摘 要：通過整合全球網(wǎng)絡(luò)資源和普適智能，６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)有望為用戶提供泛在的個性化服務(wù)。在６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，深入探討如何借助網(wǎng)絡(luò)場景知識、充分利用普適智能和全域網(wǎng)絡(luò)資源，以實現(xiàn)真正的按需服務(wù)調(diào)配是必要的。旨在探討６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)場景知識的相關(guān)研究。介紹了５Ｇ 限制以及６Ｇ 發(fā)展現(xiàn)狀和特點；對６Ｇ 應(yīng)用場景、典型應(yīng)用和性能指標進行了綜述，并闡述了６Ｇ 場景嵌入知識的應(yīng)用；討論了場景識別使能技術(shù)以及面臨的挑戰(zhàn)和未來研究方向。

關(guān)鍵詞：６Ｇ；場景知識；按需服務(wù)

中圖分類號：ＴＮ９１９． １ 文獻標志碼：Ａ 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１１４（２０２４）０３－０４８４－１２

０ 引言

近年來，移動通信技術(shù)取得了巨大進步，無線網(wǎng)絡(luò)作為其中的重要組成部分已成為現(xiàn)代社會不可或缺的一部分。５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)以增強型移動寬帶（ｅｎｈａｎｃｅｄＭｏｂｉｌｅ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ，ｅＭＢＢ）、超可靠低延遲通信（ＵｌｔｒａＲｅｌｉａｂｌｅ ＬｏｗＬａｔｅｎｃｙ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＵＲＬＬＣ）和大規(guī)模機器類型通信（ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｍＭＴＣ）三大場景為核心，為用戶提供相應(yīng)服務(wù)［１］。隨著５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的推廣和社會的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)性能和應(yīng)用需求的期望也在不斷增加。然而，５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)仍然存在一些限制和挑戰(zhàn)，例如帶寬瓶頸、高頻段傳輸衰減和網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足等問題，限制了其在滿足日益復(fù)雜和多樣化的應(yīng)用需求上的表現(xiàn)［２］。

為了克服這些挑戰(zhàn)并滿足未來網(wǎng)絡(luò)的需求，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界開始研究和開發(fā)下一代移動通信技術(shù)，即６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)，以期滿足未來網(wǎng)絡(luò)的需求。６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)被視為具備更高速率、更低延遲、更大容量和更好可靠性的網(wǎng)絡(luò)［３］。然而，僅僅提高技術(shù)指標并不能適應(yīng)未來的應(yīng)用場景。不同的用戶處于不同的場景，對網(wǎng)絡(luò)的需求各不相同。因此，需對用戶－資源匹配進行更細粒度的剖析分解，從而實現(xiàn)６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中真正的按需服務(wù)。因此，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中場景知識的研究顯得十分重要。

場景知識是指在特定環(huán)境下對場景因素（包括所處環(huán)境、資源等）、用戶需求（包括用戶主觀需求以及客觀需求）和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)等信息的理解和感知。它可以幫助網(wǎng)絡(luò)自動感知和適應(yīng)不同的應(yīng)用場景，從而實現(xiàn)更智能、高效和個性化的通信服務(wù)。進一步，網(wǎng)絡(luò)借助已有的場景知識，可以更準確、迅速地提供服務(wù)，實現(xiàn)高效按需。２０２３ 年６ 月，國際電信聯(lián)盟（ＩＴＵ）無線電通信部門對６Ｇ 場景進行了明確劃分，分為六大典型場景：沉浸式通信、超大規(guī)模連接、極高可靠低時延、人工智能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）與通信的融合、感知與通信的融合、泛在連接［４］。在６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中，場景知識的綜合利用將成為實現(xiàn)６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)性能提升和應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵。因此，對于６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于場景知識的研究成為當(dāng)今學(xué)術(shù)界研究的熱點之一。

本文對６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)中的場景知識進行了系統(tǒng)綜述。首先，介紹了５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的局限性以及６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀和特征；其次，綜述了６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景、典型應(yīng)用和性能指標，并結(jié)合現(xiàn)有工作分析了６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中的場景嵌入知識的應(yīng)用；最后，討論了場景識別的技術(shù)手段以及存在的挑戰(zhàn)和未來的研究方向。通過對６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)中的場景知識的研究，對其在未來網(wǎng)絡(luò)中的重要作用和潛在應(yīng)用進行了全面系統(tǒng)地分析，旨在深入探討其在未來的研究和應(yīng)用中的價值。能夠促進相關(guān)領(lǐng)域的研究和技術(shù)創(chuàng)新，推動６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，為未來的研究和應(yīng)用提供有價值的指導(dǎo)和展望。

１ ６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)背景

１． １ ５Ｇ 的限制和挑戰(zhàn)

５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)作為當(dāng)前移動通信技術(shù)的最新標準，雖然在許多方面取得了顯著的進展，但仍面臨一系列挑戰(zhàn)和限制。

５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn)之一是帶寬限制［５］。盡管５Ｇ 標準已經(jīng)在數(shù)據(jù)傳輸速率方面取得了顯著提升，但由于用戶對高清、高幀率視頻以及增強現(xiàn)實（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ，ＡＲ）應(yīng)用日益增長的需求，網(wǎng)絡(luò)帶寬需求也在迅速增加。在高密度設(shè)備連接和大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸?shù)膱鼍跋?，網(wǎng)絡(luò)容易陷入擁塞，不僅影響用戶體驗，也降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕郏担?。Ｆｅｒｒａ?等［６］指出５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)仍然面臨大規(guī)模連接和高密度設(shè)備挑戰(zhàn)，這限制了其在物聯(lián)網(wǎng)（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆＴｈｉｎｇｓ，ＩｏＴ）和智能城市等場景的發(fā)展。在這些場景中，設(shè)備密集性導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)擁塞和頻譜競爭給５Ｇ網(wǎng)絡(luò)的可靠性和性能帶來了挑戰(zhàn)。

在５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中，低延遲是實現(xiàn)實時互動和關(guān)鍵應(yīng)用的關(guān)鍵因素。５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的延遲雖然已經(jīng)相對較低，但在對延遲要求極為敏感的領(lǐng)域，如自動駕駛和工業(yè)自動化，仍然存在挑戰(zhàn)［７］。Ｊｉａｎｇ 等［３］的研究聚焦于５Ｇ 工業(yè)ＩｏＴ 中的ＵＲＬＬＣ 技術(shù)，強調(diào)了在工業(yè)自動化等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)低時延通信的關(guān)鍵性。由于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和信號傳播等方面的限制，５Ｇ 在某些場景下無法滿足超低時延通信的要求，限制了其在關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域的應(yīng)用。Ｚｕｏ 等［８］通過研究５Ｇ 中超可靠低時延通信的波形設(shè)計和速率控制，深入探討了５Ｇ 中低時延通信的關(guān)鍵技術(shù)。Ｔｒｅｖｌａｋｉｓ 等［９］的綜述涵蓋了５Ｇ 中的ＵＲＬＬＣ 技術(shù)，全面分析了當(dāng)前５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中的限制和挑戰(zhàn)。

