在5G技术时代，网络一体化已取得一定的初步成果。6G网络意在现有5G网络规模之上再融合卫星通信网络，无人机通信网络，海洋机器类通信网络构建一个如图8所示的空天地海一体化网络，实现6G网络的全覆盖。

　　多样化的目标、多变的服务场景和个性化的用户需求，这不仅是对6G网络中常规通信参数的要求，更是对其智能化程度的考验。与AI技术融合后，6G将进一步从目前的“人-机-物”交互演化为“人-机-物-灵”交互并建立起强大的认知服务架构。借助这种智能协同计算方案，6G网络可以通过感知各种类型的客观和主观信息，充分提供沉浸式的万物互联服务，包括虚拟场景和线G无法满足如此苛刻的条件。在6G时代，“设备+边缘+云”的计算架构可以按需提供动态的、细致的服务计算资源。各种AI设备的协同服务将会随着智能终端设备的普及而成为6G的重要支撑技术。因此，如何整合这些分散的AI功能，并根据不同的场景和用户需求找到最优的服务组合，为用户提供最佳的体验，是亟待探索的问题。

　　此外，6G标准在波形设计，多址接入，信道编码，光子定义无线电，以及uRLLC场景多连接技术等技术领域均有不同创新。

　　传统上，将26.5-300 GHz频段定义为毫米波频段，将300-10000 GHz定义为太赫兹频段。但是，近年来，已普遍接受将100-10000 GHz（或0.1-10 THz）定义为太赫兹频段。随着无线通信中流量的爆炸式增长，太赫兹频段被认为是为6G提供大带宽和充足频谱资源的有希望的候选频段。在6G无线网络中，太赫兹通信典型的应用场景包括室内通信，无线数据中心，安全通信场景(譬如军用网络)。但太赫兹是否会成为6G的关键技术还存在疑问。根据当前技术的现状，仍然需要进一步解决一些关键挑战，包括：太赫兹固态、超外差发射、太赫兹调制器、太赫兹信道模型、太赫兹信道估计、太赫兹波束成形和波束跟踪，以及太赫兹信号产生、检测、成本、制造等。

　　6G网络智能化的一个典型案例便是“智能内生网络”，即通过将AI技术引入网络，对网络及其相关用户、服务和环境的多维主客观知识进行表征、构建、学习、应用、更新和反馈。基于所获得的知识，实现网络的立体感知、决策推理和动态调整。因此，网络可以根据所需要的任何新服务自动进行更新。其自进化闭环结构如图9所示

　　与5G技术相比，6G在不仅在5G的传统优势领域，譬如速率，时延，接入密度等，有更进一步的提升，更在5G技术的壁垒区，譬如覆盖范围，成本效率，智能化程度等，有所突破，如:图3所示。

　　深度边缘节点和网络(deep edge node and network, DEN⊃2;)具有强大的推动力将通信服务和智能推向边缘，从而实现普及智能的愿景。基于协作和可控的深度边缘节点实体通过大规模组网，不仅为边缘提供计算和智能能力，同时也是一场架构革命，可以通过实时自适应协作在深度边缘网络上实现无线通信和计算资源的深度融合，这与传统的移动边缘计算或雾计算大不相同。与此同时，DEN⊃2;应该考虑处理数据安全和隐私问题，以及如何在默认情况下提供有效的数据和服务同步，这需要一个简单但高性能的解决方案，可以通过重新构建协议栈来完成。DEN⊃2;还需要考虑如何支持深度边缘节点实体之间的实时协作。

　　然而，据专家预测，5G 网络显然无法满足 2030 年及以后的网络需求（拓展链接 ），此外，在成都召开的首届6G通信感知一体化学术研讨会（ ），同样指出：6G网络在具备强大通信能力的同时，更将成为连接物理世界与数字世界的“神经中枢”。

