近日，下一代移動網絡（NGMN）聯盟發布了《6G用例白皮書》，提出了4大類6G用例，首次對未來6G應用場景進行結構化總結。NGMN是由全球領先的移動網絡運營商成立的行業組織，并向移動通信業的所有合作伙伴開放，其目標是確保下一代網絡基礎設施、服務平臺和設備能夠符合運營商的要求，并最終滿足消費者的需求和期望。《6G用例白皮書》是由這些主流移動通信相關廠商聯合研究的成果，將為行業的6G開發提供有影響力的指導。
NGMN總計確定了四大類共計50個6G用例，其中包含14個通用用例，《6G用例白皮書》對這14個通用用力進行詳細描述。四大類用例本分別從以下角度展開：
增強的人類交流，包括可能豐富人類交流的6G用例，例如沉浸式體驗、遠程呈現和多模式交互；
增強的機器類通信，包括反映協作機器人和自主機器發展的用例、感知周圍環境的需求、機器人相互之間通信的需求，以及機器人與人類進行通信的需求；
使能服務，包括需要附加功能的用例，例如高精度定位、地圖繪制、環境或身體感應數據；
網絡演進，描述與核心技術相關的演進，包括人工智能即服務、能源效率提升，以及提供無處不在的網絡覆蓋。
可以看出，6G用例全面涵蓋了人、物、服務、網絡等各方面的演進，將形成明顯變革性的場景。
1、增強的人類交流
在增強人類交流用例中，NGMN研究了3個通用用例。
（1）XR沉浸式全息現場感通信
若干年后，以用戶為中心的擴展沉浸式和3D現實以及全息現場感將可能成為工作和社交互動的常態。在這一場景下，一個人看起來好像是在某個特定的位置，而實際上是在另一個位置，比如一個人好像在辦公室，而實際上是在車里。
這種場景似乎讓人“分身有術”，這需要當前的真實自我與數字表示中的虛擬自我相結合系統的進展。同時，這一場景實現離不開可穿戴設備，以及皮膚貼片和生物植入物等。在這一場景下，我們將隨身攜帶多個可穿戴設備，它們將無縫配合，提供自然、直觀的界面，實現手勢、說話和眼睛跟蹤。此外，這一場景可以推動混合現實協同設計。這樣的場景下，設備將完全感知環境，網絡在預測人們的需求方面將變得越來越復雜，也正是6G需要解決的問題。
（2）遠程操作多模態通信
當前，人類的多模態信息可以通過通信網絡傳輸，如聽覺和視覺或其組合。然而，交互觸覺尤其是動覺（如肌肉運動）交互傳輸具有更嚴格的端到端通信延遲要求。實現雙向觸覺遠程操作是6G技術背后的關鍵驅動因素之一，該技術旨在通過將來自多個來源的輸入、輸出組合傳輸到多個目的地，從而使多模態通信服務更接近現實。
在NGMN看來，人類多模態信息從可穿戴終端捕獲，以及從環境傳感器和社會感官洞察獲得的推理知識以及一些補充方法，以增強遠程多模態通信和控制。該技術的傳感部分植根于工業傳感器技術，它的通信端來自無線傳感器網絡和蜂窩通信技術的融合，極高的可用性、可靠性和超低延遲成為重大挑戰。通過6G技術，多模態傳感和通信融合將實現同步多模態信息的傳輸，不同要求形成分布式組合，增強提供定制服務的能力豐富用戶體驗。
（3）感知、技巧和思想的智能互動和分享
人們可以通過腦機接口與設備或控制機器進行交互。通過6G，腦機接口可能使人與人、人與機器之間遠距離、實時的感知和思想共享成為現實。隨著6G的出現，一個新的術語似乎開始發揮作用，它將被稱為行為互聯網（IoB），人類將把自己的個人行為特征納入信息流。
隨著越來越多的系統由人工智能技術驅動，機器不再被動地等待用戶輸入，這給人機界面帶來了根本性的變化，機器可以感知人類“做”什么，推理人類“想要”什么，人機交互將演變為具有情感和相互理解的平等的類人交互。腦機接口在過去更多專注于幫助有嚴重運動障礙的人，未來將更多面向廣泛的消費品。
2、增強的機器類通信
增強的機器類通信用例中，NGMN研究了2個通用用例。
（1）機器人網絡結構
到2030年，預計將有大量自動移動機器人、無人機、AGV出現在在城市各個角落，用于貨物運送和個人交通，確保交通安全、無碰撞和高效是一大挑戰。在這里，考慮到包含其他機器人和未連接對象的聚合數據集，6G網絡可以在這些機器人軌跡協調、交通管理中發揮關鍵作用，通過來自機器人的指定意圖協商路徑，確保避免碰撞。通過收集、處理和分發網絡中所有連接節點的傳感器數據，并在3D視圖中以高精度動態映射，機器人可以有效地看到周圍的角落并預測未來的路徑，依賴泛在網絡，機器人也無需攜帶太多車載傳感器，這使得更小、更便宜、更輕的機器人可以用于新型的自動運輸。