此外，５Ｇ 的可靠性和覆蓋范圍也存在一定制約，限制了５Ｇ 在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用，如醫(yī)療衛(wèi)生和緊急救援等關(guān)于５Ｇ 覆蓋范圍，限制因素之一是高頻段的使用［１０］。盡管毫米波頻段可以提供更大的帶寬和更高的數(shù)據(jù)傳輸速率，但其信號傳播距離相對較短，容易受到障礙物的影響，從而限制了覆蓋范圍。城市和農(nóng)村地區(qū)之間的鴻溝也是一個重要問題，５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)在城市中可能更容易實現(xiàn)高密度覆蓋，而在農(nóng)村地區(qū)可能面臨部署成本高、基礎(chǔ)設(shè)施不足等問題［１０］。

這些研究共同揭示了５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)在帶寬、時延、密度等方面的限制和挑戰(zhàn)，在面對這些限制和挑戰(zhàn)時，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界開始關(guān)注下一代通信技術(shù)，即６Ｇ通信技術(shù)的發(fā)展，以期望進一步推動通信技術(shù)的創(chuàng)新，滿足未來社會對更高性能通信的需求。

１． ２ ６Ｇ 的產(chǎn)生發(fā)展以及未來發(fā)展?jié)摿?/p>

為了應(yīng)對５Ｇ 的限制和挑戰(zhàn)，６Ｇ 不僅是追求網(wǎng)絡(luò)性能的提升，更著眼于新技術(shù)范式的探索，如超高頻、量子通信、智能邊緣計算、全息無線電技術(shù)等。這些新技術(shù)的引入將極大拓展通信技術(shù)的邊界，可滿足未來數(shù)字社會和智能應(yīng)用需求。Ｄｅ Ａｌｗｉｓ 等［１１］詳細探討了量子通信在６Ｇ 中的機會和挑戰(zhàn)，強調(diào)了其在解決當(dāng)前加密方法局限性方面的潛在作用。Ｊｉａｎｇ 等［１２］在研究中提到了６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)在智能交通、虛擬現(xiàn)實（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ，ＶＲ）和工業(yè)自動化等領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿?。Ｍａ?等［１３］介紹了６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的愿景、要求、架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，為６Ｇ 的發(fā)展提供了全面的視角。Ｚｈｏｕ 等［１４］探討了ＡＩ 驅(qū)動的智能網(wǎng)絡(luò)在６Ｇ 通信中的應(yīng)用，強調(diào)了其在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和管理方面的潛在貢獻。

相較于５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)預(yù)計在多個方面實現(xiàn)顯著的技術(shù)升級：① 展現(xiàn)出更高的頻譜利用效率、能量效率和成本效率，同時實現(xiàn)卓越的數(shù)據(jù)速率（達到Ｔｂｉｔ／ ｓ 級別）；網(wǎng)絡(luò)延遲方面將降低至現(xiàn)有水平的１／１０；而連接密度將顯著提升至現(xiàn)有水平的１００ 倍。② 具備更為先進的全自動化智能，實現(xiàn)亞厘米級的定位精度和亞毫秒級的時間同步，為通信體驗提供更為卓越的性能。③ 提供全球覆蓋，增強頻譜／能源／ 成本效率，更好的智能水平和安全性等［１５－１６］。

為了滿足這些性能，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)將依賴于新的使能技術(shù)，即空中接口和傳輸技術(shù)，以及新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如波形設(shè)計、多址、信道編碼方案、多天線技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)切片、無蜂窩架構(gòu)和云／ 霧／ 邊緣計算［１７］。６Ｇ 的未來發(fā)展將有４ 個新的范式的轉(zhuǎn)變（如圖１ 所示）：① 為滿足全球覆蓋要求，６Ｇ 將不局限于地面通信網(wǎng)絡(luò)，需要與衛(wèi)星、無人機等非地面通信網(wǎng)絡(luò)相輔相成，從而實現(xiàn)“空－天－地－海”一體化通信網(wǎng)絡(luò)。② 將充分開發(fā)所有頻譜，進一步提高數(shù)據(jù)速率和連接密度，包括６ ＧＨｚ 以下、毫米波（ｍｍＷａｖｅ）、太赫茲（ＴＨｚ）和光學(xué)頻段。③ 面對高度異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)、多樣化的通信場景、眾多的天線數(shù)量、寬廣的帶寬以及由新業(yè)務(wù)需求產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)集，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)將充分利用ＡＩ 和大數(shù)據(jù)技術(shù)，以實現(xiàn)一系列全新的智能應(yīng)用。④ 在推進６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的過程中，亦須加強網(wǎng)絡(luò)安全措施，保證強大的安全性。

未來，６Ｇ 有望在智能交通、ＶＲ、工業(yè)自動化等領(lǐng)域取得顯著突破，６Ｇ 的技術(shù)特征將為這些領(lǐng)域的創(chuàng)新提供支持，推動社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向更高水平［１８］。

１． ３ ６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)特征

圖２ 顯示了６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)特征，其中給出了性能指標、應(yīng)用場景、支持技術(shù)、新范式轉(zhuǎn)換和行業(yè)垂直領(lǐng)域［１９］。

為滿足未來通信需求，６Ｇ 設(shè)計追求更高帶寬、更低延遲、更高可靠性、更大容量，超越５Ｇ 限制，推動通信技術(shù)向更高層次發(fā)展［２０］。

① ６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)將提供更高的帶寬，以滿足不斷增長的數(shù)據(jù)需求。研究者們在探索超高頻的運用，以實現(xiàn)更大范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸和更快的速率，為用戶提供更快捷、高效的通信服務(wù)。

② 更低的延遲將成為實現(xiàn)實時互動和關(guān)鍵應(yīng)用的關(guān)鍵因素。量子通信等新技術(shù)的引入有望在降低通信延遲的同時提高通信的安全性，為延遲敏感型應(yīng)用提供更強有力的支持。

③ ６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)還將追求更高的可靠性，以確保在關(guān)鍵時刻網(wǎng)絡(luò)連接的穩(wěn)定性。這對于自動駕駛、遠程醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用至關(guān)重要。

④ ６Ｇ 將具備更大的容量，以支持更多設(shè)備的連接，實現(xiàn)大規(guī)模的ＩｏＴ 應(yīng)用。

６Ｇ 的網(wǎng)絡(luò)特征設(shè)計不僅是對５Ｇ 性能的提升，更是對全新通信范式的探索。超越５Ｇ 的性能限制，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計旨在推動通信技術(shù)向更高層次發(fā)展，為未來數(shù)字社會和智能應(yīng)用提供堅實基礎(chǔ)。

２ ６Ｇ 場景

在信息通信技術(shù)高速發(fā)展的今天，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)作為未來通信網(wǎng)絡(luò)的新興代表，正受到全球矚目。６Ｇ 不僅是５Ｇ 技術(shù)的升級，更預(yù)示著一個新的通信時代的來臨。它將為人類社會帶來更廣泛的連接性、更高的數(shù)據(jù)傳輸速度和更低的延遲，從而開啟一個智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新篇章。６Ｇ 場景的探索不僅關(guān)乎技術(shù)的進步，更關(guān)系到未來社會的運作方式和人類生活的多個方面。６Ｇ 的應(yīng)用前景無限廣闊，其影響力深遠且全面。

２． １ ６Ｇ 應(yīng)用場景

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)預(yù)計將于２０３０ 年投入使用，其將突破５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的限制，為各種新興應(yīng)用提供支持。根據(jù)ＩＴＵ 和移動通信國際標準化組織（ＩＭＴ）的規(guī)劃［２１］，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景可分為六大類。其中，超大規(guī)模連接、超高可靠低時延通信和泛在連接是對５Ｇ 原有三大應(yīng)用場景的增強和擴展：在６Ｇ 中得到了進一步增強和擴展，但其核心理念與５Ｇ 相延續(xù)。例如，超大規(guī)模連接繼續(xù)推動著ＩｏＴ 的發(fā)展，而超高可靠低時延通信依然是實時控制系統(tǒng)的關(guān)鍵，泛在連接則保證了無論在何處都能實現(xiàn)高效、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接。

