布鲁克林5G峰会，展望6G

作者：Sarah Yost

5G刚起步时，诺基亚贝尔实验室与纽约大学坦登工程学院携手合作，召集了一大批行业领导者对5G先进无线研究及5G愿景展开讨论，这就是布鲁克林5G峰会的起源。此后，该活动固定成为年度论坛，旨在汇集全球行业专家共同探讨无线通信领域的发展趋势，至今已举办了六届，是我个人最喜欢的年度活动。

没有其他活动的影响力可与之媲美。与其他类似主题的活动不同，布鲁克林5G峰会对无线通信趋势提出了独特的见解。与会者将探讨这些趋势相关的技术挑战，而演讲者则以商业的视角来阐述这些趋势。

5G演变和6G展望

今年5G峰会的研讨会和论坛主要关注两个方面：(1)可归类为6G的技术及(2) 5G的推出和演变。诺基亚特意在2019年提出了6G概念，并预测到2030年6G将会开始商用。关于5G的普遍结论是，尽管5G标准已经推出，但仍有很多工作要做。

为了不负众望，5G必须能够解决行业的深层问题。这需要在5G基础之上开发各种新应用，从而引发了大量关于利用云计算和使用边缘云来减少延迟的讨论。在考虑这些问题和延迟时，研究人员应该知道哪些应用需要设立哪些重要的参数指标。

比如一些应用需要低延迟，而另一些应用则更需要可靠性。如何同时满足不同应用的需求？这个问题的答案在去年就非常清楚—— 网络切片技术。然而，随着研究的深入以及各种方案的提出，网络切片可能不再是预想的解决方案。

私有网络也可以解决许多挑战，并使用户能够更好地控制整个端到端网络。但这一方案最大的问题是拥有成本非常高。对于更看重隐私保护的用户而言，私有网络成为他们的首要选择，这一主题在本次峰会的多场研讨会中也多有提及。

当然，网络切片也提供了诸多好处，但目前还无法以完全自主的方式对其进行部署。人们仍然需要在部署新切片之前手动查看详细的网络配置。要实现该技术更广泛的应用，还需要添加机器学习来创建配置。机器学习和人工智能可以添加到5G网络中来帮助优化性能，但它们并无法解决所有问题。今年峰会上有关机器学习和人工智能的多次对话中出现了一些共同的主题。机器学习和人工智能显然是非常重要且强大的工具，但需要经过谨慎的部署才能解决具体问题，而且也需要掌握通信知识才能正确使用这些工具。 

6G研究

峰会上有三个研究课题虽说可以添加到5G的后期标准中，但它们其实更偏向于6G技术的范畴：(1)太赫兹(terahertz，THz)频率的使用，即高于100 GHz的频率，具体名称和频率因不同研究人员而异， (2)机器学习和人工智能，以及(3)非地面网络。

机器学习似乎最有可能被添加到5G技术中，但研究仍在进行中。研究人员可以利用太赫兹技术发送通信数据，但也可以实现感知网络（目前太赫兹技术已经用于机场人体扫描）。非地面网络为救灾工作和偏远地区的无线服务提供了一个有效解决方案。

随着技术的快速发展，非地面网络的更大障碍在于监管方面。例如，在欧洲，要获得在多个不同国家的空域放飞气球的许可可能需要数月（假设申请全部可以批准）。

考虑到5G需要解决各式各样的应用需求，那么基站和用户设备端的5G硬件也需要多样化。这就推动了一个需求，主要是来自运营商的需求——将网络设备的不同硬件黑盒化，比如基带处理器和远程射频设备。

这样做的目的在于实现一个类似于即插即用的生态系统，不同供应商提供不同部件可以相互连接，以便构成符合5G标准的gNB。Open RAN联盟(O-RAN)工作组希望在不同硬件之间定义一个行业标准协议，以便来自多个供应商的设备可以协同工作。展会现场的几个演示均展示了ORAN的理念。

NI 5G NR非独立组网测试用户设备

NI很荣幸今年能与CommScope和Radisys联合演示一款28 GHz新空口(NR)无线测试产品——28 GHz Test UE。其中gNB由Intel FlexRAN基带处理器、Radisys协议栈和CommScope远程射频设备组成。该gNB符合5G NR标准，将三家供应商的产品优势相结合，很好地例证了ORAN系统是如何构建和运行的。

NI的28 GHz Test UE包含了NI毫米波收发仪系统、毫米波软件无线电，以及在FPGA和x86处理器上运行的符合NR标准的堆栈。该产品主要用于验证当系统中的不同组件进行互换后，ORAN系统是否仍符合5G NR标准。NI 28 GHz Test UE可以提供网络性能信息，以便帮助工程师调试和优化通信链路。随着5G的不断演变和深层行业需求的确定，拥有符合标准的5G NR UE对于5G NR测试至关重要。

峰会在访问位于Murray Hill的诺基亚Future X Lab之后落下帷幕。峰会上的演示结合了本周讨论的所有不同技术，展示了一个令人振奋的5G未来以及万物互联的美好愿景。

2019可能是6G的元年，但绝不会是5G的终结年。

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