王江舟院士深度解析：5G向5.5G升级演进，6G协作通感关键技术

今天，国家数据局向社会公开征求《国家数据基础设施建设指引（征求意见稿）》意见。其中提到，建设高速数据传输网，实现不同终端、平台、专网之间的数据高效弹性传输和互联互通，解决数据传输能力不足、成本较高、难以互联等问题。支持基础电信运营商叠加虚拟化组网、网络协议创新和智能化任务调度等云网融合技术，形成多方快速组网和数据交换能力，支持面向数据传输任务的弹性带宽和多量纲计费。推动传统网络设施优化升级，有序推进5G向5G-A升级演进，全面推进6G网络技术研发创新。

从国家数据局公开征求意见的指引文件中可以看出，我国正在积极推进数据传输网络的优化升级，不仅着眼于当前5G向5G-A的演进，更放眼未来6G网络的研发创新。这与业界对6G前沿技术的探索不谋而合。事实上，6G作为5G的延伸与升华，正受到全球通信业界的高度关注。

近日，中国工程院外籍院士、英国皇家工程院院士王江舟应邀出席“2025中国AIoT产业年会暨万物智联2.0前瞻洞察大典”，并在会上发表重磅演讲《6G网络协作通感关键技术》。王院士从应用场景、主要挑战和关键技术三个维度，为我们揭示了6G技术的神秘面纱。本文对王院士的演讲进行整理。

我们为什么需要6G？

王院士从实际应用场景出发，揭示了5G技术在垂直行业应用中存在的局限性。

尽管我国移动通信技术发展迅猛，5G基站的数量已超过400万，5G技术在数据传输速率和网络容量方面相较于4G有显著提升，并对普通消费者带来了诸多便利，然而在垂直行业的应用却显得不及预期。

5G尚未普及的原因是其设计过于统一，尚未满足行业应用的需求。

以行业应用为例，我们期望实现高速率、大容量以及极低的端到端延迟。特别是在许多垂直行业，例如机器人自动化智能工厂，对延迟的要求极为严格，必须非常小。目前，5G设备体积庞大，不仅体积大，而且信号抖动剧烈、稳定性不够，因此难以投入大规模使用。尽管5G在远程操作方面被广泛讨论，但我们是否真正见过5G远程操作的实例？实际上很少见，原因在于5G技术尚未达到远程操作所需的技术标准。因此，我们期待5.5G技术能够为垂直行业带来一些应用，同时我们还需要考虑下一代移动通信系统——6G移动通信技术的发展。

我们为什么需要6G？

主要是为了更好地服务特定行业用户，6G需更专注于垂直行业应用。6G设计的关键之一是实现物理与虚拟世界的深度融合，这是5G未完全实现的。为此，技术设计需采用新思路，融合通信、感知、计算、人工智能等信息技术，并进行一体化设计。目标是通过协同效应，实现远超单独部分之和的综合效果。

未来的6G网络是通感算智深度融合、空天地一体全域覆盖的新一代移动信息网络。通感一体化技术赋能通信网络感知世界，助力“万物互联“ 与“数字孪生”。

应用场景

低空经济

通信感知一体化是至关重要的，它不仅仅涉及全面的信息服务，更致力于为中端用户提供精确的感知信息。以我国当前对低空经济的重视为例，低空经济已被视为国家经济发展的一个重要方向。然而，发展低空经济的关键之一在于提供精准的感知服务，例如，我们需要确切了解无人机的具体位置、移动方向以及速度等信息。

车联网

车联网在3G标准中的部署已完成，但未引起广泛关注。目前，我们正集中资源发展车联网和路面协同技术，这需要建立新网络。然而，由于5G网络已投入巨额资金，再建新网络会增加财务压力，导致自动驾驶测量网络发展缓慢。我们期待在6G时代，能提供全面的车联网服务，助力驾驶技术进步。

智慧工厂

自动驾驶技术构成了智能工厂领域的一个关键分支。目前，我们已经实现了黑灯工厂的运作，而构建全智能工厂更是成为了发展的关键。在智能工厂的运作中，设计监测与园区管理发挥着至关重要的作用。通信感知一体化所面临的主要挑战：首先，当目标在多个方向上散射时，我们如何准确理解这些反射信号的特性？鉴于我们致力于服务低延迟经济，我们必须深入理解信道的闪烁特性。其次，面对多个目标时，我们如何有效地将它们区分开来？最后，我们如何利用移动网络来增强感知能力？对于运营来说，网络是最宝贵的资源。因此，如何通过多节点感知来优化网络，进而提高我们的感知效率，这三大问题构成了我们研究的核心。