而沉浸式通信、通信ＡＩ 一體化和通信感知一體化則是６Ｇ 針對未來移動通信可能面臨的新需求和挑戰(zhàn)，提出的特有的全新應(yīng)用場景。

（１）沉浸式通信

沉浸式通信在６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中扮演著重要角色，通過高級擴展現(xiàn)實（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ，ＸＲ）技術(shù)和全息通信，提供前所未有的真實交流體驗。這一場景重視時間同步，支持視頻、音頻及環(huán)境數(shù)據(jù)的混合流量傳輸以及獨立的語音支持，使遠程交流更加生動和互動。沉浸式通信的應(yīng)用前景廣泛，從遠程教育到虛擬會議，再到在線娛樂和遠程醫(yī)療，乃至復(fù)雜的遠程操作和控制系統(tǒng)，都將從中受益。

（２）通信ＡＩ 一體化

通信ＡＩ 一體化場景標志著ＡＩ 技術(shù)與通信技術(shù)的深度融合。ＡＩ 在此場景中發(fā)揮多重作用，包括網(wǎng)絡(luò)自我優(yōu)化、服務(wù)個性化、安全增強、數(shù)據(jù)分析和管理、邊緣計算等。ＡＩ 的融入不僅使６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)更加智能化和高效，還大幅提升了用戶體驗。從ＡＩ 驅(qū)動的個人助手到智能家居設(shè)備，通信ＡＩ 一體化將推動智能設(shè)備的發(fā)展，使其無縫連接至６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)。

（３）通信感知一體化

通信感知一體化是６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中另一項創(chuàng)新，代表了通信技術(shù)與感知能力的深度融合，開啟了通信網(wǎng)絡(luò)功能的新境界。在這一場景下，網(wǎng)絡(luò)不僅能夠傳輸數(shù)據(jù)，還能夠感知環(huán)境，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集和智能處理，實現(xiàn)了通信技術(shù)與環(huán)境感知能力的結(jié)合。此場景涵蓋環(huán)境感知、活動檢測與運動跟蹤、ＡＲ 和ＶＲ、高精度定位等多個方面。在智慧城市、智能交通和遠程醫(yī)療等領(lǐng)域尤為重要。這一場景的實現(xiàn)，將提升６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的功能性，促進新技術(shù)和新應(yīng)用的發(fā)展。

（４）超大規(guī)模連接

標志著通信技術(shù)的新紀元，６Ｇ 將支持前所未有數(shù)量級的設(shè)備連接，推動ＩｏＴ 的全面發(fā)展。

（５）超高可靠低時延通信

針對對延遲和可靠性要求極高的應(yīng)用，如工業(yè)自動化和遠程醫(yī)療，６Ｇ 將提供毫秒級甚至更低延遲的通信服務(wù)。

（６）泛在連接

６Ｇ 旨在實現(xiàn)全球范圍內(nèi)高效、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，無論地理位置如何，確保網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的質(zhì)量和可靠性。

綜上所述，６Ｇ 六大應(yīng)用場景的形成，不僅標志著技術(shù)的進步，也預(yù)示著信息社會向更加智能化、互聯(lián)化發(fā)展的趨勢。這些應(yīng)用場景展示了未來通信技術(shù)的廣泛可能性，預(yù)示著信息社會的深刻變革和技術(shù)革新。６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)將是通信歷史上的一個重要里程碑，標志著向更加智能化、互聯(lián)化的新時代的過渡。

２． ２ ６Ｇ 典型應(yīng)用

６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)作為未來通信技術(shù)的重要代表，將廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，徹底改變行業(yè)格局并支撐新技術(shù)和新應(yīng)用的發(fā)展。６Ｇ 的典型應(yīng)用不僅包括傳感和學(xué)習(xí)，還涉及元宇宙、太空通信、深海旅游等前沿領(lǐng)域［２２］。此外，智能城市、智能家居、智能汽車、智能制造和工業(yè)ＩｏＴ 也將在６Ｇ 的助力下迎來新的發(fā)展機遇。

２． ２． １ 全息通信和ＸＲ 應(yīng)用

６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的高帶寬和低延遲使實時全息通為可能，這將徹底改變?nèi)藗兊耐ㄐ欧绞?，提供更加沉浸式和真實的交流體驗，并為用戶提供前所未有的溝通和娛樂體驗。

全息通信［２３］是一種利用光場重建技術(shù)創(chuàng)建三維圖像的通信方式。在６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)下，全息通信的潛力將被進一步挖掘。得益于６Ｇ 的高帶寬和極低延遲，全息圖像可以實時傳輸，提供更加生動、逼真的交流體驗。這意味著在遠程會議、遠程教育、娛樂甚至醫(yī)療領(lǐng)域，人們可以通過全息技術(shù)與他人或物體進行更加自然、互動的溝通。例如，在遠程醫(yī)療中，醫(yī)生可以通過全息圖像來觀察和指導(dǎo)手術(shù)，使遠程手術(shù)更加精確和可行。

ＸＲ 應(yīng)用包括ＶＲ、ＡＲ 和混合現(xiàn)實（ＭｉｘｅｄＲｅａｌｉｔｙ，ＭＲ），是另一大受益于６Ｇ 的領(lǐng)域。６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)將為ＸＲ 應(yīng)用提供所需的高速數(shù)據(jù)傳輸和低延遲，使這些技術(shù)可以更加流暢和真實地與用戶的物理環(huán)境融合，為教育、培訓(xùn)、游戲和零售等多個行業(yè)創(chuàng)造沉浸式體驗。

總的來說，全息通信和ＸＲ 應(yīng)用在６Ｇ 時代將大幅提升用戶體驗，開啟遠程互動和沉浸式體驗的新時代，同時在眾多行業(yè)中創(chuàng)造新的應(yīng)用可能性和商業(yè)價值。

２． ２． ２ 智慧城市的構(gòu)建

在６Ｇ 時代，智慧城市的構(gòu)建將經(jīng)歷革命性變化。６Ｇ 的超高帶寬和極低延遲特性將使城市基礎(chǔ)設(shè)施實時數(shù)據(jù)交換成為現(xiàn)實，從而提高城市管理的效率和響應(yīng)速度。大規(guī)模ＩｏＴ 的推動將使城市中的每一件物品都能夠互聯(lián)互通，收集的大量數(shù)據(jù)有助于優(yōu)化城市運營和提高居民生活質(zhì)量。此外，智慧城市在能源管理、水資源管理和公共交通系統(tǒng)優(yōu)化等領(lǐng)域的發(fā)展也將得到加速，為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標貢獻力量［２４］。

此外，預(yù)計６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)將在遠程醫(yī)療的進步中發(fā)揮關(guān)鍵作用，特別是驅(qū)動方法的集成將為智能醫(yī)療應(yīng)用帶來新的機遇。６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的ｍＭＴＣ 也將支持工業(yè)智能ＩｏＴ、智能建筑、物流以及空氣和水質(zhì)監(jiān)測等應(yīng)用，為各行各業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供動力［２５］。

