6G

摘要：【目的】隨著5G技術在各個領域陸續應用，信息通信技術將帶給新聞領域深重的影響，研究下一代通信技術非常必要。【方法】文章嘗試以目前國內外對6G技術的研究規劃為背景，從媒體應用、賦能新聞傳播的視角出發，對下一代移動通信技術可能對新聞傳播帶來的新發展機遇與潛在挑戰展開討論與展望。【結果】 6G技術通過構建多維感知與信息融合網絡，連接物理世界與數字世界，融合人工智能和大數據等技術，實現信息傳播效能的提升。【結論】6G技術將為信息傳播的速率、路徑、形態、效果等帶來深刻變革，塑造未來的新聞業。

關鍵詞：6G；移動通信技術；多維感知；新聞傳播；通感算融合" " " " " " 中圖分類號：G2" " " " " "文獻標識碼：A

文章編號：1671-0134（2023）03-019-04" " " " "DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.03.003

本文著錄格式：張飛飛，張禹，徐才，柴青山.6G——搭建多維感知與信息融合網絡[J].中國傳媒科技，2023（03）：19-22.

導語

信息通信技術日益發達的今天，5G技術逐漸成為全球范圍內各領域的基礎支撐技術，對下一代網絡技術——6G的研發規劃，早已經在全球通信技術發展較快的國家和地區展開。我國目前已經建成了規模最大、技術最先進的5G網絡，在5G方面已經處于世界前列，“十四五”規劃綱要明確提出要“前瞻布局6G網絡技術儲備”，預計我國將在2030年實現6G商用。本文嘗試以目前國內外對6G技術的研究規劃為背景，從媒體應用、賦能新聞傳播的視角出發，對下一代移動通信技術可能對新聞傳播帶來的新發展機遇與潛在挑戰展開討論與展望。

1. 6G的發展趨勢

1.1" "6G技術研究現狀

在5G剛剛商用并初具規模時，很多國家和機構已經開始了下一代移動通信技術的研究。例如，美國、歐盟于2017年開啟了為期3年的6G基礎研究項目;國際電信聯盟（ITU）于2018年成立網絡技術焦點小組，致力于研究面向2030年及以后的應用場景和需求、網絡服務和技術、架構與基礎設施；我國則于2019年11月召開6G技術研發工作啟動會并成立國家6G技術研發推進工作組和總體專家組。2022年，6G推進組成立試驗任務組，組織開展6G技術研發試驗，以技術試驗和測試為牽引，加快推進6G關鍵技術研發。

一般認為，4G技術通過普遍性提升帶寬能力塑造了移動互聯網生態，5G技術則會增強移動寬帶業務（eM-BB）場景，延拓至海量機器類通信（mMTC）場景和超高可靠低時延通信（uRLLC）場景。照此邏輯，6G也將遵循當下信息通信技術標準的迭代規律，在5G基礎上進一步演進，以形成新的技術標準，構建新的傳播生態。現有研究普遍認為，6G與5G最大的不同在于前者支持世界的全面數字化，在6G構建的數字化世界中，網絡與用戶將成為不可分割的整體，用戶的智能需求將被進一步挖掘和實現，6G也將以此為基準進行技術規劃與演進布局。

1.2" "多維感知與信息融合網絡

我國已經建成超過254萬個5G基站，國民經濟90多個分業大類中一半以上行業應用了5G，6G網絡所要連接的不僅僅是物理世界中的人與人、人與物、物與物，它需要連接物理世界與數字世界，因此其網絡架構不僅僅是具備基本的通信功能，還需要具備感知、探測物理世界，分析解譯數據信息，連接傳遞互動信息的能力。通過通信和信息感知融合，使得通信網絡不僅是提供信息傳輸和交互的載體，更讓通信網絡成為能夠產出有價值信息的龐大資源。

1.2.1" "環境和目標感知

新的頻段和大規模天線的進一步演進為無線通信感知深度融合提供了可能，利用無線通信信號接收和處理反射實現完成物理環境的探測、目標定位和跟蹤、移動同步成像、測距制圖和光譜分析等。網絡架構需要增強以適配多基站協同感知以及感知能力開放。

