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5G商用的第五年，大部分終端消費者們已經習慣了日常使用5G，可仍有一部分人沒有感受到用上了5G有什么不同。
但這絲毫不影響5G技術進一步向前發展。按照3GPP的規劃，5G的技術演進分為兩個階段，R15、R16、R17三個版本是5G的第一個階段，之后的R18、R19、R20是第二個階段，第二個階段被稱之為5G Advanced。R18作為5G Advanced的首個標準版本，于2021年12月啟動立項，并將于2023年底凍結，最早于2024年開始商用。
從5G到5G Advanced，以及繼續向6G演進，終端用戶期待已久的顛覆性創新終于要出現了？移動通信技術究竟如何繼續往前演進？
AI和XR需求激增，移動終端提出新需求
”從終端的角度來說，有兩個很重要的趨勢會對今后的5G Advanced的發展產生巨大影響”。在2023 MWC上，高通中國區研發負責人徐晧說到。
其中之一是AI大模型的運算應用需求激增，對移動通信技術提出的新需求。
2022年11月，ChatGPT火爆，短短兩個月內其月活用戶就達到1億，成為有史以來增長速度最快的消費類應用和第一個殺手級生成式AI應用。
隨即而來的，是生成式AI應用的激增，傳統的搜索方式、內容創作以及推薦系統正在被顛覆，3D設計師可以借助生成式AI工具更快更高效地進行內容開發，白領可以用Microsoft 365 Copilot幫助編寫和總結文檔、分析數據，或者是將簡單的想法轉化為演示文稿。
足以見得，如同此前的電視、PC和智能手機的出現，AI正在迎來自己的巔峰時刻。
據數據顯示，目前已經有超過3000個可用的生成式AI應用和特性，企業級和消費級的創新用例層出不窮。借用AI大模型實現超乎想象的功能絕非易事，尤其是對基礎設施提出了極高的要求，無論是AI模型優化參數的AI訓練，還是執行該模型的AI推理，至今都一直受限于大型復雜模型而在云端部署，成本也將隨著日活用戶數量及其使用頻率的增加而增加，規?；瘮U展難以持續。
由此一來，就出現了讓終端和云端協同工作，在適當場景和時間下分配AI計算工作負載的混合式AI，能夠為用戶提供更好的體驗，并高效利用資源。
舉個例子，有了混合式AI，用戶在筆記本上運行必應Chat時，包含高達數百億參數的模型將在終端進行，而更復雜的模型將在云端進行處理，為了提供給用戶更加無縫的體驗，就需要在邊緣和手機等終端側有更短更迅速的連接。
”邊緣云和終端之間的連接就是通過5G Advanced和之后的6G來實現的，需要非?？煽康倪B接和低時延，將5G和6G的功能運用到極致，所以生成式AI很可能是5G和6G的殺手級應用之一。”徐晧解釋道。
另外一項技術趨勢是人類交互方式從二維向三維的轉變，即XR可穿戴設備的正在普及，未來發展依然有更多想象空間。
同智能手機相比，XR可穿戴設備要求六自由度移動性跟蹤帶來沉浸逼真的視覺效果，要求M2R2P時延小于70ms、5G空口往返時延小于20ms、M2P時延小于20ms，視頻幀率滿足雙目4K（2Kx2K），達到90幀/秒，可靠的下行吞吐量50-100Mbps，可靠上行吞吐量1-2Mbps，以及90Hz姿態數據采樣率。
Rel-18版本的5G Advanced剛好能夠滿足這些需求，并將在未來的版本中進一步增強。
從5G到5G Advanced，高通持續提供技術動力
為何5G不能完全做到的，5G Advanced就能做到？后者與前者相比將哪些新內容？
5G Advanced 作為5G技術的演進，自然是在技術指標上有進一步提升，實現下行萬兆，上行千兆的峰值速率、以及毫秒級時延、低成本的千億物聯。
除了5G傳統場景三角，即eMBB（增強移動帶寬）、mMTC（海量機器類通信）和uRLLC（高可靠低時延通信），5G Advanced還新增了三大技術場景，UCBC（上行超寬帶）實現HD視頻回傳和機器視覺，RTBC（寬帶實時交互）為上文所提到的XR可穿戴設備提供技術標準，以及HCS（通信感知融合）。
