是德科技6G解決方案負責人Hwee-Yng Yeo
關于6G賦能的沉浸式通信在遠程醫療、娛樂、培訓等領域的潛力，已有很多探討。這一無線感知通信的新時代將由AI驅動，但6G、AI與感知技術將如何實現數字、人類與現實世界之間的無縫銜接？本文將對此進行深入探討。
有知覺能力的機器人并非一個新概念，早在1992年，它們就以《星際迷航》中的Exocomps形象進入大眾視野。這些服務型機器人能在危險環境中進行維修，其AI隨時間推移逐漸具備知覺。三十年后的今天，這已不再是科幻情節，而是現實——自主機器人已在礦業、農業、安保及遠程醫療等眾多領域落地部署。
隨著數字、人類和現實世界日益融合，AI與下一代6G通信技術將在實現擴展現實、觸覺通信和全息通信方面發揮關鍵作用（見圖1）。
圖1：6G正在演進，整合數字、人類和現實世界，為沉浸式通信開辟新應用場景。
（圖片來源：AI和6G的融合）
從5G躍升至6G，奏響通信新強音
目前，5G專網已通過混合現實應用為外科醫生提供支持。軟件將患者的CT或MRI掃描結果（如腫瘤或血管阻塞）轉換為詳細的3D全息圖，這些全息圖可放大、縮小、靈活移動，甚至直接疊加在患者身上。這些能力可以幫助外科醫生更精準地規劃手術流程，可能縮短麻醉后恢復時間，并助力患者康復。
圖2：先進的5G/6G無線通信正在變革醫療行業，
低延遲和高帶寬的數據傳輸時間為手術流程提供關鍵的高保真信息。
5G還被用于為應急響應人員開展沉浸式模擬訓練，從警察應對武裝嫌疑人沖突，到配備5G連接的救護車讓急救人員（paramedic）能和遠程臨床醫生聯系上，而后者可在救護車送醫途中指導急救人員進行搶救操作。2024年，關于遠程手術（telesurgery）的報道也開始引起關注，外科醫生與患者相隔數千公里，通過5G網絡實現連接。
盡管5G技術已能支持部分此類新型體驗，但研究人員正推動6G和AI領域的研究，以克服5G存在的一些局限性：
1. 超低時延與高可靠性，支持實時觸覺反饋與擴展現實（XR）
6G旨在實現亞毫秒級時延和近乎完美的可靠性，從而支持實時觸覺反饋、遠程觸覺體驗以及逼真的擴展現實交互。AI可進一步動態優化網絡性能，確保在變化的條件下維持服務質量。盡管無線電接入網絡（RAN）和多接入邊緣計算（MEC）正推動5G時延向1毫秒目標邁進，但當前5G實施的時延通常在1至10毫秒之間。觸覺物聯網和自主機器人技術的開發者正借助6G力圖實現超低時延，以消除5G時延導致的抖動和掉幀問題，從而提升用戶體驗。6G的超低時延將能支持以毫米級精度追蹤細微動作，并能將此類動作數據與觸覺系統共享，從而實現更靈敏、更精細的沉浸式體驗（見圖3）。
未來6G網絡中的AI將通過預測用戶意圖、優化信號路由及借助邊緣計算降低時延，助力實現反應超靈敏的觸覺反饋。機器學習模型研究表明，通過動態調整觸覺數據的壓縮與編碼，可確保實時、高保真的觸覺感知。
圖3：恰到好處的力度，在恰當的時間，恰當的位置，或許還帶著精準的36.9°C的溫度。
通過6G和AI驅動的觸覺技術模擬人類的觸感。
2. 大帶寬支持多感官媒體
近年來，多感官媒體（mulsemedia）一詞日益受到關注。隨著沉浸式通信超越單純提升數字世界中的聽覺、視覺和觸覺體驗，氣味和味道數字化成為新方向。想象一下，當用戶在元宇宙中醒來，微風輕拂，在按需提供香氛服務的支持下，家中彌漫著咖啡與新鮮面包的香氣，也無需擔心攝入多余的卡路里。
實現多感官輸入的實時同步對沉浸式體驗至關重要。觸覺應用需要超過1 kHz的刷新率（即每毫秒刷新一次）以實現實時觸覺反饋。盡管5G支持此類刷新率，但要在多用戶環境和不同網絡條件下持續保持這一性能仍是一項挑戰。
當前B5G的研究正推動太赫茲（THz）頻率和大帶寬技術的應用，以支持多感官數據（包括空間音頻、氣味和觸覺），而AI可實時對這些數據流進行壓縮、重建和個性化，從而打造感官體驗豐富的虛擬環境。行業需要新的研究測試平臺來驗證6G與AI的融合，以克服當前5G和B5G面臨的諸多挑戰。這些挑戰包括受多感官數據大帶寬需求驅動的有限數據速率、時延限制和能效與頻譜利用率低下，以及機器學習需要處理和學習大量感官輸入以優化觸覺響應的需求。