1.2.2" "業務數據和內容感知

網絡數據和內容的感知關鍵在于對數據和內容的識別、評估和篩選，可利用基于數據和內容命名，將內容與位置解耦的信息中心網絡技術在網絡層上實現對業務數據和內容的識別。網絡架構需要增強以支持采用新編碼方式的業務和內容的感知以及QoS控制。

1.2.3" "網絡狀態感知

網絡狀態感知包括網絡設備的運行狀態、網絡連接的拓撲變化、用戶行為和分布狀態等信息的獲取，是實現自治網絡和自愈網絡的基礎。網絡架構需要增強以滿足網絡狀態的智能化感知、預測以及網絡自治。

1.2.4" "應用層

所有通信應用業務，語音視頻、物聯網業務、人工智能及虛擬現實非共享類業務。

1.2.5" "內容層

基于信息中心網絡技術，解耦信息與位置關系，對內容/信息進行命名，制定以內容/信息命名方案（例如層次化可匯聚命名方案）的路由算法，并且內容/信息可以緩存在網絡中的任何位置，滿足網絡對相同內容/信息請求的快速響應，提高網絡利用率和數據的可用性。信息中心網絡的這種以信息為中心的通信模式為網絡感知應用數據和內容提供了一種“原生”支持。

1.2.6" "融合層

融合層是通信和信息感知一體化網絡系統的核心層。

1.2.7" "多維信息感知

利用射頻感知、蜂窩網作為傳感器等無線通信技術資源感知獲取物理環境、目標定位跟蹤識別、同步成像的信息數據；利用網絡狀態感知引擎獲取網絡設備的運行狀態、網絡連接的拓撲等網絡狀態信息；利用數據和內容感知引擎感知獲取目標業務數據和內容信息。支持多維信息能力開放。

1.2.8" "通感協同計算

通感協同計算可以基于人工智能技術，對網絡中信息進行不同維度和粒度的計算和決策，以支持多維信息感知。比如，通感協同計算根據當前無線信號頻譜特征決定感知精度、分辨率和誤差，利用人工智能算法實現多個基站之間協同計算滿足精度要求的定位、成像等功能；從多個采集網絡狀態，利用人工智能算法對網絡狀態進行故障分析和預測；可以結合聯邦學習等人工智能技術從網絡中多個數據源獲取網絡目標數據并進行計算，提取滿足對應業務需求的價值信息等。

2.新聞生產傳播潛在應用

每一代移動通信技術的發展，并不是孤立的、單點式的變革發展，都是在上一代移動通信技術的基礎上進行的迭代和升級。當然，傳輸速率和傳輸帶寬的不斷提升是每一代技術發展的共同特征。5G能帶給媒體什么，似乎還在尋找，VR、MR、XR、數字孿生、區塊鏈的火爆，催生了大范圍的技術場景變革。6G將不僅僅是傳輸速率和傳輸帶寬的升級，更是網絡架構的一次迭代和信息生態的一次重組。

2.1" "多維感知網絡強化信息采集能力

6G網絡會使用新的頻段，配合大規模天線的進一步演進，以及智簡統一的接口協議，為無線通信感知深度融合提供了可能。首先，6G的強向后兼容能力，確保與5G、傳統網絡互聯互通，實現數據的無障礙交互；其次，多種類型、多種場景的數據傳感網絡獲取物理環境、目標定位跟蹤識別等的信息數據，網絡感知能力獲取網絡互動及熱點關注等數據；最后，通過設計算力、數據與網絡深度融合的智慧內生和安全內生機制，打造多維立體全場景深度智慧接入與多網共生融合的6G網絡體系，更加泛化的“萬物互聯”構建起一張覆蓋全球的多維感知網絡。

隨著物理世界被進一步“數據化”，基礎數據的采集、多模態信息的融合傳輸，將徹底解放新聞信息采集生產力，一個事件從發生到結束，無時無刻不在多維感知網絡的信息采集鏈條中，零時差、“五加二”“白加黑”，信息采集隨時隨地都在進行，完整的物理環境信息、更精準的目標定位信息、更全面的活動軌跡信息、更實時的網絡熱點信息等都可以在智能終端隨時隨地獲取。

