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3月初，特斯拉CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）的另一家公司SpaceX向美國聯(lián)邦通信委員會（FCC）提交申請，希望將衛(wèi)星服務擴展到“移動車輛、船只和飛機”。明擺著這是一種不同于中國和歐洲6G（第六代移動通信）的配置。

馬斯克對基礎設施不以為然，他表示，依靠他的“天網(wǎng)”可以把衛(wèi)星當做基站實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，不僅延遲可以忽略不計，而且與部署傳統(tǒng)基站相比，成本也低得多。

沒錯，5G還在部署，6G研究卻已啟動，一些路線圖已浮出水面。6G有許多未曾謀面的技術，需要大量的基礎設施，它最終將使幾乎所有東西直接聯(lián)網(wǎng)，混合和虛擬現(xiàn)實也將成就自動駕駛的未來。不管怎樣，我們還是來看看6G和汽車有什么關系。

一、6G技術研發(fā)悄然啟動

5G部署之際，科學界已在展望下一個有前途的新技術，特別是6G無線通信網(wǎng)絡下定位和感知應用新的可能性。

·2019年11月，科技部會同多部門組織召開6G技術研發(fā)工作啟動會，正式成立國家6G技術研發(fā)推進工作組和總體專家組。從5G到6G的升級和加強，勢必將惠及各行各業(yè)。

·2020年5月，中國聯(lián)通與中興通訊簽署6G戰(zhàn)略合作，發(fā)揮各自在6G領域的創(chuàng)新優(yōu)勢，開展6G系統(tǒng)潛在關鍵技術研究。雙方將聯(lián)手推動6G技術創(chuàng)新和標準合作，促進6G與衛(wèi)星網(wǎng)絡、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等的深度融合。

·2020年8月，前美國總統(tǒng)特朗普批準美國6G試驗。美國防部還宣布，資助一個由30多所美國大學組成的合作研究項目，成立太赫茲（THz）與感知融合技術研究中心（ComSenTer）。美國政府還成立了美國國際開發(fā)金融公司，為6G提供資金支持。

·2021年1月，法國原子能委員會電子與信息技術實驗室（CEA Leti）宣布，將在整個歐盟科學界實施NEW-6G計劃，利用一種廣泛的方法，融合多技術、領域和學科，促進下一代無線連接，為未來無線網(wǎng)絡打下基礎。NEW-6G將重新思考納米技術，繪制發(fā)展路線圖，鼓勵合作，促進未來6G技術創(chuàng)新的出現(xiàn)。

二、馬斯克“星鏈”幫美國繞開5G？

馬斯克是美國太空探索技術公司（SpaceX）的創(chuàng)始人，他倡導用衛(wèi)星提供高速互聯(lián)網(wǎng)服務，推出了“星鏈”（Starlink）項目。類似的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)可能讓美國6G部署如虎添翼，讓6G不再遙遠。分析表明，美國有可能跳過5G，直接過渡到6G。

5G所需的地表大規(guī)模基建能力并非美國強項。6G的特點是以衛(wèi)星為基礎組建互聯(lián)網(wǎng)，而非光纖和基站。基建工作主要在太空完成，主要是衛(wèi)星發(fā)射和部署。作為航天強國，美國的深空探測、遙感、操控技術都很發(fā)達，可重復火箭技術日趨成熟，芯片技術先進，直接過渡到6G反而相對容易。

馬斯克的星鏈計劃是將上萬顆衛(wèi)星送上太空，將為美國6G發(fā)展提供強有力的支持。SpaceX正在奧斯汀建設一個新的、最先進的制造工廠，生產Starlink套件，包括碟形天線、Wi-Fi路由器、安裝硬件等。

Starlink套件

SpaceX的移動車輛衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)計劃旨在獲得終端用戶地面站的部署權和運營權，這些地面站將被稱為車載地面站（VMES）、船載地面站（ESV）和機載地面站（ESAA），統(tǒng)稱為動態(tài)地面站（ESIM），可以將互聯(lián)網(wǎng)連接到汽車、船舶，甚至飛機等移動中的運載工具。

