從5G應用與技術發展出發 描繪6G世界藍圖【新世代通訊研究所】

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 Dened 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

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