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邁向6G商用前夜:高通展示射頻校準(zhǔn)、聯(lián)合編碼與數(shù)字孿生最新突破

發(fā)布時(shí)間:2026-02-27 來(lái)源:轉(zhuǎn)載 責(zé)任編輯:lily

【導(dǎo)讀】在MWC巴塞羅那2026這一全球科技盛會(huì)上,高通技術(shù)公司展示了其對(duì)于未來(lái)連接范式的深刻洞察:6G不再僅僅是峰值數(shù)據(jù)速率的線性提升,而是一個(gè)“AI原生”的智能系統(tǒng)。通過(guò)深度融合感知、數(shù)字孿生與物理AI,高通正致力于將6G的能力邊界從單一的連接擴(kuò)展至情境感知、分布式計(jì)算與智能協(xié)同的全新維度。本次展示不僅涵蓋了超大規(guī)模MIMO、子帶全雙工等基礎(chǔ)技術(shù)的演進(jìn),更揭示了智能體AI、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)體驗(yàn)以及通感一體化(ISAC)如何重塑終端、網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)之間的互動(dòng)關(guān)系。


今年高通的演示圍繞三大主題:6G基礎(chǔ)技術(shù)演進(jìn)、打造新體驗(yàn)的AI原生設(shè)計(jì),以及面向效率提升與新服務(wù)的感知賦能的數(shù)字孿生平臺(tái)。


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在MWC巴塞羅那2026展示6G技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力


6G基礎(chǔ)技術(shù)演進(jìn):新頻譜、新技術(shù)、早期生態(tài)協(xié)同


6G始于可規(guī)?;瘮U(kuò)展的系統(tǒng)設(shè)計(jì)選擇:如何利用大帶寬、如何提高頻譜效率,以及空口如何演進(jìn)以實(shí)現(xiàn)更智能的運(yùn)行。


端到端6G原型系統(tǒng)

今年,關(guān)于如何借助新頻譜使用、大帶寬和先進(jìn)技術(shù)推動(dòng)無(wú)線性能實(shí)現(xiàn)下一次飛躍,系統(tǒng)級(jí)核心原型進(jìn)行了探索。該原型系統(tǒng)展示了超大規(guī)模MIMO、概率整形和子帶全雙工,在結(jié)合更高頻譜效率的同時(shí),提高上下行鏈路吞吐量。這些基礎(chǔ)性創(chuàng)新表明,6G正朝著更智能、更高效的系統(tǒng)形態(tài)演進(jìn),以支撐未來(lái)數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。


6G射頻校準(zhǔn)與互操作性測(cè)試

與此同時(shí),我們攜手領(lǐng)先的基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商,進(jìn)行6G射頻對(duì)準(zhǔn)與互操作性測(cè)試,以推進(jìn)早期生態(tài)驗(yàn)證。通過(guò)對(duì)新頻譜使用、大帶寬和關(guān)鍵射頻前端性能目標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證,這些測(cè)試標(biāo)志著實(shí)現(xiàn)預(yù)期中6G性能飛躍的重要一步。


基于AI的聯(lián)合信源與信道編碼

高通技術(shù)公司和諾基亞貝爾實(shí)驗(yàn)室合作開發(fā)的一項(xiàng)互補(bǔ)性的概念驗(yàn)證,將基于AI的聯(lián)合信源和信道編碼應(yīng)用于HARQ反饋機(jī)制。系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)真實(shí)世界網(wǎng)絡(luò)狀況,并對(duì)反饋信令進(jìn)行實(shí)時(shí)自適應(yīng),有效降低了誤碼率和不必要的重傳次數(shù),不僅能夠提升當(dāng)下的可靠性和效率,還將為未來(lái)6G網(wǎng)絡(luò)中智能化、AI原生的空口接口奠定基礎(chǔ)。


AI原生體驗(yàn)與服務(wù):讓連接適應(yīng)意圖、情境和計(jì)算需求

隨著AI驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用不斷演進(jìn),系統(tǒng)面臨的核心挑戰(zhàn)已從傳輸比特轉(zhuǎn)變?yōu)楸3质冀K一致的體驗(yàn)。分布式計(jì)算、協(xié)同通信與情境感知自適應(yīng),由此成為新的重要課題。