SpaceX公司表示，將Starlink應用于移動車輛的想法是衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)核心服務的合理延伸。SpaceX部署的創(chuàng)新、具有成本效益、高頻譜效率的衛(wèi)星系統(tǒng)能夠為世界各地的客戶提供強大的寬帶服務，特別是在未提供服務和服務不足的地區(qū)。

眾多受益實體之一便是馬斯克的另一家公司特斯拉。Starlink聯(lián)網(wǎng)電動汽車可以實現(xiàn)視頻流和OTA等功能，使特斯拉汽車不再依賴現(xiàn)有的移動互聯(lián)網(wǎng)供應商。

Starlink衛(wèi)星天線拆解

三、6G之于汽車

特斯拉是一個重要的插曲，下面看看6G研究能為汽車帶來什么。

6G主要促進的就是互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，應該說它將是一個地面無線與衛(wèi)星通信集成的全連接世界。通過將衛(wèi)星通信整合到6G移動通信，可以實現(xiàn)全球“無盲區(qū)”覆蓋，網(wǎng)絡信號能夠抵達任何一個偏遠鄉(xiāng)村，讓大山深處的病人能接受遠程醫(yī)療，讓孩子們能接受遠程教育。對汽車而言，無論跑到哪里，都不會因沒有信號而失去智能。

6G技術不再是簡單的網(wǎng)絡容量和傳輸速率的突破，它更能縮小數(shù)字鴻溝，實現(xiàn)萬物互聯(lián)的“終極目標”。6G的數(shù)據(jù)傳輸速率可能達到5G的50-100倍，時延縮短到5G的十分之一，在峰值速率、時延、流量密度、連接數(shù)密度、移動性、頻譜效率、定位能力等方面遠優(yōu)于5G。據(jù)說基于衛(wèi)星組建互聯(lián)網(wǎng)的美國6G速度可能是5G的1000倍。

5G技術能夠讓汽車全面智能化，特別是全面智能控制的自動駕駛。6G將實現(xiàn)幾乎沒有時延的車聯(lián)網(wǎng)通信，幾乎可達每秒1TB，有助于實現(xiàn)超能交通。未來網(wǎng)絡中的每輛車都將配備各種傳感器，包括攝像頭、激光雷達，還有用于3D成像的太赫茲陣列、里程表和慣性測量單元。所用算法可快速融合來自多個來源的數(shù)據(jù)，判斷周邊環(huán)境、生物體等的狀態(tài)，避免碰撞或人員受傷。

6G更有助于車路協(xié)同，成為自動駕駛技術中單車智能的有益補充。單車智能主要通過車上安裝傳感器、雷達、攝像頭來感知環(huán)境，并通過車內計算機系統(tǒng)對這些信息進行處理并作出反應。如果天氣或傳感器異常，就會導致單車智能系統(tǒng)探測不到路上的人和障礙物，發(fā)生特斯拉多次撞上車道內龐然大物的事故。

6G車路協(xié)同利用高速通信將車上傳感器感知、路上傳感器獲取的信息與云端進行聯(lián)網(wǎng)交互，實現(xiàn)協(xié)同決策，靠計算機判斷、發(fā)出動作指令實現(xiàn)自動駕駛。因此，6G是自動駕駛汽車在全場景、全工況下落地上路的關鍵。

四6G汽車相關使能技術

從歐洲NEW-6G研發(fā)活動來看，主要考慮的是如何利用納米技術、電信、硬件、軟件、網(wǎng)絡和設備來滿足性能和服務質量標準，以及社會期望和可持續(xù)發(fā)展要求。研究領域包括：

·網(wǎng)絡架構和優(yōu)化、協(xié)議和數(shù)據(jù)流；

·信息和基礎設施安全；

·集成電路、數(shù)字元件、高性能RF和低能耗技術；

·高效的集成天線解決方案；

·專用、高性能、可持續(xù)半導體技術。

已經浮出水面的6G應用場景涉及的最重要方面是高精度定位和高分辨率感知，與汽車應用關系很大。其新興技術促成因素包括人工智能（AI）和機器學習（ML）技術、使用無線電頻譜的新頻率，以及智能曲面、智能波束空間處理。

