布鲁克林5G峰会，展望6G

其他任何活动都比不上它的影响力。与其他类似主题的活动不同，在布鲁克林，举行的5G峰会对无线通信趋势提出了独特的见解。参与者将讨论与这些趋势相关的技术挑战，而演讲者将从商业角度解释这些趋势。

今年的5G峰会研讨会和论坛主要集中在两个方面：(1)可以归为6G的技术，(2)5G的引入和演进。诺基亚在2020中特别提出了6G的概念，并预言到2030年6G将实现商业化。关于5G的一般结论是，虽然5G标准已经推出，但还有很多工作要做。

为了不辜负期望，5G必须能够解决行业的深层问题。这就需要开发基于5G的各种新应用，由此引发了大量关于使用云计算和边缘云来减少延迟的讨论。在考虑这些问题和延迟时，研究人员应该知道哪些应用需要设置哪些重要的参数和指标。

例如，一些应用程序需要低延迟，而其他应用程序需要可靠性。如何同时满足不同应用的需求？这个问题的答案去年就很明确了，——网络切片技术。但是随着研究的深入和各种提案的提出，网络切片可能不再是预期的解决方案。

专网还可以解决很多挑战，让用户更好的控制整个端到端网络。但是这个方案最大的问题是拥有成本非常高。对于更注重隐私保护的用户来说，私网已经成为他们的首选，这个话题在本次峰会的很多研讨会上都有提及。

当然，网络切片也有很多好处，但目前还不能完全自主部署。在部署新切片之前，人们仍然需要手动查看详细的网络配置。为了实现这项技术的更广泛应用，需要添加机器学习来创建配置。机器学习和人工智能可以添加到5G网络中，以帮助优化性能，但它们不能解决所有问题。在今年的峰会上，关于机器学习和人工智能的许多对话都有一些共同的主题。机器学习和人工智能显然是非常重要和强大的工具，但需要仔细部署才能解决具体问题，也需要掌握通信知识才能正确使用这些工具。

峰会上有三个研究课题可以加入5G的后期标准，但实际上更倾向于6G技术的范畴：(1)太赫兹(THz)频率的使用，即高于100 GHz的频率，具体名称和频率因研究者而异，(2)机器学习和人工智能，(3)非地面网络。

机器学习似乎最有可能加入5G技术，但研究仍在进行中。研究人员可以使用太赫兹技术发送通信数据，但也可以实现知网网络(目前机场人体扫描已经使用太赫兹技术)。非地面网络为偏远地区的救灾工作和无线服务提供了有效的解决方案。

随着科技的飞速发展，非地面网络的更大障碍在于监管。例如，在欧洲，可能需要几个月的时间才能获准在许多不同国家的空域放飞气球(假设申请都能获得批准)。

考虑到5G需要解决各种应用需求，基站和用户设备的5G硬件也需要多样化。这就带动了一个需求，主要来自运营业务需求——，黑化了网络设备的不同硬件，比如基带处理器和远程射频设备。

这样做的目的是实现一个类似于即插即用的生态系统，在这个生态系统中，不同供应商提供的不同组件可以相互连接，从而形成一个符合5G标准的gNB。开放RAN联盟(O-RAN)工作组想在不同硬件之间定义一个行业标准协议，让多个厂商的设备可以协同工作。展览上的几个演示展示了ORAN的哲学。

今年，NI荣幸地与康普和丽笙共同展示了28 GHz新空中接口(NR)无线测试产品——28 GHz测试UE。GNB由英特尔flexran  基带处理器、Radisys协议栈和康普远程射频设备组成。这个gNB符合5G  NR标准，结合了三家供应商产品的优势，是ORAN系统如何构建和运营的好例子。

NI  28 GHz测试UE包括NI毫米波收发系统、毫米波软件无线电、运行在符合NR标准的FPGA和x86处理器上的协议栈。产品主要用于系统中不同部件互换后，验证ORAN系统是否仍然满足5G  NR标准。NI  28 GHz测试UE可以提供网络性能信息，帮助工程师调试和优化通信链路。随着5G的不断演进和深度行业需求的确定，5G  NR测试拥有一个标准的5G  NR  UE是非常重要的。

峰会在参观了位于默里山的诺基亚未来X实验室后结束。峰会上的演示结合了本周讨论的所有不同技术，展示了5G令人兴奋的未来和万物互联的美好愿景。