探索6G的影响：您需要了解的主要用例
- 在将于2030年前后拉开序幕的6G时代，将涌现哪些新用例？推动这些用例的应用和最终用户需求有哪些？
- 我们的6G研究团队分享了一些精选的最重要用例，以及关于机遇、驱动趋势、需求和所需网络组件的关键洞察。
Research leader, Networks
Head of Concept development Ericsson Consumer and Industry Lab
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首个6G网络预计将在2030年前后推出。
许多6G用例，如增强型移动宽带（eMBB）、固定无线接入（FWA）、定位和增强现实（AR）将在现有5G技术的基础上得到增强和发展。之后，我们预计将出现超越通信范畴的大量新服务，例如集成感知与通信。在6G时代，网络作为平台将继续发展，通过广泛的生态系统向应用开发者和企业提供多种服务。
在这篇博客文章中，我们将深入了解预计从2030年开始将出现的创新6G用例，探讨6G基础设施应如何支持先进的通信服务，同时增强可持续性、访问能力、弹性、隐私和安全性。
用例概述
6G网络将成为一个超越通信范畴的平台，提供解决方案来解决多种问题，交付端到端服务，服务于更广泛的消费者、企业和社会生态系统。
对于选出的七个用例，本文从机遇、驱动趋势、需求和所需网络组件这几个方面总结了关键洞察。
- 混合现实 - 沉浸式共享体验
- 全球互联网 - 无处不在的全民数字化
- 自主出行 - 支持智能交通
- 关键服务 - 优先应急通信
- 空间数据 – 开放与坐标相关的数据
- 大规模数字孪生 - 数据收集、管理与建模
- AI通信 - 超级感知与AI卸载
6G网络不仅仅是一个通信平台，还能够解决更多问题，提供端到端服务并帮助企业进军新的业务领域
混合现实（MR） - 沉浸式共享体验
内容：
- 沉浸式共享体验，融合数字内容与物理背景。
实现方式：
- 差异化连接：
- 支持高用户密度和高上下行数据速率
- 适应不同数据流的服务质量
- 需要稳健的低时延
- 无缝隙的广域服务覆盖
- 用于空间映射的空间数据与数字孪生
- 计算/AI卸载
- 与应用平台的互操作
沉浸式通信用例将数字对象、信息和覆盖层与现实世界相融合。轻薄型AR眼镜等新设备预计将推动此类用例的普及。最近，相关设备的开发开始备受关注，例如Meta开发了Orion眼镜。
业界普遍认为，多人混合现实（MR）游戏是2030年之前这几年的主要目标用例。开发者和应用服务提供商都需要一致的用户体验，例如低时延。目前，应用开发者未将其应用程序直接连接到网络。这为网络运营商创造了通过开放API来提供新服务的机会，例如计算卸载、定位、感知和自适应数据速率/通信等。
对于共享游戏体验，技术需求由以下三个方面决定：不同玩家环境的上游数据、虚拟对象的下游数据，以及为多用户定义现实与虚拟对象间连接的游戏逻辑。
在时延方面，在眼镜上进行的本地编码和处理是主要贡献因素，目前的时延约为100毫秒。更高的帧率将决定时延的下限，预计约为20毫秒。MR场景下的带宽需求目前约为20Mbps，预计将增加至下行方向上每位玩家50Mbps（用于渲染），其中包括下行链路上用于遮挡处理的视频流和深度数据。目前，空间计算的需求约为每位玩家10Mbps。随着分辨率的提升（例如4K），这一需求预计将继续增加，可能达到50Mbps至100Mbps，具体取决于压缩率。
全球互联网 - 无处不在的全民数字化
内容：
- 通过泛在网络弥合数字鸿沟。
实现方式：
- 在农村地区通过高塔实现基础MBB覆盖
- 通过卫星提供远程和补充覆盖，实现无处不在的基础MBB服务覆盖
- 通过固定无线接入（FWA）、室内网络和高速互联网提供热点与家庭连接
- 成本效益至关重要
目前，MBB服务尚未充分覆盖许多地区和人群。从用户和社会角度来看，基本的互联网连接能带来显著的优势，因为许多互联网服务能以相对适中的比特率提供。
因此，现在的问题主要是在偏远地区实现基础MBB服务的全面覆盖。然而，这些基础服务可能是敏感系统（例如与健康或监控相关的系统）的基础，因此确保不间断运行和弹性至关重要。
扩展网络覆盖需要大量投资和资源。我们需要通过数字化带来的好处和由此创造的商业机会来证明这些投资的合理性。通过大型地面蜂窝网络与非地面卫星蜂窝网络的组合实现高效的流量共享是一种有吸引力的解决方案。这种系统可以在地球上的任何地方提供视频级数据传输速率，并提供每平方公里约50kbps的区域流量。这样就可以为偏远农村地区的人们提供足够的互联网访问，以满足他们的基本需求。
