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5G商用的第五年，大部分终端消费者们已经习惯了日常使用5G，可仍有一部分人没有感受到用上了5G有什么不同。
但这丝毫不影响5G技术进一步向前发展。按照3GPP的规划，5G的技术演进分为两个阶段，R15、R16、R17三个版本是5G的第一个阶段，之后的R18、R19、R20是第二个阶段，第二个阶段被称之为5G Advanced。R18作为5G Advanced的首个标准版本，于2021年12月启动立项，并将于2023年底冻结，最早于2024年开始商用。
从5G到5G Advanced，以及继续向6G演进，终端用户期待已久的颠覆性创新终于要出现了？移动通信技术究竟如何继续往前演进？
AI和XR需求激增，移动终端提出新需求
”从终端的角度来说，有两个很重要的趋势会对今后的5G Advanced的发展产生巨大影响”。在2023 MWC上，高通中国区研发负责人徐晧说到。
其中之一是AI大模型的运算应用需求激增，对移动通信技术提出的新需求。
2022年11月，ChatGPT火爆，短短两个月内其月活用户就达到1亿，成为有史以来增长速度最快的消费类应用和第一个杀手级生成式AI应用。
随即而来的，是生成式AI应用的激增，传统的搜索方式、内容创作以及推荐系统正在被颠覆，3D设计师可以借助生成式AI工具更快更高效地进行内容开发，白领可以用Microsoft 365 Copilot帮助编写和总结文档、分析数据，或者是将简单的想法转化为演示文稿。
足以见得，如同此前的电视、PC和智能手机的出现，AI正在迎来自己的巅峰时刻。
据数据显示，目前已经有超过3000个可用的生成式AI应用和特性，企业级和消费级的创新用例层出不穷。借用AI大模型实现超乎想象的功能绝非易事，尤其是对基础设施提出了极高的要求，无论是AI模型优化参数的AI训练，还是执行该模型的AI推理，至今都一直受限于大型复杂模型而在云端部署，成本也将随着日活用户数量及其使用频率的增加而增加，规模化扩展难以持续。
由此一来，就出现了让终端和云端协同工作，在适当场景和时间下分配AI计算工作负载的混合式AI，能够为用户提供更好的体验，并高效利用资源。
举个例子，有了混合式AI，用户在笔记本上运行必应Chat时，包含高达数百亿参数的模型将在终端进行，而更复杂的模型将在云端进行处理，为了提供给用户更加无缝的体验，就需要在边缘和手机等终端侧有更短更迅速的连接。
”边缘云和终端之间的连接就是通过5G Advanced和之后的6G来实现的，需要非常可靠的连接和低时延，将5G和6G的功能运用到极致，所以生成式AI很可能是5G和6G的杀手级应用之一。”徐晧解释道。
另外一项技术趋势是人类交互方式从二维向三维的转变，即XR可穿戴设备的正在普及，未来发展依然有更多想象空间。
同智能手机相比，XR可穿戴设备要求六自由度移动性跟踪带来沉浸逼真的视觉效果，要求M2R2P时延小于70ms、5G空口往返时延小于20ms、M2P时延小于20ms，视频帧率满足双目4K（2Kx2K），达到90帧/秒，可靠的下行吞吐量50-100Mbps，可靠上行吞吐量1-2Mbps，以及90Hz姿态数据采样率。
Rel-18版本的5G Advanced刚好能够满足这些需求，并将在未来的版本中进一步增强。
从5G到5G Advanced，高通持续提供技术动力
为何5G不能完全做到的，5G Advanced就能做到？后者与前者相比将哪些新内容？
5G Advanced 作为5G技术的演进，自然是在技术指标上有进一步提升，实现下行万兆，上行千兆的峰值速率、以及毫秒级时延、低成本的千亿物联。
除了5G传统场景三角，即eMBB（增强移动带宽）、mMTC（海量机器类通信）和uRLLC（高可靠低时延通信），5G Advanced还新增了三大技术场景，UCBC（上行超宽带）实现HD视频回传和机器视觉，RTBC（宽带实时交互）为上文所提到的XR可穿戴设备提供技术标准，以及HCS（通信感知融合）。