　　贝尔实验室于2019年初提出了6G技术的一些关键指标，其中峰值速率预计将超过100 Gbps，用户体验速率为1-10 Gbps，与现行5G（IMT-2020）标准相比，均有数量级级别的提升。而在时延，流量密度等指标方面，分别为5G标准的10倍与10000倍。在定位方面，更是可以达到10 cm级的室内定位精度，1 m级的室外定位精度和6个“9”（99.9999%）的可靠性等，这些数据均是5G技术无法企及的。

　　高德纳(美国咨询公司)在2016-2018年连续三年将数字孪生列为十大战略发展技术之一，并认为数字孪生将产生颠覆性创新。通过6G网络与ICT模拟人体运行机理，数字孪生体域网可以可以全天候跟踪，疾病，还可以模拟人体的手术和用药过程，利用虚拟人体预测疗效，加快药物研发，降低成本。

　　与云计算对应，边缘计算于2014年由欧洲电信标准协会（ETSI）提出，是一种可以在无线网络中，在用户附近位置提供IT和云计算功能的网络架构。

　　5G提供的‘一体式适用’解决方案为与工业自动化需求高度契合，旨在解决、讨论和评估与工业领域 5G相关的技术、监管和业务方面的问题。此外，仅仅依靠云计算已经无法满足5G中时延敏感的应用。但在更为严苛的应用中，譬如运动控制，6G网络在未来社会信息数字化发展中必将发挥重要作用。物联网工业自动化将会发挥无可替代的重要作用。工业互联与自动化 5G联盟(5G-ACIA)于 2018年成立,这意味着灵活的资源配置机制，对互联系统具有超高可靠性和低时延 、高稳定性等苛刻要求，面对未来对网络技术的近乎苛刻要求，蜂窝车联网与数字孪生体域网（名词释义 ）等方面发挥重要价值。然而？

　　接口与传输技术为终端和无线网络之间提供了物理连接的解决方案，主要包含动态智能频谱共享与接入，基于区块链的无线接入网络和无蜂窝大规模 MIMO等方面的突破。

　　而在这一过程中，全球各大科研院所与企业研发部门均已组织展开第六代无线G)的研发工作。例如物联网的集成，将对生产力的提升大有裨益。综上，该篇综述文章从6G标准与行业应用、使能技术、新的范式转换等三个方面对 6G 研发的最新进展及未来发展趋势进行了全面的描述。

　　事实上，这三种技术并非竞争关系，而是相辅相成，彼此互补以形成一个服务体系，而雾则是连接集中式云和分布式网络边缘计算的桥梁TB天博(中国)官方网站。因此，云、雾和边缘计算之间的协作将不可避免地成为多层计算模式的范例，如图7所示。如同层级管理架构的公司一样，各种计算技术之间依据业务不同，实现资源的优化配置，可以为客户提供及时有效的定制服务。

　　其次，当前的区块链技术面临可扩展性问题，限制了基于区块链的网络的网络吞吐量。

　　为缓解频谱这一宝贵资源的稀缺性，6G标准提出全频谱的概念，即Sub-6 GHz、毫米波、太赫兹以及光频段的全频谱资源的充分挖掘。现阶段，sub-6 GHz和毫米波频段已进行了广泛研究，但太赫兹和光频段的无线信道传输特性仍需要进一步研究。

　　区块链无线接入网络在支持频谱共享、协作传输、多跳数据传输、设备对设备通信等的同时，可以在服务提供商和客户之间建立可信的物理链接。通过高效地汇聚和共享各种网络资源，区块链可以支持和增强多种服务，如：移动边缘计算、物联网应用、能源交易、车联网连接和网络切片。

　　作为自动驾驶的关键驱动力，车联网在提高道路安全和交通效率方面有着广阔的前景。作为3GPP指定的标准化车联网解决方案，蜂窝车联网(cellular vehicle to everything, C-V2X)为车对车、车对人、车对基础设施和车对云等服务提供低时延、高可靠性和高吞吐量的通信能力。旗下两个重要版本，即长期演进车联网(long term evolution vehicle, LTE-V)和新空口车联网(new radio vehicle, NR-V)，基于6G平台，结合边缘计算与AI技术，将促使车联网结构，技术验证测试和新增频谱等领域产生重大变革。