6G賦能技術的汽車應用機會和技術挑戰(zhàn)

6G系統(tǒng)將是真正的智能無線系統(tǒng)，不僅能提供無處不在的通信，還能提供高精度定位和高分辨率感知服務。它將通過一組獨特新功能和服務能力成為這場革命的催化劑，其中定位和感知將與通信共存，可在時間、頻率和空間上不斷共享可用資源。

·太赫茲頻段

太赫茲是6G數(shù)據(jù)傳播的關鍵技術，是頻率遠高出5G的頻段，1太赫茲等于1，000，000，000，000Hz。它是一種新的、有很多獨特優(yōu)點的輻射源。利用太赫茲的6G同步定位與映射（SLAM）方法不僅可以實現(xiàn)先進交叉現(xiàn)實（XR）應用，還可增強車輛和無人機等自動行進物體的導航能力。在融合式6G雷達和通信系統(tǒng)中，被動和主動雷達將同時使用和共享信息，提供豐富而準確的虛擬環(huán)境圖像。

·新增無線電頻率

6G無線電有可能在信道帶寬上分配服務，其帶寬至少是5G的五倍，以適應日益苛刻的數(shù)據(jù)速率、更高的可靠性需求，以及對諸如感知和定位等新服務的要求。

信道帶寬增長及FCC提出的新的無許可頻譜

從定位和感知角度看，向新的太赫茲頻率過渡有兩個重要好處：第一，更高頻率有更大的絕對帶寬，可以在具有更多鏡面反射分量的延遲域中實現(xiàn)更可解析的多徑；第二，較短波長意味著天線較小，因此小型設備可以容納幾十或幾百個天線，有利于精準的角度估計。不過，這些頻率的信號無法穿透物體，導致傳播路徑和傳播環(huán)境之間存在更直接的關系。

·波束空間處理

波束空間是6G定位和感知一個很有前途的使能技術，毫米波和微毫米波（μmWave）的波束形成本質上是相干信號的傳輸，可以在某個方向形成一個集中的場，增加作為波束形成增益的信噪比或吞吐量。增強的3D空間波束形成能力有利于克服毫米波和微毫米波段的高路徑損耗，并通過形成非常窄的波束來減輕來自不同方向的干擾。由單站或多站發(fā)射器和接收器收集的波束空間信道響應不僅包含鏈路末端的空間信息，而且還包含其間相互作用的對象/人的空間信息，這些信息的處理可用于定位和感測。

精確定位的波束空間域/處理

波束空間處理中的一個重要挑戰(zhàn)是阻塞。在分布式拓撲結構的目標空間中，協(xié)作多天線系統(tǒng)用于管理混合波束空間和定位被動和主動目標。多天線系統(tǒng)與主動目標之間的鏈路可以是LOS（視距）和NLOS（非視距）路徑，且可以被移動的背景對象所阻塞。通過基于圖像的移動行為預測、幾何域環(huán)境識別和無線信道模擬可以防止移動背景物體的阻塞導致波束空間信號質量的急劇下降，理想情況下可在毫秒級運行時間內實現(xiàn)。

在汽車等高移動性場景，可實現(xiàn)對可能阻塞波束空間的移動背景對象的觀察，如使用深度攝像頭；也可實時學習和預測其移動軌跡；還可通過光線跟蹤模擬或光線跟蹤與傳播圖的混合方法預測對波束空間信道的潛在影響。

·基于機器學習的智能定位與感知

AI技術對邁向數(shù)據(jù)豐富的6G時代越來越重要。如何在不確定環(huán)境下，基于邏輯和概率推理、規(guī)劃和優(yōu)化決策，建立能夠實現(xiàn)合理目標的智能系統(tǒng)和體系是一個非常廣闊的研究領域。

