摘要：
来源：21世纪经济报道 在推进5G落地进程中，5G-Advanced（下称5G-A）路线正在持续探路能力和应用的拓展。 2021年4月，国际标准化组织3GPP正式确定5... 来源：21世纪经济报道
在推进5G落地进程中，5G-Advanced（下称5G-A）路线正在持续探路能力和应用的拓展。
2021年4月，国际标准化组织3GPP正式确定5G-A为5G下一阶段演进官方名称，从Rel-18开始，这标志着全球5G发展进入新阶段。
近日举行的博鳌亚洲论坛国际科技与创新论坛第三届大会期间，一名行业人士对21世纪经济报道记者分析，伴随5G技术落地，其并不能满足所有行业的应用需求，因此5G-Advanced应运而生，就是为了提供更丰富的能力、满足更多场景。同时还可以对6G进行一定技术提前验证，如确定性网络等技术方向。
中国信通院在《5G-Advanced场景需求与关键技术白皮书》中分析，面向2024年及以后，一方面，5G-A持续增强已有的能力，支撑传统5G业务大规模应用；更重要的一方面，5G-A将增加新能力，支撑新场景新业务的应用。
华南理工大学电子与信息学院院长、集成电路学院院长、IEEE Fellow薛泉接受21世纪经济报道记者采访时表示，5G原有的3大特性包括：增强移动宽带、海量物联、高可靠低时延。随着应用场景的延伸和扩展，业界对5G提出了新的性能需求，5G-A应运而生，发展出了3个新特征：宽带上行速率、实时海量通信、通感算一体化。
在上传性能方面，传统的终端侧信息输入多、输出少，因此对上传速率的要求较低。如今对上传速率提高要求，是随着进入智能化时代，人们身边的各类型设备都需要有大量数据进行上传。
因此薛泉认为，到下一个5G演进阶段，将要重视存储和计算能力的匹配。“算力一直是通信过程中不可或缺的能力。”他进一步指出，随着行业发展到5G、5G-A甚至后续的6G，对算力提出了更高要求。
“过去人们对5G更多关注在通信一个场景，但是到5G-A以后发现，这将是一个通信能力的综合体。”他分析道，在此过程中，对基础设施提供商来说，面临的挑战还包括：需要提升5G-A的上行速率，提高“绿色”属性，优化系统统筹协同能力，推进5G毫米波的落地应用。
从5G当前的应用进程看，薛泉向记者分析道，受到关注的耗电等方面固然是客观原因，但终究可以通过技术方法降低耗电量。5G应用过去更多面临的主要是成本和收益难以实现平衡的难题，由此限制了5G落地到更丰富场景中的空间。5G-A的推进，恰恰能将过去还没找到的5G应用场景和用户开发出来，随着更多用户被开发，应用成本也将进一步得到摊薄。
近期卫星通信应用在手机中受到高度关注，薛泉分析道，5G和5G-A提供相比此前世代更高速、可靠的通信服务，属于锦上添花；卫星通信则更像是雪中送炭，是为了保证在一般地面基站无法覆盖的区域，依然能够提供基本的通信功能。
但不同于地面基站几十米至几千米的距离，把信号传输到低轨卫星的距离在几百到几千公里不等，中间将消耗巨大能量，对手机的电池续航、人体安全性等都提出挑战，因此目前业界选择用星载端大规模天线阵列的方式来完成相关信号传输，得以用较小的发射功率实现卫星通信。“当然期待未来有更多解决方法，比如多波束技术等，这些都依赖于技术的发展和相关应用成本降低，下降到用户付得起的水平，就可以反哺技术进一步迭代和普及，由此形成相互促进的正向循环发展过程。”
根据全球主流组织和业界研判，到2030年，世界将迎来6G技术的迭代商用。只是在此过程中，网络技术该如何发展和演进是当下正在探讨的议题，从频率到技术选择，都要经历探讨、形成共识再推进等过程。
GSMA大中华区公共政策总经理关舟在会议期间表示，移动产业是高度国际化的产业，需要多番协作、达成共识，由此其迭代和发展需要一段时间过程。但通信行业十年一代的发展规律基本不会改变，因此到2030年相关6G标准彻底冻结的过程中，产业界还有很多工作要做。
但他同时强调，虽然当前业界已经在积极探索6G相关技术，但全球范围内的5G还是刚刚过初步发展期，还有大量潜力有待挖掘、商业化待探索。
不可忽视AI在网络演进中发挥的重要作用。
关舟表示，5G基站中就有应用到AI技术，帮助根据基站的流量要求进行节能控制等，到6G时代，将不仅是把AI技术应用到网络中，而是在网络设计过程中，也即如何用原生AI为网络进一步提高效率、提供新服务能力等。
vivo通信研究院院长秦飞则指出，在2030年后，社会发展过程中单纯依靠独立的通信系统、独立的计算技术或独立的信息技术，这三者中的某一项都不足够，核心要点是依靠连接万物的蜂窝通信系统将这三者技术融合后，将实现超越通信（beyond communication）的核心跃迁。
“在5G中后期，已经结合了AI技术，比如通过AI优化现有通信技术中的空口传输、网络管理、网络用户策略优化等。”他分析道，应用AI的缘由在于，移动系统中各类型器件、信道可能并非是完全的理想形态，因此做了一些非确定性模型，这导致通信传输时存在一定不确定性，借助AI的神经网络技术进行大量学习后，将得以解决通信过程中出现的各类问题，实现效率提升、效果更好、开销也不那么大。
在此基础上，面向6G时代，对AI的技术应用将更加成熟。
“我们在早期投入AI时提出，信号可达之处，（任何需求的）算力可达，我认为AI可以赋能6G，也让6G更好提供AI服务，将带来更好的商业价值，社会智能化就可以实现了。”他续称。