智能體AI和AR體驗(yàn)

智能體AI與AR體驗(yàn)依賴持續(xù)感知、記憶和回溯能力。要在規(guī)?;瘓?chǎng)景下支持這些能力,需要重新思考終端計(jì)算與連接的方式。本演示展示了基于分布式計(jì)算賦能的AI回溯用例——AI工作負(fù)載(例如視覺(jué)記憶的生產(chǎn)與檢索)能根據(jù)鏈路條件與功耗約束,在終端與網(wǎng)絡(luò)邊緣之間動(dòng)態(tài)遷移。演示還呈現(xiàn)了協(xié)同通信賦能的“見我所見”用例:多個(gè)蜂窩聯(lián)網(wǎng)終端相互協(xié)作,共同支撐業(yè)務(wù)體驗(yàn),從而提升系統(tǒng)的可靠性、擴(kuò)大覆蓋范圍并降低時(shí)延。上述能力綜合展示了6G如何在更高效地管理終端約束與網(wǎng)絡(luò)資源的同時(shí),支持AI驅(qū)動(dòng)的AR體驗(yàn)。


AI賦能的情境感知通信

第二項(xiàng)演示聚焦于面向6G、AI賦能的情境感知通信——終端側(cè)AI讓連接能夠根據(jù)業(yè)務(wù)意圖、所處情境以及動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整。技術(shù)方向旨在構(gòu)建AI原生協(xié)議:無(wú)需完全依賴傳統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量(QoS)機(jī)制,即可為視頻通話、云游戲等應(yīng)用提供更具適應(yīng)性的性能表現(xiàn),并最終實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)方式與其所支撐的應(yīng)用體驗(yàn)真正匹配。


規(guī)?;渴鹁W(wǎng)絡(luò)計(jì)算與推理服務(wù)

隨著模型能力持續(xù)提升,未來(lái)的連接將不僅作為傳輸數(shù)據(jù)的通道,還需助力智能,到達(dá)所需之處。本演示揭示了6G如何通過(guò)在終端與邊緣網(wǎng)絡(luò)之間分布式部署智能,幫助終端獲取更強(qiáng)大的AI能力,同時(shí)兼顧能耗、時(shí)延與可靠性。演示還為運(yùn)營(yíng)商指明了全新的服務(wù)機(jī)遇,而隱私與安全始終是其中不可忽視的核心考量。


利用終端側(cè)AI智能體增強(qiáng)蜂窩體驗(yàn)

終端側(cè)智能體AI還指向一種更主動(dòng)的模式,以實(shí)現(xiàn)體驗(yàn)連續(xù)性。本演示重點(diǎn)展示終端如何綜合應(yīng)用(app)行為、網(wǎng)絡(luò)狀況與環(huán)境情境,主動(dòng)識(shí)別性能問(wèn)題并進(jìn)行預(yù)先調(diào)整,從而提升日常移動(dòng)場(chǎng)景下的體驗(yàn)連續(xù)性。


感知 + 數(shù)字孿生:擴(kuò)展服務(wù)能力,提升運(yùn)營(yíng)效率

通感一體化(ISAC)讓無(wú)線通信突破單純的連接功能,延伸至感知領(lǐng)域。ISAC與AI、無(wú)線電數(shù)字孿生相結(jié)合,不僅為全新服務(wù)機(jī)遇開辟路徑,也為無(wú)線系統(tǒng)的高效運(yùn)營(yíng)創(chuàng)造了全新實(shí)現(xiàn)方式。


6G感知與智能分類

本演示通過(guò)三個(gè)實(shí)時(shí)場(chǎng)景,重點(diǎn)展示了實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)、追蹤與分類能力, 包括:無(wú)人機(jī)的檢測(cè)與分類、在限定區(qū)域內(nèi)的遠(yuǎn)距離車輛探測(cè),以及對(duì)車輛的精準(zhǔn)追蹤。這項(xiàng)工作推動(dòng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)超越純粹的連接功能,賦能安全、安防與智慧城市等領(lǐng)域的智能應(yīng)用,并為數(shù)字孿生平臺(tái)開辟了全新的服務(wù)方向與應(yīng)用可能。


