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[导读]2026年开年之际,是德科技发布6G展望系列文章,分为上下两篇。第一篇文章梳理了有望推动6G发展的突破性技术成果,而在本篇文章中,是德科技6G解决方案专家Jessy Cavazos将以新的视角深入剖析,为充分释放6G全部潜能,必须先行攻克的各项技术挑战。

2026年开年之际,是德科技发布6G展望系列文章,分为上下两篇。第一篇文章梳理了有望推动6G发展的突破性技术成果,而在本篇文章中,是德科技6G解决方案专家Jessy Cavazos将以新的视角深入剖析,为充分释放6G全部潜能,必须先行攻克的各项技术挑战。

1) 频谱:共存、共享与协调

工程技术的推进与政策制定密不可分。要实现与卫星、雷达等既有系统的共存,就需要依托先进的滤波与保护策略,构建更智能的频谱共享机制,提升射频环境治理水平。多制式无线电频谱共享(MRSS)技术将至关重要,助力在FR3及更高频段上,动态平衡地面(TN)与非地面(NTN)通信的需求。NTN-TN融合会带来跨层干扰的挑战,这就要求相关方实施严格的保护带规划、功率协调与干扰消除方案。在2027年世界无线电通信大会(WRC-27)决议及各区域政策框架的推动下,全球频谱规划的协调统一,将最终决定FR3频段的可用性及产业生态成熟速度。尽管FR3频段在实用化进程中占据领先地位,但FR2频段仍将作为超高容量热点与专业化场景部署的首选频段,与FR3频段的广泛覆盖愿景形成互补。

2) 物理层与无线接入网中的AI:从潜力可期到实证落地

AI唯有经受住无线电通信领域严苛条件的考验,才能真正证明其应用价值:

· 数据保真度:模型训练需基于富含各类干扰的数据集,例如相位噪声、功率放大器(PA)失真、同相正交(IQ)失衡及真实干扰等等。仅依靠纯合成数据集开展训练远远不够,混合数据集现已成为基本要求。

· 可解释性与可重复性:工程师需能够追溯决策过程,并确保在相同条件下AI表现出确定性行为。这就对模型内省能力与完善的评估协议提出了要求。

· 时延、复杂度与能耗:模型必须满足亚毫秒级时延要求,并符合终端功耗要求。这需采用激进式的压缩、量化、剪枝及稀疏化技术,结合硬件加速器协同设计来实现。

· 标准化与互操作性:若缺乏共享的模型接口和元数据,双边协同AI就无法实现跨供应商扩展。KPI的设定不仅要涵盖链路增益,还需纳入计算/能耗开销。

3) 超大规模阵列测试

随着1000到2000单元阵列的应用提上日程,测试已成为亟待解决的核心挑战。OTA策略必须能够应对近场条件、实现子阵列间的快速相位相干校准,并确保符合经济性的量产级测试周期。未来,多探针测试舱、近场到远场的转换技术,以及用于实现现场阵列健康监测的新型系统标识符,都将成为核心技术方向。

4) 内置安全机制

安全机制必须作为核心要素内嵌于6G系统中:

· 零信任架构:可信硬件根,搭配安全启动功能,以及从芯片到云的持续认证。

· 量子安全密码学与密码敏捷性:6G技术的生命周期跨度将覆盖量子威胁变为现实的时间,因此相关技术研发刻不容缓。

· AI时代的威胁:数据投毒、模型窃取、对抗性扰动和跨域攻击等AI时代特有的威胁,决定了AI技术在性能提升与安全防御领域的应用价值同等重要。

· 物理层韧性:涵盖抗干扰、抗欺骗、基于信道的密钥控制及波束级隐私保护能力,值得注意的是,FR3频段和FR2频段可以支持高指向性链路,这类链路既可作为防护盾牌,亦可能沦为攻击载体。

5) 首批ISAC技术的筛选与验证

集成感知与通信技术(ISAC)最具说服力的早期成果,集中于广泛的网络覆盖转化为广泛的感知网络的应用领域:

· 关键基础设施与智慧城市:桥梁隧道结构健康持续监测、路面变化检测、人群密度统计与交通合规监测。厘米级定位技术将彻底革新市政运营与应急响应模式。

· 自动驾驶与先进的交通出行:实现车辆与基础设施协同感知,为无人机及微型交通工具提供网络辅助检测,通过融合感知技术来提升行人与骑行者安全防护的可靠性。

· 工业自动化与医疗健康:协作机器人及物流场景的毫米级精准追踪,养老护理中的非接触式跌倒检测与生命体征代理指标监测。

· 空域与NTN场景:无人机(UVA)交通管理及NTN-TN切换感知,空域用户的持续感知已成为保障安全与频谱环境秩序的前提。

这些无疑是难以一蹴而就的重要技术难关。不过,在未来12个月内,行业可从一些务实角度切入,推动产业成熟度迈向新阶段,具体包括:

1) 尽早统一AI接口与KPI

若要实现双边协同AI的规模化应用,行业必须就模型交换格式、元数据架构以及评估KPI达成共识;这些KPI除链路层增益外,还需涵盖时延、能耗及计算开销。

2) 加大对FR3频段现场数据的投入

覆盖不同气候、地形及现有系统的FR3频段城市级传播与干扰数据集至关重要。真实场景数据在塑造保护带、设计滤波器规格,以及制定干扰消除策略方面,远比单靠仿真数据更为有效。

3) 将能耗纳入设计指标,而非仅作为结果考量

从基带到射频再到天线控制,都应规划AI驱动的休眠调度与自适应占空比调控功能。能耗KPI的发布,应与吞吐量、时延等KPI同等严谨,并将其设为功能测试合格与否的判定依据。

4) 推动数字孪生的实际应用落地

在现场试验前,借助数字孪生迭代物理层选型、ISAC权衡、RIS布局、NTN/TN切换及城市级部署方案。同时,将实际部署中采集的真实干扰数据输入模型,形成闭环优化。

5) 构建以安全为基础的体系,并融入对抗性安全策略

默认采用零信任策略。开展红队演练,将AI攻击者与NTN攻击向量纳入其中,并实践密码敏捷性,以便在不破坏基础设施的情况下实现算法轮换。在AI管道中集成模型溯源和认证机制,以确保部署内容的可追溯性及完整性。

6) 积极拥抱多方协同的互操作性演示

2026年最具价值的里程碑将聚焦于互操作性演示。运营商、基础设施供应商、芯片提供商及测试测量合作伙伴必须协同合作,依托共享的验证框架,加速多方验证进程。

不止于速度

6G的发展并非是一场追求最快速度的竞赛,而将是一场开启全新无线网络能力的架构变革。短期内,行业将聚焦于:FR3频段的务实应用、AI原生工作流,以及将广泛的网络覆盖转化为广泛的感知能力。若行业能够实现频谱协调、有效控制能耗曲线、推动AI实践的标准化、实现超大规模阵列的规模化测试,并从设计之初就内置安全机制,那么6G便能真正跻身下一代通信技术之列:其核心竞争力,不在于博人眼球的速度,而在于系统级的智能与可靠性。

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