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沧州储罐保温工程 6G展望:动下一代无线通信技术演进的关键力量

2026-01-13 15:16:26

沧州储罐保温工程 6G展望:动下一代无线通信技术演进的关键力量
铁皮保温施工

  作者:是德科技6G解决方案家Jessy Cavazos

  5G向6G过渡带来的远不只是网速的升级,更是一场网络设计、运营和商业模式的根本变革。6G有望在无线电系统的核心功能中引入智能化和感知能力,重塑频谱策略,并重新定义能耗与成本模型。是德科技在2026年开年之际发布6G展望系列文章,分为上下两篇,本篇是德科技文章将梳理有望加速6G技术创新的突破进展,以及那些可能为业界带来意外惊喜的潜在发展动向。在紧随其后的第二篇6G展望文章中,是德科技6G解决方案家Jessy Cavazos将紧扣IMT–2030(6G)全球愿景,阐释6G须攻克的技术挑战。

  动6G发展的突破技术

   AI原生网络:从优化到核心设计原则

  在行业讨论中,一个主题非常清晰:人工智能(AI)正从附加功能转变为网络设计的基础要素。在5G时代,AI主要应用于网络层面,并且是通过无线接入网智能控制器(RIC)功能来实现;在6G时代,它将渗透到无线接入网(RAN)和物理层(PHY)中。这种转变要求建立标准化的工作流程,涵盖模型训练、模型交换和设备端理;定义衡量准确、时延、能耗和内存的KPI指标;并构建可互操作的接口,使AI模型能够在多供应商环境中运行。

  对于物理层来说,双边协同AI的直接价值体现在:基站与用户设备(UE)之间的协同可压缩和丰富信道状态信息(CSI),在移动通信场景下更快地调整波束方向,并将AI应用于联合信源信道编码。这些能力并非科学实验项目,而是经过精确的规划:传统算法在第三频段(FR3频段)下接近复杂限,涉及数千个天线单元及近场应。AI在RAN领域同样至关重要:通过“AI-for-RAN”技术提升频谱利用率、降低成本、增强能;借助“AI-and-RAN”技术大化基础设施利用率;运用“AI-on-RAN”技术在无线通信网络中支持新型服务与应用的部署。同时,智能体(Agentic AI)也很可能在跨层级的优化策略编排中发挥关键作用。

  理念变革与技术革新同等重要:这不再只是优化固定的堆栈,而是在设计具备学习能力的自适应架构。但“AI原生”只有在能够进行测试、基准评估并可靠部署的情况下才能发挥作用。要在现实环境干扰下测试和验证AI原生设计,需要先进的测量解决方案,以及既理解无线通信又精通AI的合作伙伴提供业支持。

  新频谱,新规则:FR3频段引领潮流

地址:大城县广安工业区

  早期6G热潮聚焦于亚太赫兹频段。但现实情况是人们已将关注点转向FR3频段——即第一频段(FR1频段)与第二频段(FR2频段)之间的厘米波(cmWave)频段。原因何在?因为该频段下,设备保温施工通过扩展天线单元与波束成形技术,人们就能在现有宏站的有覆盖范围中实现更大带宽,同时还能提升能。

   FR3频段议题围绕三项关键任务展开:

  1.利用现有宏站实现覆盖能力对等:为了维持链路预算,天线阵列规模将跃升至数百甚至数千个单元。这将动前端开发率、散热设计、校准以及近场波束成形等方面的创新。

  2.共存与共享:FR3频段已经被多种现有业务占用,包括卫星通信、地球探测等。预计更精密的滤波器和保护带、干扰消除技术,以及地面与非地面网络(NTN)间的动态共享策略等,将像原始吞吐量指标一样成为战略重点。

  3.全球协调:碎片化的频谱分配阻碍了设备的规模化接入和覆盖范围的拓展。随着2027年世界无线电通信大会(WRC-27)临近,频谱协调已非锦上添花,而是6G市场普及的前提和基础。

  颠覆的硬件突破

花300美元,就能在AI伴侣程序Replika上买到一款AI伴侣。如今,AI伴侣正成为一些人摆脱孤独的新选择。

  射频光子学与异构集成领域的突破正从理论研究走向原型机开发。多频谱宽带微波光子前端有望实现从微波至毫米波(mmWave)频段的低损耗、可重构的无线通信链路,而更紧凑的“射频+混合信号+控制”的CMOS集成技术则能缩减射频头的大小、重量、功耗及成本。

  与此同时,可重构智能表面(RIS)与新型材料有望使端多输入多输出(xMIMO)技术成为现实。若RIS能突破校准、控制、可靠及成本障碍,它就可以通过引导电磁场的方式(而非单纯增强功率)来重塑覆盖范围与能耗之间的权衡,尤其是在FR3频段中。

  值得关注的潜在发展动向

  能耗束缚是设计先需要打破的桎梏

  除了智能调度安排以外,需关注AI驱动的硬件自适应:整体射频链路与天线子阵列深度休眠;包络跟踪;细粒度电压/频率调整;基于流量感知的唤醒/休眠编排。虽然天线数量在不断增加,但是能耗须降低。

  数字孪生与高保真仿真

  随着天线数量、NTN链路、RIS面板,以及感知叠加层的激增,传统采用物理实体反复试错的方法已难以为继。数字孪生技术(基于富含各种干扰的模型)正变得不可或缺,它可在实地测试前降低物理层选择、共存策略及城市级部署的风险。

   AI应用实践的标准化

  虽不及AI那般吸引眼球,但以下要素至关重要:能够反映实际干扰条件的共享数据集;透明的模型文档;可重复要求;以及互操作的模型交换格式——确保基站的编码器能与用户设备解码器无缝协作。

  重新审视无线通信网络的能力边界

  6G代表着无线通信网络的科技新前沿与无限可能,而在6G到来之前,业界需要克服包括频谱共享、AI和日益复杂的测试需求等在内的诸多挑战。后续的是德科技6G展望系列文章将深入探讨上述问题的破局之道,从而助力6G真正成为下一代无线通信技术标准,获得广泛的行业和市场认可。