在 6G 世代，無線通訊將全方位的方式覆蓋人類以及機器的聯網需求。各種形形色色的應用也藉由高速、低延遲、廣連結、以及高覆蓋率的通訊能力支援而有了發展的可能性。
6G 通訊將會以一彈性之架構來支援各形各色的多樣性應用型態。當應用所需時，6G 彈性將能夠提供極致的通訊能力。未來 6G 將提供無所不在的智慧連網並促進數位轉型，6G 研發將以達成高速傳輸、廣域覆蓋、智慧及多功能通訊網路的願景。
5G 通訊的初衷是以 eMBB（增強型行動寬頻）、uRLLC（超可靠低延遲通信）和mMTC（巨量多機器型態通訊）這三大核心技術，開拓更多服務與應用，目前主要的應用在於智慧型手機，從 5G 到 B5G 的技術演進，將持續提升 XR 性能。
鴻海新世代通訊研究所的關鍵任務，正是促使 5G 通訊搭配人工智慧（AI）及半導體等科技，落地應用在電動車、數位健康與機器人三大產業。2020 年常被稱為5G 元年，熱潮延續到至 2021 年，下一世代通訊技術趨勢 B5G（beyond 5G）到 6G 也開始引起廣泛討論。在 2021 年 6 月 6 日的鴻海 NExT Forum 中，邀請到安謀科技全球創新暨投資副總裁謝弘輝、科技部人工智慧普適研究中心主任曾煜棋、四零四集團艾易科技副總經理李崇漢，以及聯發科通訊系統設計研發本部總經理黃合淇等多位專家，來共同探討前瞻技術與通訊發展的未來發展與應用趨勢。
結合 AI 邊緣運算 5G 推動自駕車發展
對於全球產業界而言，自駕車可能會是下一個最大的商用市場，其運作是透過感測元件搭配攝影鏡頭，將偵測到的路況傳回資料庫，因此網路通訊技術的進展，將是自駕車發展和應用的關鍵。但高效能、低功率以及人工智慧邊緣運算（Edge AI）是該產業目前遇到的瓶頸。
擁有 30 多年的半導體產業經歷、曾在矽谷成功創立數家新創企業的謝弘輝指出，隨著應用裝置產生的數據量愈來愈大，加上IoT 裝置連結後而產生的數據龐大，這些資料都必須在邊緣端就轉換成有用的數據再往上傳送，也必須確認每一個節點都有 AI 的運算、儲存與加速等功能。
由於路上車況隨時都在改變，因此隨著車子的移動，系統必須需要隨時感應周圍狀況，不斷更新資料與定位。可以想見「數據量龐大」且「需要快速反應」，將是自駕車最具挑戰性的關鍵，而 5G 通訊正好能夠提供支持自駕車最重要的技術，特別是「具可靠性」、「不會斷線」且「低延遲」的特性。
當 5G 連接邊緣設備和雲端，將可透過軟體定義網路（Software De ned Networking, SDN）、 網路功能虛擬化（Network Virtualization Function, NFV）以及網絡切片技術，打造具可靠性、滿足車輛吞吐量且低延遲的需求。除了期待強大、高性能的 Edge AI 在短期內有重大突破，若能結合 5G 的可靠、低延遲，高頻寬等特性，將有助於自動駕駛的實現。
利用電腦視覺與 5G 技術精準傳輸訊息
5G 除了是自駕車領域的關鍵技術，若能結合電腦視覺應用，對於行車安全也能有所貢獻。曾煜棋在演講中指出，目前透過電腦視覺技術及 5G 中 V2X 進行系統架構的整合設計，並搭配多重感測器，如車載感應器（On-Board Sensors）及路側攝影機（RoadSide Cameras）的處理元件與路上車輛的無線通訊彼此配合，能即時給予駕駛人路況警示，提升道路安全。
由於每台車無線傳輸系統都有專屬的IP 地址與車輛編號，透過無線通訊的訊息傳輸，和路側攝影機所觀察到的現象進行 ID配對後，就能辨別車輛識別碼。藉由電腦視覺與 5G 進行密切結合，除了可以辨別車輛識別碼，也能在偵測到危險事件後，精準確認警告訊息所要傳送的對象後，才利用適當的方式將訊息傳輸出去。
要完成這個系統架構必須包含：路邊攝影機、車上的通訊系統、路側的 Road Side Unit（路側單元，意即安裝在路側，進行車輛身分識別與交通流量偵測等多種裝置，例如路燈或紅綠燈。）以及邊緣伺服器。曾煜棋說，人工智慧技術結合 5G 通訊系統，不只能運用於行車安全控制，也能應用於建築物室內及室外的定位，經實驗證明具有良好成效。
從 5G 到 B5G/6G，需要持續提升較好的移動能力、較短的遲延，提升容量滿足更多服務，也就是從應用層到物理層的跨層優化，滿足 6G 技術簡單、融合、新型態三個特性。
打造高彈性與高效能的工業網路