根據徐晧的介紹，為支持5G Advanced，高通已經做了不少研發工作，不僅通過AI賦能端到端的通信，還擴展至全新頻段，使用超大規模MIMO支持7GHz到16GHz的廣域網絡覆蓋，進行蜂窩空口方面的創新。
高通也致力于將5G擴展至更多元化的全新垂直行業和用例，包括無界AR支持動態分布式計算，面向沉浸式應用的5G API，賦能元宇宙；通過終端側網狀網絡擴大5G物聯網覆蓋范圍，面向5G物聯網的窄帶定位；在專網方面也有不少創新，例如面向5G專網的自適應RAN運行，面向虛擬5G專網的智能調度以及面向Wi-Fi的多AP聯合傳輸；在先進的汽車連接方面，推出基于云連接的弱勢道路使用者安全功能以及基于5G的汽車雷達感知。
不過，對高通來說，對于5G Advanced的支持最重要的還是集中在能夠為手機智能終端提供適配的調制解調器。
今年2月，高通發布了全球首款5G Advanced-ready調制解調器及射頻系統驍龍X75，在平均數據傳輸率方面實現優化。
比如，驍龍X75面向Sub-6GHz頻段，首次支持下行五載波聚合、FDD+FDD上行載波聚合以及FDD上行MIMO；面向毫米波頻段，驍龍X75支持十單載波聚合。面向Sub-6GHz和毫米波頻段，驍龍X75支持更高階的調制方式，包括在Sub-6GHz頻段支持1024QAM，在毫米波頻段支持基于十載波的256QAM。
同時，驍龍X75支持從600MHz到7GHz的Sub-6GHz頻段，以及從24GHz至41GHz的毫米波頻段，靈活性非常強。
驍龍X75還在AI性能方面進一步升級，搭載了首個面向5G的張量加速器，即第二代高通5G AI處理器，AI處理器能力提升至前一代的2.5倍。
同樣是在今年2月份，高通還推出了全球首個5G NR-Light（RedCap）調制解調器及射頻系統——驍龍X35 5G調制解調器及射頻系統，支持全新的5G用例，包括智能手表、入門級物聯網終端、PC、XR設備等。
除了硬件方面持續為5G Advanced提供支持，在AI引擎、AI軟件棧和工具方面，高通也取得了一些成績。在2023 MWC期間，高通首次演示基于Android手機的生成式AI模型（Stable Diffusion），15秒內完成20步推理，隨著5G Advanced的演進，這類終端側的生成式AI用例將實現進一步落地。
全新的連接時代，6G已經在路上
5G Advanced作為從5G到6G的過渡階段，事實上也是為未來6G的到來打好基礎。
徐晧認為，5G與6G最大的區別在于，一項技術能夠在5G框架下實現，就能向5G Advanced演進，但如果要在6G中實現一項新的技術，則需要在新的6G框架下做研發?！拔覀儠紤]需要的運算和AI的技術，以及系統的可靠性，通信感知一體化及綠色網絡，這些都是我們現在所考慮的全新的6G發展方向。”徐晧說道。
也就是說，6G在滿足增強傳統通信需求的同時，還需要滿足面向全新功能的各項KPI，包括AI和計算中的推理準確度、模型遷移時延、AI服務往返時間等，系統可靠性中的保密性、完整性、可用性，以及感知一體化中的范圍、可信度、準確度、分辨率、感知時延等等。
6G希望利用人工智能和機器學習解決優化挑戰，可能會由人工智能使用深度神經網絡設計整個空中接口，根據實時運行情況打開和關閉組件，以降低整個網絡的功耗。
6G系統也旨在利用所有頻譜類型和頻段，超過100GHz的亞太赫茲頻段也將被覆蓋在內。
網絡架構方面，6G網絡可以更好地支持分布式計算，更多網絡端的運算能力將下沉到云端，以支持各種智能終端。
針對6G技術的這些標準和暢想，高通正在持續為此做出貢獻，“希望從5G Advanced到6G的演進過程中，能夠有更多機會同合作伙伴共同推動技術向前一步?！毙鞎壵f到。（雷峰網(公眾號：雷峰網)）
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