自主出行 - 支持智能交通
内容：
- 网络通过提供位置、环境、邻近道路及空域用户的信息支持智能交通。
实现方式：
- 可预测的时间关键型通信与高服务可用性，同时提供端到端服务保障（服务等级协议与可观测性）
- 有弹性且可观测的服务交付
- 地面与空中无处不在的3D连接
- 机器间通信
- 用于空间映射的空间数据与数字孪生
- 计算/AI卸载
自主运行的机器（例如行驶中的汽车、协作机器人或送货无人机）可大大受益于网络支持与服务。
当无人机（无人驾驶飞行器或UAV）在空中飞行时，它们需要知晓自身的位置。
目前，无人机通过GPS和其他全球导航卫星系统（GNSS）来确定位置。GNSS定位的缺点在于易受干扰且易遭欺骗。现在，我们可以利用5G网络来检测定位信息是否被伪造，但5G移动网络提供的位置/区域精度不足以支撑导航。而6G网络将提供足够支撑导航的高精度定位，从而显著提升空中作业的安全性。
关键服务 - 优先应急通信
内容：
- 端到端服务保障（服务等级协议）和针对服务定制的出色弹性。
实现方式：
- 无缝覆盖，包括使用卫星等备用网络
- 恢复 - 利用AI赋能的自动化实现网络自主修复
- 通过观测追踪服务等级协议并实现预测/自动化
现场急救人员及其远程指挥控制中心可利用3GPP任务关键型服务的现有基础覆盖与容量、与非3GPP网络的互操作能力以及安全性。通过端到端（E2E）服务等级协议（SLA）确保关键服务得到优先处理。
运营商需要可观测的参数来明确其与签约用户之间的任何E2E SLA的具体细节要求。然后，他们可以通过持续达到SLA要求来赢得用户信任。将来，借助更高的弹性、备用网络与恢复解决方案，还可以满足更具挑战性的公共安全相关SLA的要求。自动化将使解决方案更快速、更灵活。
任何时候、任何地方上出现紧急情况时，立即需要网络覆盖。然而，要实现全面的地面网络（TN）覆盖，需要大量投资，尤其是在偏远地区。需要时可以使用可灵活部署的临时网络，但这种方法既耗时又昂贵。如果有非地面网络（NTN）解决方案（尤其是卫星）可以提供广域覆盖（尽管容量有限），则可在视距区域内使用。但这种覆盖在非视距区域（如室内和隧道等地下空间）毫无用途。
空间数据 – 开放与坐标相关的数据
内容：
- 以坐标相关数据为基础，通过API向应用提供平台服务
实现方式：
- 使用集成感知与通信、定位、计时及计算/AI
空间数据是与地理或位置属性相关的信息，例如坐标、地址或边界。
这是一种赋能型用例，使混合现实和自主出行等其他用例能够依赖网络提供的物体或物理环境数据。
空间信息可以描述位置、区域或三维空间及物体移动方式。它既涉及联网汽车、无人机或其他连接对象，也涉及行人、自行车等非连接对象。此外，它还可能与物理环境的属性和特性相关，或涉及数字信息和上下文信息与空间数据的交互。
空间数据用例是扩展网络服务范围，使之超越通信范畴的一种用例。
网络依赖设备定位与网络感知（类似雷达的回波测距）来收集空间数据，然后进行分析。最后，经过处理的相关数据向消费服务开放。这种方法的优势在于，网络可以重复利用通信设备来捕获空间数据，同时确保误差只有几米的高精度。然而，此类数据收集的覆盖范围仅限于基站视线范围内的区域（常见于高密度城区，但非普遍适用）。融合来自其他传感器的数据流将有助于提升所提供服务的质量。
大规模数字孪生 - 数据收集、管理与建模
内容：
- 通过API向企业提供的平台服务，支持协作机器人与连接流程等场景，并以数据收集、管理和建模为基础。
实现方式：
- 使用原生大规模IoT和计算/AI
数字孪生将虚拟数字世界与物理世界连接起来，帮助监控和控制各种系统，并通过编程方法修改或配置其特性。
数字世界与物理世界间的这种连接需要具有不同特性的网络连接，具体取决于系统的用例。有些情况下，为了保持关键系统的正常运行，需要近实时性能。而另外一些情况下，如智能家居或楼宇管理，网络可用性及管理大量设备或系统的能力可能更为重要。
该用例得到普及的一个重要因素是要有经济且易用的通信服务，例如低成本的通信模块。这样，系统就可以与数字系统保持联系，并遵循针对特定用例定制的模型或配置。这些系统需要双向通信能力及承载数字孪生的计算平台。为了满足对近实时通信的需求，需要建立专为此类通信配置的高优先级连接。
数字孪生在管理物理世界方面的能力可以扩展到许多用例，包括物流、公共设施管理、工厂运营乃至日常家居任务等。
AI通信 - 通过网络释放学习潜能
内容：
- 个人助手、通过设备得到增强的感知及生成的视频内容