早在2013年，《太陽哨兵報》就利用高速公路上已有的監控數據分析出警察經常超速，以“高于法律之上”為題進行了報道，引起巨大反響；同年，紐約公共廣播電臺布設溫濕度傳感器監測土壤溫濕度來預測蟬群破土和蟬鳴時間，成為新聞領域使用傳感器的范例。傳感器數據新聞是一種新的內容生產形式和形態，但大多都是利用物理傳感器采集的環境或者事件數據進行新聞生產和報道，沒有將互聯網熱點事件、網友互動等數據納入數據新聞體系，新華社先行先試，聯合知乎，通過對2020年全網36億條新聞基礎數據、18000條熱搜榜單數據，以及知乎全年近萬條萬贊問答進行了分析，繪制出“2020情感曲線”。而這只是將互聯網端的用戶關注數據進行了分析與呈現，通過6G的多維感知網絡強化信息采集能力，將推動數據故事化進程進一步加速，通過挖掘數據背后關聯關系，將數據轉化為知識，將復雜、龐大、晦澀的數據（事實）歸結為一個清晰的故事，更易于公眾理解和認知。

2.2" "信息融合網絡催生新的新聞場景

隨著物理世界與虛擬世界的數據感知節點大量接入、分布式邊緣計算的穩定發展、智能終端設備大量部署，基站與用戶之間的數據交互更為頻繁，傳統的以下行傳輸為核心的網絡已經不能滿足6G網絡需要，集中控制式移動通信網絡與開放式互聯網相互融合的、集散共存的新型網絡架構會是未來6G網絡架構。這種網絡架構對內能夠利用智能技術來優化網絡性能，增強用戶體驗，實現網絡運營自動化，即 AI4Net。例如，從多個采集網絡狀態，利用人工智能算法對網絡狀態進行故障分析和預測，確保信息供給暢通；同時對外能夠為各行業用戶提供實時 AI 服務、實時計算類新業務，即Net4AI，例如結合聯邦學習對從網絡中多個數據源獲取的網絡目標數據進行計算，提取滿足新聞業務需求的價值信息等。

6G網絡將充分利用多維感知網絡采集到的文本數據、圖片數據、視頻數據、音頻數據等多模態媒體數據，自動對傳輸信息中所包含的語義和知識進行感知、識別、提取、推理和遷移，利用人工智能技術提取可能對語義產生影響的多方位因素綜合分 析，提升語義通信的識別效率和精度，完成普適性語義表征，從而實現網 絡架構從數據驅動向語義驅動的范式轉變。

最近備受關注的ChatGPT在基礎技術層面并不具有革命性，但在技術路徑上實現了重大突破。ChatGPT采用了“大數據+大算力+強算法=大模型”路線，訓練參數量飛躍至1750億個，又在“基礎大模型+指令微調”方向探索出新范式，逼近人類的語言智能，表現出前所未有的理解力與創造力。

ChatGPT是實現“模糊搜索”到“精準推送”的跨越：ChatGpt在問世之前，搜索引擎以“模糊搜索”為主，用戶需要根據在搜索引擎中 打入關鍵字找到需要的內容或鏈接，ChatGpt問世后，用戶可以通過自然語言交互的方式輕松獲得需要的內容或鏈接，且內容較為精 準，即“精準推送”。有望成為下一代搜索引擎的催化劑。

目前ChatGPT僅支持生成文字內容，未來必將向更高層次交互應用拓展，在文本、音頻、圖像、視頻乃至3D等跨模態內容生成上實現突破。接入互聯網數據后，將實現新的升級迭代，而6G的信息融合網絡，將賦予AIGC全新的生命力，催生新的場景。人機交互以日常語言聊天方式進行，網絡用戶獲取信息的界面不再是搜索引擎的鏈接列表或新聞客戶端的信息流，將創造全新用戶體驗。

