（八）全域覆蓋：無縫立體的超級連接

全域覆蓋將實現全時全地域的寬帶接入能力，為偏遠地區、飛機、無人機、汽車、輪船等提供寬帶接入服務；為全球沒有地面網絡覆蓋的地區提供廣域物聯網接入，保障應急通信、農作物監控、珍稀動物無人區監控、海上浮標信息收集、遠洋集裝箱信息收集等服務；提供精度為厘米級的高精度定位，實現高精度導航、精準農業等服務；此外，通過高精度地球表面成像，可實現應急救援、交通調度等服務。

具體內容如下