在苏州举办的蓝海论坛上，高通公司中国区研发负责人徐晧博士发表了主题为《5G到6G技术演进》的演讲，畅谈了对下一代6G通信技术的展望，以及对毫米波技术的看法。

徐皓博士指出，在对5G进行大量投入的情况下，我们需要思考，有哪些应用与服务是可以通过5G实现的，以及我们在应用5G的时候，5G是否已经达到了我们所定义、所想实现的标准。只有在弄清楚这些问题之后，研究6G才更有指导意义。

而在数据流量不断攀升、6G商用之前，现有的5G技术如何应对？

徐皓博士认为，答案其实非常简单，就是开拓更高的频谱应用，比如毫米波的应用。单从峰值速率这点而言，现在商用的毫米波，可以在频谱这一点上达到8倍数据的增强。这就是我们需要考虑5G毫米波商用的一个非常重要的原因。毫米波的商用不用等到6G。

高通公司中国区研发负责人徐晧博士发表演讲

以下为徐皓博士演讲全文——

在5G到6G的技术演进过程中，可以有两种做法，一种是从技术角度出发，把现有的技术纳入5G或者6G的发展规划中；另一种做法是从需求的角度出发，我们需要去观察在5G商用的过程中，有哪些市场需求是在5G框架下无法解决的，同时捕捉一些大的发展趋势，作为我们下一步5G或6G发展的驱动力量。作为来自工业界的分享，我想更多地交流从5G商用过程中看到的一些需求和趋势，这样从一个稍微不一样的角度来探讨：5G商用、5G产品或者是5G的标准技术遇到了哪些难题，而我们是如何解决这些难题的？从技术演进的角度来说，我们不必太在意一个技术是5G Advanced还是6G。5G在2019年才刚开始商用，有很多问题5G技术可以解决的，就在5G持续发展考虑；另一方面，我们也非常关注有哪些革命性的改变是必须6G来解决的。希望能给学术界的各位老师带来不同的思考角度。

首先，展望一下全球5G商用的情况。自2019年始，在仅仅两年的时间内，全世界已经有超过175家运营商推出5G商用服务。其中，中国5G商用进程非常显著，截至今年8月，中国已经建成5G基站超100万座，占全世界5G基站的70%以上；同时，中国的5G终端连接数也已接近4.2亿。

在这样的背景下，在对5G进行大量投入的情况下，我们需要思考，有哪些应用与服务是可以通过5G实现的，以及我们在应用5G的时候，5G是否已经达到了我们所定义、所想实现的标准。只有在弄清楚这些问题之后，我们研究6G才更有指导意义。如果5G尚未达到当初提出的这些标准，尚未深入到垂直领域，尚未深入到改变生活与社会的层次，那我们在谈论6G的时候，很有可能也会面对类似的困难。因此，今天我会着重与大家探讨5G的现状和下一步的技术演进方向。

根据市场报告，全球移动数据流量从2019年到2026年将会增长6倍以上。虽然5G相较于4G，其峰值速率将增加10倍以上，面对不断增长的社会需求，当数据流量不断攀升达到目前的6倍以上时，5G技术能否应对这些需求？2026年，6G的商用尚未开始，在需要以5G技术来满足这些需求的情况下，现有的5G技术能够通过什么方式来解决这个问题？

这些问题的答案其实非常简单，就是开拓更高的频谱应用，比如毫米波的应用。之所以现在有太赫兹研究，很重要的一点，是因为大带宽在应对大规模或大幅度的流量增长需求时极其关键。我曾经说过，从5G到6G，毫米波是技术演进的必经之路，它不仅是5G、也将成为6G的核心技术。为什么这么说呢？比如在Sub-6GHz频段，我们仅仅可以拿到100MHz的频谱资源，而现在5G毫米波频谱已经能够拿到800MHz的频谱资源。简单来说，单从峰值速率这点而言，现在商用的毫米波，可以在频谱这一点上达到8倍数据的增强。这就是我们需要考虑5G毫米波商用的一个非常重要的原因，这也是我们在5G的第一个版本中就引入毫米波的原因。所以毫米波的商用不用等到6G。当我们讨论通信感知一体化，或者雷达和其他通信交融的时候，其实我们讨论的还是毫米波。

