初探B5G、6G终端.pdf

初探B5G/6G终端初探 B5G/6G 终端1摘要伴随着5G的商用化，2019年通信界已广泛开启下一代移动通信技术（6G）的研究工作。根据国际电信联盟，下一代移动通信预计在2030年开始商用。据ITU网络2030工作组介绍，下一代移动通信系统将包括三大场景：甚大容量（VLV）与极小即时通信（TIC），超越尽力而为（BBE）与高精度通信（HPC），融合多类网路(ManyNets)。从上述场景可以看出，未来网络将提供更高速率、更低时延、更多连接数、更广覆盖的通信服务。但对于未来终端（B5G/6G终端），目前业界尚未提供清晰地描述。本白皮书试图初步探索B5G/6G终端，希望通过本白皮书抛砖引玉，能引起业界广泛讨论探讨B5G/6G终端，为后续明晰地定义B5G/6G终端奠定坚实的基础。本白皮书的第二章节，首先对B5G/6G终端形态发展趋势和需求展开分析，而后分别从面向消费者和面向工业这两个层面介绍了B5G/6G终端类型和具体需求。第三章节，从通信能力、计算能力、显示/交互/传感能力、续航能力四个方面探索B5G/6G终端应具备的能力。第四章节，重在探索未来终端技术发展路线，试图明晰出一些潜在的技术发展路线。初探 B5G/6G 终端2目录摘要1 引言2 终端形态2.1 B5G/6G 终端形态发展趋势和需求分析2.2 B5G/6G 终端分类与具体需求 2.2.1 面向消费者的终端2.2.1.1 个人处理中心2.2.1.2 可穿戴设备2.2.1.3 消费物联网设备2.2.2 面向工业的终端2.2.2.1 智能机器设备2.2.2.2 多智能体系统2.2.2.3 微型传感器3 终端能力3.1 通信能力3.2 计算能力3.3 显示/交互/传感能力3.4 续航能力 4 终端通用技术 4.1 高频通信技术4.2 多 SIM 卡技术4.3 半导体工艺技术4.4 计算架构技术4.5 柔性显示材料4.6 机电一体化4.7 惯性导航4.8 3D 传感技术4.9 新材料电池 4.10 新型充电技术4.11 终端省电技术5 参考文献致谢缩略语1333555911121214181919202122232324262730313334374042444545初探 B5G/6G 终端31 引言1973 年，马丁库伯发明了第一部手机，蜂窝移动通信技术快速普及并在近年加速发展。手机形态的终端主宰了 2G/3G/4G 时代，经历了模拟手机，数字键盘手机，到智能手机时代，手机越来越轻薄、易用，而且美观时尚、功能强大。可以预测地是，到了 5G 时代，智能手机将越来越变为我们日常生活中不可缺失的一部分，且终端类型将更为多样化。随着 5G 商用化，通信业界已开始转向下一代通信技术研究。比如：由 University of Oulu 联合其他大学、机构成立的 6G Flagship Ecosystem，已于 2019 年 3 月份召开了第一届 6G 无线峰会，并于 2019 年 10 月份发布了据称为世界第一本 6G 白皮书；ITU-T 成立的 Network 2030 网络焦点组（Focus group on Network 2030），旨在探索面向 2030 年及以后的网络技术发展，从 2018 年起至今已召开了 5 次相关讨论会。但目前甚少有关于未来终端的探讨，更多是在网络层面进行探索，或者探讨的不够全面。本白皮书立足于终端，试图勾绘出未来终端形态，并结合未来应用场景，明确出未来终端在通信、计算、显示/传感/感知、续航方面的能力需求，最后列举出一些潜在的技术路线以满足上述能力需求，包括高频通信技术、多 SIM 卡技术、半导体工艺、计算架构、柔性显示材料、机电一体化、惯性导航、3D 传感技术、新材料电池、节电技术等。作为 B5G/6G 终端白皮书第一版，本文或许还不够全面，或许还存在某些不准确的地方，欢迎提出修改意见和建议，也欢迎业界同仁后续加入B5G/6G终端讨论中。随着时间的推移，新的研究内容可能会被加入到后续的版本中。2 终端形态2.1 B5G/6G 终端形态发展趋势和需求分析随着蜂窝通信系统连接能力的提升，终端形态也逐渐的扩展和变化，预计 B5G/6G 时代，手机将不再是蜂窝系统中数量最多的终端，未来的 B5G/6G 终端将呈现如下趋势：泛在化，智能化，轻量化，共享化，融合化的趋势。初探 B5G/6G 终端41）趋势 1：泛在化随着蜂窝移动通信技术的快速发展，其应用的领域和范围逐渐扩展到社会各行各业，未来 B5G/6G 终端形态呈现泛在化的趋势。