11月13日，2024全球6G发展大会举行期间，DVBCN笔者聆听了一些专家发言大体梳理了些内容以供参考。
2023年ITU-R发布的《IMT面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书》提出了关于6G应用场景与多维度目标需求，应用场景方面涵盖了高运动速度、高峰值速率、高区域流量、低时延、高可靠确定性、高定位精度、通感融合、大连接、星地互联等。针对6G多维度目标的要求，中国工程院院士邬贺铨指出，6G的未来应用可能不会同4G那样是一个全程无缝覆盖的网络，特殊场景是时空小概率事件，对同一用户并不需要同时满足也并非需要用同一终端来支持，还可以用不同频段来适应。
就移动通信发展的历程来看：移动通信从1G到4G发展源于需求又引导需求，目标比较单一，发展很成功；5G目标多样性，但用同一网络体系同一频段来适应多目标并不如意，用户体验未跟上；因此6G更是多维度目标，大众刚需与小众需求难以在同一网络架构和频段上兼容。
技术演进中，载波技术的带宽已从2G的200kHz提升到5G的100MHz，6G可能会高达10GHz，因此峰值速率会是以加大载波带宽而实现的；5G频谱编码调制则已达256QAM，已经提升了4倍，但未来继续提升空间已不会很大了；大规模天线MIMO方面，终端天线数也是有限的，未来靠增加天线数也很难更大提升频谱效率。
另外，空口创新的着力点将转到基于AI对信道的精确匹配和对业务的理解，可优化波束权重、方向和层数，提示效率与性能；而RAN与核心网的体系架构创新是值得重视的方向。
AI技术将会带来全新的机遇与挑战，邬贺铨院士认为基础大模型可以直接用于网络运营的智能客服，基于AI的电信运营场景模型可提升客户群管理和供应链管理效率，适用于网络规划和优化，支持网络运营提质增效。当前6G关于AI研究聚焦在AI for RAN，未来还需要重视AI对6G系统的影响，但不宜过高估计AI对6G频效和性能的贡献。
无线接入网在6G也将是RU（AAU）+DU+CU+云的架构，专用RAN与vRAN的差异集中在DU。RAN将嵌入AI能力，需要使用原生计算能力的处理器芯片，vRAN方案似乎占上风。但RAN的计算能力并不仅仅在DU，专用架构的DU+原生计算能力的云化CU也能很好适应6G的需要。6G与5G相比，DU将更为密集，小算力DU+大算力CU可能是常态，无论是专用架构还是vRAN，关键还是要看DU的性能成本的优势。对于6G RAN采用何种架构还需要深入研究和试验，还要考虑芯片的支持生态。
未来6G还会以云化核心网架构，将核心网功能分流到边缘云----即UPF下沉，以扁平化网络提供低时延服务，方便客户组建6G LAN，也可支持工业互联网应用。以边缘云来承担部分核心网功能，实现智简网络。
终端方面，全息通信、感官互联、3D沉浸体验、虚拟世界等能显示6G的宽带水平，但非大众刚需。终端形式主要还不是手机，因为即便采用折叠屏，手机的屏幕大小难以区分2K和4K，不适合观看超清视频在运动状态或手持也不宜长期观看。天空地一体并不意味着所有终端直接上星，现在5G手机上星也是另加上星芯片与天线，地面终端可通过AP点及边缘计算宽带上星。仅在应急情况下，普通手持终端以低速率数据直接上星。此外，车载终端和工业模组更是特定场景所需的终端。
邬贺铨院士表示，6G终端应该多样性，一般终端只需支持大众刚需类业务应用。对频段、带宽、算力、低时延等有特定要求的场景，也可考虑利用星闪宽带短距通信技术获得身边的PC或MEC的计算能力，从而简化对手机终端处理能力的要求。高要求的终端芯片对中国来说还是短板，中国需要扬长避短。
最后，邬贺铨总结认为，6G时代要注意多频段/优化频谱的利用。连接手机与连接物联网、连接地面网与非地面网、消费应用与工业应用等通常是不同的终端，采用同一频段并非合理选择。低空通感需要地面基站天线调整仰角，占用频道而利用率不高，可考虑专用频点和专用天线。5G和6G是支持工业互联网重要手段，但主要是现场级应用，对低时延确定性可靠性和安全性有较高要求，而且工业大上行与消费应用的大下行在同一载频下并存会产生干扰，而工业互联网适合配置专用频率。
邬贺铨还指出，大型企业可申请专用频率建设企业专网，中小企业可在运营商的工业专用频段上建设5G/6G LAN，享受企业逻辑专网。应该要为工业互联网应用划出专用频段，不仅可避免与公众通信业务间干扰，而且6G CPE不必再按多频多模配置，可显著降低成本。还可考虑为企业应用提供单独的上行载频，以适应大上行的需要。
6G的高标准小众场景可通过部署Wifi/专网和MEC来应对，包括像在高铁上部署车内Wifi应对高移动速度需要、室内分流到Wifi以及在热点配置毫米波频段高载波带宽以应对高峰值速率需要、专频专网等应对高可靠确定性需要、单车智能+V2X+路侧云网以应对车联网、专用频段和专用天线以应对低空通感、多终端接上低轨星以应对星地互联需求等等。因此，6G网络服务要以刚需为本，当前需要针对刚需应用提出合理的标准。