此外，AI可有效支持6G多感官應用中的缺失數據補全。先進AI技術（尤其是生成式AI和機器學習）可用于估計或合成缺失數據點，提升6G網絡中多感官數據處理的穩健性和準確性。
3. 情境感知與智能通信
在科學與知覺交匯的未來時代，6G下的AI將實現情境感知、自適應通信系統——支撐安卓機器人包背后的網絡與算法可以理解人類用戶的意圖、情感及環境。在另一個并非遙不可及的場景中，想象一下穿上配備10萬個傳感器并集成觸覺技術的全息夾克。這種實時全息投影可以跨越時空阻隔，讓遠在異國工作的父親能夠“擁抱”并感知他剛剛誕生的孩子的全息數字孿生，或者讓身處遠方的家屬與臨終親人作最后的告別。
當前，5G技術對內容仍基本保持“不可知”狀態，且邊緣側缺乏深度AI集成。因此，其無法根據人類用戶上下文動態調整體驗質量，導致復雜沉浸式場景下的性能表現欠佳。在全息通信等沉浸式通信場景中，除高帶寬和數據負載能力外，0.1毫秒的超低時延及定位精度至關重要（見表1）。當前5G advanced的最佳定位精度為0.3米，而6G則為1厘米。實現毫米級精度對空間敏感的機器人化和全息應用（如遠程手術）至關重要。
創建全息數字孿生需要實時映射、預測人類世界實體狀態，并再現三維空間信息。AI將在基于集成感知與通信（ISAC）技術生成的全息數字孿生智能層中發揮關鍵作用。AI將實現數據融合、超分辨率及預測建模。
AI的深度學習能力將驅動多種模型，從基于transformer的網絡，到卷積神經網絡（CNN）及圖卷積網絡（GCN），從海量傳感器數據中提取洞察。這將實現多節點傳感數據（如點云和無線電回波）的處理與集成，提升環境模型分辨率并填補數據空白。該層還執行語義壓縮和聯邦學習，以高效傳輸并持續優化全息模型，實現現實世界的高精度實時數字副本。
表1：5G和6G對比：時延與定位精度對比
面向互聯世界的關鍵6G使能技術
盡管6G與AI有望大幅提升沉浸式通信能力，但它們背后的使能技術帶來了新的挑戰。例如，先進感知通信基于反射測量技術，而大多數傳統無線通信則采用前向通信。
在6G網絡中，反射測量與超表面技術的集成是實現先進感知和沉浸式通信的關鍵。反射測量通過分析反射的電磁信號來檢測和表征環境。在6G中，它用于環境感知、物體定位和運動檢測，甚至是在非視域（NLoS）條件下。使用工程二維材料的可編程超表面可動態操控電磁信號——調整相位、方向和幅度——以增強信號覆蓋、實現精準定位并支持NLoS感知。
與AI集成后，反射測量技術與超表面可實現波傳播的實時適應，從而提供高分辨率環境感知，通過緊密耦合感知與數據傳輸，實現逼真的沉浸式通信。
6G沉浸式通信的各種技術和概念背后，針對理想頻段的研究正引發關注，研究者稱之為“6G的適宜頻譜”（Goldilocks Spectrum for 6G）——即7.125 GHz至24.25 GHz的FR3頻段。
對FR3頻段的研究表明，該頻譜保持合理的傳播特性，提供適中的傳播損耗，可利用現有無線基礎設施實現廣泛的城市和郊區覆蓋。其窄角度覆蓋為精準感知和物體檢測帶來優勢。即便研發工作正努力滿足新興的6G標準，FR3信道建模與仿真在開發6G原型機中仍然非常重要。
根據無線通信標準組織3GPP，Release 19中的兩項研究為ISAC信道建模與FR3信道建模建立了直接關聯，為后續技術研究和規范制定工作奠定了必要基礎。6G FR3系統和設備的模擬、仿真與測試是開啟未來時代的關鍵一步。在該時代，沉浸式通信將實現數字、人類和現實世界的全方位融合。
如圖4所示，全球研究人員正在探索眾多其他6G技術驅動因素，目標是在2030年前將具體6G應用場景推向市場。盡管質疑者認為全息通信等能力僅存在于電影特效中，但回想2010年首次通過Facetime實現的視頻通話——短短15年內，無線通信技術已跨越時空限制，使視頻通話變得無處不在且價格實惠。
圖4：6G背后的技術驅動力
6G的研發不僅是技術突破，更是為未來互聯世界構建智能、響應迅速且負責任的基礎的契機。
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