綜上所述，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的典型應(yīng)用不僅展示了未來通信技術(shù)的廣闊應(yīng)用前景，也預(yù)示著信息社會的深刻變革和技術(shù)革新。６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)將是通信歷史上的重要里程碑，標志著向更加智能化、互聯(lián)化新時代的過渡。

２． ３ ６Ｇ 性能指標

在當(dāng)今迅速發(fā)展的通信領(lǐng)域中，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)不僅承載著現(xiàn)有需求的滿足，更在為未來潛在新應(yīng)用的需求做準備。因此，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的性能指標成為衡量其是否能夠滿足這些應(yīng)用需求的關(guān)鍵［２６］。相比于５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)，６Ｇ 定義了１５ 個能力指標，分為兩大類：一是針對ＩＭＴ-２０２０（５Ｇ）功能的增強，二是支持ＩＭＴ-２０３０（６Ｇ）擴展使用場景的新功能。每個功能在不同的使用場景中展現(xiàn)出獨特的相關(guān)性和適用性。

針對ＩＭＴ-２０２０ 增強的功能包括峰值速率、用戶體驗速率、頻譜效率、區(qū)域流量密度、連接數(shù)密度、移動性、時延、可靠性和安全、定位能力和能效等１０ 個指標。這些指標的提升，反映了６Ｇ 在繼承５Ｇ 基礎(chǔ)上的技術(shù)優(yōu)化和性能提升，如表１ 所示。

６Ｇ 所引入的支持ＩＭＴ２０３０ 擴展使用場景的新功能，包括覆蓋指標、感知相關(guān)指標、ＡＩ 相關(guān)指標、可持續(xù)性性能指標、互操作性性能指標、定位精度等［４］。這些新增指標代表了６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)為適應(yīng)未來通信需求而做的全面準備和技術(shù)革新。

① 覆蓋。在全球化和多樣化的通信需求背景下，有效覆蓋成為關(guān)鍵指標。這不僅涵蓋城市區(qū)域，還包括偏遠和農(nóng)村地區(qū)的覆蓋，確保用戶無論身處何地都能獲得穩(wěn)定可靠的通信服務(wù)。

② 感知。ＩｏＴ 和智慧城市的發(fā)展，使感知能力變得至關(guān)重要。感知能力包括距離、速度、角度估計以及目標檢測和成像等功能，對提升網(wǎng)絡(luò)的智能化和自動化水平發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

③ ＡＩ。ＡＩ 技術(shù)與通信網(wǎng)絡(luò)的融合，是６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的顯著趨勢。通過整合ＡＩ 應(yīng)用，如分布式數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)將大幅提升其智能性和效率。

④ 可持續(xù)性。在全球范圍增強的環(huán)保意識下，可持續(xù)性成為衡量網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備性能的重要指標。這涉及減少溫室氣體排放和其他環(huán)境影響，如提高能源效率和優(yōu)化資源使用。

⑤ 互操作性。為實現(xiàn)更廣泛的網(wǎng)絡(luò)兼容性和靈活性，互操作性的重要性日益增加。這保證了不同系統(tǒng)和設(shè)備之間的有效協(xié)同工作，提高了網(wǎng)絡(luò)的整體功能性和適應(yīng)性。

⑥ 定位精度。隨著自動駕駛、高級導(dǎo)航系統(tǒng)等新興應(yīng)用的興起，精確的定位成為必要條件。６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)提出的１ ～１０ ｃｍ 的定位精度目標，將大幅提升用戶體驗和應(yīng)用效率。

綜上所述，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的這些新增性能指標從技術(shù)提升到環(huán)境責(zé)任，從智能化到全球互聯(lián)，全面反映了６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)為滿足未來通信需求所做的準備［２７］，標志著一個更高效、智能和可持續(xù)的通信時代的來臨。

３ ６Ｇ 場景嵌入知識應(yīng)用

３． １ 場景知識構(gòu)建使能技術(shù)

在通信網(wǎng)絡(luò)中，存在大量具有高密度信息的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了網(wǎng)絡(luò)主體、用戶、無線通信、傳輸策略和智能服務(wù)等不同領(lǐng)域［２８］，積極整合和利用這些多來源的數(shù)據(jù)并挖掘其有價值的信息，對未來通信技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用創(chuàng)新具有重要的促進作用。通過嵌入知識體系的方法，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)可以更好地適應(yīng)各種不同類型的場景，并提供更高效、個性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。圖３ 展示了使用自頂向下和自底向上相結(jié)合的方法構(gòu)建６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域知識圖譜的流程。

３． １． １ 構(gòu)建思想

知識圖譜的構(gòu)建思想可以分為自頂向下、自底向上和二者混合的方法［２９］。自頂向下的方法是從上層的概念或?qū)嶓w開始，逐步拆分、分解并細化成更具體的子概念或子實體，以建立起層次結(jié)構(gòu)的知識體系。這種方法將整個知識圖譜的構(gòu)建過程分解為一系列的層級關(guān)系，使得知識的組織更加清晰和易于管理［３０］。自頂向下的方法是從總體抽象概念開始，逐漸細化和拆分，構(gòu)建更具體的子概念或?qū)嶓w的知識圖譜。此方法重視數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的完整和規(guī)范。然而，自頂向下更加依賴于專家經(jīng)驗，并且可能會忽視實際應(yīng)用中的具體情況和需求，對于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域和多變的場景，實際使用可能不夠靈活。二者混合的方法可以根據(jù)具體的構(gòu)建需求和實際情況靈活調(diào)整，結(jié)合自頂向下和自底向上的優(yōu)點更好地適應(yīng)不同的構(gòu)建場景和需求。

３． １． ２ 本體構(gòu)建

兩種經(jīng)典的本體構(gòu)建方法有骨架法和７ 步法。骨架法于１９９５ 年提出，大致包括以下４ 個步驟：領(lǐng)域分析、構(gòu)建本體、審核修訂和文檔記錄。構(gòu)建本體階段包括本體捕獲、本體編碼表示和集成現(xiàn)有本體等子步驟。７ 步法由Ｎｏｙ 等［３１］提出，包括確定領(lǐng)域和范圍、收集領(lǐng)域知識、建立概念層次結(jié)構(gòu)、建立屬性和關(guān)系、建立實例、驗證和評估、維護和演化。骨架法在構(gòu)建本體時存在語義表達能力不足、知識遺漏、缺乏靈活性、維護復(fù)雜性和缺乏推理能力等缺陷。７ 步法提供了本體構(gòu)建的具體流程，但在本體的進一步擴展和維護方面可能面臨挑戰(zhàn)。隨著知識的增加和變化，可能需要對本體進行修改和更新。隨著技術(shù)的發(fā)展，一些研究者結(jié)合新興技術(shù)提出了半自動或全自動的本體構(gòu)建方法，如在７ 步法的基礎(chǔ)上提出了一種融合多層次數(shù)據(jù)的多輪循環(huán)方法，通過多輪循環(huán)來完善知識結(jié)構(gòu)，并構(gòu)建了知識圖譜。該方法在智能問答任務(wù)上展現(xiàn)出優(yōu)異的性能。

