6G展望：推動下一代無線通信技術演進的關鍵力量

作者：是德科技6G解決方案專家Jessy Cavazos

5G向6G過渡帶來的遠不只是網速的升級，更是一場網絡設計、運營和商業(yè)模式的根本性變革。6G有望在無線電系統的核心功能中引入智能化和感知能力，重塑頻譜策略，并重新定義能耗與成本模型。是德科技在2026年開年之際發(fā)布6G展望系列文章，分為上下兩篇，本篇是德科技文章將梳理有望加速6G技術創(chuàng)新的突破性進展，以及那些可能為業(yè)界帶來意外驚喜的潛在發(fā)展動向。在緊隨其后的第二篇6G展望文章中，是德科技6G解決方案專家Jessy Cavazos將緊扣IMT–2030（6G）全球愿景，闡釋6G必須攻克的技術挑戰(zhàn)。

推動6G發(fā)展的突破性技術

AI原生網絡：從優(yōu)化到核心設計原則

在行業(yè)討論中，一個主題非常清晰：人工智能（AI）正從附加功能轉變?yōu)榫W絡設計的基礎要素。在5G時代，AI主要應用于網絡層面，并且是通過無線接入網智能控制器（RIC）功能來實現；在6G時代，它將滲透到無線接入網（RAN）和物理層（PHY）中。這種轉變要求建立標準化的工作流程，涵蓋模型訓練、模型交換和設備端推理；定義衡量準確性、時延、能耗和內存的KPI指標；并構建可互操作的接口，使AI模型能夠在多供應商環(huán)境中運行。

對于物理層來說，雙邊協同AI的直接價值體現在：基站與用戶設備（UE）之間的協同可壓縮和豐富信道狀態(tài)信息（CSI），在移動通信場景下更快地調整波束方向，并將AI應用于聯合信源信道編碼。這些能力并非科學實驗項目，而是經過精確的規(guī)劃：傳統算法在第三頻段（FR3頻段）下接近復雜性極限，涉及數千個天線單元及近場效應。AI在RAN領域同樣至關重要：通過“AI-for-RAN”技術提升頻譜利用率、降低成本、增強能效；借助“AI-and-RAN”技術最大化基礎設施利用率；運用“AI-on-RAN”技術在無線通信網絡中支持新型服務與應用的部署。同時，智能體（Agentic AI）也很可能在跨層級的優(yōu)化策略編排中發(fā)揮關鍵作用。

理念變革與技術革新同等重要：這不再只是優(yōu)化固定的堆棧，而是在設計具備學習能力的自適應架構。但“AI原生”只有在能夠進行測試、基準評估并可靠部署的情況下才能發(fā)揮作用。要在現實環(huán)境干擾下測試和驗證AI原生設計，需要先進的測量解決方案，以及既理解無線通信又精通AI的合作伙伴提供專業(yè)支持。

新頻譜，新規(guī)則：FR3頻段引領潮流

早期6G熱潮聚焦于亞太赫茲頻段。但現實情況是人們已將關注點轉向FR3頻段——即第一頻段（FR1頻段）與第二頻段（FR2頻段）之間的厘米波（cmWave）頻段。原因何在？因為該頻段下，通過擴展天線單元與波束成形技術，人們就能在現有宏站的有效覆蓋范圍中實現更大帶寬，同時還能提升能效。

FR3頻段議題圍繞三項關鍵任務展開：

1.利用現有宏站實現覆蓋能力對等：為了維持鏈路預算，天線陣列規(guī)模將躍升至數百甚至數千個單元。這將推動前端開發(fā)效率、散熱設計、校準以及近場波束成形等方面的創(chuàng)新。

2.共存與共享：FR3頻段已經被多種現有業(yè)務占用，包括衛(wèi)星通信、地球探測等。預計更精密的濾波器和保護帶、干擾消除技術，以及地面與非地面網絡（NTN）間的動態(tài)共享策略等，將像原始吞吐量指標一樣成為戰(zhàn)略重點。

3.全球協調：碎片化的頻譜分配阻礙了設備的規(guī)�；�接入和覆蓋范圍的拓展。隨著2027年世界無線電通信大會（WRC-27）臨近，頻譜協調已非錦上添花，而是6G市場普及的前提和基礎。

顛覆性的硬件突破

射頻光子學與異構集成領域的突破正從理論研究走向原型機開發(fā)。多頻譜寬帶微波光子前端有望實現從微波至毫米波（mmWave）頻段的低損耗、可重構的無線通信鏈路，而更緊湊的“射頻+混合信號+控制”的CMOS集成技術則能縮減射頻頭的大小、重量、功耗及成本。

與此同時，可重構智能表面（RIS）與新型材料有望使極端多輸入多輸出（xMIMO）技術成為現實。若RIS能突破校準、控制、可靠性及成本障礙，它就可以通過引導電磁場的方式（而非單純增強功率）來重塑覆蓋范圍與能耗之間的權衡，尤其是在FR3頻段中。

值得關注的潛在發(fā)展動向

能耗束縛是設計首先需要打破的桎梏

除了智能調度安排以外，需關注AI驅動的硬件自適應：整體射頻鏈路與天線子陣列深度休眠；包絡跟蹤；細粒度電壓/頻率調整；基于流量感知的喚醒/休眠編排。雖然天線數量在不斷增加，但是能耗必須降低。

數字孿生與高保真仿真

隨著天線數量、NTN鏈路、RIS面板，以及感知疊加層的激增，傳統采用物理實體反復試錯的方法已難以為繼。數字孿生技術（基于富含各種干擾的模型）正變得不可或缺，它可在實地測試前降低物理層選擇、共存策略及城市級部署的風險。

AI應用實踐的標準化

雖不及AI那般吸引眼球，但以下要素至關重要：能夠反映實際干擾條件的共享數據集；透明的模型文檔；可重復性要求；以及互操作的模型交換格式——確�；�站的編碼器能與用戶設備解碼器無縫協作。

重新審視無線通信網絡的能力邊界

6G代表著無線通信網絡的科技新前沿與無限可能，而在6G到來之前，業(yè)界需要克服包括頻譜共享、AI和日益復雜的測試需求等在內的諸多挑戰(zhàn)。后續(xù)的是德科技6G展望系列文章將深入探討上述問題的破局之道，從而助力6G真正成為下一代無線通信技術標準，獲得廣泛的行業(yè)和市場認可。