为支撑并实现未来6G的五大典型场景，未来IMT系统的能力指标将不再仅仅是5G指标体系的简单增强，而是一次深度的扩展与革新。6G不仅将在传统通信性能指标上实现显著飞跃，提供更高速度、更广连接、更低时延、更高精度、更广覆盖和更高可靠性，更将新增感知和人工智能等全新能力维度，以满足通信感知融合和普惠智能这两个新兴典型场景的应用需求。

 值得注意的是，在追求卓越性能的同时，6G也将把能源效率提升到一个前所未有的高度。预计到2040年，6G网络的能量效率相比2022年的移动通信网络需提升约20倍，这对于我国ICT技术赋能减排，助力实现碳达峰碳中和目标具有重要意义。此外，在网络建设维护成本和安全性方面，6G也将面临更高、更严苛的要求。

6G主要指标体系

6G的主要指标体系由两大部分构成：

• 可量化指标： 这类指标可以通过具体数值衡量，包括峰值速率、用户体验速率、频谱效率、连接数密度、区域流量密度、覆盖范围、移动性、时延和抖动、可靠性、能量效率等。此外，为了支撑新增的通信感知融合和普惠智能场景，AI能力相关指标（如训练效率、推理效率、收敛时间等）和感知/定位能力相关指标（如定位精度、感知距离、分辨率等）也将被纳入可量化指标体系。

• 非量化指标： 这类指标难以直接量化，但对网络的成功部署和运行至关重要，包括成本控制和可信度等。

非量化指标的深层考量：

• 可信度： 随着信息技术的跨界融合和服务场景的日益多样化，网络安全面临新的严峻挑战。6G网络在设计之初就必须构建一张具备安全泛在、持久隐私保护、智能韧性的可信网络，以实现主动免疫和弹性自治。

• 成本控制： 6G的建设目标是打造低成本的柔性、至简、孪生自治网络。这意味着在研发过程中，必须充分考虑网络的建设成本、运营成本和维护成本，将低成本作为设计的重要考量之一。

（此处可引用图3，以图例形式直观展示6G可量化指标取值范围与5个典型场景的对应关系，进一步说明指标体系如何支撑不同场景）

6G主要关键技术举例

 为满足面向2030年未来6G网络的性能需求，传统无线空口技术将持续演进，同时，新维度技术的突破将成为实现质变的关键。根据2022年6月ITU完成的《未来技术趋势研究》报告，目前业界重点关注的6G潜在使能技术主要包括人工智能与无线通信的深度融合、感知通信一体化、智能超表面等新维度无线通信技术、太赫兹通信、新型无线网络架构，以及现有无线空口技术的持续增强。本文将选取其中具有发展潜力的重点技术，深入分析其特征及未来探索方向，阐明它们如何共同支撑6G网络能力的极大提升，并最终实现典型场景及业务体验。

人工智能与无线通信的融合

 通信技术与人工智能技术的深度融合是未来网络发展的必然趋势，它将催生通信范式的根本性演变和网络架构的深刻变革。

• 赋能空口技术： 人工智能技术在无线信号处理和传输方面具有巨大潜力。未来的发送和接收端可能直接通过神经网络实现通信信号的处理，将物理层通信视为一个端到端的信号重构过程，并联合优化发射机和接收机。研究方向包括：AI/ML在信号检测、编解码、波束选择、天线配置方面的设计与应用；智能化信道估计；跨层协作的算法设计；以及基于AI的无线资源管理训练和推理等。

• 重塑无线接入架构： AI将原生嵌入到网络架构中，支持网络的自动化和智能化服务，使网络能够根据特定要求/目标/命令或环境变化进行自动优化和调整。未来的无线接入网络还将通过监控和跟踪网络状况，实现自动诊断和修复问题，进而实现全生命周期的自主性管理。潜在研究方向包括：智能数据获取和管理；用户反馈融入网络决策过程；支持普适计算节点的控制面和用户面设计；分布式AI系统的中心控制；按需提供的能力；以及自适应解决方案等。

感知通信融合

 在未来的通信系统中，高频段（如毫米波到太赫兹）、更宽的带宽、更密集的部署、更大的天线阵列、以及人工智能和通信节点之间的协同，共同为通信系统中集成无线感知能力提供了坚实基础。感知通信一体化系统的核心理念是让无线感知和无线通信这两种功能在同一系统中实现，并相互促进、互惠互利。