３． １． ３ 知識抽取

知識抽取中的命名實體識別是指從文本中識別出具有特定意義的實體及屬性。目前，實體識別方法可以分為基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＬ）的方法。前兩種方法都有較好的可解釋性但十分依賴標注數(shù)據(jù)、難以泛化。基于ＤＬ 的方法能夠?qū)W習(xí)更加復(fù)雜和抽象的特征表示但對于模型的調(diào)參和優(yōu)化要求較高。目前，廣泛使用的模型之一是條件隨機場（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｒａｎｄｏｍ Ｆｉｅｌｄｓ，ＣＲＦ）模型［３２］。但由于ＣＲＦ模型過于依賴手工選擇和構(gòu)建特征，實際應(yīng)用中難以有效發(fā)揮其功能。因此，將ＣＲＦ 模型與ＤＬ 模型結(jié)合使用，可以為序列預(yù)測標簽添加更多約束，以保證結(jié)果的有效性和可靠性，是目前主流的方法。例如，Ｈｕａｎｇ 等［３３］提出了ＣＲＦ 與雙向長短期記憶（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｌｏｎｇ ＳｈｏｒｔＴｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ，ＢｉＬＳＴＭ）網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的ＢｉＬＳＴＭＣＲＦ 模型，其通過ＢｉＬＳＴＭ 網(wǎng)絡(luò)捕獲序列的上下文語義，ＣＲＦ 處理序列的標簽信息，取得了較高精度。

３． １． ４ 知識存儲

在知識存儲領(lǐng)域，實體與對應(yīng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)儲存在專門的文檔中，方便模型的繼續(xù)演進和數(shù)據(jù)開放。在存儲形式上，關(guān)系型數(shù)據(jù)一般存儲在列表中，并通過目標索引來連接不同的列表，這使得面對大批量數(shù)據(jù)處理時效率較低。為了應(yīng)對這個問題，出現(xiàn)了多種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，用于存儲圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，如Ｎｅｏ４ｊ、ＪａｎｕｓＧｒａｐｈ、ＴｉｇｅｒＧｒａｐｈ 和Ｇｉｒａｐｈ 等［３４］。

３． １． ５ 知識構(gòu)建

如圖４ 所示，趙茁喬等［３５］提出了一種支持知識圖譜的６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)場景認知架構(gòu)。

這個架構(gòu)由數(shù)據(jù)面和應(yīng)用面兩部分組成。在數(shù)據(jù)面部分，通過場景本體定義、知識數(shù)據(jù)抽取和數(shù)據(jù)存儲等過程，構(gòu)建一個覆蓋廣泛場景且規(guī)模較大的６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)場景知識圖譜。在應(yīng)用面部分，利用數(shù)據(jù)面提供的知識圖譜數(shù)據(jù)，對輸入的不完整場景信息進行匹配、識別和推理，以實現(xiàn)對場景的完整認知。在該架構(gòu)中，當(dāng)有新場景數(shù)據(jù)到來時或經(jīng)過驗證認定為正確的場景認知數(shù)據(jù)時，對數(shù)據(jù)面的相關(guān)數(shù)據(jù)進行更新，不斷迭代，以構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)面。

３． ２ 應(yīng)用中的知識驅(qū)動按需服務(wù)

為支持各種場景下的按需服務(wù)，以推動相關(guān)知識的應(yīng)用，現(xiàn)有工作建立了一套完善的６Ｇ 知識體系，目標是提供高度個性化的服務(wù)，使按需服務(wù)更加準確、高效、并降低能耗。在這一理論框架下，通過６Ｇ 知識體系實現(xiàn)了知識驅(qū)動的按需服務(wù)的程序化應(yīng)用。這意味著能夠根據(jù)用戶不同的服務(wù)需求，借助相應(yīng)的數(shù)據(jù)模式和實體屬性進行知識分析、生成、推理、推薦等操作。

３． ２． １ 文本生成的６Ｇ 熱點推薦

為了實現(xiàn)知識與按需服務(wù)的融合，構(gòu)建６Ｇ 知識庫，其中包含豐富的語料數(shù)據(jù)。通過對其中的文本進行訓(xùn)練，能夠執(zhí)行多個與６Ｇ 領(lǐng)域相關(guān)的任務(wù)，例如場景識別、技術(shù)關(guān)聯(lián)和關(guān)鍵績效指標（Ｋｅｙ Ｐｅｒ-ｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ，ＫＰＩ）聚類等。以基于文本生成的６Ｇ 熱點推薦為例，利用ＤＬ、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等工具，來實現(xiàn)面向６Ｇ 按需服務(wù)的知識應(yīng)用。一般的文本生成方法有兩種：一種是基于語言模型［３６－３８］，另一種是基于ＤＬ［３９－４１］，而６Ｇ 知識體系則將兩種有機結(jié)合，并運用６Ｇ 的文獻對６ＧＢＥＲＴ 模型進行了訓(xùn)練。基于語言模型的技術(shù)具備理解和維持上下文一致性的能力，因此可以生成更加連貫且多樣化的文字。同時，這些技術(shù)適用于各種文本生成任務(wù)，在對話系統(tǒng)方面，斟酌到自然語言序列和上下文的關(guān)系，為了實現(xiàn)自動的生成文本序列，可以通過訓(xùn)練長短期記憶（Ｌｏｎｇ ＳｈｏｒｔＴｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）模型［４２］來實現(xiàn)。該方法可保證生成的文本流暢連貫的同時增加文本的多樣性。另外，基于ＤＬ 的方法還能夠整合多模態(tài)數(shù)據(jù)用于文本生成，從而使得生成的文本更加富有表現(xiàn)力。因為具有長期記憶的特性，這種方法特別適合需要考慮文本上下文信息的應(yīng)用場景。此外，基于ＤＬ 的方法還可以針對具體的任務(wù)，對模型進行建模與優(yōu)化。

語言模型與ＤＬ 是６Ｇ 知識系統(tǒng)中知識提取與生成的兩部分。二者均可用于６Ｇ 知識的產(chǎn)生，但產(chǎn)生的結(jié)果與使用情況卻有所不同。以語言模型為基礎(chǔ)的知識產(chǎn)生方式，側(cè)重于創(chuàng)造出多樣化、有創(chuàng)意的知識，具有廣度優(yōu)勢。這種方法能夠生成各種可能性的知識，幫助發(fā)掘新穎的概念和想法。而基于ＤＬ 的方法在知識生成方面，更加注重生成針對性和精準性的知識，具有精度優(yōu)勢。它可以根據(jù)特定任務(wù)進行模型設(shè)計和訓(xùn)練，因此能夠生成更具專業(yè)性和準確性的知識。從知識的運用上看，建議基于語言模型，對其做一些細微的調(diào)整，以適應(yīng)更大范圍的交互式應(yīng)用。這種方法具有較強的語義理解和生成能力，可以與用戶進行更自然、智能的交互。而基于ＤＬ 的方法則廣泛應(yīng)用于檢測和分析類的知識應(yīng)用。這種方法能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，從中提取有用的特征和模式，并應(yīng)用于實際的問題解決?？傊?，兩種方法在產(chǎn)生知識的有效性和實用性上是有區(qū)別的，需要根據(jù)具體的需求和場景選擇合適的方法。

模型在６Ｇ 領(lǐng)域相關(guān)信息的生成方面表現(xiàn)良好，包括６Ｇ 場景、技術(shù)和屬性及其特征，并能夠生成與輸入文本一致且相關(guān)的熱點推薦。引入更多ＡＩ 可提高文本生成的流暢性和正確性，進一步提升按需知識服務(wù)的能力。從定性的角度來看，基于６Ｇ熱點推薦的知識運用，將３ 種“即需”的概念進行融合，使推薦結(jié)果呈現(xiàn)“關(guān)聯(lián)”“模糊”兩種特征，包括“場景”“技術(shù)”“特征”“屬性”。此外，還能對各種新業(yè)務(wù)、新需求進行自動錄入，并且具有良好的可擴展性。