当然毫米波应用初期，我们也听到了很多不同的声音。这是因为毫米波应用确实存在着大量的技术挑战，而类似的技术挑战，也会加倍地在太赫兹和光通信的应用中出现。那么高通是如何解决毫米波应用中出现的挑战的呢？我在25年前做博士论文的时候，毫米波的挑战就已经存在了，如毫米波覆盖范围有限且成本昂贵等等，而且当年大家对毫米波的认知，还停留在毫米波移动化几乎不可能的这个阶段。当时，我在美国可能是最早一批做毫米波通信信道测量的人之一，需要完全自己搭建毫米波系统。当时我所研究的是28GHz、38GHz乃至60GHz的毫米波，并研究了树木、房屋、气候等诸多因素对毫米波通信的影响，以及毫米波AOA和AOD的测量。

对于毫米波可能的挑战，其一是覆盖有限。当我们研究5G时，覆盖问题已经通过引入超大规模的天线技术得到了很好的解决。而且很多城市或者室内覆盖场景中，我们是受系统容量限制而不是覆盖限制的。其实很多3G/4G基站的密集程度也并不是两公里一个，在城市中人口密集的区域，大多数基站的相隔距离也只有几百米。我们在很多城市实验看到用同样的基站选择，毫米波也可以有很好的覆盖。这个问题，并不是覆盖受限，而是系统容量的问题。这和我当时做博士研究的时候，是完全不同的组网方式。其二，毫米波在非视距传输时会有比较大的衰减，这个其实也可以成为一个提高频谱复用的优点。实际上，现在大多数的系统包括3G、4G的系统都需要密集的基站部署，需要做很多的复用，而且需要处理基站之间的干扰。而毫米波传播范围小，不能穿透墙壁正好可以减少干扰达到更好的频谱复用。不管是室内的复用或者是在卫星通信之间的复用，还是在飞机与飞机之间的通信复用，都是类似的原理。其三，如今毫米波不仅可以运用于固定用例，如固定无线接入的大量用例，在波束成形和波束跟踪技术的支持下，还可以保证稳健的移动性，因而移动性问题也得到了非常好的解决。最后，随着RF技术的成熟，目前全世界已经有140多款5G终端可以支持毫米波通信，毫米波面临的商业化技术挑战也随之化解。

毫米波所面临的挑战和我们一系列的解决方案也为我们向更高频谱的拓展提供了宝贵经验。我们现在面临的太赫兹或者光通信的挑战，也有望逐步突破解决， 当然毫米波已经具备丰富的频谱资源，相对于毫米波来说，太赫兹和光通信会面临更大的信道衰减和其它挑战。

至于毫米波的应用场景，简单而言，就是热点覆盖。这是因为毫米波的传播范围有限，但可以对热点区域进行很好的覆盖，它可以为大量用户同时高频用网提供足够的容量。其实中国是非常适合毫米波应用的国家，因为中国人口密集，智能手机的使用非常普遍，而大城市人口集中——在人口密集、用户流量非常大的地方，正是毫米波实现热点覆盖的、非常好的应用场景。

我们来看一下毫米波在美国、欧洲、韩国、日本等其他国家商用时的情况。今年二月我们看到的结果是，毫米波的速率可以达到5G Sub-6GHz的16倍，达到4G LTE的38倍，这是目前在技术上已经能够实现并且已经商用的网络。“超级碗”的举办地，美国的雷蒙德·詹姆斯体育场一般最多可同时容纳10万人以上，场馆的网络总流量能够达到4.5TB，部分场景的峰值下载速度能够达到3Gbps，是4G LTE峰值下载速度的20倍。在高速以外，毫米波还拥有低时延的特点，它的时延仅为5G Sub-6GHz的四分之一。因此，我们可以开发很多支持低时延的应用，其中一个很好的用例就是赋能无界XR。

目前我们已经支持了很多VR产品，同时看到了毫米波可以支持低时延应用，比如基于毫米波的5G XR云游戏应用场景，已经或随时可以实现商用。那么在毫米波的应用场景中，我们认为最重要的是什么呢？其实毫米波的技术瓶颈大部分都已经被克服了，我们所讲到的都是基于毫米波对Release 15版本的支持，以及它能够为大家带来的应用：其中包括多视角4K视频传输和分享，比如在演唱会的场景中，观众可以通过4K视频看到乐队中的每一个人；在拥有高密度连接的体育场馆，观众既可以对比赛有整体的把握，也可以看到某位具体的球星是如何运球的；在工业应用中，毫米波还能提供精准定位（Precision positioning）；此外，毫米波还能够支持5G企业级应用，以及多人在线游戏等。

