高通徐晧：6G系统助力机器人研究与应用

4月21日至23日，未来移动通信论坛与紫金山实验室在南京联合主办了2026全球6G技术与产业生态大会。此次大会汇聚了全球顶尖科研机构、行业组织及技术企业的众多学者与专家，各方围绕6G的前沿技术突破、产业生态构建及未来应用场景展开了深入探讨。在大会首日举行的“AI原生与自主6G系统”平行会议上，高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、IEEE Fellow徐晧博士带来了题为《AI原生的6G系统：技术设计与创新应用》的精彩分享。

回顾从3G到6G的演进历程，一条清晰的脉络贯穿其中：每一代移动通信技术的飞跃，都伴随着全新应用场景的涌现，并反过来持续驱动技术向前发展。如今，站在5G向6G迈进的关键节点，一个显著的趋势是智能终端应用的激增。当前，5G网络已经连接了从智能手表、手机到新能源汽车、扩展现实（XR）眼镜在内的众多设备。而展望6G，舞台的中心将更多地让位于人工智能、具身智能和机器人技术。

新技术的普及，往往会深刻重塑人们的生活与交互方式。眼下，一个明显的趋势是AI智能体正加速向终端侧部署。在高通看来，AI正在成为一种全新的用户界面（UI）。它能够同时理解并处理语音、图像、视频等多模态输入，并通过大语言模型驱动各类AI智能体，从而支撑起前所未有的丰富应用场景。

端侧AI应用的繁荣，必然对无线网络提出更高要求。未来的流量需求预计将达到现在的3到7倍，其中超过30%将由AI应用驱动。面对如此巨大的增长，业界该如何应对？频谱资源向更高频段扩展是一个基础方向。与此同时，高通也在研究多种技术组合，旨在实现低频段增强覆盖、中高频段提升热点容量和信道能力的综合目标。

谈及机器人，尽管现阶段它们尚未像家电一样普及，也难以胜任复杂的日常工作，但我们可以从智能驾驶辅助的发展中得到启示。十多年前，很少有人相信汽车能够实现一定程度的自主驾驶；而今天，在部分场景下实现长时间的连续自动驾驶已成为现实。机器人的发展路径，或许也将遵循类似的轨迹。

从技术层面看，当前的自动驾驶主要处理的是二维环境信息。而要让机器人在物理世界中真正发挥作用，则需要它们能理解三维空间，并能在其中与人自然交互。这正是6G系统的潜力所在——通过融合通信与感知能力，构建一个高精度的数字孪生世界，这将为机器人的研发和应用提供强大的推动力。

此外，徐晧还介绍了高通在6G领域的其他多项探索，包括研发更大规模的天线阵列（Giga MIMO）、推动通信与感知的深度融合以更好地赋能AI应用，以及开展面向低空经济等场景的无人机感知研究。

以下为发言核心内容梳理：

很高兴能在此分享高通关于6G与人工智能融合的一些思考。

纵观移动通信发展史，除了技术指标本身的迭代，真正驱动行业前进的，往往是那些破土而出的新应用。从3G到4G，我们从收发邮件走向了流畅的音视频通话；到了4G、5G时代，视频直播等应用已无处不在。如今，向6G演进，智能终端应用的多元化将成为关键。当前，5G连接已涵盖手表、手机、汽车、XR设备。而6G的画卷上，人工智能、具身智能和机器人技术将是更浓墨重彩的篇章。这些应用，将如何深刻影响6G的网络规划与设计？

智能计算无处不在，端侧AI全面开花

首先，“智能计算无处不在”已成为现实。越来越多的智能终端和智能体正在端侧落地。以高通为例，我们一方面与国内OEM厂商紧密合作，推动终端侧AI的普及；另一方面，也推出了首代AI PC，将强大的AI算力引入个人电脑。近期业界热议的“AI智能体”工具，能极大提升工作效率，在开源社区广受欢迎，这便是例证。在汽车领域，通过语音直接控制空调、音乐等功能，已成为智能汽车的标配。

扩展现实（XR）设备也在快速进化，正从早期的虚拟现实（VR）转向增强现实（AR）。现在的智能眼镜已经能实现实时对话转写和翻译，并将文字呈现在镜片上，这类应用正变得越来越成熟。未来几年，类似应用的种类和数量只会持续增加。接下来，我们将重点探讨工业物联网，特别是机器人产业的应用，以及我们在端侧和边缘侧的布局。

从驾驶辅助到机器人：三维交互的挑战

新技术的核心价值在于改变交互。第一代智能手机让我们从打电话扩展到查邮件、搜信息。如今，AI智能体正成为新的交互核心，边缘侧智能终端不断涌现。对于机器人，常有的质疑是其普及度和能力不足。这让人联想到早期的自动驾驶辅助系统——十年前，谁能想到汽车可以自主完成横跨美国的旅程？

