每經(jīng)記者 張蕊    每經(jīng)編輯 陳星    

數(shù)字化浪潮下，通信技術(shù)如同血脈貫穿現(xiàn)代社會的每個角落。隨著5G技術(shù)在全球鋪開，我們將目光投向未來——6G技術(shù)將如何重塑世界？

在這一領(lǐng)域，中國工程院院士，北京郵電大學(xué)教授、網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)全國重點實驗室主任、國家5G及6G總體專家組專家張平，以其深厚的學(xué)術(shù)底蘊和前瞻性視野，成為我們探索未來通信技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵人物。

作為移動通信領(lǐng)域的權(quán)威專家，張平院士長期致力于移動通信理論研究和技術(shù)創(chuàng)新，為中國自主技術(shù)躋身國際主流作出基礎(chǔ)性貢獻。他的研究成果填補了相關(guān)領(lǐng)域的國內(nèi)空白，也為他贏得了國家科學(xué)技術(shù)進步獎特等獎、一等獎以及多項國家技術(shù)發(fā)明獎和科學(xué)技術(shù)進步獎。

不久前，我國自主搭建的國際首個通信與智能融合的6G外場試驗網(wǎng)，驗證了4G、5G鏈路具備6G傳輸能力的可行性，標(biāo)志著我國在6G通信領(lǐng)域的研究和實踐進入新階段。該項目便是由張平院士帶領(lǐng)團隊完成的。

近日，張平院士接受了《每日經(jīng)濟新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪。在采訪中，張平肯定了我國5G建設(shè)取得的成果，不過他也指出，5G技術(shù)雖然帶來了帶寬的顯著提升，但在應(yīng)用深度方面并未完全達到預(yù)期。面對這些挑戰(zhàn)，6G技術(shù)被寄予厚望，預(yù)計將在人工智能、確定性時延和通感一體化等方面實現(xiàn)突破，引領(lǐng)我們進入一個智能化、泛在化的新紀(jì)元。

人工智能與通信技術(shù)融合是6G技術(shù)研究重要內(nèi)容

NBD：您如何評價當(dāng)前5G技術(shù)的全球部署情況，它為6G技術(shù)的發(fā)展奠定了怎樣的基礎(chǔ)？

張平：全球5G技術(shù)的部署在幾年前就開始了，各國紛紛響應(yīng)，尤其是工業(yè)化國家，我國在其中表現(xiàn)尤為突出。目前我國在全球部署的5G基站數(shù)量占比超過60%，且已積累了數(shù)億用戶，大家也明顯感知到5G技術(shù)的便利性。

在討論5G時，必然要提及4G。在4G時代，技術(shù)主要針對的是人與人之間的通信，簡而言之，帶寬越寬越好。但是隨著5G的到來，我們發(fā)現(xiàn)僅僅針對人的通信已經(jīng)不夠了，因此5G轉(zhuǎn)變?yōu)橹С治锱c物之間、人與物之間的通信。但是經(jīng)過一段時間的發(fā)展，5G在廣連接、低時延和高可靠性方面的表現(xiàn)并未達到最初的預(yù)期，特別是在固定時延技術(shù)方面的突破尚未達到預(yù)期水平。因此，在制造業(yè)等領(lǐng)域，5G的表現(xiàn)并不盡如人意。人們認為5G相較于4G并沒有實現(xiàn)重大突破，也沒有為用戶帶來質(zhì)的變化。

盡管用戶享受到了更寬的帶寬，但并沒有出現(xiàn)新的“殺手級”應(yīng)用。例如，我們曾預(yù)期5G的“殺手級”應(yīng)用可能出現(xiàn)在AR和VR領(lǐng)域，但由于手機等終端設(shè)備的限制，需要佩戴大型眼鏡或頭罩才能體驗動態(tài)虛擬影像，而目前尚未出現(xiàn)特別便利的終端設(shè)備。因此，總體而言，5G技術(shù)仍在發(fā)展之中，并未如預(yù)期那樣產(chǎn)生“殺手級”應(yīng)用，對工業(yè)等領(lǐng)域帶來革命性的影響，這也是我們要發(fā)展6G技術(shù)的原因。

