知错就改的6G, 从“经济性”开始
飞象原创（魏德龄/文）谈到5g，客观地说并没有预先设想的那般成功。在如今5g已经走向下半场的时刻，当年20gbps的目标变成了一个难以如愿的ppt假想。赋能千行百业，也仅仅成了工厂庞大生产环节中的对外实验展示项目。如今定义规划过程中的6g，正在避免曾经5g经历的尴尬局面，而这还要从5g的理想与现实谈起。
5g的理想与现实
实际上，日常所谈论的多少“g”的含义，主要停留在空口上。然而，从1g到4g，所围绕的重点无疑是手机，逐渐演变为追求单纯的速率。可以比喻为通信业锻造了一把越来越锋利的刀，最开始可能是一把小刀，最后变成了削铁如泥的宝刀。但在5g时代，“赋能千行百业”“第三次工业革命”这样的口号，也体现出刀的性质变了。
5g引入了切片的方式，以期能够为不同行业提供专有的网络资源。但是，由于“刀”的设计惯性问题，业界最终呈现在世人面前的更像是一把“杀瓜刀”。曾经有一位大学教授这样形容切片技术，好像是在整齐地分蛋糕，看似自由，但可能有的行业仅仅需要拿勺子挖上一口就够了，而这却是技术本身所无法实现的。
最被外界所知晓的莫过于能耗问题，在5g网络上线初期，甚至出现为了节能需要，而临时关闭站址的现象。5g单站功耗约为4g单站的2.5-3.5倍，其中aau功耗增加是5g功耗增加的主要原因。单站满载近3700w的功耗，也对现网电源、配套设施带来了升级要求，一个5g站址的全年电费约为1.3万-2.2万元。另一方面，在同样覆盖范围内，5g基站数量也要多至4g的1.3-1.4倍，才能实现全面覆盖。
除了费钱，5g的部分升级目标也与同时代的需求变化发生了错位。正如文章开头提到的20gbps目标，从市场需求来看，用户对于如此高的网速需求已经基本饱和，他们需要的是更稳定、更优质的网络体验，而非单纯的速度。于是，无论是设备侧升级，还是频谱资源的划分，对于当初的目标均已失去动力。
经历了丰满的理想，以及骨感的现实，6g正在“知错就改”。
“经济性”从部署开始
最明显的变化便是对于“经济性”问题的重点关注。
行业正在关注整体效能的最优设计，从而支撑网络的可持续发展，在关注功能的同时，也更加关注网络整体效能，在业务研究、整体效能、架构等层面实现端到端打通。避免功能选项堆叠式增加，系统设计加强跨界、跨域、跨层的至简协同。
在未来6g的初期部署上，业界也认为需要吸取5g元年的部署经验，不再分为nsa、sa进行，而是全部采用6g独立组网，从而加速创造新营收机遇，并推动创新服务的交付。从4g向5g⽹络过渡的经验来看，5g向6g迁移的相关决策可能会影响多个3gpp标准版本中6g特性的实施以及部署难易度。在5g向6g⽹络迁移的过程中，应避免生态系统碎⽚化以及由此在市场上带来的混淆，这样可以更有效地利⽤⽹络运营商、基础设施供应商和技术提供商的有限资源，同时满⾜3gpp生态系统不断演进的需求。
与此同时，6g需要依托现有的5g部署，利⽤⾜够多的频谱来满⾜⽤户对更⾼吞吐量的期待，并⽀撑对⾼吞吐量有需求的⾼级服务和新兴⽤例。因此，与4g向5g的演进相似，过去⼏代技术及其占⽤的频谱，将继续在6g部署和增强6g⽤户体验⽅⾯发挥重要作⽤。
根据下⼀代移动⽹络联盟在其6g⽴场声明中确⽴的⼀项指导原则，6g不应强制要求5gran基础设施进⾏硬件更新。5g向6g的迁移路径应尽可能⽀持基础设施复⽤，包括软件、硬件和射频系统，以降低部署成本。例如，运营商可能希望现有5g频段中的射频单元（ru）能够在6g中继续使⽤，并且5g和6g共⽤频段中的ru能够共享前传接⼝。硬件池应⽀持5g和6g的资源复⽤，并适配6g演进所需的新要素，例如计算资源和专⽤射频基带。
这也意味着对于6g网络而言，ran侧的解耦合将成为一个重要的能力。同时也利于ai能力在ran上的嵌入。目前vran方案正在占据上风，原因在于采用透明协议，支持云原生和功能升级。很多展示案例中，均在通过vran来为ran侧引入具备智能管控能耗的软件，以期解决被长期关注的经济性问题。
另外，与1g至5g时代的大规模部署不同，已经有业内人士提出了6g不再需要全面部署的观点。峰值速率正在成为小众场景，通过部署wi-fi或专网同样可以满足这类特定需求，6g需要更加面向大众在网络使用中的刚需，并做到对多频段的有效利用，让生产与生活中的使用并行不悖。
ai是理想也是解题思路
甚至对于ai这样一个理想目标型方向，6g也期待其能够成为关于经济性问题的解题思路。通过ai的引入将使网络变得更具预测性与响应性，使系统能够以尽可能小的功耗运行，从而实现端到端系统运行效率的全面提升。
从内部架构开始，ai将实现与6g的融合，成为内生能力，两者将会实现双向价值赋能。ai功能既能提供面向网络自身的运行和运维，也能面向用户或对外提供ai服务能力。例如，利用ai技术提高网络的性能、效率、可扩展性和智能化水平，或灵活高效地共享ran侧ai功能和基础资源，通过云端边协同提升服务。
简单来说，ai不仅有望帮助运营商省钱，还能提供赚钱的能力，成为关键生产要素。像是内置于ran侧的ai，可以为用户提供更低时延的ai算力支持，对于工厂这类场景而言，还能将企业数据的运算保留在本地，对于个人来说，也能获得响应更快的ai服务。
6g正在从5g“顺水推舟”的理想主义中汲取教训，转而拥抱更为实际、更具经济性的策略。面对5g的问题选择知错就改，用一把集合了ai、更具经济性的瑞士军刀，试图成为面向更多人的趁手工具。