３． ２． ２ 知識驅(qū)動的６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)配置及運維

在未來的６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中，知識應(yīng)用將在網(wǎng)絡(luò)配置、運行和維護中扮演重要角色。通過智能化的網(wǎng)絡(luò)管理，能夠提升服務(wù)質(zhì)量、降低故障風(fēng)險，并推動可持續(xù)發(fā)展。有效地應(yīng)用知識可以使６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)更好地滿足不斷增長的通信需求，提升用戶體驗［４３］。對網(wǎng)絡(luò)進行智能管理，可以有效改善服務(wù)狀況，減少故障的發(fā)生概率，通過對知識的有效利用，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)能夠更好地適應(yīng)日益增長的通信要求，提高使用者的體驗感。接下來，將從以下幾個方面進行詳細說明。

① ６Ｇ 移動通信將面臨通信技術(shù)、頻段、設(shè)備種類等更加復(fù)雜異構(gòu)的場景，實現(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)配置進行智能化成為未來的重要發(fā)展趨勢。在對知識有效利用的基礎(chǔ)上，能夠更智能地適應(yīng)不同的環(huán)境與要求，提高網(wǎng)絡(luò)性能。比如，該系統(tǒng)能夠?qū)λ褂玫臄?shù)據(jù)流量，使用者的定位，以及使用者的要求進行實時分析，對網(wǎng)絡(luò)資源進行合理的配置、提高網(wǎng)絡(luò)的連通性，進而提升業(yè)務(wù)質(zhì)量。

② ６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)可能會涉及大規(guī)模的連接，需要高效的運行和管理。智慧網(wǎng)絡(luò)運行及管理是一個關(guān)鍵領(lǐng)域，需要進行知識應(yīng)用的探索。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、設(shè)備健康狀態(tài)、業(yè)務(wù)負載等因素的綜合分析，對網(wǎng)絡(luò)中可能發(fā)生的故障進行預(yù)測，以減少網(wǎng)絡(luò)損失，提升網(wǎng)絡(luò)的可靠性與穩(wěn)定性。

③ 在６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中，錯誤會越來越復(fù)雜，這就要求對錯誤進行自動化檢測。利用知識有助于構(gòu)建智能化的故障診斷系統(tǒng)，比如，通過對設(shè)備工作過程中的歷史數(shù)據(jù)以及設(shè)備的工作方式等進行分析，能夠迅速發(fā)現(xiàn)異常狀況，精確定位故障位置，進而采取相應(yīng)的對策，減少檢修周期。

④ 在６Ｇ 中，資源的按需分配是一項重要的挑戰(zhàn)。而基于知識的運用在一定程度上可以解決此類問題。

⑤ 在６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和運營過程中，對可持續(xù)性和環(huán)境友好性的考慮愈發(fā)關(guān)鍵。通過對６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)知識的合理應(yīng)用，可以更好地預(yù)測網(wǎng)絡(luò)能耗、環(huán)境影響等。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)可以設(shè)計節(jié)能策略、優(yōu)化設(shè)備布局，從而減少對環(huán)境的負面影響?？沙掷m(xù)發(fā)展與環(huán)保問題是６Ｇ 移動通信系統(tǒng)建設(shè)與運行中亟待解決的重要問題。正確運用６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識，可以更精確地預(yù)測網(wǎng)絡(luò)能耗和環(huán)境影響，進而可進行節(jié)能策略的制定和設(shè)備布置的優(yōu)化，以降低對環(huán)境的不利影響。

４ ６Ｇ 使能技術(shù)

根據(jù)目前的研究進展和６Ｇ 應(yīng)用場景的要求，關(guān)鍵使能技術(shù)包括新型頻譜接入技術(shù)，如太赫茲通信，高效無線接入技術(shù)；如可重構(gòu)智能表面（ＲｅｆｌｅｃｔｉｖｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｕｒｆａｃｅ，ＲＩＳ），網(wǎng)絡(luò)智慧使能技術(shù)；如集成感知與通信，安全可持續(xù)技術(shù)；如量子通信技術(shù)［４４－４５］，如圖５ 所示。這些技術(shù)將共同努力，進一步提高未來６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)能力，為用戶提供更多樣化的應(yīng)用和更好的服務(wù)體驗。

４． １ 太赫茲通信

太赫茲波屬于頻率０． １ ～ １０ ＴＨｚ 的電磁波，具備支持超高通信速率的潛力，并被認為是現(xiàn)有空口傳輸解決方案的有效補充。其主要應(yīng)用領(lǐng)域包括全息通信、中短距離無線接入、超高速率傳輸需求的數(shù)據(jù)回傳／ 前傳場景以及新型通信場景中的微尺寸通信。此外，利用太赫茲通信的超大帶寬和在穿透非金屬或非極化材料方面的低損耗能力，還可實現(xiàn)高精度定位、高分辨率傳感和成像［４４］。

太赫茲通信的高頻特性使其在高分辨率成像方面表現(xiàn)出色，能夠精準感知６Ｇ 通信場景，并通過穿透力強的特點在非導(dǎo)電物質(zhì)中實現(xiàn)通信。其高帶寬屬性支持大量數(shù)據(jù)傳輸，也為知識驅(qū)動系統(tǒng)提供更多信息。太赫茲通信的實時數(shù)據(jù)獲取、多模態(tài)信息整合和適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的能力，促進了場景認知和知識驅(qū)動的發(fā)展，為系統(tǒng)提供了強大的感知、通信和信息處理能力。

４． ２ ＲＩＳ

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和技術(shù)發(fā)展關(guān)注于更好地適應(yīng)無線傳輸信道的限制。然而，隨著未來通信需求的不斷擴大和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的增加已成為未來通信的關(guān)鍵［４６］。ＲＩＳ 以“可重構(gòu)／ 可編程無線傳輸信道”為核心，具有低成本、低能耗、高可靠性、大容量等固有特點，為未來網(wǎng)絡(luò)開辟了新的發(fā)展方向［４７］。ＲＩＳ 一般是利用人造電磁表面實現(xiàn)對電磁波傳輸?shù)母深A(yù)，如理想吸收、比反射等。與傳統(tǒng)的固定函數(shù)元曲面相比，ＲＩＳ 可以實現(xiàn)電磁特性的實時編程［４８］。在實際應(yīng)用中，根據(jù)各元件的特性施加控制信號，實現(xiàn)各元件電磁特性的動態(tài)變化，進而控制電磁波的幅度、相位、極化和頻率。

ＲＩＳ 技術(shù)與場景認知和知識驅(qū)動密切關(guān)聯(lián)，通過在通信環(huán)境中部署大量可調(diào)節(jié)的元素，ＲＩＳ 可以實時調(diào)整電磁波的相位和幅度。這種能力為場景認知提供了更高級別的靈活性，使系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同的信道條件和用戶需求。此外，ＲＩＳ 與知識驅(qū)動系統(tǒng)相結(jié)合，可以實現(xiàn)更智能的通信網(wǎng)絡(luò)。通過實時感知通信環(huán)境的變化，并結(jié)合大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，ＲＩＳ 有助于優(yōu)化信道狀態(tài)、波束成形等參數(shù)，從而推動系統(tǒng)向更智能、適應(yīng)性更強的方向發(fā)展。綜合而言，ＲＩＳ 技術(shù)通過增強場景感知的靈活性和為知識驅(qū)動系統(tǒng)提供更多調(diào)整空間，為通信系統(tǒng)的智能化和自適應(yīng)性提供了有力的支持。