在6G技術(shù)的發(fā)展初期，我們就充分認識到了5G的不足。例如，除了通信技術(shù)外，我們還需要發(fā)展感知技術(shù)，實現(xiàn)通感一體化。同時，我們也需要注重固定時延等技術(shù)，從網(wǎng)絡(luò)層面創(chuàng)新。此外，6G還要引入人工智能技術(shù)，通過通信技術(shù)能夠使人工智能更加泛在，這些都是我們未來發(fā)展的方向。因此，與5G相比，6G將朝著更加智能化的方向發(fā)展。如果說4G僅針對人與人之間的通信，5G是實現(xiàn)人、機、物之間的通信，那么6G將使智能更加泛在，這在概念上的區(qū)別還是比較大的。

NBD：對于當(dāng)前5G技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)覆蓋和應(yīng)用深度上的不足，6G技術(shù)能否解決這些問題？

張平：在6G技術(shù)的發(fā)展中，我們已充分認識到這些需求的變化，并有針對性地進行了新的需求定義。網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展始終以需求為首要考量。過去的需求主要針對人，而人的需求具有普遍性。我們現(xiàn)在面臨的是機器與機器之間，或不同設(shè)備、不同工廠之間的通信，它們的需求各不相同。每個工廠、每種設(shè)備的通信需求及通信技術(shù)解決方案都不一樣。因此，使用單一技術(shù)解決統(tǒng)一需求變得不再可行，供給方和需求方之間存在著矛盾。

這表現(xiàn)在需求方本身也在發(fā)生變化，過去的需求方主要是運營商，而現(xiàn)在需求方已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器和制造工廠，運營商的角色從需求方轉(zhuǎn)變?yōu)楣┙o方。這些變化需要我們通過技術(shù)手段來解決，最主要的就是要引入人工智能。將人工智能與通信技術(shù)真正融合，是未來6G技術(shù)研究的重要內(nèi)容。

未來人工智能會朝著具身人工智能方向發(fā)展

NBD：您怎么看待人工智能在6G技術(shù)中的應(yīng)用前景？

張平：我們要從兩個方面來審視這一問題。一方面是我們把過去依賴統(tǒng)計概率，即信息論的方法來設(shè)計通信系統(tǒng)，以實現(xiàn)通信系統(tǒng)中某個模塊性能最優(yōu)的方法改為用現(xiàn)有的人工智能的技術(shù)來解決6G系統(tǒng)的設(shè)計問題，如機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等。這相當(dāng)于將通信系統(tǒng)變?yōu)橐粋€黑箱，通過模型訓(xùn)練來實現(xiàn)最佳性能，這就是方法論的轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變相對簡單。

另一方面，還存在一個認識論上的轉(zhuǎn)變。方法論的轉(zhuǎn)變并不意味著我們過去的做法是錯誤的。實際上，按照傳統(tǒng)方法設(shè)計的通信系統(tǒng)也很好。即使6G技術(shù)繼續(xù)沿用傳統(tǒng)方法，也是可行的。是否采用機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)訓(xùn)練等人工智能方法，本質(zhì)上區(qū)別不大，因為它們帶來的增益沒有太大差別。

但從認識論的角度來看，我們需要思考通信技術(shù)能為人工智能解決哪些問題。這里就涉及具身人工智能的概念，即將人工智能與人類信息系統(tǒng)在大腦中的傳遞結(jié)合起來。舉個簡單的例子，人類通過感知器官來感知外界，感知后進行認知，然后將認知通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸給大腦。大腦對這些信息進行加工處理，最終將感知到的信息轉(zhuǎn)化為行動。我認為未來的人工智能應(yīng)該朝著具身人工智能的方向發(fā)展。

具身人工智能應(yīng)該是類似于人類信息系統(tǒng)的人工智能，我們需要讓機器充分掌握人類的能力，讓機器也具有“意識”。人類的意識實際上是一個從小培養(yǎng)學(xué)習(xí)的過程，最終能夠?qū)λ惺虑樽龀鲋悄芘袛?。機器也應(yīng)該具備這種能力，因此大模型等技術(shù)也可以在其中發(fā)揮作用。

