【2】

如果说，6G在频率上的核心突破，是对太赫兹波段的利用。

那么，在频率之外，最重大的突破，极有可能来自于人工智能。

如果仔细研究移动通信的发展，我们会发现一个非常有趣的情况。

每一代移动通信，都提出了一个面向未来的核心业务特征，但这些核心业务从出现到不断完善，都要向后跨越一代，才会真正发展成熟。

比如，1G实现了从固定通信到移动通信的革命性转变，但无论信号稳定性、通话质量、还是安全性，都存在非常多问题。直到2G时代，手机的话音业务才基本成熟。

2G让我们可以用手机＂上网冲浪＂，但那时还只有WAP和移动梦网。直到3G时代，我们才开始用手机登上真正的互联网，开始拍剪刀手照片，给朋友发微博。

3G刚开始的时候，我们曾经认为，多媒体业务会成为它的杀手级应用，但事实上，直到4G时代，才有了快手、抖音等各种短视频APP和直播的爆发。

而我们畅想的XR（虚拟现实VR、增强现实AR和混合现实MR的统称），以及各种IoT智能设备，在4G时代也才刚刚开始，可能要到5G时代的中后期，才会深入改变我们的工作与生活。

那么，又是什么会在5G阶段提出，在6G阶段成为标志呢？

在6G时代，我们对科技最宏大的想像，确实就是万物互联：所有的人、所有的智能设备，甚至所有的网络、所有的智能体，都实现完全的互联互通。

而要实现万物互联，我们除了5G的能力和太赫兹，还缺少什么？

人工智能。

从1G到4G，移动通信网络连接的是人与人，所以它的业务逻辑是简单的，只需要做好业务管理和用户管理，现在的软件系统已经足够了。

但从5G开始，我们需要把海量的智能设备也连起来，把它们采集的大数据连起来，乃至把这些设备和数据通过场景和服务用起来。

6G网络可能还需要支撑更多的黑科技，比如全息技术、全感技术。

这个过程，只有借助人工智能，我们才能真正实现。

【3】

那么，从5G到6G，人工智能将如何与通信技术相互赋能与提升？

就这个问题，在今天的第53届IEEE国际通信会议（IEEE ICC 2019）上，OPPO标准研究中心负责人、首席5G科学家唐海通过题为＂B5G＆6G：智慧连接（Connecting Intelligence）＂的主题演讲阐释了自己的判断。

在他看来，未来10～20年的发展，可以分成三个阶段：

第一个阶段，是For the AI（赋能AI服务）。

其特征是，5G主要为人工智能业务提供支撑，让本地人工智能服务演化为移动人工智能服务。

目前，5G网络主要还是提供人和物之间的连接，而旗舰级智能手机的人工智能运算力，已经能达到每秒7万亿次运算，一些简单的人工智能应用可以在本地进行，比如照片优化。

即使如此，复杂的人工智能运算，也大都还需要连接网络在云端完成。

但是，受制于成本、设备体积、能耗等问题，并不是所有的本地设备，都能像旗舰手机一样，配置强大的算力、储存力和人工智能处理能力。

唐海认为，在5G时代，人工智能的应用会越来越多，包括但不限于：

（1）基于AI的虚拟助手，如实时翻译，商业服务，多媒体点播等

（2）基于AI的远程控制／干预，如实时的远程监测、分析，干预等医疗服务、智能设备的远程感知、控制，健康监测服务等

（3）基于AI的辅助／自动驾驶

这些业务都需要远端的人工智能的连接需求，并对多输入、速率、成本、时延都各有需求。

而5G将为这些人工智能提供时延更短、带宽更高、连接数更多的一个高速管道。

第二个阶段，是By the AI（AI驱动优化）。

其特征是：人工智能将被引入、并驱动5G的下一步优化。这个阶段，也是目前业界开始有关注与探讨的＂B5G（后5G）＂阶段。

从目前5G的三大场景－－eMBB（增强移动宽带）、URLLC（高可靠低时延通信）和mMTC（海量物联网）来看，5G已经可以基本满足现有大多数人工智能业务对峰值速率、时延、可靠性、覆盖及连接密度等网络指标的需求。

但在向6G演进过程中，越来越多的人工智能业务，可能会对网络性能提出更高要求，依靠孤立的基线指标，将无法达到满意效果。

此时，需要对5G网络进行优化，来满足这些高性能需求。人工智能的引入与调度，可以帮助弥补人为建立的无线通信理论中一些＂不完美、不精确＂的短板，让5G系统变得更快捷、精细、高效，满足更高的网络性能需求。

当然，到底网络的哪些层次要利用人工智能，哪些应用需要利用人工智能，乃至如何用人工智能提升网络，这些都还是我们在未来5～10年需要去讨论、确定和解决的问题。

不过，唐海判断，整体来看，越往网络侧走，AI所带来的提升价值会越大，但复杂度和难度也会更高。

第三个阶段，是Of the AI（AI无处不在）。它的特征是，人工智能的技术与应用场景全面普及，以智能体交互为代表的新型业务场景出现。

这是唐海展望2030年代、也就是6G时代的愿景。

他认为，在这个阶段，越来越多的业务已经不再需要人类参与，而是由机器和智能体独立完成。

在这个过程中，会有很多业务场景，是单一的智能体无法完成的复杂任务，需要多个智能体来共同协作完成。

因此，智能体直接交互的场景将持续增多，大规模智能体之间的作用，将会带来极高的性能需求。

为了实现这样的未来愿景，6G将需要克服一系列性能提升挑战，并根据业务场景，对网络带宽、时延、可靠性、覆盖、能耗、连接密度、精确度、安全性等指标的进行精确适配，甚至每颗芯片都会有属于自己的天线，并通过人工智能来实现精准调度。

最终，我们将看到＂人、物、智＂的互联互通，无论物理世界还是虚拟世界，人类社会与人工智能之间，都将实现完全的互联互通。