疫情影響製造業的人力配置與生產效能，工業自動化及無人工廠的發展受到更多矚目。李崇漢指出，新世代工業自動化最重要的目標就是「客製化」，透過人工智慧、大數據與雲端運算，精準模擬或預測客戶客製化的需求，讓產品達到一定規模，可以串連人、事、物，優化物料、生產與成品，讓客製化產品可以高效生產並降低成本。
在客戶需求導向下，雖然每個生產單元還是由專門廠商提供，但廠商們共用通訊協議及數據，在遠端或現場設備均能互相採集數據，因而需要一個具備高彈性、高效能的工業網路架構，讓不同的應用互連互通。為達此目的，必須強化網路的可靠性和安全性，而「時效網路」（Time-Sensitive Networking；TSN）在當中扮演關鍵角色。
TSN 主要是基於 802.1 的網路集合，在對的時間將對的封包傳到對的地點。除此之外，系統的備援機制與資安標準規定，以及系統的網路管理與配置標準應用，這些都是構成 TSN 的核心。不過目前還有四大挑戰必須克服：一、需要更多的使用者案例，進行進一步的驗證與標準訂定；二、需要更多廠商加入，增加操作測試；三、訂定更多的應用標準，即使目前 TSN 的通訊標準大致底定，但是應用必須進一步訂定，去落實 TSN在不同應用上的可行性；四、要達到經濟規模，如有更多量產產品推行到市面，將能增加 TSN 的便利性。
從 5G 和 B5G 想像 6G 的關鍵議題
延續 5G 應用的討論，6G 世界的發展似乎也近在眼前。黃合淇指出，從生態系統面來看，6G 的發展確實比 5G 更加積極。此刻，美歐與中國等國紛紛成立 6G 研究組織，試圖找出 6G 關鍵技術。
從技術面來看，當需求愈高、難度提升，研發時間也更長。例如能提供 Tbps（per second, 兆位元組 / 每秒）速度的終端裝置，需要全新數據機及射頻系統的設計，或者結合通訊技術與計算技術，讓網路架構轉型能夠擁有更貼近使用者感受的能力。
目前，5G 尚未看到殺手級的應用，可預見從 5G 到 B5G 甚至到 6G，還有很長的路要走。但我們可以從通信技術演進推敲6G 新輪廓。3G 常見的手機應用是通話及簡訊，透過 MIMO 技術、載波聚合及利用Unlicensed Spectrum（未授權頻譜）大幅提升資料傳輸率，滿足行動影音的應用與服務；而 5G 目前最多的應用仍是智慧手機影音串流，導入更高階的 MIMO 技術及拓展到毫米zxc 波頻段，但是未來的新型態應用仍在發展型塑中。
循這樣的路徑，不難想像 6G 的終端裝置除了手機外，可能會有新的形態產生，它的資料傳輸率平均值可達 1Gbps，峰值1Tbps，頻段可能往 sub THz 發展，總頻寬可達 100GHz 以上。可能的應用如超高精細的XR（延展實境），或是充分結合 AI 技術帶來更好的使用者體驗，甚至結合衛星與蜂巢式網路的覆蓋服務。
6G 的三特性：簡單、融合、新型態
從 5G 到 B5G，需要持續提升 XR 性能，例如較好的移動能力、較短的遲延，提升容量滿足更多 XR 服務，也就是從應用層到通訊層的跨層優化。基於 5G 到 B5G 的技術演進，可以發現 6G 技術有三個特性：
1. 簡單性：較高的規格如資料輸出率，就會預期有較高的複雜度，但是在最大負荷（Maximum Load）的物理限制下，導致積體電路實現遇到瓶頸，因此簡化不必要的複雜度，在通訊系統設計上就顯得格外重要。
2. 融合：不同通訊系統，如下一世代 Wi 與6G，是否可以在某些地方融合？或者通訊與計算技術，能否相輔相成？
3. 新型態：新的服務及應用出現，大眾終端裝置是否隨之改變形態？網路形態從傳統的蜂巢式架構，是否走向天、地、空一體的網路架構，達到全覆蓋？
通訊 + AI 降低功耗並提升服務品質
整合 6G 以上三個特性並結合 AI，有兩個方向值得研究。其一是利用 AI 輔助通訊系統及智慧網路，根據大量數據分析抽離出重要的特徵，或建立一個模型，例如透過 AI演算法分析通道的特性，得到較佳預測，可以用較少的資料回傳給網路端；其次是利用演算法，結合電磁波感測人體的移動情況，預測移動的速度與方位，達到省電的功效。
在智慧網路的部分有幾個特點，AI 計算是分散在網路的各個節點，節點之間的 AI 模型與資訊是流通的，如此一來，透過 AI 的協
同合作，隨環境動態變化，網路會選用較佳的編解碼器，達到穩健的通訊服務品質，也就是能夠提供良好的使用者體驗。
5G 強調大頻寬高速率的特性，終端裝置與基地台的功耗也會隨之增加。未來，唯有系統值的優化，考慮如何降低終端裝置與網路端的功耗，同時滿足使用者體驗，並降低電信業者的營運成本，才能讓 B5G 及 6G技術持續成長。
⊕本文選自鴻海研究院2021年鑑