当前，5G网络的大连接、高速率、低时延三角能力已经走进千家万户，赋能千行百业。而6G作为下一代移动通信技术，在5G基础上增加了新的三角能力，网络化通感一体，通算智一体和空天地一体，形成了国际电联定义的6G六大能力。网络化通感一体，是6G六角能力的重要一角。

通感融合赋能一网多能新业态，在低空经济/监管、车联网、智慧工厂等场景发挥重要作用，保障相关业务的顺利开展。

主要问题

在协作感知系统中，当发送的波束击中目标时，信号会向各个方向散射。以车辆目标为例，散射现象在不同方向上均有体现（如图中橙色虚线所示）。这些方向上的散射特性需要通过信道模型来详细描述。在实际应用中，通常会遇到多个感知目标同时存在的复杂情况，因此，如何检测并感知这些多个目标，成为了一个亟待解决的问题。此外，感知系统中涉及多个节点时，如何有效地利用这些节点进行协作，以提高感知精度，是探索协作感知潜力的关键所在。以上是我们面对的主要问题。

针对网络通感存在的问题，王院士及团队提出了一系列创新的解决方案。

• 在散射特性研究方面，针对网络协作通感中具体特性不明确的挑战，我们提出了一个散射特性模型，用以描述入射波与目标相互作用时方向变化的特性，为后续的研究工作打下了坚实的基础。

• 在多目标检测方面，针对网络协作通感中一个波束内可能包含多个目标的难题，我们开发了多目标检测和感知技术，以充分发挥网络协作通感的性能。

• 在多节点协作方面，考虑到网络中存在大量节点，我们提出了利用这些广泛分布的节点收集的感知数据，以提升感知性能并降低节点选择和数据传输的成本。

关键技术

散射特性

在感知任务中，了解目标的散射特性至关重要，而雷达散射截面积（RCS）作为评估目标散射特性的重要参数，在通信感知一体化技术中发挥重要作用。RCS是用来描述目标对雷达辐射的散射特性的物理量，它度量目标在雷达波照射下所产生的回波强度。

多目标感知

多目标检测、分辨与感知是网络协作通感的重要应用场景。在多目标感知方面，当实际环境中一个波束内存在多个目标时，如何对多目标进行检测、分辨和感知？我们需要进行多维精确估计，包括目标个数、目标方位、距离、径向速度等参数。

实际感知环境中，一个波束内会存在多个目标，如何对多目标进行检测、分辨和感知是需要重点解决的问题。

多节点协作

在多节点协作方面，多节点数据智能融合提升感知精度并降低数据传输开销。我们提出了多节点数据智能融合算法，以及动态感知簇和环状组网结构，以实现高效率高精度感知。

在协作感知中，使用多个接收节点的感知数据可以提升感知精度。具体地，多节点数据有多种数据融合方式，例如软融合是将接受的原始信号进行合并处理，而硬融合是每个接收节点计算感知结果后再进行合并。然而，软融合面临数据传输量大，数据处理复杂的问题，而硬融合尽管传输开销小，但融合后感知精度低。因此，我们希望实现感知精度与传输开销的平衡，实现高精度高效率的感知。我们提出了数据智能融合方法，多接收节点各自测量目标到达角与时延并上传定位服务器，服务器智能联合多节点测量角度、时延，估计目标位置，通过交替优化目标位置与节点权重获得最优解。可以发现智能融合方法精度与软融合相当，但传输开销可以有效降低。

总结：6G技术的应用场景广泛，主要集中在垂直行业。通过解决目标散射、多目标区分和网络协作感知等问题，关键技术包括散射特性、多目标检测、多节点协作。

在此，物联网智库特别感谢王院士的重磅演讲。我们可以期待6G技术在通信感知一体化方面取得重大突破，为6G网络的应用场景提供强有力的技术支持，推动6G技术在垂直行业的广泛应用。