目前我们已经有了毫米波技术支持高速率低时延的应用，也只有从这些商业应用中拿到第一手反馈，我们才知道毫米波在通向5Ｇadvanced和6G的过程中，有什么其他的瓶颈需要解决。在5G标准第一个版本中毫米波得到应用之后，我们也看到了一些在第二和第三个版本中需要增强的5G特性。首先是毫米波组网的技术增强，即每一个小的毫米波基站到下一个基站之间由什么样的方式连接，这项技术叫做集成接入及回传（IAB）。另外，5G手机或是毫米波手机会比较耗电，我们会增强它的节电特性来降低功耗。此外，我们也做了包括定位在内的很多增强特性，以及针对Release 17和未来版本的项目。

我希望介绍的第一个层面是，5G毫米波技术是较为成熟的商业技术，如果我们想在未来引领6G的话，也需要在中国推广毫米波的应用。我曾听到过一位国内学者的观点，中国在毫米波领域的研究几乎与北美其他国家同时起步，但如果在中国仍然没有毫米波应用，就很难得到相关的应用反馈，未来可能会让产业在毫米波应用方面有更多的延迟。高通与中国合作伙伴携手完成了很多互操作测试，也在信通院的指导下进行了很多毫米波的应用与推广，我们非常期待中国能够尽快实现毫米波的商用。

第二个层面，我想深入地讲一些我们看到的5G在一些垂直领域的迅速发展。在手机之外，5G技术已经深入到了各种不同的领域，其中一个非常重要的领域就是汽车。我们知道，目前很多手机厂商都已经宣布要进入汽车领域。从某种角度来说，汽车就是一个配有四个轮子的超大型手机，汽车上能够配备5G技术、蜂窝车联网（C-V2X）技术、数字座舱、先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术，以及车对云服务，其中每一项服务都与5G或将来的6G有关。我们希望5G能够在汽车领域得到更好的应用，也可以预见到，汽车领域的应用会对6G的发展产生直接的影响。

首先一个简单的例子是，驾驶者可以在开车的时候接收到实时通信，能够通过车联网等技术获取车辆信息。比如当其他车辆驶入监控范围，这些技术能够为驾驶员提供视角上的覆盖，提供更好的安全保障；同时也可以能够看到其他车辆的视频资料，这些都是5G可以支持的非常好的应用场景。此外，在汽车电气化和自动化，以及自动驾驶方面，5G也可以提供强有力的技术支持，一个是车联网技术，另一个是高速5G连接。基于纯视觉系统的全自动驾驶方案，对算力的要求非常高，如果算力无法全部在车上解决，而需要在云端解决的话，就需要超高速、低时延、高可靠性的数据传输，这是目前我们认为需要尽量用5G连接来解决的问题。如果5G仍然解决不了，6G或许能够为好的应用场景和解决方案提供更多的选择。

汽车制造商采用5G技术的速度快于4G，在2013至2014年，推出支持4G汽车的汽车制造商仅有两家；而在2021年至2023年间，已经发布或计划发布支持5G汽车的汽车制造商将超过18家，这是一个非常好的趋势。在5年或10年以后，当6G到来时，所有车辆都会需要很强的无线连接，这不仅将对车与车、车与路之间的连接有非常大的影响，也将使智能城市和智能网联成为可能。当然，这些功能对网络以及无线通信技术的要求也会很高。反向从应用的角度来看我们技术的需求，对下一步5G和6G的研发会有一定的指导意义。

还有一个例子是数字底盘，在这里，车辆的底盘实际上跟手机的平台是一样的，它需要有人工智能的连接，需要有与车辆的连接，也需要车联网等各种无线技术的支持。同时，在我们的Snapdragon Ride平台上，支持自动驾驶会需要很多的传感器，包括超声波、中距雷达、远程摄像头、中程摄像头等，才能保证自动驾驶功能的实现。我们做5G或6G研究的一个很重要的方向，就是让这个系统更加有效。通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication）是其中一个努力的方向。从另一个角度来说，我们也需要这样一个平台，让无线技术、人工智能和传感器的融合等技术得到非常好的应用。

