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來源：中國電子信息產業發展研究院

當前，全球新一輪科技革命和產業變革正在加速演進，人工智能（AI）、VR/AR、三維（3D）媒體和物聯網等新一代信息通信技術的廣泛應用產生了巨大的傳輸數據。

資料顯示，2010年全球移動數據流量為7.462 EB /月，而到2030年，這一數字將達到5016 EB /月，移動數據流量的快速增長對移動通信系統的迭代提出了更高的要求。此外，在制造、交通、教育、醫療和商業等社會的各個領域，智能化正成為不可逆的趨勢。

為了實現智慧城市的愿景，數百萬個傳感器將被嵌入到城市中的車輛、樓房、工廠、道路、家居和其他環境中，需要具有可靠連接性的無線高速通信方式來支持這些應用。隨著通信需求的提升，移動通信從1G逐步發展至現在的5G，并且5G已經在全球范圍內開始大規模部署。

5G與4G相比，能夠提供新功能并實現更好的服務質量（QoS）。盡管如此，以數據為中心的智能化系統的快速增長對5G無線系統的能力帶來了巨大挑戰。例如要保證虛擬現實（VR）設備良好的用戶體驗，至少需要10 Gbps的數據速率，這已經是超越5G（B5G）后才能實現的目標。

為了克服5G應對新挑戰的性能限制，需要開發具有新功能特性的6G無線系統。一方面，6G要實現對傳統蜂窩網絡所有功能的融合，例如支持網絡致密化、高吞吐量、高可靠性、低能耗以及大規模連接。另一方面，6G將運用新技術實現服務和業務的拓展，包括AI、智能可穿戴設備、自動駕駛汽車、擴展現實（XR）和3D投影等。

由賽迪智庫無線電管理研究所編寫的《6G概念及愿景白皮書》正式發布。本白皮書從6G愿景、6G應用場景、6G網絡性能指標、6G潛在關鍵技術、國際組織和各國6G研究進展等方面展開討論，并提出加快我國推進6G研發的相關建議。《6G概念及愿景白皮書》的發布將為業界在面向2030網絡及6G的研究方面提供重要參考。

從5G走向6G：打通虛實空間泛在智聯的統一網絡

自上世紀80 年代以來，移動通信基本上以十年為周期出現新一代革命性技術（如圖1所示），持續加快信息產業的迭代升級，不斷推動經濟社會的繁榮發展，如今已成為連接人類社會不可或缺的基礎信息網絡。從應用和業務層面來看，4G 之前的移動通信主要聚焦于以人為中心的個人消費市場，5G 則以更快的傳輸速度、超低的時延、更低功耗及海量連接實現了革命性的技術突破，消費主體將從個體消費者向垂直行業和細分領域全面輻射。特別是在5G與人工智能、大數據、邊緣計算等新一代信息技術融合創新后，能夠進一步賦能工業、醫療、交通、傳媒等垂直行業，更好地滿足物聯網的海量需求以及各行業間深度融合的要求，從而實現從萬物互聯到萬物智聯的飛躍。

6G應用場景展望

6G未來將以5G提出的三大應用場景（大帶寬，海量連接，超低延遲）為基礎，不斷通過技術創新來提升性能和優化體驗，并且進一步將服務的邊界從物理世界延拓至虛擬世界，在人—機—物—境完美協作的基礎上，探索新的應用場景、新的業務形態和新的商業模式。

人體數字孿生。當前網絡條件下，數字技術對人體健康的監測主要應用于宏觀身體指標監測和顯性疾病預防等方面，實時性和精準性有待進一步提高。隨著6G技術的到來，以及生物科學、材料科學、生物電子醫學等交叉學科的進一步成熟，未來有望實現完整的“人體數字孿生”，即通過大量智能傳感器（>100個/人）在人體的廣泛應用，對重要器官、神經系統、呼吸系統、泌尿系統、肌肉骨骼、情緒狀態等進行精確實時的“鏡像映射”，形成一個完整人體的虛擬世界的精確復制品，進而實現人體個性化健康數據的實時監測。此外，結合核磁、CT、彩超、血常規、尿生化等專業的影像和生化檢查結果，利用AI技術可對個體提供健康狀況精準評估和及時干預，并且能夠為專業醫療機構下一步精準診斷和制定個性化的手術方案提供重要參考。

空中高速上網。為了給乘客提供飛機上的空中上網服務，4G/5G時代通信界為此做過大量的努力，但總體而言，目前飛機上的空中上網服務仍然有很大的提升空間。當前空中上網服務主要有兩種模式——地面基站模式和衛星模式。如采用地面基站模式，由于飛機具備移動速度快、跨界幅度大等特點，空中上網服務將面臨高機動性、多普勒頻移、頻繁切換以及基站覆蓋范圍不夠廣等帶來的挑戰。如采用衛星通信模式，空中上網服務質量可以相對得到保障，但是成本太高。為了解決這一難題，6G將采用全新的通信技術以及超越“蜂窩”的新穎網絡架構，在降低網絡使用成本的同時保證在飛機上為用戶提供高質量的空中高速上網服務。