但大模型實際上是與通信完全不同的概念，它依賴于算力堆疊，功耗很大，成本很高。機器需要大量的電能和算力來運作。而通信技術(shù)強調(diào)成本和功耗，如果考慮這些因素，產(chǎn)品將無法銷售。

如果大模型能夠解決對人腦神經(jīng)元或腦力構(gòu)造的問題，未來我們可能會更多地構(gòu)建分布式的、類似于人類的智能。這種結(jié)合才會有效。而且這種結(jié)合并不是簡單地將大模型與通信技術(shù)結(jié)合起來，可能還需要做更多的工作。比如通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來進行感知，通過語義提取來進行認知，提取出最佳信息，而且這種提取對通信的要求并不高。過去，我們可能需要對通信的每個符號進行特別準(zhǔn)確可靠的傳遞，但現(xiàn)在即使有錯誤也無妨，只要不把關(guān)鍵信息傳遞錯即可。因此，這可能是一種更好的認知方法。

人工智能是解決帶寬與功耗矛盾的拐點技術(shù)

NBD：您曾提到，6G技術(shù)將面臨幾大挑戰(zhàn)，其中通信與AI的融合是關(guān)鍵難題，為什么？

張平：當(dāng)前通信技術(shù)也面臨一個很大的挑戰(zhàn)，就是功耗問題。根據(jù)香農(nóng)定理，隨著帶寬增加，功耗消耗也隨之增大，二者之間存在明顯的矛盾。我們既需要寬帶，又需要低功耗，這在香農(nóng)的理論框架內(nèi)是無法解決的。我們必須想辦法從認識論上把它克服。

克服這一矛盾的關(guān)鍵在于如何利用具身的人工智能。具身的人工智能是我們所找到的一個拐點技術(shù)。這種拐點技術(shù)意味著我們不能單純追求帶寬的無限擴展，而是在傳輸過程中，需要對我們所獲得的知識先進行認知，將注意力集中在我們所需要的重點上。

比如在編碼方面，我們可能不會對所有傳遞的符號進行一視同仁的編碼，對于關(guān)鍵和重點部分，其可靠性要求更高，確保不能出錯；而對于不重要的部分，即使出錯也無關(guān)大局。對于機器來說，其通信需求與人類完全不同，機器只需要理解機器所需的信息，而非人類理解的信息。因此，6G未來面臨的主要挑戰(zhàn)可能就在這里。

據(jù)我所知，運營商最關(guān)心的問題一是系統(tǒng)的開放性，二是如何降低功耗。目前5G的功耗已經(jīng)很大，我們提供的5G服務(wù)尚未達到功耗的峰值。如果未來AR和VR技術(shù)得到更好的發(fā)展，功耗將會更大。我們目前正在與企業(yè)合作，努力解決功耗問題。將注意力集中在我們真正需要的地方，這樣功耗將會降低，這從理論上已經(jīng)證明，它的拐點將會在6G上體現(xiàn)出來。當(dāng)然，這也需要產(chǎn)業(yè)界、運營商等各方達成共識。但總體趨勢就是這樣，正如我剛才所講，矛盾就擺在那里，如果繼續(xù)沿著傳統(tǒng)通信的路線走下去是行不通的，我們必須轉(zhuǎn)向，不能繼續(xù)沿著香農(nóng)的延長線一味做下去，因為那樣會導(dǎo)致功耗越來越大。

5G與6G之間的界限不再“涇渭分明”

NBD：6G技術(shù)的發(fā)展對5G網(wǎng)絡(luò)的演進會有什么影響？您如何看待5G與6G之間的協(xié)同發(fā)展？

張平：目前5G的發(fā)展已經(jīng)到了一個關(guān)鍵期。我剛才講需求正在發(fā)生變化，同時，5G對人工智能的引入在6G也需要持續(xù)推進。實際上，感知是人工智能的第一步，首先感知外界，其次對其進行認知，然后再由大模型構(gòu)成的大腦進行思考、學(xué)習(xí)和交互。因此，感知是最為重要的一環(huán)。過去我們只講通信，現(xiàn)在我們將感知也加進來了，也就是通感一體化。