　　首先，现有的区块链通常可以保护安全性，但会导致相对较长的时延，也称为安全-时延折衷。

　　为了更好地实现6G无线通信网络的需求，新的网络架构需要根据网络特点和规范来研究和应用。在这里，将从深度边缘节点和网络，云/雾/边缘计算与认知服务架构三个方面进行介绍。

　　此外，在大量以人为中心的服务中，6G网络的高智能化便体现的淋漓尽致。例如，深度学习可以大大提高室内定位的准确性，智能物联网和多模式数据收集基础设施可以实现个性化的医疗保健。服务智能化可以通过核心网络中的集中智能和接入网络中的分布式智能相结合的方式实现。

　　在新型冠状病毒肺炎（COVID-19）肆虐全球的背景下，数字孪生体域网通过云、雾和传感器层计算在疫情管控方面具有强大优势并将经历以下流程：

　　蜂窝间串扰是限制传统蜂窝结构网络性能的主要原因，为克服这一问题，无蜂窝大规模MIMO的概念被提出并已被证明比集中式大规模MIMO和小蜂窝具有更高的频谱效率。例如，100 MHz带宽的128×128的大规模分布式MIMO（或无蜂窝大规模MIMO）可以达到10 Gbps的数据速率。然而，无蜂窝大规模MIMO也面临着实现复杂度高、回传/前端要求高、同步和信道状态信息获取困难等问题。

　　最初用于加密货币而设计的区块链技术，现今已是广泛应用于其他领域的颠覆性技术，对即将到来的5G和未来的6G无线通信网络均颇具吸引力。区块链无线接入网（blockchain radio access network, B-RAN）——一种由区块链技术支持的去中心化、可信任的无线接入范式，由加利福尼亚大学戴维斯分校的Zhi Ding教授提出，其结构如图6所示。

　　预计在6G时代，信息通信和数据科技将会更加深入地融合，从而加速网络设计的各个方面的创新和集成，例如网络架构、核心网络、无线接入网、物理层和更高层的协议栈。智能、开放、绿色和柔性将是6G网络的关键特征。

　　第三，常见的共识机制，如工作量证明，需要浪费大量的能量来实现对不良行为的抵抗。因此不适合功率和算力有限的移动设备。

　　作为全球互联网的关键推动力，光纤网络连接各大洲，构成现代通信骨干网，为大都市、城市、城镇以及越来越多的家庭提供高速数据访问。将光纤传输直接拓展至无线接口，实现最后一英里的连接和移动访问似乎亦是发展的必然选择。

　　（4）医生通过对数字孪生对象的非接触检测来追踪人群行为的源头，从而找到感染源。

　　近期，由东南大学尤肖虎教授领衔(人物介绍 )，王承祥教授()组织起草，联合东南大学、紫金山实验室、上海科技大学、北京邮电大学、电子科技大学、中国移动研究院、华为技术有限公司等国内优势科研院校及企业，并邀请英国南安普敦大学、曼彻斯特大学、爱丁堡大学、贝尔法斯特女王大学、萨里大学、加拿大滑铁卢大学、澳大利亚悉尼科技大学TB天博(中国)官方网站无线通信技术定义，、瑞典林雪平大学、美国佐治亚理工学院、普林斯顿大学、德国德累斯顿工业大学等国际知名大学的顶尖学者，共24家科研院校及企业的50位业内专家共同撰写的6G长篇综述。

　　鉴于此，无论工业界还是学术界，均对无线光通信技术的发展青睐有加，主要包括:

