【IMT-2030_6G_推进组】2024年面向6G的泛在实时通信网络场景需求与关键技术研究报告_36页_15mb

面向6G的泛在实时通信网络总结

核心内容

面向6G的泛在实时通信网络（Ubiquitous Real-time Communication Network, URCN）是未来移动通信的重要发展方向，其愿景为“虚实共生、沉浸多感、类人智能、万物智联”。该网络将实现无处不在、智能高效、安全可靠的实时通信服务，满足从个人到行业多场景的多样化需求。

主要观点

• 技术驱动：人工智能、元宇宙、XR等技术的融合推动实时通信网络向更智能、更沉浸的方向发展。
• 用户需求导向：用户对沉浸式、一致性和虚拟化体验的需求日益增长，推动通信网络向多感官、多模态交互演进。
• 网络演进：5G网络已具备基础能力，但存在架构复杂、维护成本高、兼容性差等问题，6G网络需进一步优化以支持泛在通信。

关键信息

一、实时通信网络发展历史与演进驱动力

1. 发展历史：从2G到5G，通信技术从速度提升转向服务能力和应用场景的扩展。
2. 驱动力：
   • 科技创新：AI、算力网络、元宇宙等技术为实时通信带来新机遇。
   • 用户需求：沉浸式、一致性、虚拟化体验成为主流需求。
   • 网络演进：5G网络虽已提供基础能力，但仍需优化以满足未来需求。

二、面向6G的泛在实时通信网络愿景与场景需求

1. 愿景：

   • 感知泛在：实现多模态信息的高效传输，提升沉浸感。
   • 智能泛在：AI技术全面渗透，实现智能无处不在。
   • 数字身份泛在：构建统一的数字身份体系，支持跨域互操作。
   • 多维连接泛在：支持各类终端接入，实现随时随地的通信。

2. 场景需求：

   • 沉浸式泛在实时通信：
     • 支持全融合的沉浸式会议与协作，包括VR、AR、裸眼3D等终端。
     • 提供沉浸式共享空间、听声辨位、眼对眼交流、协同展示等能力。
     • 需求包括传输速率（100Mbps~Gbps）、端到端时延（亚ms至10ms）、多模态内容处理等。
   • AI使能泛在实时通信：
     • 个人智能助理支持多模态交互，提供个性化服务。
     • AI智能代答可代理用户接听、提供背景信息、生成内容。
     • 需求包括传输速率（10Mbps~Gbps）、端到端时延（10ms~100ms）、AI模型协同训练等。
   • 多维连接泛在实时通信：
     • 支持多终端接入，包括智能手表、AR眼镜、家庭设备等。
     • 需求包括轻量控制机制、高效媒体传输、同步能力、设备兼容性等。
   • 空天地海连接：
     • 覆盖航空、航天、地面、海上等多种通信场景。
     • 需要网络支持低时延、低带宽、高可靠等特性。

三、关键技术

1. 智能全感：

   • 分离式计算与媒体渲染：云端渲染降低终端算力负担，支持超写实数字人。
   • 低功耗AR环境感知：通过终端与网络协同，实现高效、低功耗的环境感知。
   • 意图/语义识别与交互：基于AI大模型实现意图识别、转译与驱动，提升交互体验。
   • 分布式AI：支持高并发、低延迟、弹性扩展和故障容错。
   • AI模型协同训练能力：采用联邦学习技术，实现隐私保护和数据共享。

2. 多维连接：

   • 轻量控制机制：支持轻量化协议、扩展性、就近接入。
   • 高效媒体传输：研究超低时延协议、新型编解码技术、传输路径优化。

3. 数字身份：

   • 数字身份管理：支持多模态设备统一身份，提升互操作性。
   • 数字资产管理：保障数字资产的真实性、安全性和合法性。
   • 泛在实时通信ID连接：支持海量ID连接、快速发放、动态调整。

总结与展望

面向6G的泛在实时通信网络是未来通信的重要方向，其发展将依赖于智能全感、多维连接和数字身份等关键技术。6G网络的普及将为泛在实时通信提供更高效、更稳定的基础支持，而AI技术则为其赋予更强的智能化能力。未来，需进一步明确网络架构设计原则，探索更多典型业务场景，推动相关技术与标准体系的形成。

关键技术需求

缩略语解释

贡献单位