北京研精毕智信息咨询有限公司

从社会层面而言，6G 技术将支持更科学精准的决策和动态实时的事件响应，提升公共服务体验，助力应对人口老龄化和贫富差距等社会挑战。在智慧医疗领域，6G 网络能够支持高清视频会诊、远程手术等复杂医疗应用，使优质医疗资源能够更便捷地覆盖偏远地区，提高医疗服务的可及性和公平性，改善全民健康水平；在智能交通领域，6G 可为自动驾驶提供低时延、高可靠的通信保障，实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的高效信息交互，减少交通事故，缓解交通拥堵，提升出行安全性和便捷性。

一、6G通信核心技术​

1、太赫兹通信技术​

根据北京研精毕智信息咨询调研，太赫兹频段是指频率在 0.1THz 至 10THz（波长为 3mm 至 30μm）范围内的电磁波频段，处于微波与红外光之间 ，是宏观电子学向微观光子学过渡的频段，也是人类尚未完全认知和利用的频段，被称为电磁波频谱资源中的 “太赫兹空隙”。太赫兹波具有诸多独特的性质，使其在 6G 通信中展现出巨大的应用潜力。​

太赫兹波的高频率特性是实现高速率通信的关键。其频率远高于当前 5G 通信所使用的毫米波频段，能够承载更大量的数据信息。根据香农定理，信道容量与带宽成正比，太赫兹频段拥有极宽的带宽资源，理论上可提供高达 100Gbps 甚至 1Tbps 的数据传输速率，相比 5G 通信有了质的飞跃，能够满足未来高清视频、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、扩展现实（XR）等对带宽要求极高的应用场景需求。例如，在 VR/AR 应用中，6G 太赫兹通信技术可实现低延迟的沉浸式交互，用户佩戴 VR/AR 设备时，能够实时、流畅地获取高清的虚拟场景画面，避免画面卡顿和延迟，仿佛身临其境；在高清视频传输方面，可实现 8K 甚至 16K 超高清视频的秒级下载，为用户带来极致的视觉体验。​

太赫兹波还具有良好的方向性和穿透性。其波长短，使得信号在传输过程中能够形成更窄的波束，具有很强的方向性，这不仅有利于提高信号的传输效率，减少信号干扰，还能实现更精确的信号定位和跟踪。在城市复杂的通信环境中，太赫兹通信可以通过精确的波束赋形技术，将信号准确地传输到目标接收设备，避免信号在传输过程中受到建筑物等障碍物的干扰，提高通信的可靠性。同时，太赫兹波对许多非极性物质，如塑料、布料、纸张等包装材料具有较高的穿透性，这一特性使其在安检、质检等领域具有重要应用价值。在机场安检中，利用太赫兹波的穿透性，可以检测行李内部的物品，实现对危险物品的快速、准确识别，保障航空安全。​

此外，太赫兹波的光子能量低，不会对生物组织造成电离损伤，具有安全性高的特点 。这使得太赫兹通信在生物医学领域具有广阔的应用前景，例如可用于生物活体检测、医疗诊断等。通过太赫兹波对人体组织进行检测，可以获取人体组织的生理信息，实现对疾病的早期诊断和治疗，为医疗健康领域带来新的技术手段。​

在 6G 通信中，太赫兹通信技术的应用场景十分广泛。在高速无线接入方面，可作为基站与用户设备之间的高速数据传输链路，为用户提供超高速的网络接入服务；在卫星通信领域，太赫兹通信能够实现卫星与地面站之间的大容量数据传输，提高卫星通信的效率和容量，支持更多的卫星应用，如高清卫星图像传输、卫星互联网等；在室内通信场景中，太赫兹通信可用于构建高速的室内局域网，实现智能家居设备之间的高速互联，以及支持室内的 VR/AR 等沉浸式应用。​