　　而雾计算则是由思科提出的：系统级水平架构，其将计算、存储、控制和网络资源和服务分布在从云到物的连续统一体的任何地方。

　　随着AI和机器学习领域的高速发展， 6G网络与几代网络相比，其智能化程度必然再攀高峰。通过人工智呢的强大算力对网络资源，譬如节点和设备能力，可用频谱，计算能力，供能，通信信道等，的多参数目标性能优化，可对网络性能在有限的能耗下得到更大的提升。

　　为实现6G标准所需要的性能指标，大量新的使能技术将被投入使用，主要体现在接口/传输技术与网络架构两大方向。

　　为实现6G的性能指标和应用场景，目前的 5G无线通信网络预计有四个新的范式转变， 即 全覆盖、全频谱、全应用和强安全。全覆盖旨在构建一个空天地海一体化网络来实现网络全球无死角覆盖的宏伟愿景。全频谱意味着包括sub-6 GHz、毫米波、太赫兹以及光频段的全频谱资源将会被充分挖掘。全应用表明6G网络将通信、计算、控制/缓存和AI相结合，使其更加智能化。网络安全在建设6G网络时就应被考虑，也称为内生安全，包括物理层和网络层。

　　亦是6G技术可以彰显其强大性能的领域。更少的管理负担、以及方便的应用和服务供应。建立跨行业共识，可能很难用 5G来实现，因此，譬如云虚拟现实，因此可以作为 6G的初始用例。云计算是一种将资源和管理集中于云端的体系结构，这一优势也是它的主要缺点，集中的资源和管理意味着功能和控制远离任务产生的地方。

　　作为一个分层的异构体结构，在空天地海一体化网络中，多维异构资源的动态协作对于数据传输、处理、感知和缓存的效率是至关重要的。在各种网络的进一步融合过程中，还存在许多挑战和机遇需要进一步研究，包括：

　　来自西南交通大学的范平志教授（）团队也于同年做出了类似的关键性能指标比较。此外，考虑到AI技术与通信技术在未来的深度融合，业内需在未来几年内对6G无线通信网络的设计与规模有更多的了解，以匹配未来应用对带宽、时延、可靠性以及网络韧性提出的严苛要求。

　　为解决实践中的种种问题，极具前瞻性地为 6G 网络技术的发展方向与趋势提出宝贵建议。行业应用，在现行5G应用的基础上，一些未提及的应用，指出当前 5G 无线通信网络的局限性，安全是通信技术标准设计永恒的线G亦不例外，高能效无线网络控制与联邦学习系统等，是工业自动化中最具挑战性的用例之一，不难看出，并从标准划定，使构建现代信息社会成为可能。

　　探索工业制造领域广泛连接服务的优势，使能技术与范式转变等多个维度全面地介绍6G无线通信网络技术。6G网络可进行进一步发展以满足未来工业界更为苛刻的网络需求并在物联网工业自动化，通过6G网络新标准以及上述三个典型行业应用案，特别是随着新技术的投入使用，由于物理距离长、带宽有限、连接不稳定等原因，6G网络中可能存在的安全和隐私问题主要体现在以下几个方面：在中国制造2025规划纲要中明确指出要实现从中国制造到中国智造的转型，通过集合业内多位顶级专家学者，5G网络的成功商用，将传统工业进一步和信息与通信技术（ICT）相结合。

　　随着三大运营商 5G 套餐于2019年底的相继上线，宣告我国第五代无线G）正式进入商用阶段。以增强型移动宽带（eMBB）、大规模机器类通信（mMTC）与高可靠低时延通信（uRLLC）为特色应用场景的5G技术使得自动驾驶，远程医疗与智能电网等应用成为可能，并帮助人们构造一个万物互联的智能世界。

　　鉴于频谱的稀缺性，6G标准所规定的峰值速率和海量接入要求仍是十分具有挑战性的任务。虽然6G将会使用太赫兹和可见光等高频段，但仍希望利用低频段，如sub-6 GHz频段，以降低运营成本。因此，动态智能频谱共享与接入技术成为不二选择。其中，需要关注如下技术领域：