基于全息通信的XR。虛擬現實與增強現實（AR/VR）被業界認為是5G 最重要的需求之一。影響AR/VR 技術、應用和產業快速發展的一大因素是用戶使用的移動性和自由度，即不受所處位置的限制，而5G網絡能夠提升這一性能。隨著技術的快速發展，可以預期10年以后（2030~），信息交互形式將進一步又AR/VR逐步演進至高保真擴展現實（XR）交互為主，甚至是基于全息通信的信息交互，最終將全面實現無線全息通信。用戶可隨時隨地享受全息通信和全息顯示帶來的體驗升級——視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺乃至情感將通過高保真XR充分被調動，用戶將不再受到時間和地點的限制，以“我”為中心享受虛擬教育、虛擬旅游、虛擬運動、虛擬繪畫、虛擬演唱會等完全沉浸式的全息體驗。

新型智慧城市群。隨著數字時代的不斷演進，通信網絡成為智慧城市群不可或缺的公共基礎設施。對城市管理部門而言，城市公共基礎設施的建設和維護是重要職責。目前，由于不同的基礎設施由不同的部門分別建設和管理，絕大部分城市公共基礎設施的信息感知、傳輸、分析、控制仍處于各自為政現狀，缺乏統一的平臺。作為城市群的基礎設施之一，6G 將采用統一網絡架構，引入新業務場景，構建更高效更完備的網絡。未來6G網絡可由多家運營商投資共建，采用網絡虛擬化技術、軟件定義網絡和網絡切片等技術將物理網絡和邏輯網絡分離。人工智能（AI）深度融入6G 系統，將在高效傳輸、無縫組網、內生安全、大規模部署、自動維護等多個層面得到實際應用。

全域應急通信搶險。6G將由地基、海基、空基和天基網絡構建成分布式跨地域、跨空域、跨海域的空—天—海—地一體化網絡。到2030年以后，“泛在連接”將成為6G網絡的主要特點之一，完成在沙漠、深海、高山等現有網絡盲區的部署，實現全域無縫覆蓋。依托其覆蓋范圍廣、靈活部署、超低功耗、超高精度和不易受地面災害影響等特點，6G通信網絡在應急通信搶險、“無人區”實時監測等領域應用前景廣闊。例如，在發生地震等自然災害造成地面通信網絡毀壞時，可以整合天基網絡（衛星）和空基網絡（無人機）等通信資源，實現廣域無縫覆蓋、隨時接入、資源集成支撐應急現場遠距離保障和扁平化的應急指揮。此外，利用6G網絡還可以對沙漠、海洋、河流等容易發生自然災害的區域進行實時動態監控，提供沙塵暴、臺風、洪水等預警服務，將災害損失降到最低。

智能工廠PLUS。利用 6G 網絡的超高帶寬、超低時延和超可靠等特性，可以對工廠內車間、機床、零部件等運行數據進行實時采集，利用邊緣計算和AI等技術，在終端側直接進行數據監測，并且能夠實時下達執行命令。6G中引入了區塊鏈技術，智能工廠所有終端之間可以直接進行數據交互，而不需要經過云中心，實現去中心化操作，提升生產效率。不僅限于工廠內，6G可保障對整個產品生命周期的全連接。基于先進的6G網絡，工廠內任何需要聯網的智能設備/終端均可靈活組網，智能裝備的組合同樣可根據生產線的需求進行靈活調整和快速部署，從而能夠主動適應制造業個人化、定制化C2B的大趨勢。智能工廠PLUS將從需求端的客戶個性化需求、行業的市場空間，到工廠交付能力、不同工廠間的協作，再到物流、供應鏈、產品及服務交付，形成端到端的閉環，而6G貫穿于閉關的全過程，扮演著重要角色。

網聯機器人和自治系統。目前，一些汽車技術研究人員正在研究智能網聯汽車。6G有助于網聯機器人和自主系統的部署，無人機快遞系統就是這樣的一個案例。基于6G無線通信的自動車輛可以極大地改變我們的日常生活方式。6G系統將促進自動駕駛汽車或無人駕駛汽車的規模部署和應用。自動駕駛汽車通過各種傳感器來感知周圍環境，如光探測和測距（LiDAR）、雷達、GPS、聲納、里程計和慣性測量裝置。6G系統將支持可靠的車與萬物相連（V2X）以及車與服務器之間的連接（vehicle to server）。對于無人機（UAV），6G將支持無人機與地面控制器之間的通信。無人機在軍事、商業、科學、農業、娛樂、城市治理、物流、監視、航拍、搶險救災等許多領域都有廣闊的應用空間。此外，當蜂窩基站不存在或者不工作時，無人機可以作為高空平臺站（HAPS）為該區域的用戶提供廣播和高速上網服務。