除去手机外，将出现 AR/VR 眼镜，智能手表等可穿戴设备；由于 B5G/6G 系统吞吐能力更强，家庭/社区网关设备等网关型产品将成为连接万物的重要设备；B5G/6G 将连接汽车、机器人、工厂设备等众多行业终端，一方面需要结合行业终端应用场景、满足诸如低时延高可靠等特定需求；另一方面，终端的模组化成为趋势，可以尽量最大化的提升规模效应，降低成本。B5G/6G 将进一步扩大连接范围，构建数字化的物理信息系统，未来大量低成本低功耗小尺寸的物联网终端将散布在我们周围，提供智能家居、环境监控、公共服务、资产监控等众多功能。2）趋势 2：智能化计算能力一直按照摩尔定律飞速发展，B5G/6G 时代，终端的计算能力将进一步提升几百到 1000 倍。终端算力的提升，为智能化奠定了很好的基础，同时，借助 B5G/6G 系统大带宽低延迟的特点，可以把更强运算需求的任务放到云端或者网络的边缘。借助边缘计算、云计算和本地的 CPU/GPU 以及专用 AI 加速硬件，未来的终端在泛在化的同时，将更加智能化。借助 AI 技术的持续发展，未来的终端将具备强大的智能和智慧，提升服务体验，提高生产效率，完成更多的任务。3）趋势 3：轻量化B5G/6G 通信终端将应用在各种场景，在很多移动场景和野外场景下，受到应用场景的限制，终端的重量、体积、功耗以及成本都有严格要求，所以终端技术在增加天线数目，增加带宽，提升发射功率的同时，轻量化成为 B5G/6G 终端的重要发展方向。通过增强的系统设计和优化的链路预算，实现终端在轻量化的同时，尽量不降低速率、时延等用户体验是终端轻量化的重要研究方向。4）趋势 4：共享化随着共享经济模式的成熟，和 B5G/6G 带来的万物互联能力的成熟，B5G/6G 终端将出现并具备日益成熟的共享化能力。在原来私有终端的基础上，配合以生物识别，个性化场景的智能自动配置以及隐私保护技术，B5G/6G 终端可以便捷快速和无障碍的授权给使用请求人，使得请求人可以随时随地的享用共享终端。共享 B5G/6G 终端形式可以包括供租用的汽车，供租用的含智能家居的酒店住房，或者其他在公共场所可以供租用的拥有显示和运算能初探 B5G/6G 终端5力的终端设备。5）趋势 5：融合化随着 B5G/6G 通信领域的不断扩展，包括从地面蜂窝移动通信扩展到广播通信系统，空域无人机/高空飞艇平台通信系统，天域卫星通信系统，并且信息设备功能不断丰富、性能不断提升，B5G/6G 终端将迎来进一步融合化的趋势。B5G/6G 终端的单个终端将可以胜任以前若干不同种类终端的能力，包含融合以前不具备通信能力的终端和具备通信能力的终端，以及融合以前具备不同通信能力的多种终端。2.2 B5G/6G 终端分类与具体需求2.2.1 面向消费者的终端2.2.1.1 个人处理中心 目前个人处理中心主要包括三大智能终端设备：智能手机，平板电脑，和个人电脑（PC）。智能手机目前已基本进入全屏化、AI 化时代：全屏幕手机逐渐取代市场存量非全屏手机，成为市场上智能手机的主流。异形屏、伸缩摄像头、屏下指纹、屏下摄像头等新技术的崛起逐步使能全屏智能手机。此外，AI 语音助手亦已成为主流智能手机的标配，智能手机芯片均已AI 化。平板电脑逐步由娱乐化场景向生产力方面进行演进，生产力功能和性能朝个人电脑逼近。随着智能手机全屏化、AI 化之后，平板电脑亦有全屏化和 AI 化的趋势。为了增强平板电脑的生产力能力，相关生产力配件已逐步成熟，例如蓝牙鼠标、蓝牙键盘、电子笔、绘图转盘、绘画板等。另一方面，个人电脑作为发展时间最长的终端设备，目前仍是能力最全面的个人处理中心，覆盖影音娱乐、生产、办公、差旅、游戏等各个应用场景。个人电脑中笔记本电脑已发展为个人电脑中的主流，台式机电脑已逐步退化到游戏和部分办公场景。个人笔记本电脑逐步轻薄化、高性能化，并吸收了智能手机全屏化和 AI 化的优势。世界第一款搭载折叠屏幕的笔记本电脑（属于 Lenovo ThinkPad X1 系列），和世界第一款 5G 化的笔记本电脑（由美国高通和 Lenovo 在 COMPUTEX2019 展会上公布）均已出现。目前看来，三大智能终端设备的功能和性能已有趋同的苗头。初探 B5G/6G 终端6B5G/6G终端将以个人为中心，提供各种融合多功能终端，除了个人私有终端如智能手机、平板电脑和个人电脑等外，还将广泛存在泛在共享终端，如图 1 所示。泛在共享终端作为个人处理中心，拥有输入输出设备，为个人提供随时随地的超高清、浸入式、大数据速率、超低时延、超高可靠的通信能力。