然而，机器人的挑战更大。自动驾驶主要处理的是二维道路空间，核心是在规则下保障安全。而机器人需要应对的是复杂的三维空间，并且要与人类进行直接、紧密的交互。车辆的目标是避免碰撞，而机器人则需要主动协作。后续我们将看到，6G的通感一体化等技术，将如何帮助我们更好地构建理解物理世界的AI能力。

我们之所以提出“AI是新的UI”，正是因为当下的AI是多模态的。它能将语音、图片、视频等信息统一处理，并通过大语言模型驱动，开启一系列全新的应用可能。

流量激增：6G网络如何应对AI浪潮？

端侧AI应用的爆发，将显著推高对无线网络的需求。尽管当前关于5G利用率高低的讨论仍在继续，但在未来四五年，直至6G商用前，各类智能终端产生的数据流量将迎来爆发式增长。

这会产生多大影响？一个关键变化是，6G时代我们面对的将不再是单个设备的连接，而是智能手机、手表、XR眼镜等多设备组成的协同网络。最理想的连接方式，可能是通过手表连接手机，或AR眼镜连接手机，在多终端间进行统一的资源规划和算力分配。因此，6G的设计必须充分考虑多终端连接与协同计算的需求。

那么，AI应用具体会带来怎样的网络需求？可以看几个例子。其一是个人AI助理：当你戴着AI眼镜购物时，它能自动调用网络，比对线上线下价格，甚至通过家中的物联网摄像头分析所需物品。实现这一切，需要明确的上行/下行流量和时延要求。其二是“见我所见”的直播应用：利用轻便的AR眼镜，将第一视角画面实时分享，这将极大改变直播和远程交流体验。其三是虚拟形象通话：当你无法亲临现场时，可由虚拟形象代为出席。此外，在个性化体验如自动驾驶中，路况信息可以直接投射到挡风玻璃上。

保守估计，6G时代的流量需求将是当前的3到7倍，其中超30%由AI生成。当前的网络流量大多服务于人与人之间的交互；而未来，随着AI需求暴涨，6G网络能力必须迎来质的飞跃。

破解之道：频谱、技术与原型验证

如何满足6G的流量需求？向更高频段拓展频谱是基础路径。5G时代有FR1（6GHz以下）和FR2（毫米波），6G时代将引入中高频段频谱（如国内关注的U6G频段）。同时，高通正在研究多种技术，力求在拓展频谱的同时，优化覆盖与容量：低频增强覆盖，中高频提升热点容量。

接下来，通过几个原型机研究实例，看看我们如何将AI、感知等技术融入6G网络。

首先是持续研究两三年的Giga MIMO技术，旨在6G中实现超大规模天线阵列。这其中，全双工技术至关重要。因为基站在进行感知时，需要同时发射和接收信号，这离不开全双工。当然，也可以采用更复杂的多基站协同（双基地雷达）方案。我们认为，这是6G实现感知功能的一项关键技术。

其次，是通信与感知的深度融合，以更好地支撑AI。训练AI系统常面临真实无线数据不足的问题。我们的思路是：通过重建高精度3D模型，为AI提供仿真训练环境。关键在于，仿真环境训练出的AI模型，如何在真实网络中有效运行？我们为此开展了端侧适配与训练研究，让AI系统能根据实际网络测量结果进行微调，从而提升整个系统的鲁棒性。

另一项重点工作是感知，例如备受关注的低空经济。随着无人机数量激增，空域缺乏像地面道路一样的规则管控，如何实现有效管理？利用无线系统进行无人机感知，是一个重要的研究方向。我们正在探索利用全双工基站来实现这一目标。

更重要的是，如何构建一个融合通信、感知和AI的智能网络？一个很好的例子是毫米波网络规划：即使拥有3D地图，也难以知晓建筑物的具体材料属性。但通过感知技术测量信号反射系数，可以反推出建筑材料信息。这样，我们就能构建一个极其精准的、专为无线AI优化的数字环境。这是一个融合了感知、通信、毫米波和AI的演示场景。

构建数字孪生世界，赋能未来应用

如果将上述所有能力都纳入6G的设计中，那么我们构建的将不仅仅是一个速率更高、覆盖更好的网络，更是一个能实时感知和理解周围环境的智能网络。这样一个实时的数字孪生环境，对优化AI和通信系统具有重要指导意义。

例如，在仿真和空中测试中，我们实验了双边信道状态信息反馈（Two-sided CSF），即基站和手机协同使用AI模型进行反馈；再比如，对波束管理的直接预测——在测量到毫米波宽波束后，如何直接预测最优的窄波束方向？

这些可能性不仅将惠及通信本身。如果我们能打造出这样一个高保真的3D数字世界，它对未来的自动驾驶和机器人应用也将产生深远影响。毕竟，当前的自动驾驶主要处理2D环境信息。而机器人在物理世界中的应用，要求其对三维世界有深刻理解，并能与人进行3D空间交互。通过6G系统，利用仿真和传感构建的精准3D物理世界模型，无疑将为机器人的研究和应用提供强大的助推力。