現(xiàn)代AI系統(tǒng)通常基于機器學習，利用數(shù)據(jù)驅動的多學科方法來學習超出顯式編程規(guī)則的模型。6G系統(tǒng)將依賴于這種數(shù)據(jù)驅動算法，不僅為無線通信，而且為毫米波和微毫米波頻率范圍運行的高級定位和感知提供了新的機會。

在數(shù)據(jù)豐富和復雜定位應用中，特別是全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）惡劣的室內和城市室外信道條件下，預計ML應用將更加廣泛。

基于AI和ML的定位和感知解決方案

隨著數(shù)據(jù)變得越來越高維和復雜，AI和ML輔助加上這些新的感知能力，將提供前所未有的機會。通過提取隱藏在原始數(shù)據(jù)中新的高層次信息和模式，將許多微弱、有噪聲的信號進行臨時和空間融合，即可實現(xiàn)新的感知方法，如虛擬傳感器（Virtual Sensor），在某些傳感器失效時，它可為ECU提供信號，預測發(fā)動機的實時參數(shù)并提供給混合動力多能源管理系統(tǒng)，保證系統(tǒng)的正常工作。

·雷達與通信的融合

很長一段時間，雷達僅限于軍事、航空等不計成本的應用。近年來，隨著半導體技術、天線設計和信號處理技術的進步，低成本的集成雷達已經出現(xiàn)。在汽車行業(yè)，自適應巡航控制、車道變換輔助和交叉路口交通警報等功能都依賴于雷達感測。

對于汽車應用，協(xié)同是一種選擇，即雷達和通信子系統(tǒng)基本上獨立運作，但交換信息以相互支持，特別是可以減少干擾。例如，帶內通信可以幫助雷達探測，實現(xiàn)不同傳感器之間的信息交換；雷達還可以輔助通信，例如，通過收集關于障礙物和反射體的信息來實現(xiàn)波束跟蹤。作為第三種選擇，協(xié)同設計是一種更有前途的方法，其中雷達和通信都采用單一波形。這很可能是6G系統(tǒng)的路子，其優(yōu)勢和機遇包括針對不同目的的更高效、靈活的頻譜，有助于降低成本的硬件重用和集成，以及比兩個獨立系統(tǒng)更低的能耗。

雷達與通信協(xié)同

·共享地圖和位置信息

6G提供的高速通信鏈路可在不同傳感器之間快速可靠地共享地圖和位置信息，這對主動和被動感知都很有幫助。當然，為了利用這些優(yōu)勢，芯片技術必須跟上，包括所需的先進集成。

·智能反射面

也叫可重構智能表面（IRS），是一種可以增強地圖和定位能力的革命性技術。它可以是基于二極管的天線或環(huán)境中的已涂覆物體（如墻壁、天花板、鏡子和電器）等超材料終端，當配備有源射頻（RF）元件時，它們將作為可重構反射器或收發(fā)器工作，以實現(xiàn)大規(guī)模訪問。

IRS是一種EM（電磁）表面，可通過傳統(tǒng)反射陣列、液晶或軟件定義的超表面（meta surface）來實現(xiàn)。IRS輔助通信有可能實現(xiàn)低復雜性和節(jié)能的通信模式。當然，在移動性非常強的汽車中，其如何應用尚有待探討。

IRS有助于NLOS通信

五、需要更深入的研究

6G技術會將為我們帶來前所未有的機遇，其中有許多是我們聞所未聞的東西，技術挑戰(zhàn)比比皆是，例如：如何實現(xiàn)高精度厘米級定位和高分辨率3D感測和成像？如何設計新穎波形，實現(xiàn)在時間、頻率和空間域有效共享資源的會聚通信、定位和感測？在高頻率工作并支持通信移動性對象時，如何設計高效節(jié)能的高精度定位和高分辨率感測和成像解決方案？如何開發(fā)實時節(jié)能的AI/ML技術，以實現(xiàn)高精度定位和高分辨率感測，同時利用前所未有的數(shù)據(jù)和計算資源？如何彌合被動感測和主動感測之間的質量和精度差距？……

如此種種，其難度遠遠超過以往任何一代移動通信，需要許多科學學科和應用領域的共同努力，更需要大量深入的研究。

編輯：jq