隨著智能化水平的不斷提高, 每時每刻都有大量的新知識產生, 知識圖譜逐漸成為我們管理知識的工具之一. 但現有的知識圖譜仍然存在屬性缺失、關系稀疏等問題, 同時還存在大量噪聲信息, 導致圖譜質量不佳, 易對自然語言處理領域中的各類任務造成影響. 面向知識圖譜的知識推理技術作為目前的研究熱點, 是解決該問題的主要方法, 其通過模擬人的推理過程完成對圖譜信息的完善, 在眾多應用中有較好表現. 以知識圖譜為切入點, 將知識推理技術按類別劃分并分別闡釋, 詳細分析該技術的幾種應用任務, 例如智能問答、推薦系統等, 最后對未來主要研究方向進行展望, 提出幾種研究思路.

//www.c-s-a.org.cn/csa/article/abstract/8137

摘要: 行人重識別(Person re-identification, Re-ID)旨在跨區域、跨場景的視頻中實現行人的檢索及跟蹤, 其成果在智能監控、刑事偵查、反恐防暴等領域具有廣闊的應用前景. 由于真實場景下的行人圖像存在光照差異大、拍攝視角不統一、物體遮擋等問題, 導致從圖像整體提取的全局特征易受無關因素的干擾, 識別精度不高. 基于局部特征的方法通過挖掘行人姿態、人體部位、視角特征等關鍵信息, 可加強模型對人體關鍵區域的學習, 降低無關因素的干擾, 從而克服全局特征的缺陷, 也因此成為近幾年的研究熱點. 本文對近年基于局部特征的行人重識別文獻進行梳理, 簡述了行人重識別的發展歷程, 將基于局部特征的方法歸納為基于姿勢提取、基于特征空間分割、基于視角信息、基于注意力機制四類, 并詳細闡述了每一類的原理及優缺點. 然后在三個主流行人數據集上對典型方法的識別性能進行了分析比較, 最后總結了目前基于局部特征算法的難點, 并對未來本領域的研究趨勢和發展方向進行展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190821

日前，賽迪智庫發布《6G全球進展與發展展望白皮書》（以下簡稱“白皮書”）。白皮書從全球各國 6G 戰略布局、行業龍頭企業研究、潛在關鍵技術、應用場景的最新進展以及面臨的形勢及挑戰等方面展開論述，并提出加快推進我國 6G 研發的相關建議。

白皮書提到，隨著全球 5G 網絡規模化商用步入快車道，針對 6G 研發的戰略性布局已全面拉開帷幕。目前，全球多個國家和地區、國際組織以及學術界、產業界均開展了6G 研究。業界雖然還尚未對 6G 的愿景、關鍵技術、標準等形成統一的共識，但對于 6G 商用演進時間節點看法較為一致，目前一般預期將在 2030 年左右開始商用。

白皮書指出，全球范圍內 6G 的研究總體來說仍處于起步階段，整體技術路線尚不明確，目前主要在 6G 愿景目標、應用場景、基本指標、潛在關鍵技術等方面的研究取得了一定進展。從目前的研究來看，6G 總體愿景是基于 5G 愿景的進一步擴展和升級。針對 5G 在信息交互方面存在的空間范圍受限和性能指標難以滿足某些垂直行業應用的不足，6G 將具有更加泛在的連接、更大的傳輸帶寬、更低的端到端時延、更高的可靠性和確定性以及更智能化的網絡特性。

小樣本學習旨在通過少量樣本學習到解決問題的模型.近年來在大數據訓練模型的趨勢下，機器學習和深度學習在許多領域中取得了成功.但是在現實世界中的很多應用場景中，樣本量很少或者標注樣本很少，而對大量無標簽樣本進行標注工作將會耗費很大的人力.所以，如何用少量樣本進行學習就成為了目前人們需要關注的問題.本文系統梳理了當前小樣本學習的相關工作，具體介紹了基于模型微調、基于數據增強和基于遷移學習三大類小樣本學習模型與算法的研究進展；本文將基于數據增強的方法細分為基于無標簽數據、基于數據合成和基于特征增強三類，將基于遷移學習的方法細分為基于度量學習、基于元學習和基于圖神經網絡三類.本文還總結了目前常用的小樣本數據集，以及代表性的小樣本學習模型在這些數據集上的實驗結果，隨后對小樣本學習的現狀和挑戰進行了概述，最后展望了小樣本學習的未來發展方向.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=6138&journal_id=jos