比如交通工具上配置的终端，包含私家车、公共交通工具（出租车、公共汽车、火车、飞机等）；办公室用智能显示与交互系统、智能白板；其他公共场所的共享终端，如路侧智能显示与交互系统、公共空间(公园,医院,商场等)智能显示与交互系统。其输入技术包括并不限于声音输入、图像输入、键盘指令输入、触摸输入、脑电波输入等；其输出技术包括并不限于超高清屏幕、AR/VR/MR 技术、全息影像、3D 音场输出、触觉输出、脑电波输出等。作为个人处理中心，其使用信息处理和传输过程需保证个人信息保护，适当使用用户身份识别、数据远程安全存储和调用、用户使用痕迹可擦除等技术。图 1 个人处理中心随着移动通信技术的发展，未来 B5G/6G 时代的个人处理中心会出现多形态、泛连接、以及云雾化的发展趋势：多形态化在 B5G/6G 时代，三大智能终端设备的形态将随着材料技术、软件技术、人工智能技术的发展而持续演进，并呈现出以下的几大类特点：超高清显示技术及全息影像：屏幕以及显示技术将会持续快速发展，超高清屏幕显示，初探 B5G/6G 终端7悬浮 3D 显示，全息影像等技术将会涌现、成熟并普及到智能终端设备上。多种形态的显示技术会适用于不同的智能终端设备和场景，例如悬浮显示或全息投影可扩展智能手机的屏幕，个人电脑的超高清显示将有利于图像/视频处理，工业设计，以及影视娱乐。全息投影更有助于人与人之间的互相交流、会议。进阶柔性屏幕：目前柔性可折叠屏幕已开始应用于智能手机，并将应用于个人电脑。在未来时代，柔性屏幕技术将成熟化，并将普及于所有三大智能设备之中。柔性屏幕技术将使得智能终端设备更加便携，更适应于不同场景的应用 高可持续电力：电池已成为制约智能终端设备发展的一大障碍。特别是小型化智能终端设备，电力的不足会阻碍智能终端计算力、超高清显示、高速无线连接等技术的普及和应用。未来随着物理学和材料学的发展，超高容量电池例如使用石墨烯技术的电池将成熟化商业化，大幅提升电池能量密度，使能智能终端设备的高可持续性使用，并助力智能终端其他技术的发展。包含多种生物识别的安全技术：目前生物识别主要为指纹识别和 3D 面容识别。在未来，多种生物识别技术将融合使用，将个人终端设备的安全性提升到前所未有的高度。例如虹膜识别，植入体内芯片的细胞识别等生物识别技术将全面发展 多形态交互方式：目前交互方式主要依靠触摸、配件设备、语音等方式。未来随着悬浮3D 显示技术和全息投影技术的发展，手势交互将成为主流交互方式的一种。此外，脑电波、眼球动作等交互方式也将迎来快速发展，并可应用于例如需要高度安静的场景，或提升残障人士与智能设备交互的便利程度高级人工智能：目前人工智能已落地应用到个人智能终端设备，并已完成了初步的发展。未来智能终端上的人工智能将更加高级，除了对人的各种需求进行被动反馈外，人工智能会主动与人进行交互，主动帮助人进行各项事务的处理，主动为人提供各类建议。除了三大智能设备的持续演进，个人处理中心也将扩展到其他形态的设备，例如机器人，汽车，智能家居设备，智能穿戴设备等，未来多种形态的个人智能终端将协同工作，形成多形态智能终端设备支持的逻辑上的个人处理中心 泛连接化随着移动通信技术发展到B5G/6G时代，世界将进入到人与设备，设备与设备，人与信息，人与人等万物互联的泛连接时代。那么，上文中提到的多种形态智能终端支持的逻辑上的个初探 B5G/6G 终端8人处理中心，将需要各形态智能终端之间保持随时随地的连接互通，并在系统层面上支持协同工作。在这种情况下，对于人来说，不管在哪种类型的智能终端上进行交互，人的网页浏览、影音娱乐、办公、会议等场景，人从办公室移动到街道，从街道移动到家庭室内等移动性场景，都将实现在不同智能终端设备上的无缝转移和持续性的业务体验。此外，不同智能终端之间的连接将智能化，智能终端将根据其他终端的位置，用途，以及应用的需求进行按需连接和激活，以支持人的持续性业务体验，如图 2 所示。图 2 泛连接示意图 云雾化随着移动通信技术以及中心云和边缘云的发展，未来个人处理中心将支持以云为锚点，以多种形态智能终端为雾点的协同计算和存储。该方式将不仅支持更优化的业务体验，例如无视智能终端设备形态的持续性业务体验，降低智能终端设备的存储要求和算力要求，降低业务体验时延，降低智能终端设备电力消耗以提升续航。中心云可实时为智能终端设备分配最近的边缘云为个人智能终端设备服务，个人的多种智能设备除了相互之间保持智能高速连接，同时也会保持与边缘云的高速无线连接。