2.3 通感算融合提升信息傳輸效能

幾代人曾用生命去攀登的神圣珠峰與受眾之間只相隔一個屏幕，隨時隨地，想看就看是5G和流媒體技術的進步，真真切切地拉近了觀眾與遙遠而神秘的珠峰之間的距離。新華社依托中國移動提供的基礎網絡，在海拔5300米、5800米和6500米營地分別架設了VR拍攝機位，連續34天完成“5G+4K+VR”直播43場，為廣大受眾帶來5G+VR直播的沉浸式“云登峰”新體驗。6G將是天基（高軌 / 中軌 / 低軌衛星）、 空基（臨空 / 高空 / 低空飛行器）等網絡與地基（蜂窩 /Wi-Fi/ 有線）網絡深度融合的空天地一體化網絡，實現高寬帶、低時延、全域通信。

此外，隨著CG（Computer Graphics，利用計算機進行視覺設計和生產）、語音識別、圖像識別、動捕等相關技術的共同成熟，推動數字人技術取得長遠發展。新華社媒體融合生產技術與系統國家重點實驗室推出的新華社數字記者、全球首位數字航天員“小諍”，以符合“Z世代”審美的形象，成為連接航天事業、主流價值觀與青年的橋梁。

未來借助6G強大的算力網絡和數據處理能力，AI、數據驅動與神經渲染技術的重建將推動數字人生成周期更短、硬件設備更簡單、精細度更高，且生成的數字人具備可重編輯、可重打光的能力，將進一步豐富數字人在新聞報道中的場景。

渲染決定了最終數字人的質量，渲染引擎和GPU算力的發展推動數字人渲染更加信息化和實時化。目前離線渲染比較成熟，應用較為廣泛。而實時渲染尚有提升空間，6G強大的傳輸能力、數據處理能力將推動實時渲染進一步發展，為直播場景帶來更多可能。

數字虛擬人作為“人形”人工智能，幫助人們接入物聯網，或者說接入未來的數字文明社會，也就是替代今天的谷歌。未來，它們不僅可以完成對資訊的查找，還可以將人們帶入各種各樣的生活場景、生活體驗當中，進行場景的分享和知識的萃取，也就是作為未來社會的搜索引擎或者連接節點。

首先，6G若在網絡設計之初考慮異構接入、 固移融合、協同管理，并吸取現有固網的二層、三 層確定性傳輸協議，實現部署融合、協議支持、協 同調度，便能獲得端到端跨層、跨域的確定性數據傳輸。將滿足多種場 景下對確定性服務質量的需求，為智能泛在、空 天地一體化、全息通信等 6G 業務的實現提供技術保障。

其次，結合云、網、端等多種算力資源的狀態和能力，能將海量多媒體數據智能分發到合適的算力節點進行處理。例如，將沉浸式內容中涉及大量計算的渲染放在計算能力強大的云中心進行處理，將媒體流的編解碼分發到網絡邊緣的多個算力節點共同處理完成。此外，媒體智能分發處理技術能根據用戶對象類型、屬性和業務需要選擇合適的媒體服務器。

結論

移動通信技術作為數字新聞生態的基礎設施，其具有的實在形態的信息傳遞網絡將是新的新聞實踐得以出現的前提。未來的新聞業，無論從實踐層面的生產流程機制再造，抑或觀念層面對新聞價值理念及人與技術關系的探討，都將受到6G及伴隨其出現的語義通信技術的沖擊。

新聞生產物聯數智的全面普及應用，需建立在對業務場景充分理解的基礎上。人工智能從“決策式AI模型”（Discriminant Model）全面步入“生成式AI模型”（Generative Model）時代，AIGC在“大數據+大算力+強算法=大模型”路線基礎上通過“基礎大模型+指令微調”方向探索出逼近人類語言智能的新范式，在大幅提升自媒體的生產效能和內容質量的同時將進一步壓縮傳統媒體機構專業化知識生產的優勢，6G的“基礎設施”將不單單是通信設備基礎設施，數據基礎設施將成為新的競爭“入場券”。

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作者簡介：張飛飛（1992-），男，山西運城，工程師，研究方向為智能化運維、辦公系統；張禹（1984-），男，河北保定，高級工程師，研究方向為無線通信；徐才（1994-），男，甘肅甘南，工程師，研究方向為大數據、視頻編解碼；柴青山（1995-），男，山西運城，工程師，研究方向為前端開發、數據可視化。

（責任編輯：李凈）