6G展望： 推动下一代无线通信技术演进的关键力量

       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性变革。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技术创新的突破性进展，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解决方案专家Jessy Cavazos将紧扣IMT–2030（6G）全球愿景，阐释6G必须攻克的技术挑战。        推动6G发展的突破性技术

       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、模型交换和设备端推理；定义衡量准确性、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）下接近复杂性极限，涉及数千个天线单元及近场效应。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、增强能效；借助“AI-and-RAN”技术最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的合作伙伴提供专业支持。

       新频谱，新规则：FR3频段引领潮流

       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，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效覆盖范围中实现更大带宽，同时还能提升能效。

       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。这将推动前端开发效率、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。

       颠覆性的硬件突破

       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）与新型材料有望使极端多输入多输出（xMIMO）技术成为现实。若RIS能突破校准、控制、可靠性及成本障碍，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

       能耗束缚是设计首先需要打破的桎梏

       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，但是能耗必须降低。

       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；可重复性要求；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。

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