2、人工智能与通信融合技术​

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，将其与 6G 通信技术深度融合已成为未来通信发展的重要趋势。AI 在 6G 通信中的应用贯穿了网络的各个层面，从物理层到网络层，为提升 6G 网络性能、优化网络管理、降低功耗等方面提供了强大的技术支持。​

在网络性能优化方面，AI 可通过对网络状态的实时监测和数据分析，实现智能的资源分配和调度。6G 网络需要支持海量的设备连接和多样化的业务需求，不同业务对网络资源的需求差异巨大，如高清视频业务需要大量的带宽资源，而物联网设备通信则对时延和连接数有较高要求。AI 算法能够根据实时的业务需求和网络负载情况，动态地调整网络资源分配，将带宽、功率等资源合理地分配给不同的用户和业务，提高网络资源的利用率，保障各类业务的服务质量（QoS）。在网络拥塞时，AI 可以快速识别拥塞区域和拥塞业务，通过调整资源分配策略，优先保障关键业务的通信需求，缓解网络拥塞，提高网络的整体性能。​

在波束管理方面，AI 技术能够实现更高效的波束赋形和跟踪。6G 通信采用了大规模天线阵列技术，通过波束赋形可以将信号能量集中在特定方向，提高信号强度和覆盖范围。然而，在复杂的通信环境中，信号容易受到多径效应、遮挡等因素的影响，导致波束指向不准确，通信质量下降。AI 可以利用机器学习算法，对信道状态信息进行实时分析和预测，根据环境变化动态地调整波束方向和形状，实现波束的智能跟踪和优化，确保信号始终能够准确地传输到目标用户设备，提高通信的可靠性和稳定性。例如，通过深度学习算法对大量的信道数据进行训练，建立信道模型，从而实现对信道状态的准确预测和波束的自适应调整。​

在电路设计方面，AI 为 6G 通信设备的电路设计带来了创新思路。传统的电路设计方法往往依赖于工程师的经验和反复的试验，设计周期长，成本高。而 AI 可以通过自动化设计工具，利用优化算法和机器学习模型，快速生成满足性能要求的电路设计方案。AI 还能够对电路进行智能优化，提高电路的性能和可靠性，降低功耗。通过强化学习算法，让 AI 系统在不断的试验和反馈中优化电路参数，实现电路性能的最大化。这不仅可以缩短电路设计的周期，降低设计成本，还能提高电路的性能和可靠性，为 6G 通信设备的小型化、低功耗和高性能发展提供支持。​

在功耗降低方面，AI 技术能够帮助 6G 网络实现智能的功耗管理。6G 网络中的基站和设备数量众多，功耗问题成为制约其发展的重要因素之一。AI 可以通过对网络流量和用户行为的分析，预测网络负载的变化情况，根据实际需求动态地调整基站和设备的工作状态，实现节能降耗。在夜间或网络流量较低的时段，AI 可以自动调整基站的发射功率，关闭部分不必要的设备或模块，降低网络的整体功耗；当网络流量增加时，再及时调整设备状态，保障网络的正常运行。通过这种智能的功耗管理方式，6G 网络能够在满足用户通信需求的同时，有效地降低能源消耗，实现绿色通信。​

3、通感一体化技术​

通感一体化技术是 6G 通信的关键技术之一，它将通信与感知功能深度融合，使通信系统不仅能够实现数据的传输，还具备对周围环境的感知能力，为未来智能交通、智能安防、智能家居等领域带来了全新的应用体验和发展机遇。​

通信与感知融合的原理基于两者在信号处理和传输上的相似性。在传统通信系统中，信号主要用于携带信息进行传输，而在感知系统中，信号则用于获取目标物体的位置、形状、速度等信息。通感一体化技术通过共享硬件资源和信号处理算法，实现了通信与感知功能的有机结合。在同一频段上，利用通信信号的反射、散射等特性，获取周围环境的信息，实现对目标物体的感知；同时，感知信息又可以辅助通信系统进行信道估计、波束赋形等操作，提高通信系统的性能。​