边缘云也可成为个人处理中心的锚点，协同各智能设备的处理、交互。在个人处理中心云雾化之后，智能终端设备将以交互为主体，例如个人电脑、平板电脑、智能手机的硬件设备将弱化处理芯片、存储等零部件，而转为以屏幕显示、无线传输芯片、显示芯片为主体的智能终端设备。如图 3 所示。初探 B5G/6G 终端9 图 3 云雾化示意图2.2.1.2 可穿戴设备目前较为普及的可穿戴设备，包括可穿戴手环，可穿戴手表，AR/VR 等头显设备等。可穿戴手环。当前的可穿戴手环用于简单的定时、计步、心跳检测功能。未来可定制化个人功能，实现与其他可穿戴设备的互联互通。可穿戴手表。当前的可穿戴手表具有类似智能手机的功能，用于通信、拍照等。未来的可戴手表将与手机功能相当，可折叠，可扩展成较大型屏幕。AR/VR 等头显设备。目前个人穿戴设备，尤其是 AR/VR 等 XR 设备等头显设备在用户体验方面还需要较大改善。在重量体积方面，电池和计算平台导致头显设备重量大，体积大，影响用户佩戴舒适感。目前已发布的多款瘦客户终端部分解决了该问题，但这些终端目前需要依赖有线与通信和计算平台连接，同时实现供电，依然会对用户体验造成一定影响。随着电池技术，个人短距离无线通信技术，以及无线能源传输技术的发展，未来的可佩戴设备将有能力进一步解决上述问题，进一步提高用户使用体验。头显设备的显示技术改进也是对用户体验有重大影响的部分。现有技术仍然需要在分辨率，响应速度，视场角度等多个方面进一步改进。例如，在视场扩展方面，DOCOMO今年联合相关厂商发布了大视场角头显技术1，弥补了用户视野中边缘部分的显示缺失，提高了用户的临场感。新的头显设备效果和传统设备效果对比，如图 4 所示。初探 B5G/6G 终端10图 4 新的头显设备效果和传统设备效果对比：左侧为扩展视场显示效果，右侧为传统 VR 视场显示效果1在未来可预期的 10-15 年，可穿戴设备呈现出加外形多样化，功能定制化的特点。B5G/6G 的可穿戴终端包含外戴终端和植入终端,可穿戴设备不仅方便携带,而且利用与人体本身的贴近和融合,实现更人性化输入输出方式,实现医疗/健康等扩展功能，具体包括如下新形态的可穿戴设备：可穿戴首饰，将首饰与智能设备融合，实现珠宝饰品的升级，例如将手镯、项链等引入可拆卸智能设备设计，避免穿戴繁琐的同时，提升观赏性和功能实用性。可穿戴运动设备，用于跑步，游泳，登山或者其他极限运动的设备，实时搜集身体各项信息，运动指标信息，辅助穿戴者做出运动选择，或者输出运动辅助信息。例如，针对登山运动，可穿戴登山拐杖可提前收集自然信息，根据穿戴者身体实时情况，给出登山建议信息等。此类设备，还需要具备轻便，可靠性高，抗摔打、防水、抗压等物理特性。具体形态，还包括智能鞋、智能滑轮，智能泳衣，智能头盔等。在特定运动项目领域，为了达到极致的用户体验，会出现各种完成特定功能的定制设备。例如图 5 中的多人轮椅运动竞赛系统。由于轮椅运动为残疾人运动项目，一般公众参与人数少，实际体验少，因此收视率较低。为了让一般公众体验该项目的特点，提高项目关注度，DOCOMO 和相关供应商联合开发了轮椅运动远程体验系统。基于专用的设备，个人用户可以在室内体验运动的特点，并且和其他体验用户展开远程竞赛。未来类似设备会不断出现，提供丰富多彩的功能体验。可穿戴监护设备，可用于监护老人各项身体指标，监护儿童周围环境等。向监护人实时初探 B5G/6G 终端11报备被监护人的情况。图 5 利用 5G 网络实现多人轮椅运动项目的体验和竞赛2 可穿戴医疗设备，根据具体医疗项目，设计具体设备，并且在设备内增加病人疾病指标收集，医疗诊断反馈功能。比如，可穿戴体态纠正设备，可穿戴眼镜保护设备，植入终端如智能假肢,智能人工脏器,智能内耳蜗等。2.2.1.3 消费物联网设备随着 B5G/6G 终端轻量化的趋势，连接的成本也越来越低，传统的家电、家居以及消费电子产品，在具备计算和可编程能力的同时，通过 B5G/6G 网络连接将成为必然趋势。连接网络后的消费物联网设备，将打破原有的功能边界和出厂限制，不断的提升功能和性能，并通过与物联网设备间，物联网与管理系统间，以及物联网与手机之间的连接，实现联动和共享，提供更加智能化、人性化的功能。例如：电冰箱连接网络后、可以智能的感知冰箱内食物的情况，提醒主人及时采购，甚至进一步认识食物的营养成分等，给出膳食推荐等。