通過(guò)感知與AI實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的無(wú)線電數(shù)字孿生

感知技術(shù)賦能的高保真無(wú)線電數(shù)字孿生,可用于持續(xù)調(diào)優(yōu)網(wǎng)絡(luò)性能、降低系統(tǒng)開銷,并賦能新型服務(wù)的落地。本演示展示了網(wǎng)絡(luò)集成射頻感知與AI相結(jié)合,如何在6G中構(gòu)建可擴(kuò)展、持續(xù)更新的無(wú)線電數(shù)字孿生。


基于數(shù)字孿生的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)模型訓(xùn)練

無(wú)線環(huán)境日趨動(dòng)態(tài)復(fù)雜,終端所用的AI模型(比如波束預(yù)測(cè)模型)必須在不能依賴大規(guī)??湛贠TA數(shù)據(jù)采集的情況下,實(shí)現(xiàn)高效自適應(yīng)。本演示重點(diǎn)展示了如何利用無(wú)線電數(shù)字孿生生成的合成訓(xùn)練數(shù)據(jù),在規(guī)模化條件下訓(xùn)練面向特定環(huán)境的AI模型,進(jìn)而降低網(wǎng)絡(luò)流量、能耗與運(yùn)營(yíng)開銷。將這預(yù)訓(xùn)練模型與輕量級(jí)終端側(cè)自適應(yīng)機(jī)制相結(jié)合,為面向6G的無(wú)線AI模型的高效生命周期管理提供了可行方向。


6G網(wǎng)絡(luò)和終端節(jié)能

能效對(duì)6G來(lái)說(shuō)是基本要求。本演示重點(diǎn)展示了通感一體化(ISAC)和無(wú)線電數(shù)字孿生如何優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和終端側(cè)的功耗。通過(guò)結(jié)合射頻感知與AI、數(shù)字孿生輔助無(wú)線電建模,以及終端級(jí)低功耗運(yùn)維技術(shù)(如喚醒接收器),6G系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配置、減少能源浪費(fèi),同時(shí)保障良好的用戶體驗(yàn)。


不斷演進(jìn)的非地面網(wǎng)絡(luò)(NTN):將寬帶擴(kuò)展至地面邊界之外

非地面網(wǎng)絡(luò)(NTN)持續(xù)演進(jìn),3GPP生態(tài)系統(tǒng)也將蜂窩連接擴(kuò)展至傳統(tǒng)地面系統(tǒng)的覆蓋范圍之外。本演示探討了毫米波NTN如何支持高性能鏈路,并擴(kuò)大可靠寬帶通信的接入范圍。


寬帶NTN的演進(jìn)

本演示探索了下一代寬帶接入終端如何利用毫米波頻譜,提供高性能的衛(wèi)星連接。演示結(jié)果表明,借助緊湊型硬件、先進(jìn)的波束捷變能力和移動(dòng)衛(wèi)星的實(shí)時(shí)自適應(yīng)能力,可以在更廣泛的區(qū)域提供穩(wěn)健、高速的寬帶接入。


實(shí)現(xiàn)毫米波衛(wèi)星直連終端NTN

本演示重點(diǎn)展示了毫米波NTN如何擴(kuò)展全球連接能力,為手機(jī)、汽車和無(wú)人機(jī)等終端,提供高速通信鏈路。通過(guò)衛(wèi)星直連手持終端通信的演示,展示了高頻頻譜、先進(jìn)天線技術(shù)和6G時(shí)代系統(tǒng)設(shè)計(jì)融合后,如何在更廣泛的場(chǎng)景下提供快速可靠的接入。


總結(jié)

高通在MWC 2026上的技術(shù)演示清晰地勾勒出6G發(fā)展的三大核心支柱:堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座、AI原生的體驗(yàn)重構(gòu)以及感知賦能的效率革命。從端到端原型系統(tǒng)的互操作性驗(yàn)證,到基于AI的聯(lián)合信源信道編碼創(chuàng)新;從支持智能體回溯與協(xié)同通信的分布式架構(gòu),到利用數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化與模型訓(xùn)練,這些成果共同證明了6G正在成為支撐未來(lái)千行百業(yè)數(shù)字化升級(jí)的“智能底座”。


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