隨著大數據時代的到來,深度學習模型已經在圖像分類、文本分類等任務中取得了先進成果.但深度學習模型的成功很大程度 上依賴于大量訓練數據,而在現實世界的真實場景中某些類別只有少量數據或少量標注數據,而對無標簽數據進行標注將會消耗 大量的時間和人力.與此相反,人類只需要通過少量數據就能做到快速學習.例如一個五六歲的小孩子從未見過企鵝,但如果給他看 過一張企鵝的圖像,當他進入動物園看到真正的企鵝時,就會馬上認出這是自己曾經在圖像上見過的“企鵝”,這就是機器學習和人類學習之間存在的差距.受到人類學習觀點的啟發[1],小樣本學習[2] [3](few-shot learning)的概念被提出,使得機器學習更加靠近人類思維.

早在 20 世紀八九十年代,就有一些研究人員注意到了單樣本學習(one-shot learning)的問題,直到 2003 年 Li 等[4]才正式提出了 單樣本學習的概念.他們認為當新的類別只有一個或幾個帶標簽的樣本時,已經學習到的舊類別可以幫助預測新類別[5].小樣本學 習也叫作少樣本學習(low-shot learning) [7],其目標是從少量樣本中學習到解決問題的方法.與小樣本學習相關的概念還有零樣本學 習(zero-shot learning)等.零樣本學習是指在沒有訓練數據的情況下,利用類別的屬性等信息訓練模型,從而識別新類別.

小樣本學習的概念最早從計算機視覺(Computer Vision) [8]領域興起,近幾年受到廣泛關注,在圖像分類任務中已有很多性能優 異的算法模型[34][37][45].但是在自然語言處理領域(Natural Language Processing) [9]的發展較為緩慢,原因在于圖像和語言特性不同.圖 像相比文本更為客觀,所以當樣本數量較少時,圖像的特征提取比文本更加容易[87].不過近年來小樣本學習在自然語言處理領域也 有了一些研究和發展[10][46][48].根據所采用方法的不同,本文將小樣本學習分為基于模型微調、基于數據增強和基于遷移學習三種. 基于模型微調的方法首先在含有大量數據的源數據集上訓練一個分類模型,然后在含有少量數據的目標數據集上對模型進行微 調.但這種做法可能導致模型過擬合,因為少量數據并不能很好地反映大量數據的真實分布情況.為解決上述過擬合的問題,基于數 據增強和基于遷移學習的小樣本學習方法被提出.基于數據增強的方法是利用輔助數據集或者輔助信息增強目標數據集中樣本的 特征或擴充對目標數據集,使模型能更好地提取特征.本文根據學習方法不同,將基于數據增強的小樣本學習方法進一步細分為基 于無標簽數據、基于數據合成和基于特征增強三類方法.基于遷移學習的方法是目前比較前沿的方法,是指將已經學會的知識遷移 到一個新的領域中.本文根據學習框架將基于遷移學習的方法細分為基于度量學習、基于元學習和基于圖神經網絡(Graph Neural Networks)的方法.在度量學習的框架下目前已有許多性能較好的小樣本學習模型,例如比較著名的原型網絡(Prototypical Networks) [34]和匹配網絡(Matching Networks) [31]等.基于元學習的方法不僅在目標任務上訓練模型,而是從許多不同的任務中學習 元知識,當一個新的任務到來時,利用元知識調整模型參數,使模型能夠快速收斂.近年來隨著圖神經網絡的興起,研究者將圖神經網 絡也應用到小樣本學習中,取得了先進的結果.

除了圖像分類和文本分類這兩個主要任務,許多其他任務也面臨著小樣本問題.在計算機視覺應用中,利用小樣本學習進行人臉識別[8][60][82]、食品識別[61]、表情識別[66]、手寫字體識別[70][79]以及其他的圖像識別[65]. 在自然語言處理應用中,使用小樣本方法 實現對話系統[67]、口語理解[62],或者完成 NLP 的基本任務,例如 word embedding[63].在多媒體領域應用中,可以使用小樣本方法實現 影像提取[73]和聲紋識別[80]等.在生物與醫學領域,可以應用于疾病診斷[71][72]、臨床實驗[84]、護士能力評價[75]、農作物病害識別[69][81]、 水量分析[76]等.在經濟領域,可應用于產品銷量預測[77]等.在工業與軍事領域,可應用于齒輪泵壽命預測[78]、軍事目標識別[74]和目標 威脅評估[83]等.

本文首先從基于模型微調、基于數據增強和基于遷移學習三種方法介紹小樣本學習的研究進展,總結小樣本學習的幾個著名數據集以及已有模型在這些數據集上的實驗結果;接下來,本文對小樣本學習的研究現狀和主要挑戰進行總結;最后展望了未來的 發展趨勢.