在智能交通领域，通感一体化技术有着广泛的应用前景。在车联网中，车辆可以通过通信信号感知周围车辆的位置、速度和行驶方向等信息，实现车辆之间的智能协作和安全驾驶。当车辆检测到前方车辆突然减速或变道时，能够及时调整自身的行驶速度和方向，避免发生碰撞事故；在智能交通管理系统中，通过路边基站的通感一体化设备，可以实时监测道路交通流量、车辆行驶状态等信息，为交通信号控制、道路规划等提供数据支持，优化交通流量，缓解交通拥堵。​

在环境监测方面，通感一体化技术能够实现对环境参数的实时监测和分析。通过分布在不同区域的通感一体化设备，可以感知大气中的污染物浓度、温湿度、风速等环境信息，并将这些信息通过通信网络传输到监测中心，实现对环境的全面监测和预警。在发生自然灾害时，如地震、洪水等，通感一体化设备还可以快速感知灾区的情况，为救援工作提供重要的信息支持。​

在智能家居领域，通感一体化技术为用户带来了更加智能、便捷的生活体验。智能家居设备可以通过通信信号感知用户的位置、行为习惯等信息，自动调整家居设备的工作状态。当用户回家时，智能门锁可以通过感知用户的身份信息自动解锁，灯光、空调等设备可以根据用户的习惯自动开启和调节；在用户离开家后，设备可以自动进入节能模式，实现家居的智能化管理。​

4、分布式 MIMO 技术​

分布式 MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术是 6G 通信中的一项关键技术，它通过将多个天线分布在不同的地理位置，实现信号的协同传输和接收，从而有效提升信号覆盖范围和系统容量，满足 6G 网络对高速率、大容量通信的需求。​

分布式 MIMO 技术的原理基于多天线系统的空间分集和复用增益。在传统的集中式 MIMO 系统中，多个天线集中部署在基站端，虽然能够在一定程度上提高频谱效率和系统容量，但在信号覆盖范围和抗干扰能力方面存在一定的局限性。而分布式 MIMO 技术将天线分散部署在不同的位置，形成分布式天线阵列，这些天线可以同时与用户设备进行通信，通过信号的协同处理，实现空间分集和复用增益的最大化。不同位置的天线接收到的信号具有不同的衰落特性，通过对这些信号进行合并处理，可以提高信号的可靠性，降低误码率；通过空间复用技术，多个天线可以同时传输不同的数据流，从而提高系统的传输速率和容量。​

在 6G 网络中，分布式 MIMO 技术具有显著的应用优势。它能够有效扩大信号覆盖范围，解决传统通信系统中存在的信号盲区问题。在城市复杂的通信环境中，建筑物、地形等因素会对信号传播产生阻挡和干扰，导致部分区域信号覆盖不佳。分布式 MIMO 技术通过在不同位置部署天线，能够从多个方向对信号进行传输和接收，绕过障碍物，实现对信号盲区的有效覆盖，确保用户在任何位置都能获得稳定、高质量的通信服务。​

分布式 MIMO 技术可以提高系统的容量和频谱效率。随着物联网的发展，未来将有海量的设备接入 6G 网络，对系统容量和频谱效率提出了更高的要求。分布式 MIMO 技术通过空间复用技术，能够在相同的时间和频率资源上传输更多的数据，提高频谱效率；同时，多个天线的协同工作可以增加系统的容量，满足大量设备同时通信的需求。在高密度的城市区域或大型场馆等场景中，分布式 MIMO 技术能够为众多用户提供高速、稳定的通信服务，保障用户的通信体验。​

分布式 MIMO 技术还具有较强的抗干扰能力。在复杂的通信环境中，信号容易受到其他信号的干扰，影响通信质量。分布式 MIMO 技术通过对多个天线接收到的信号进行联合处理，能够有效地抑制干扰信号，提高信号的信噪比，保障通信的可靠性。在干扰较强的工业环境或无线通信频段拥挤的区域，分布式 MIMO 技术能够发挥其抗干扰优势，确保通信系统的正常运行。​