• 演进路径： 技术发展将经历从松耦合到完全一体化的不同阶段。初期，系统共享频谱和硬件资源，关键在于开发有效的调度和协调算法以最小化相互干扰。中期，通信和感知将协同工作以提高整体性能，实现信号处理的集成，例如联合设计时域、频域和空间域的处理技术，发展基于联合波形的空口设计和统一的波束赋形方案。最终，通信和感知将在频谱、硬件、信令、协议、组网等多个维度上实现深度协同优化，并进一步结合人工智能、网络协同和多节点协同感知，全面提升系统性能，降低成本、尺寸和功耗。

• 未来研究方向： 包括基础理论、信道模型、一体化信号波形、数据处理算法、联合定位和感知设计（以提高定位和感知精度）、以及感知辅助通信等。

4.3 智能超表面（Reconfigurable Intelligence Surface, RIS）

智能超表面（RIS）作为一种革命性的技术，通过实时可编程的人工电磁表面，能够动态调整电磁波传播中的相位、幅度、频率和极化等信道参数，从而实现对无线环境的智能控制。

• 颠覆性特征： RIS使无线环境从被动接收变为主动参与者，使得信道“可编程”。此外，它还具备成本低、功耗低、易于部署的显著优势。这将挑战传统的无线系统设计范式，并可能深远影响无线系统架构、接入技术和网络协议的发展。

• 应用场景： RIS在以下方面具有广阔应用前景：实现非视距（NLOS）场景下的全复用增益，提升热点区域小区容量；扩展网络覆盖范围，包括室外下行覆盖和上行增强、室外到室内覆盖、航空沿线覆盖等；有效提高小区边缘性能，并帮助减轻多小区同频干扰。

• 未来研究内容： 包括信道模型；RIS辅助通信系统的基本限制和潜在收益（以明确其相比传统中继和不可重构无源反射结构的优势部署场景）；无源波束赋形设计；由于缺乏射频传输链路，需要探索新的信道估计方法；材料研究和硬件实现；以及RIS的实时控制协议及其对整体网络架构的影响等。

4.4 太赫兹通信技术

 太赫兹波（100 GHz到10 THz）融汇了微波和光波的通信特性。凭借其极其丰富的频率资源，太赫兹通信有望支撑超高的通信速率。

• 巨大潜力： 可应用于全息通信、中短距无线接入和数据回传/前传等对传输速率有极致要求的场景，以及微尺寸通信等新型通信应用。此外，利用太赫兹通信信号的超大带宽，实现高精度定位和高分辨率感知成像也是其重要应用方向。

• 挑战与研究方向： 尽管潜力巨大，但在IMT系统中应用太赫兹频段存在显著挑战，例如高频段传输损耗大，且信号易受障碍物（人、墙、车辆）影响。因此，太赫兹技术发展需要在以下方向进行深入研究：

• 超高速基带信号处理： 探索低量化精度信号处理技术，以及新的信号处理体制架构、空口架构和算法、低性能部件的补偿算法等。

• 超大规模阵列天线技术： 发展小型化和阵列化的超大规模太赫兹MIMO技术。

• 信道测量和建模： 深入研究传播损耗模型、太赫兹电磁波物理传播机理、太赫兹信道建模方法等。

• 太赫兹关键电路/器件技术： 突破低功耗、高效率、长寿命的商用级太赫兹关键电路和器件。

4.5 无线网络架构

 随着网络规模和复杂性的不断提升，未来的无线网络架构将以强化功能、简化架构、即插即用为设计目标，并以服务和用户为中心，提供满足用户特定要求的按需能力。

• 泛在AI与自治网络： 网络中的泛在AI将成为提升网络性能、降低部署和运维成本、实现资源管理智能决策和数字化转型的核心驱动力。

• 空天地海一体化网络： 地面网络与非地面网络（高轨卫星、中低轨卫星、高空平台、无人机等）将共同组建多维融合异构网络，提供全域立体无缝覆盖。这将需要构建包含统一空口协议和组网协议的服务化网络架构，以满足不同部署场景和多样化的业务需求。

• 内生安全架构： 6G网络安全愿景将以AI为基础，具备网络主动免疫（通过可信任技术提供主动防御）、信息虚拟共生（实现物理网络与数字孪生网络安全的统一与进化）、能力泛在协同（安全能力动态编排和按需部署，提升网络韧性）、以及安全弹性自治（端、边、网、云协同，准确感知安全态势，处置安全风险）的四大特征。这将确保6G网络从设计之初就具备高度的安全性、隐私保护能力和韧性。

 这些关键技术的突破与融合，将共同构筑起6G的强大基石，支撑其实现前所未有的性能指标和广阔的应用场景，最终驱动社会全面迈向智能化时代。