第三个用例是企业专网和工业物联网，这是一个非常适合应用5G的用例，在5G设计之初就被认为会成为5G变革行业的代表之一，也是国家积极推动的方向。如果我们看到一座现代化的工厂，里面有工业机器人、手持终端、自动导引运输车（AGV）、计算机视觉、传感器，5G的三大场景都可以非常容易地找到它的应用。除此之外，我们还在推动多种技术，满足工业物联网要求，比如超可靠低时延通信（URLLC），许可、共享和免许可频谱，时间敏感网络（TSN）和定位。我认为，在这个问题上，5G还有加强空间。

举例来说，第一个是定位。在Release 16、Release 17版本中引入了5G的定位，现在Release 16能达到室内3米和室外10米的定位精度，Release 17希望能达到亚米级精度。在工业场景中，所需的精度往往比亚米级精度还要高，这是一个非常好的技术需求，需要我们持续推动，尽量让5G做得更好。

另一个例子是时间敏感网络（TSN），经常有人质疑，5G在空口上能做到毫秒级的时延，但是在网络中的，时延会达到几十毫秒。现在，通过时间敏感网络（TSN），我们迈出了第一步。但是，时间敏感网络（TSN）目前只能打上时间戳，告知网络中的时延是多少，而无法把网络的时延降到最低。如何能有基础性的改变，在6G中能够把网络时延降到最低，这是我们值得进一步思考的问题。

有一次跟一位医疗专家交流的时候，他说我其实并不需要非常炫酷的应用场景，我需要的是一个时延永远不会超过10毫秒或者是X毫秒的承诺。就好比远程医疗或者远程手术，只是单独的一次演示成功是不行的，需要确保每一次都万无一失。这其实是很难的，要求我们把技术做到极致。6G可以解决这个问题，达成这个目标吗？这应该成为我们从商用或者实用角度去考虑的一个非常好的指标。5G做了很多的技术标准，我们也希望这些技术能够真正的得到商用。

下面我想继续分享6G的通用趋势，其中一个是我们看到数字世界、实体世界、虚拟世界的融合。这里此前涉及比较多，我就不深入展开了。

我们接触较多的另一个趋势是5G或6G与人工智能的结合。这样的结合会对网络架构有非常大的改变。此外，很多的人工智能的算法都在云端，只有云端才能达到最高的算法需求。但如果无法达到这种需求，就需要把部分技术放在边缘或本地，这会对网络架构产生比较深远的影响；也会对合理分配终端侧、云端、边缘侧的资源，提供可靠的无线通信提出比较高的要求。

同时这也是一个实现XR需求的典型案例。当我们谈到元宇宙的时候，通信领域的我们能够提供的就是高速、低时延、可靠的有效连接。我们关注的一个是网络架构的问题，另一个是传输中的质量管控问题。元宇宙在社交和游戏等层面的问题不是依靠通信技术来解决的。

AI和通信另一个比较好的交集，就是如何用人工智能来解决通信中的某些问题。通信领域是一个比较成熟的领域，在很多算法上我们都可以找到理论上最优的解决方案，需要用机器学习去解决的无线通信问题是那些我们不擅长的问题；或者说，是那些由于运算量太大，导致我们知道如何解决却没有办法解决的问题。这是我认为人工智能对通信发展有指导意义的一个方向。

关于6G的方向，我前面已经谈到很多了。高通公司希望通过我们的技术将5G的潜力发挥到极致。目前所涉及到的技术问题，比如我刚才提到的人工智能、增强定位，绿色节能网络、传感等领域的问题，我们会尽量在5G框架下进行解决。当然，肯定会有5G框架下难以解决的部分，我们可以在6G中尝试解决。而我们看待6G的角度，也更多的是基于5G发展过程中不断持续演进的技术，以及大家的需求。在技术研发过程中，我们的研究也不用把某一个技术打上5G或者6G的标签。我们最终的目的是将5G技术应用并推广到每个人的日常生活当中，从而使其真正影响人们的生活和社会。我们希望能与各位伙伴进行交流与合作，共同推动不光是技术本身的演进，也包括推动技术在全国乃至全世界的发展与应用。

谢谢大家！