消费级物联网设备的主要需求包括：1）互联互通性强，消费类物联网设备需要与后台智能系统、个人信息中心（如，智能手机）之间具备可靠的连接性，实现数据共享、管理控制、功能补充、设备联动等功能，从而更好的，更聪明的为消费者提供服务升级。2）操作简易，对于消费级电子产品，每增加一步操作，就会让一个功能的渗透率大打折扣，所以连接操作简单性非常重要。初探 B5G/6G 终端123）安全性要求高。因为消费电子涉及到个人生活的方方面面，大量个人隐私的泄露的风险，在便捷的互联互通的同时，通信的安全性和私密性要求更高。4）通信速率范围广，对于未来的专业数码映像/全息设备，通信速率的要求高到100Gps，而对于冰箱、洗衣机、电饭锅、窗帘等家具设备，只需要少量的状态监管、菜单更新等低速率需求。5）通信覆盖深度要求高，为了连接大量的家具类物联网设备，要求在低层室内建筑等房间的各个角落都具备良好的覆盖和可靠的通信。6）连接密度高，单位面积流量需求大。随着消费类电子的广泛普及，一个家庭将达到上百个连接，在我国超大型城市的密集居住区内，1 平方公里约 10 万人，3 万户，假设每户有100 个消费级物联网设备连接，这样将超过 300 万个连接/平方公里，其中还有大量高速率的连接需求。2.2.2 面向工业的终端2.2.2.1 智能机器设备 智能制造系统，借助计算机模拟的人类专家的智能活动，是一种在制造过程中能自主进行数据分析、推理、判断、构思和决策等智能活动的人机一体化系统。同时，它还可以收集、存储、完善、共享、继承和发展人类专家的制造智能。通过人机智能交互，可以扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。在制造过程的各个环节，广泛应用人工智能技术，使得制造自动化向智能化方向发展。智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。智能制造源于人工智能的研究和发展。随着产品性能的完善化及其结构的复杂化、精细化，以及功能的多样化，促使产品所包含的设计信息和工艺信息量猛增，随之生产线和生产设备内部的信息流量增加，制造过程和管理工作的信息量也必然剧增，因而促使制造技术发展的热点与前沿，转向了提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模上。先进的制造设备离开了信息的输入就无法运转，制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型，这就要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能，否则是难以处理如此大量而复杂的信息工作量的。其次，瞬息万变的市场需求和激烈竞争的复杂环境，也要求制初探 B5G/6G 终端13造系统表现出更高的灵活、敏捷和智能。因此，智能制造越来越受到高度的重视。智能机器设备，也就是智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，运动要素和思考要素。智能机器人是一个多种新技术的集成体，它融合了机械、电子、传感器、计算机硬件、软件、人工智能等许多学科的知识，涉及到当今许多前沿领域的技术。除了位于工厂厂房的智能制造等应用场景，未来工业互联网应用还将包含大量高移动性终端，如基于无人机的相关应用等。如图 6 的无人机路桥巡检系统，可以达到人工巡检很难达到的路桥部分，进行远程巡检；图 7 的高空高分辨率球形显示系统，可以在高空中显示大量信息，应用在多种场景中。在这些应用中，终端设备除了需要具备强大的通信能力外，对功耗，重量，体积等也有较高的要求，以提高实际使用续航能力。为实现上述功能，需要通信，电池，计算平台，和面向应用的专用技术等系统联合进行优化，提高设备的实用性。图 6 无人机路桥巡检3初探 B5G/6G 终端14图 7 高空高分辨率显示（左图：设备；右图：显示时效果）42.2.2.2 多智能体系统“多智能体系统”章节会面向未来多形态智能终端组成的系统（大规模系统）的场景，将从另一个层面扩展对终端新形态的探索。根据维基百科的定义，机器人是可自动完成复杂行为的可编程机器。少数机器人具有类人的外形，但大部分机器人并不限于其外部形态，从工业制造机器人、医疗手术机器人、家庭服务/休闲/娱乐机器人、到智能家电、智能音箱、自动驾驶车船、无人机都可被看作机器人，有统计说，2018 年全球机器人数量约为 5700 万，且将以每年 20%的速度，在 2033年超过全球人口。