４． ３ 超大規(guī)模ＭＩＭＯ

對于６Ｇ 的未來發(fā)展，提高頻譜效率仍將是一個重要的性能指標。更高的工作頻帶也為超大規(guī)模ＭＩＭＯ 的部署提供了便利條件。通過部署超大規(guī)模天線陣列，應(yīng)用新材料，引入新工具，可以實現(xiàn)更高的頻譜效率、更廣泛和更靈活的網(wǎng)絡(luò)覆蓋、更高的定位精度和能源效率。隨著天線陣列規(guī)模的擴大，設(shè)備的功耗、尺寸和質(zhì)量也在增加，這給網(wǎng)絡(luò)運營商的部署和應(yīng)用帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著天線和芯片集成度的不斷提高，以及新材料和新工藝的出現(xiàn)，天線陣列的規(guī)?？梢栽诳煽氐某叽?、質(zhì)量和功耗下增加。在６Ｇ 時代，超大規(guī)模ＭＩＭＯ 的發(fā)展趨勢包括更大的陣列、更小的尺寸、更高的集成度，以及支持超高頻和多頻段的能力。

超大規(guī)模ＭＩＭＯ 技術(shù)在場景認知和知識驅(qū)動方面具有顯著促進作用。其利用大量天線進行空間信號處理，提供了更豐富的空域信息，使系統(tǒng)能夠更準確地感知通信場景中的信道狀態(tài)和用戶位置。同時，通過波束成形技術(shù)，超大規(guī)模ＭＩＭＯ 實現(xiàn)了定向傳輸，有助于系統(tǒng)適應(yīng)不同場景的需求。在知識驅(qū)動方面，超大規(guī)模ＭＩＭＯ 生成的大規(guī)模通信數(shù)據(jù)為優(yōu)化算法提供了豐富的數(shù)據(jù)支持，可以與機器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)智能的決策優(yōu)化，包括自適應(yīng)信道估計、干擾抑制等。綜合而言，超大規(guī)模ＭＩＭＯ 通過高維信息獲取、大規(guī)模數(shù)據(jù)支持和智能優(yōu)化決策等方面，為場景認知和知識驅(qū)動的發(fā)展提供了強有力的技術(shù)基礎(chǔ)。

４． ４ 集成感知與通信

在智能ＩｏＴ 時代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷推進，推動了互動沉浸體驗、無人工廠機器協(xié)作、實時感知醫(yī)療和先進自動駕駛等服務(wù)的大規(guī)模應(yīng)用。這些服務(wù)要求通信網(wǎng)絡(luò)支持毫米級感知精度。射頻感知通過射頻信號獲取環(huán)境信息，可實現(xiàn)定位、運動檢測和成像等功能。未來通信系統(tǒng)將整合更高頻率、更大帶寬和更大天線口徑，將射頻感知融入通信系統(tǒng)，拓展智能數(shù)字世界［４５］。集成感知和通信通過單一系統(tǒng)實現(xiàn)射頻感知和無線通信，相互受益，提高定位、成像、環(huán)境重建等服務(wù)質(zhì)量。未來研究方向包括強化定位、高分辨率成像、同時定位和地圖構(gòu)建以及手勢活動識別。這一概念將通過ＡＩ 進一步融入人們的生活。

通過將感知元素與通信系統(tǒng)融合，集成感知與通信技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對環(huán)境的實時、全面感知，包括物體位置、運動狀態(tài)等。這樣的集成感知不僅提供了對６Ｇ 通信場景更準確的理解，還為知識驅(qū)動系統(tǒng)提供了大量實時數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以用于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，支持知識驅(qū)動的算法優(yōu)化，包括智能的決策制定、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化以及資源調(diào)配等。

５ 挑戰(zhàn)和未來研究方向

５． １ 場景需求細粒度模型訓(xùn)練

對于知識模型的構(gòu)建，面臨的挑戰(zhàn)和研究方向主要有：

① 數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模。在知識嵌入中，需要使用大量的多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括文本、表格，甚至圖像、視頻等，這些數(shù)據(jù)可能來自不同的源頭和領(lǐng)域。如何有效地收集、分類和管理這些多樣性和大規(guī)模的數(shù)據(jù)，并按照場景需求對不同粒度的模型進行知識嵌入是一個關(guān)鍵問題。

② 數(shù)據(jù)的標注和語義表示也是一個挑戰(zhàn)［４９］，知識嵌入需要將數(shù)據(jù)映射到語義空間，但對于復(fù)雜的場景需求，如細粒度分類、個性化推薦等，僅僅依靠傳統(tǒng)的標注方法可能無法滿足要求。因此，需要研究開發(fā)更有效的標注方法和語義表示模型，以提高模型的準確性和泛化能力。

③ 如何利用數(shù)據(jù)的動態(tài)性和實時性也是模型更新急需解決的問題。６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中，場景需求可能隨時變化，需要實時更新模型并進行推斷。同時，處理用戶多變的需求也需要調(diào)度不同粒度的模型。因此，如何設(shè)計高效的模型更新和推斷算法，并在實時性和準確性之間找到平衡，是一個重要的研究方向。

④ 將知識嵌入與增強學(xué)習(xí)相結(jié)合以滿足更智能、個性化的場景需求，探索使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法以減少對標注數(shù)據(jù)的依賴并提高模型的泛化能力等，也是未來研究的重點方向。

５． ２ 數(shù)據(jù)獲取

知識圖譜的數(shù)據(jù)來源包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，來源可以是各種公開數(shù)據(jù)集、網(wǎng)頁、文本、專業(yè)數(shù)據(jù)庫等。在構(gòu)建用于指定場景或特殊任務(wù)的知識圖譜時，數(shù)據(jù)源的質(zhì)量至關(guān)重要，優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)源可以提供準確、全面和可信賴的信息，有助于構(gòu)建更精準和可靠的知識圖譜。３ＧＰＰ技術(shù)規(guī)范工作組推出的Ｒｅｌｅａｓｅ １８［５０］中的標準文檔，可作為６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)場景知識圖譜的數(shù)據(jù)來源，同時Ｒｅｌｅａｓｅ １８ 迭代前的許多版本的文檔也具有參考價值。Ｒｅｌｅａｓｅ １８ 定義了５Ｇ 或Ｂ５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中幾個具有參考意義的業(yè)務(wù)服務(wù)場景，其中包括具體場景的服務(wù)案例、工作流程和支撐場景的指標的類型與參數(shù)等，并且涵蓋了多方面的技術(shù)細節(jié)，包括網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、協(xié)議規(guī)范、頻譜利用等。將這些細節(jié)作為知識圖譜的數(shù)據(jù)來源，可以使知識圖譜更具深度和全面性。Ｒｅｌｅａｓｅ １８ 中包含兩種數(shù)據(jù)：非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，用于描述應(yīng)用發(fā)生所處的場景并介紹為目標用戶給予什么樣的服務(wù)支持；結(jié)構(gòu)化的數(shù)值型表格數(shù)據(jù)，包含網(wǎng)絡(luò)ＫＰＩ 指標和場景特征信息，如時延、通信速率、數(shù)據(jù)量、可靠性和用戶數(shù)量等。