（2）協作機器人互動
通過協作機器人，人類和機器人之間的互動將更加密切。這些相互連接的協作機器人能夠可靠地閱讀和解釋人類的行為和意圖，并以可靠的方式做出反應，從而以高效和安全的方式幫助人類。
比如，在數字孿生的幫助下，協作機器人作為人類的同事，能夠完成精確且具有挑戰性的任務，或者在老年人或殘疾人的家中作為護理助理，完成人類的繁重工作。協作機器人可以是一臺單獨的機器，負責執行命令或適應當前的情況，也可以作為外骨骼或自適應輪椅更接近人類，甚至還可以在彼此之間組建團隊，共同解決任務，并在團隊層面與人類協作。為了釋放出最大的潛力，多組協作機器人應該能夠共同定義它們在網絡控制下的協作甚至通信方式。
3、使能服務
使能服務的用例中，NGMN研究了6個通用場景。
（1）3D高精度定位和追蹤
高精度3D定位以及厘米或更高級別的跟蹤能力，尤其是在室內環境中，將為未來的智能工廠、倉庫、醫院等場景帶來許多新機會，使能全自動化，尤其是自主移動的協作機器人，這需要借助6G網絡來實現。為了適應人類的生活和工作環境，需要厘米級的精度，例如查找和旋轉門把手，從書架上拿起正確的書籍，從抽屜中取出正確的工具。
以一個未來圖書館為例，所有帶有定位標簽的書籍都可以隨機放置在書架上，且無需分類，但它們的位置將被自動收集，并且可以建立一個3D數字孿生模型，其中包含每本書的精確位置，機器人管理員可以使用定位信息為用戶取書。
又如，智能制造越來也需要高度自治系統，當兩個或多個機器人協同工作時，就非常需要高精度的相對定位。例如，無人機需要降落在移動的運載工具上充電；當檢測到容器中液體或固體即將用完，運輸機器人需要對其進行重新填充。在這種近距離使用情況下，就需要厘米級的相對定位精度來執行任務。
（2）交互式映射
數字孿生是一種對機器或建筑的情況獲得準確和最新視圖的方法，它構成了智慧城市和數字化工廠的基礎，2030年有可能成為許多部門中無處不在的工具和平臺，用于學習、指導、分析和更多目的。以城市為例，通過城市的數字孿生體，物理資產的實時表現可以形成一個連續的交互式地圖，即物理世界的虛擬化模型，借此將實現高效的大規模系統管理，如市政當局可以借助數字孿生管理城市交通、供暖、供水、垃圾處理等。數字孿生的實現，需要大量無線傳感器和執行器提供準確的地圖信息，并在地圖更新時執行操作。當然，數字孿生還可以計劃未來的活動，根據過去事件模擬未來的狀態。對數字孿生的處理和分析能力可以作為網絡服務提供，同時還可以連接到與數字地圖同步的物理世界。
（3）數字醫療健康
6G時代，醫療保健將實質性地轉變為我們所說的數字醫療保健，通過眾多可穿戴設備，全天候監測健康人群和病人的重要參數。健康監測和醫學研究還將包括與外部身體設備進行通信的植入體內設備，這些設備反過來可以將數據傳輸到網絡上，在互聯網上對身體進行分析，通過身體感應和分析，結合廣域連接，實現6G遠程醫療模式。這將使人們能夠選擇日常生活的支持和監測，特別適合老年人。另外，通過XR工具與觸覺信息以及音頻/視頻信息相結合，使人們獲得身臨其境的體驗。因此，具有連接功能的醫療傳感器和執行器的身體網絡有助于解決當今醫療系統在交互式遠程監測和預測治療方面的不足。到2030年代，這些傳感器不僅在診斷方面會更加準確可靠，而且通常會成為子網絡的一部分，可以選擇從分布式云存儲庫進行更新并與之交互。
（4）自動化探測、識別和檢查
在未來通信系統的支持下，6G網絡具備感知環境的能力。例如，未來可能在安檢程序中使用相關技術，取消機場的安檢設備，當人們在擁擠的區域移動時（不僅僅是在安檢入口處），可以使用多種感知模式的組合來對他們進行篩查，如通過6G網絡感知并識別人們在擁擠的控制區域是否攜帶特定種類的金屬物體，消除潛在的威脅。
在可預見的未來，在智能醫院中，基于6G網絡感知和機器學習的無設備識別方式將實現手勢識別、心跳檢測、墜落檢測、呼吸檢測、入侵檢測等功能，為患者日常生活提供自動保護。例如，醫療康復系統可以在患者進行物理治療練習期間對其進行自動監督，一旦出現錯誤動作或姿勢，將自動發出提示，從而顯著提高醫療康復能力。