随着机器人（Robotics）产业和机器学习（Machine Learning，ML）技术和的快速发展，预计具有机器学习能力的智能体（Intelligent Agent）的数量将出现快速增长。因此，初步预测，具有大规模交互能力的终端将是未来一种终端类型，且智能体之间的智能交互需求也将成为下一代宽带移动通信系统的重要设计目标之一。为了实现智能体之间的协同操作和合作学习，需要在智能体之间交互机器学习相关的智能数据。根据不同的智能交互场景，所需交互的智能数据可能包括 ML 模型、ML 训练集、机器感知（Machine perception）数据。下面将结合具体的的交互场景探讨智能体的具体交互及处理能力：。协同机器感知（Collaborative machine perception）场景机器感知的目的是赋予智能体“类人的”观察、感知世界的能力，进而可以像人类那样思考、理解即行动，包括对图像、声音等环境因素的感知。在机器人技术中，机器感知是机器人进行决策推理和动作控制的重要依据。在传统机器人技术中，机器人获取的感知数据只在本地初探 B5G/6G 终端15处理。但随着机器人承担任务的日益复杂化和对动作实时性的要求日益提升，机器人的本地处理能力已不足以在要求的时延内完成对感知数据的处理和学习，并形成实时决策和行动，因此通过云端或边缘计算系统（MEC）分流计算能力已成为必须。如图 8 所示，智能体将感知数据实时上传到云端或 MEC，在完成 Cloud/MEC 完成推理运算后，将动作控制指令（对于没有机器学习能力的机器人）或深度神经网络（对于有机器学习能力的机器人）下载给智能体。或智能体之间交互感知数据，以便智能体能够获取更全面的感知数据。因此，需要支持感知数据在智能体与 Cloud/MEC 之间（通过 Uu 接口）、智能体之间（通过 Sidelink）实时传输。图 8：协作机器感知场景DNN 交互场景在如下场景中，需要智能体与 Cloud/MEC 之间（通过 Uu 接口）、智能体之间（通过Sidelink）实时传输 DNN。-DNN 下载。此场景下，Cloud/MEC 将训练好的 DNN 下载到智能体。之所以要实时下载 DNN，是因为所需完成的任务和智能体所处的环境紧密相关，无法用一个通用的静态DNN 适用各种环境，而智能体的存储空间不足以将所有可能的 DNN 都存储在本地，智能体需要根据环境的变化实时下载适合的 DNN，如图 9 所示。初探 B5G/6G 终端16图 9：DNN 下载场景-协作学习（Collaborative ML）。在两种情况下需要协作学习：一是每个智能体的计算能力不足，不足以单独完成 DNN 的训练，需要多个智能体、或智能体与 Cloud/MEC 分工完成 DNN 训练。二是不同智能体所处的环境不同，可以获取的训练集（training set）不同，单个智能体无法单独获取DNN训练所需的完整训练集，且由于信息安全与隐私保护的要求，智能体不能将自己的感知数据或训练集共享给其他智能体或上传到 Cloud/MEC，此时需要智能体基于自身环境完成各自的Local DNN训练，然后上传到Cloud/MEC（通过Uu接口），或在智能体之间交互 DNN（通过 Sidelink），如图 10 所示。图 10：协作学习场景-联邦学习（Federated ML）。联邦学习与协作学习的区别，在于先由 Cloud/MEC 向初探 B5G/6G 终端17各个智能体下载一个 Global DNN，然后再由各个智能体基于 Global DNN 分别训练 Local DNN，然后将 Local DNN 上传到 Cloud/MEC，形成新的 Global DNN，如图 11。图 11：联邦学习场景ML 训练集交互场景在不同类型的智能体之间（如不同功能的机器人之间），可能不能直接交互 DNN，而需要进行训练集的交互。一种类型的智能体通常不具备对与自身任务无关的 ML 模型的训练能力，因此无法将另一种智能体类型所需的 ML 模型训练好再传输给对方。如图 12 所示，类型 A 智能体不具备将收集到的数据训练成类型 B 智能体所需 DNN 的能力，将与 B 智能体相关的训练集或背景数据共享给 B 智能体，或上传到 Cloud/MEC，由类型 B 智能体或 Cloud/MEC 完成训练。随着机器人的功能增强、类型多样化和在非结构化环境中工作的需求日益增长，训练集背景数据的交互将变得越来越重要。