实现方式：
- 利用计算/AI与低时延通信
如今，嵌入到智能手机和计算机等设备中的AI服务已经在提升通信和感官体验。AI不仅可以在电子邮件、短信和社交媒体帖子中提供文本建议，还可以在语音和视频会议中实现降噪。此外，助力残障人士的技术日益普及，例如增强听力的耳机、通过语音控制简化设备操作的辅助功能等。
AI在视频和电子游戏领域也已经发挥着重要作用。在这里，它主要用于提升图像和视频的分辨率，或者以其他方式改善画质，帮助完成图像和视频的处理与编辑，并提高视频帧率。
随着AI技术的发展进步，它将进一步改善人与人、人与设备及人与环境的通信。这方面的例子包括具有全频段降噪和定向拾音功能的助听器；突破人类视觉极限的视觉辅助设备；以及通过眼球运动或脑机接口传递意图的通信辅助设备。在图像和视频应用方面，AI将越来越多地用于生成和重建图像与视频，增强或重构场景，将图像转换为视频；将2D视频转换为3D视频，将3D视频转换为体积视频等。此外，AI还能够将视频集成到多模态内容中，例如实现精准的唇形同步与唇语识别。
AI增强型感官系统需要实现全域全天候无缝运行，这对连接网络提出了严苛的要求，具体包括：构建有弹性且可靠的网络，确保低时延，制定完善的安全和隐私保护措施，以保护敏感数据。
在图像和视频处理中采用基于边缘的AI处理和渲染技术可能会变得日益重要，因为这样可以减少AR眼镜等可穿戴设备的电池消耗。
与基于云的处理方式相比，基于边缘的AI处理和渲染有一个优势。它可以通过在边缘移除敏感数据来提供隐私服务，确保这些敏感数据不会被回传到任何中央服务功能。
此外，人们相信，智能眼镜等设备中的AI智能体将越来越多地使用基于网络（边缘或云端）的计算来获取空间信息，提供“所见即所析”的实时环境感知。随着时间的推移，这将显著增加上行链路的需求，因为智能眼镜将逐渐演变为全功能的AR眼镜。
展望未来——标准化与实现
爱立信的6G愿景是，在日益数字化的网络物理世界中提供交互手段，其中的人、物体和流程紧密连接到数字世界中的智能、分析和控制系统。6G平台将通过差异化、可编程的连接以及超越通信的功能，将这些交互手段作为新服务提供给应用程序。这些用例是服务如何为用户提供价值的端到端示例。
6G普及过程中的一个里程碑是国际电联（ITU）在2023年11月发布的IMT-2030框架报告；该报告概述了一个愿景以及实现这一愿景所需的能力。爱立信参与了这份报告的编写工作，因此我们的观点与这一全球共同目标非常一致。
从IMT-2020/5G演进到IMT-2030/6G
在实际工作中，我们从应用程序和使用领域的需求出发。然后分析用例预期将对用户、消费者、整个社会及环境产生的影响。最后，我们评估实现这些用例所需的网络能力。所有新的网络解决方案都应有一个明确的目的，我们需要关注相关的商业和社会价值。通过这种工作方式，我们相信将帮助制定一套务实的6G标准。
爱立信正在积极参与关键论坛并为3GPP标准化做准备，开发新用例，改进原有用例，迎接将在2030年前后拉开序幕的6G时代。
2024年，3GPP迈出了6G标准化工作的第一步。在5月召开的一次IMT-2030用例研讨会上，来自各地区的行业代表和利益相关者分享了他们对6G未来发展方向的看法，并结合IMT-2030框架进行了讨论。期间，爱立信代表欧洲阐述了观点，并通过Next G Alliance等组织表达了自己的观点（详情请见本文末尾部分的链接）。
根据研讨会讨论结果，3GPP SA1工作组已启动6G用例和服务需求的研究工作，标志着6G标准化的正式开始。这项工作将围绕IMT-2030愿景和应用场景展开，通过定义6G的系列用例来确定服务需求。最终形成的需求规范将移交给3GPP RAN工作组进行解决方案的规范制定（预计2025年正式启动）。
爱立信还协助3GPP SA1工作组对拟议的6G用例开展关键价值影响评估。基于Hexa-X-II项目中提出的“6G环境与社会影响评估框架”，企业可以分析这些用例对联合国可持续发展目标（SDG）相关环境及社会经济要素的影响。其中一项重要工作是列出减少负面影响的措施，并将其转化为技术标准要求。
3GPP 6G标准化时间表
感谢以下同事对本博客文章的贡献： Ali El Essaili, Edgar Ramos, Michael Björn, Mikael Fallgren, and Morgan Lindqvist.
更多信息：
- 访问爱立信的6G页面
- 阅读爱立信6G白皮书
- 下载3GPP IMT-2030研讨会的文件
- 了解更多关于网络APIs的信息
- 探索5G的沉浸式技术