根据徐晧的介绍，为支持5G Advanced，高通已经做了不少研发工作，不仅通过AI赋能端到端的通信，还扩展至全新频段，使用超大规模MIMO支持7GHz到16GHz的广域网络覆盖，进行蜂窝空口方面的创新。
高通也致力于将5G扩展至更多元化的全新垂直行业和用例，包括无界AR支持动态分布式计算，面向沉浸式应用的5G API，赋能元宇宙；通过终端侧网状网络扩大5G物联网覆盖范围，面向5G物联网的窄带定位；在专网方面也有不少创新，例如面向5G专网的自适应RAN运行，面向虚拟5G专网的智能调度以及面向Wi-Fi的多AP联合传输；在先进的汽车连接方面，推出基于云连接的弱势道路使用者安全功能以及基于5G的汽车雷达感知。
不过，对高通来说，对于5G Advanced的支持最重要的还是集中在能够为手机智能终端提供适配的调制解调器。
今年2月，高通发布了全球首款5G Advanced-ready调制解调器及射频系统骁龙X75，在平均数据传输率方面实现优化。
比如，骁龙X75面向Sub-6GHz频段，首次支持下行五载波聚合、FDD+FDD上行载波聚合以及FDD上行MIMO；面向毫米波频段，骁龙X75支持十单载波聚合。面向Sub-6GHz和毫米波频段，骁龙X75支持更高阶的调制方式，包括在Sub-6GHz频段支持1024QAM，在毫米波频段支持基于十载波的256QAM。
同时，骁龙X75支持从600MHz到7GHz的Sub-6GHz频段，以及从24GHz至41GHz的毫米波频段，灵活性非常强。
骁龙X75还在AI性能方面进一步升级，搭载了首个面向5G的张量加速器，即第二代高通5G AI处理器，AI处理器能力提升至前一代的2.5倍。
同样是在今年2月份，高通还推出了全球首个5G NR-Light（RedCap）调制解调器及射频系统——骁龙X35 5G调制解调器及射频系统，支持全新的5G用例，包括智能手表、入门级物联网终端、PC、XR设备等。
除了硬件方面持续为5G Advanced提供支持，在AI引擎、AI软件栈和工具方面，高通也取得了一些成绩。在2023 MWC期间，高通首次演示基于Android手机的生成式AI模型（Stable Diffusion），15秒内完成20步推理，随着5G Advanced的演进，这类终端侧的生成式AI用例将实现进一步落地。
全新的连接时代，6G已经在路上
5G Advanced作为从5G到6G的过渡阶段，事实上也是为未来6G的到来打好基础。
徐晧认为，5G与6G最大的区别在于，一项技术能够在5G框架下实现，就能向5G Advanced演进，但如果要在6G中实现一项新的技术，则需要在新的6G框架下做研发。“我们会考虑需要的运算和AI的技术，以及系统的可靠性，通信感知一体化及绿色网络，这些都是我们现在所考虑的全新的6G发展方向。”徐晧说道。
也就是说，6G在满足增强传统通信需求的同时，还需要满足面向全新功能的各项KPI，包括AI和计算中的推理准确度、模型迁移时延、AI服务往返时间等，系统可靠性中的保密性、完整性、可用性，以及感知一体化中的范围、可信度、准确度、分辨率、感知时延等等。
6G希望利用人工智能和机器学习解决优化挑战，可能会由人工智能使用深度神经网络设计整个空中接口，根据实时运行情况打开和关闭组件，以降低整个网络的功耗。
6G系统也旨在利用所有频谱类型和频段，超过100GHz的亚太赫兹频段也将被覆盖在内。
网络架构方面，6G网络可以更好地支持分布式计算，更多网络端的运算能力将下沉到云端，以支持各种智能终端。
针对6G技术的这些标准和畅想，高通正在持续为此做出贡献，“希望从5G Advanced到6G的演进过程中，能够有更多机会同合作伙伴共同推动技术向前一步。”徐晧说到。（雷峰网(公众号：雷峰网)）
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