图 12：ML 训练集交互场景初探 B5G/6G 终端182.2.2.3 微型传感器 传感器是物体感知世界的媒介，通过传感器，可以让物体拥有视觉、听觉、味觉、嗅觉和触觉等，是实现万物互联、万物智联的基础。微型传感器具有微型化、智能化、低功耗、易集成等特点，在未来的 B5G/6G 终端中，一个终端设备可以配备一个或多个微型传感器，这些微型传感器将赋予终端五大感官，可以让未来的 B5G/6G 终端获取更多的有用信息，结合其他技术，实现真正的智能化。光敏微型传感器视觉光敏微型传感器是利用光敏元件将光信号转化为电信号的微型传感器。光敏微型传感器可以在自动控制、家用电器中应用，如电视机中的亮度自动调节、照相机中的自动曝光、防盗报警装置等。在智能终端中，光敏微型传感器也能极大提升用户体验，如目前已经实现的打电话时人脸靠近手机，屏幕自动熄灭，或者手机屏幕根据周围环境的亮度自动调节屏幕亮度等。在工业中，利用光敏传感器可以实现流水线上的自动化，如位置检测、自动包装、质量检测等，也可以用于安全警报，如烟雾式火灾报警器等。声敏微型传感器听觉声敏微型传感器是将在气体、液体或固体中传播的机械振动转换为光信号的微型传感器。在 B5G/6G 中，智慧医疗依旧会是很重要的一个应用场景，在医疗中，为了诊断疾病，经常会检测体内各个器官所发出的声音，如心脏的跳动声、心杂音等，此时会用到如心音计、心音导管尖端式传感器等，随着声敏微型传感器的进一步发展，大量的声敏微型传感器可以内置在各种可穿戴设备、手持终端或者其他设备中，作为健康检测的一个很重要的数据来源。此外，超声波的各种测量，如超声波测距、超声波障碍物检测、超声波探伤、超声波流量检测等，都需要用到声敏微型传感器，这些都会极大扩展未来终端的应用范围。化学/气敏微型传感器味觉/嗅觉化学微型传感器是对各种化学物质敏感并将其浓度转换为电信号的微型传感器。类比于人的感觉器官，化学传感器大体对应于人的嗅觉和味觉器官。但并不是单纯的人体器官的模拟，还能感受人的器官不能感受的某些物质，如 H2、CO。气敏微型传感器主要是将气体种类及浓度等信息转化为电信号的微型传感器，可以是化学作用或生物作用，也可以是物理吸附等。化学/气敏微型传感器比较直接的应用是有毒气体、液体的检测等，如 CO 检测，实现报警，保证人身安全。也可以应用到如机器人厨师上，让机器人更加高效的判断饭菜的优初探 B5G/6G 终端19劣，而不仅仅是实现自动炒菜。此外，传统的通信基本上传播的是音视频和图像，即传播的是视觉和听觉方面的信息，对于未来的 B5G/6G 终端，可能会将嗅觉、味觉信息作为一种重要信息进行传播，此时化学/气敏微型传感器就可以采集想要传播的嗅觉、味觉信息，结合其他技术将采集到的信息恢复为实际的气味或者直接刺激大脑产生对应的嗅觉、味觉来实现对应信息的传播。压敏、温敏、流体微型传感器触觉压敏、温敏微型传感器是利用对压力、温度敏感的元件将压力、温度等转化为电信号的微型传感器，流体微型传感器的测量值可能包括流体的温度、压力、密度等，特殊的流体还可能包括粘性等特殊参数，该类微型传感器可能是压敏、温敏、声敏等微型传感器的集合，也可以是利用导电介质的导电性实现流量测量等。此类传感器应用范围较广，如传统的测重、测温、流量监控等，此类微型传感器内置在智能终端中，可以实现更丰富的人机交互、体温监测等，内置在床垫内，可以实现睡眠质量监测等。3 终端能力3.1 通信能力总体来说，B5G/6G 要求终端具备实现相关愿景对应的通信能力.对于高达 64K 分辨率的数字影院要求 256Gbps 的能力;对于全息影像,数据量要达到 1GByte/cm3,超高清 VR 要求 13.6Gbps 的能力。相应的,对比 5G 的峰值速率 20Gbps,用户体验数据率 100M1Gbps的要求 ITU-R document 5D/TEMP/625,B5G/6G 的通信能力应再相应提高 1215 倍.而在提高通信能力的同时，由于相对于3G/4G系统，5G/B5G/6G的基站会采用更高频段，因此基站的覆盖半径会更小。为了达到和 4G 一样的覆盖半径，B5G/6G 基站的密度需求会更大。更大的基站密度需要更多开销。为降低运营商在部署网络中的开销，减少基站部署的数量，可以采用一种多跳中继的方式达到同样的覆盖半径。另外，这种多跳中继可以适用于没有基站基础设施的地方实现远距离的终端通信。这种中继网络没有固定基础架构，移动节点通过中继节点彼此通信，是一种自组织网络。这种网络的特点是可以快速组建，便于迁移，易于扩展。