二、技术难点与突破方向​

据研精毕智信息咨询发布的研究报告指出，尽管 6G 通信技术展现出了广阔的应用前景，但在关键技术的研发和应用过程中，仍面临着诸多技术难点，需要不断探索突破方向。​

太赫兹通信技术在信号传输和器件研发方面存在挑战。太赫兹波在大气中传输时，信号衰减严重，尤其是在潮湿环境下，水分子对太赫兹波的吸收会导致信号强度急剧下降，这限制了太赫兹通信的传输距离和覆盖范围。太赫兹频段的器件研发难度较大，目前缺乏高效、低成本的太赫兹源和探测器。传统的电子器件在太赫兹频段的性能受到限制，难以满足 6G 通信对高速率、低功耗的要求；而基于光子学的太赫兹器件虽然性能较好，但存在成本高、集成度低等问题。为突破这些难点，研究方向主要集中在新型信号调制解调技术和器件材料的研发上。在信号调制解调方面，探索采用多进制调制、正交频分复用（OFDM）等技术，提高信号的抗干扰能力和传输效率；在器件材料方面，研究新型的半导体材料、超材料等，以降低器件成本，提高器件性能和集成度。开发基于石墨烯等新型材料的太赫兹器件，利用其优异的电学性能和高载流子迁移率，有望实现高性能、低成本的太赫兹源和探测器。​

人工智能在 6G 通信中的应用面临模型训练和验证的难题。6G 通信网络规模庞大，数据量巨大，需要训练复杂的 AI 模型来实现网络优化和管理。然而，大规模的模型训练需要消耗大量的计算资源和时间，且在实际应用中，模型的准确性和可靠性还需要进一步验证。不同的通信场景和网络环境对 AI 模型的要求不同，如何使模型具有更好的泛化能力，适应复杂多变的通信环境，也是需要解决的问题。针对这些难点，未来的突破方向包括发展分布式计算和联邦学习技术，实现模型的分布式训练，降低计算资源需求和训练时间；建立完善的模型验证和评估体系，通过大量的实际数据和仿真实验，验证模型的性能和可靠性；采用迁移学习、强化学习等技术，提高模型的泛化能力，使其能够快速适应不同的通信场景和网络环境。​

通感一体化技术在信号处理和干扰协调方面存在技术瓶颈。通感一体化系统中，通信和感知信号共用频谱资源，信号处理复杂度高，如何实现通信和感知功能的高效协同，避免信号之间的干扰，是亟待解决的问题。在复杂的通信环境中，存在多种干扰源，如其他通信系统的干扰、环境噪声等，如何有效地协调通感一体化系统与其他系统之间的干扰，保障通信和感知的准确性，也是一大挑战。为解决这些问题，研究重点在于开发先进的信号处理算法和干扰协调机制。在信号处理算法方面，研究多目标优化算法，实现通信和感知性能的同时优化；在干扰协调机制方面，探索基于认知无线电的干扰感知和避让技术，使通感一体化系统能够实时感知周围的干扰情况，并自动调整信号传输参数，避免干扰。​

分布式 MIMO 技术在天线部署和同步技术上存在困难。分布式 MIMO 系统中，天线分布在不同位置，天线之间的距离较远，这给天线的部署和安装带来了挑战，需要考虑地理环境、电磁兼容性等因素。多个天线之间的同步问题也至关重要，同步误差会导致信号传输质量下降，影响系统性能。为克服这些难点，需要研究智能天线部署算法，根据地理环境、用户分布等因素，优化天线的部署位置和数量，提高系统性能；开发高精度的同步技术，如基于卫星导航系统的同步技术、基于时间戳的同步技术等，确保多个天线之间的精确同步。

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