（5）智能工業
智能工業不僅關注生產流程，還關注整個業務流程，同時關注低碳和資源循環。對于制造業來說，其業務包括生產過程研究、產品研究、產品設計、原型制作、生產、運輸、倉儲和交付，移動通信需要能夠支持所有這些步驟，使每個步驟和總體過程在物理世界和數字世界之間形成閉環。6G在工業場景中會有大量的機會，這方面有待進一步探討。
（6）服務的可信組合
增強的人機通信將越來越需要融合網絡，這對可信的服務組合提出要求，以支持未來各種越來越動態和復雜的用例。
以一個海外旅游游客為例，他可以隨身攜帶一套預先配對的可穿戴設備和移動設備，并擁有一套個人網絡環境和一套服務，但游客應該能夠動態訪問其他網絡環境提供的服務，根據個人偏好，建立網絡連接不僅應允許傳輸數據包，還應允許發現和配對不同網絡中承載的服務。
此類場景通常很難實施，需要在各種服務之間建立可靠的關系，以防止個人數據以非預期的方式暴露或使用。6G將通過在不同網絡（移動和固定接入、藍牙、Wi-Fi等）之間建立聯邦控制面板，為簡化和可信的服務組合提供參考框架。控制面板管理服務注冊、發現和用戶面功能配對所需的服務節點，它將允許人們定義用戶面服務如何交互和使用個人數據的策略。
4、網絡演進
網絡的用例中，NGMN研究了3個通用場景。
（1）原生可信AI（AIaaS）
AI可以是優化網絡性能的工具，但也可以是移動網絡提供的一種通用服務，以支持新的應用，這被稱為AI即服務（AIaaS），其中具有人工智能平面/層的網絡將能夠在需要時將分布式人工智能學習和推理作為本地服務公開和提供相應服務。
移動通信網絡本身可以利用AIaaS進行運營和管理，以實現零接觸自治網絡的愿景。例如，通過AIaaS提供的持續學習能力，網絡配置、功能等可以由網絡系統本身進行操作和管理。人工智能模型為這些自動化任務提供的參考將需要將通信、傳感和計算功能作為一個整體集成到6G網絡中，尤其是在分布式邊緣節點上集成大規模訓練和推理模型時。這種分布式特性是整個計算和資源管理朝著更復雜的任務和更大的智能領域擴展的關鍵。
AIaaS將是6G網絡的一項綜合服務，以實現運營商自身運營需求的其他用例，如動態流量和資源管理以及節能機制。數據管理是從AIaaS中受益的另一個例子，獲取大量數據并不意味著數據質量高或可用。因此，AIaaS需要支持高效的數據處理，以選擇高質量的數據，同時降低計算復雜性和能耗。除了滿足運營商網絡本身的需求外，AIaaS的一個重要方面是通過移動網絡向外部用戶的應用提供分布式人工智能解決方案，從而創造新的價值。
（2）擴展覆蓋
此前，移動運營商主要在人口稠密地區建設網絡基礎設施，目前也在未連接的偏遠地區或海上進行覆蓋嘗試。6G計劃將覆蓋范圍擴大到由于技術或經濟原因迄今尚未覆蓋的地區。根據聯合國可持續發展目標的精神，需要為所有地方、所有人提供負擔得起通信服務。
通過地面和非地面網絡的無縫多址連續性服務，6G可以提供全球3D覆蓋，消除覆蓋空白。隨著人們活動范圍的不斷擴大，3D覆蓋范圍從陸地表面延伸到海洋、天空和太空。非地面網絡可以作為地面基站的中繼鏈路，而非地面網絡和移動設備之間的直接連接也具有誘人的前景，硬件方面，集成的移動設備確保了不同接入服務之間的無縫切換。
（3）提高能源效率的自治系統
6G網絡和設備中的能耗優化可以通過網絡、計算和存儲資源的智能分配來實現，方法是利用本地AI/ML模型的自主系統功能。在優化能耗各種場景中，相關模型可以彈性地調節設備的休眠、激活和活動狀態以及相關狀態持續時間管理。
另外，環境能源（如太陽能、風能、地熱等）和專用能源（如電磁耦合、壓電轉換、電容或電感耦合等）采集技術均可用于用于綠色AI/ML模型，并縮短訓練時間，以最大限度地降低能耗，同時優化能源效率。
目前，5G商用僅2年多時間，6G還處于初期研究階段，《6G用例白皮書》勾勒出了6G時代的一些未來場景。從當前技術來看，這些場景還無法實現，但這些場景在一定程度上已經有了需求的端倪，是社會發展和人們生活更高水平的表現。