这种带有自组织功能的网络可以运用于安全通信领域，例如：某区域的基础设施遭到毁坏无法使用，终端之间的通信可以利用中继功能实现；也可以用于小区域内的终端间的联网游戏或者 VR。初探 B5G/6G 终端203.2 计算能力 互联网、移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能、自动驾驶、VR/AR、下一代移动通信等 ICT 领域重大技术发展，加速推进社会迈入万物互联、万物感知、万物智能时代，逐步集聚和盘活海量数据资源，同时，数据结构趋于多元化，由传统文本等结构化数据扩展至图像、音频等不规则、非结构化数据，其中近三分之一的数据将具有大数据开发价值，由此终端计算需求呈现极速递增态势，从而对终端计算技术提出更高要求。一是应用创新带来数据量的激增，对终端计算性能提出更高要求。人工智能方面，大型人工智能算法所用算力约每 3.5 个月即翻倍；自动驾驶方面，满足 L4 的需求现有计算能力仍需提升 50 倍；VR/AR 方面，现有高端 GPU 芯片的游戏渲染能力难以实现虚拟真实场景的高像素填充率和画面流畅度，图像处理性能至少需要提升 7 倍；5G 方面，终端若实现 5G 峰值速率超过 2Gbps、端到端延迟降至毫秒级别，现有基带处理能力仍需提升 10 倍。二是 B5G/6G 终端应支持不同的应用场景，如 B5G/6G 的终端将具有很强的音频、图像、视频的处理分析能力，智能技术的发展可以方便用户实现与设备的无障碍沟通和提供更逼真的场景体验。语音识别：终端应能够识别用户语言且识别率达到 99%以上。通过语音识别，人向设备说话以发送指令；并且借助强大的后台云服务，可以支持方言、多国语言的识别。图像处理：支持大图片的实时处理能力以及超高清视频的播放。图像理解：支持对图像的理解和内容的提取，比起传统的人工具有更高的准确度和更高的效率。场景重建：通过图像的分析以及场景建模构建出虚拟的 3D 场景。健康监测：通过更多的传感器，B5G/6G 终端设备可以更加全面地监控人体生理状况，通过长时间的数据量保证生理指标反馈的准确性三是不同应用场景对计算能力的需求差异巨大，如物联网应用对计算性能要求适中但对低功耗需求强烈，自动驾驶应用要求低延迟、高并发以保证实时性，VR/AR 则需要高性能和低功耗兼顾。面向差异化应用需求，一方面是通过软硬件技术优化提升终端计算系统性能，另一方面则是摒弃既往通用化发展的思路，面向不同应用计算需求采用专用加速的模式以保证计算对应用创新的支撑作用。初探 B5G/6G 终端213.3 显示/交互/传感能力B5G/6G 终端应当具有更友好的用户界面，用户享受身临其境的快感，同时通过简单的操作即可实现系统功能。具体地讲，B5G/6G 终端的用户界面应该支持包含但不限于以下的体验：全息成像：利用干涉和衍射原理来记录并再现物体真实的 3D 图像技术，通过全息成像，用户可以 360 度无死角地感受到真切的 3D 效果。真 3D：通过包括狭缝式液晶光栅、柱状透镜等技术实现裸眼 3D 效果，如目前讨论比较火热的 3D 光场显示器（3D Light Field Display，3D LFD）。通过真 3D 技术，尤其是3D LFD，终端在可以使能或增强更多的应用，如汽车导航、数字医疗等。体感、手势识别：利用光学、运动传感器，设备可以感知人体或手指的运动，随着识别算法精度的提高，体感、手势识别将广泛应用在终端设备中。基于此，人可以控制虚拟屏幕，完成远程精密加工和远程手术等操作。自然语言交互：自然语言处理（NLP）是人工智能中最困难的问题之一，随着人工智能的发展，近年来语音识别技术也得到了飞速的发展，人机之间通过语音沟通不再成为障碍。通过海量词库的建立，设备将突破噪声、口音、多语言混杂等现有问题，保证人机自然语言交互的通畅。增强现实：增强现实技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，随着图像分析和理解技术的发展，以及大数据后台的支撑，用户可以通过专用设备，享受从实景中自动提取有用信息的方便与乐趣，并支持实时检索、路径规划等具体应用场景。虚拟现实：虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，随着图像重建技术的演进，未来用户可以通过专用的设备，在虚拟场景中进行沉浸式的联网游戏。身份识别：随着图像分析技术的发展，未来更多的生物特征可以被用来作为身份鉴定的手段，结合多重验证，可以提高安全性以及便捷性。