６ 結(jié)束語

對６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)場景知識的進行了相關(guān)研究與分析，介紹了５Ｇ 限制和挑戰(zhàn)，以及６Ｇ 發(fā)展現(xiàn)狀和特點；在應(yīng)用場景方面，探討了６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的多樣化應(yīng)用場景，并分析了其典型應(yīng)用和性能指標；在此基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)有工作闡述了場景嵌入知識的相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用；討論了使能技術(shù)以及６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn)和未來研究方向。本文的研究表明，６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)場景知識的深入研究對于６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用具有重要的意義。未來的研究方向包括場景數(shù)據(jù)采集、相應(yīng)ＤＬ 算法、場景嵌入技術(shù)等。通過不斷探索和創(chuàng)新，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)將會在未來取得更加廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。

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［３４］ＬＯＰＥＳ Ａ，ＲＯＤＲＩＧＵＥＳ Ｄ，ＳＡＲＡＩＶＡ Ｊ，ｅｔ ａｌ． Ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ

ａｎｄ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｇｒａｐｈ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ：

Ａ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｎｅｏ４ｊ，ＪａｎｕｓＧｒａｐｈ，Ｍｅｍｇｒａｐｈ，

ＮｅｂｕｌａＧｒａｐｈ，ａｎｄ ＴｉｇｅｒＧｒａｐｈ［Ｃ］∥２０２３ Ｓｅｃｏｎｄ Ｉｎｔｅｒ

ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｓｍａｒｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｆｏｒ Ｓｍａｒｔ

Ｎａｔｉｏｎ （ＳｍａｒｔＴｅｃｈＣｏｎ）． Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ：ＩＥＥＥ，２０２３：５３７－５４２．

［３５］趙茁喬，承楠，陳稢，等． 基于知識圖譜的６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)場景認

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［３６］ＹＡＮＧ Ｓ，ＬＩＵ Ｙ，ＦＥＮＧ Ｄ Ｗ，ｅｔ ａｌ． Ｔｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ

Ｄａｔａ ｗｉｔｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ［Ｊ］． ＩＥＥＥ／ ＡＣＭ Ｔｒａｎｓａｃ

ｔｉｏｎｓｏｎ Ａｕｄｉｏ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０２２，

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Ｅｎｃｏｄｅｒ ｗｉｔｈ Ｃｏｎｔｅｎｔｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｓｅｎｔｅｎｃｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ

ｆｒｏｍ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｂａｓｅｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ

Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０２２，４４ （１１ ）：

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Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ Ｂｒｅａｋｉｎｇ Ｔｅｘｔｂａｓｅｄ Ｃａｐｔｃｈａｓ ａｎｄ

Ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ Ｉｍａｇｅｂａｓｅｄ Ｃａｐｔｃｈａ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ

Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆｏｒｅｎｓｉｃｓ ａｎｄ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ，２０１８，１３ （１０ ）：

２５２２－２５３７．

［４０］ＳＴＥＯＢＥＬＴ Ｈ，ＫＩＮＬＥＹ Ｊ，ＫＲＵＥＧＥＲ Ｒ，ｅｔ ａｌ． ＧｅｎＮＩ：

ＨｕｍａｎＡＩ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｄａｔａｂａｃｋｅｄ Ｔｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ

［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ

Ｇｒａｐｈｉｃｓ，２０２２，２８（１）：１１０６－１１１６．

［４１］ＩＱＢＡＬ Ｔ，ＱＵＲＥＳＨＩ Ｓ． Ｔｈｅ Ｓｕｒｖｅｙ：Ｔｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ

Ｍｏｄｅｌｓ ｉｎ Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｋｉｎｇ Ｓａｕｄ Ｕｎｉ

ｖｅｒｓｉｔｙＣｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０２２，３４（６）：

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［４２］ＨＯＣＨＲＥＩＴＥＲ Ｓ，ＳＣＨＭＩＤＨＵＢＥＲ Ｊ． Ｌｏｎｇ ＳｈｏｒｔＴｅｒｍ

Ｍｅｍｏｒｙ［Ｊ］． Ｎｅｕｒａｌ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，１９９７，９（８）：１７３５－１７８０．

［４３］ＭＥＩ Ｊ，ＷＡＮＧ Ｘ Ｂ，ＺＨＥＮＧ Ｋ． Ａｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｅｌｆｓｕｓ

ｔａｉｎｅｄ ＲＡＮ Ｓｌｉｃｉｎｇ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｄｉｖｅｒｓｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｐｒｏｖｉ

ｓｉｏｎｉｎｇ ｉｎ ５Ｇｂｅｙｏｎｄ ａｎｄ ６Ｇ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［Ｊ］． Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ

ａｎｄ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，２０２０，１（３）：２８１－２９４．

［４４］ＮＧＵＹＥＮ Ｄ Ｃ，ＤＩＮＧ Ｍ，ＰＡＴＨＩＲＡＮＡ Ｐ Ｎ，ｅｔ ａｌ． ６Ｇ Ｉｎ

ｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ：Ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｉｎ

ｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ Ｊｏｕｒｎａｌ，２０２２，９（１）：３５９－３８３．

［４５］ＬＵ Ｘ Ｚ，ＸＩＡＯ Ｌ，ＬＩ Ｐ Ｍ，ｅｔ ａｌ． Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ

ｂａｓｅｄ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｒｏｓｓｌａｙｅｒ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ Ｐｒｉｖａｃｙ ｉｎ ６Ｇ

［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｕｒｖｅｙｓ ＆ Ｔｕｔｏｒｉａｌｓ，２０２３，２５

（１）：４２５－４６６．

［４６］ＤＡＯ Ｎ Ｎ，ＰＨＡＭ Ｑ Ｖ，ＴＵ Ｎ Ｈ，ｅｔ ａｌ． Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ａｅｒｉａｌ

Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ｔｏｗａｒｄ ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ６Ｇ Ａｃ

ｃｅｓｓ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｕｒｖｅｙｓ ＆

Ｔｕｔｏｒｉａｌｓ，２０２１，２３（２）：１１９３－１２２５．

［４７］ＣＨＥＮ Ｒ，ＬＩＵ Ｍ Ｊ，ＨＵＩ Ｙ Ｌ，ｅｔ ａｌ． Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ Ｉｎｔｅｌｌｉ

ｇｅｎｔ Ｓｕｒｆａｃｅｓ ｆｏｒ ６Ｇ ＩｏＴ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ：Ａ Ｃｏｎｔｅｍ

ｐｏｒａｒｙ Ｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ，２０２２，９（２３）：

２３５７０－２３５８２．

［４８］ＣＨＡＦＩＩ Ｍ，ＢＡＲＩＡＨ Ｌ，ＭＵＨＡＩＤＡＴ Ｓ． Ｔｗｅｌｖｅ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ

Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ｆｏｒ ６Ｇ：Ｒｅｔｈｉｎｋｉｎｇ ｔｈｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｃｏｍｍｕ

ｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｔｈｅｏｒｙ ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｕｒｖｅｙｓ ＆

Ｔｕｔｏｒｉａｌｓ，２０２３，２５（２）：８６８－９０４．

［４９］楊建功． 基于深度學(xué)習(xí)的實體關(guān)系抽取方法研究［Ｄ］．

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［５０］龍彪，張鈺瀅． ５ＧＡｄｖａｎｃｅｄ Ｒ１８ 系統(tǒng)架構(gòu)課題進展及

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