中国移动研究院黄宇红：2024年通信产业的十个技术趋势

网络交换FPGA 2024-01-18 08:36 3417浏览 0评论 4点赞

EPC专家实战拆解：电机能效优化技巧 别让示波器限制想象力，工程师新选择来了

摘要

技术是通信产业发展的根本推动力。理解技术、洞察技术，一直是做好产业发展、企业进取的关键因素。那么，2024年什么技术影响我们商业？什么技术又会改变市场格局？在业界资深专家、中国移动研究院院长黄宇红看来，“2024通信产业十大技术趋势提名”分别是：6G与AI融合、通感一体化、大众手机直连卫星、算网一体、新型智算中心、行业大模型、可信数据流通基础设施、人形机器人、量子计算，以及新型工业化。

一

6G与AI融合

6G内生AI

实现AI赋能网络、网络使能AI

助力“万物智联，数字孪生”

人工智能和通信一体化是ITU对6G场景需求达成的共识之一。网络内生AI是未来6G移动系统的核心特征之一，主要包含两个方面：利用AI技术进行6G网络端到端的自我赋能增强优化（AI赋能网络）、向终端用户提供AI业务服务和应用（网络使能AI）。AI赋能网络方面，业界普遍认为：AI与空口融合是通信的发展趋势。6G系统的带宽、速率和容量等KPI的提升需要通过内生AI技术来实现。AI可以赋能网络提升网络运行效率、降低运维成本、增强用户体验。网络使能AI方面，移动通信网络是实现AI泛在普惠的基础平台，从实时性、移动性、边端协同、隐私性等6G特色优势出发，让6G网络使能AI的高价值场景、用例和业务，使能AI成为泛在化的社会级服务。业界认为：6G与AI融合是新机遇，网络内生AI助力实现“万物智联，数字孪生”的6G总体愿景。

二

通感一体化
构建高质量通感网

赋能一网多能新业态

6G新技术、新业务驱动传统通信网络向新一代移动信息网络加速转型。感知与通信融合是未来网络的重要特征，通过“一网两用”，可充分利用移动通信网络规模和性能优势，高效助力万物智联。然而，在一张网中实现两个完全不同领域的能力面临着通感融合设计以及通感能力-网络效率-网络质量三角冲突。应对该挑战，需要网络化通感一体技术，基于网络进行全局最优的系统创新，实现通感能力-网络效率-网络质量的三角均衡。为实现网络化通感一体，需要点簇网多维协同设计，实现“可感知”到“高质量通感网”的跃升。“点协同”是通感一体的关键基石，需重点攻关一体化空口、一体化硬件难题，实现资源高效协同、通信与感知能力融合内生。“簇协同”是提升性能的必由之路，具有更高直射径概率、更强接收能量，更优协作增益，将赋能感知精度成倍提升。为实现“簇”协同，仍需攻关高精度同步、动态簇构建、多层联合处理三大关键技术。“网协同”是增强质量的核心要务，通过全局节点间高效协同，包括干扰识别与定位、干扰消除与智控以及统一的干扰管控架构，重点解决网络内的干扰问题。基于点簇网多维协同系统设计，网络化通感一体将低成本赋能网络泛在、高精度感知能力，助力高质量通感网构建。

三

大众手机直连卫星
容量、速率、时延相对高轨卫星

优势明显

支持更丰富的业务场景

天地一体将实现卫星和地面在技术、标准、产业和应用的全方位融合，大众手机直连卫星服务基于统一终端，用户规模大、产业链复用程度高，是卫星互联网的重要组成部分，真正实现天地融合一体。随着技术、产业发展，2023年已经实现大众手机直连高轨卫星，提供短消息与语音通话服务，但存在容量小（几十万户）、速率低（2Kbps）、时延长(500ms)等缺点，无法支持更高速率、更低时延业务类型，限制了手机直连卫星的广泛应用。大众手机直连卫星在业务速率、时延等性能指标与轨道高度密切相关，低轨卫星在容量、速率、时延等方面优势明显，可提供Mbps级别连接速度，时延低至十几ms，是未来手机直连卫星的重要发展方向。2024年随着低轨技术发展与3GPP NR NTN产业成熟，基于3GPP NTN技术的手机直连低轨卫星将逐渐走进大众视野，成为卫星互联网新的技术热点。

四

算网一体

算力路由创新互联网基础协议

数据快递拓展算力流动边界

当前，新型业务如AR/VR、车联网等对时延以及计算的要求日益增高，需要云和边缘协同调度来满足。然而，在计算负载高及网络队列深的条件下，将会出现“性能反转”问题。算力路由将计算因子引入路由系统，以网络为基础对计算资源信息进行感知和度量的归一化处理，进一步实现网络和计算的联合路由，满足新型业务需求，优化全局算网资源。作为我国原创提出的技术理念，算力路由当前已经在国际互联网工程任务组（IETF）获批成立CATS工作组，对其场景、需求、架构等进行标准化。算力路由挑战了传统互联网路由方式，开启了网络和计算学科交叉融合的新型原创技术路径，打破行业和领域壁垒，通过“以网强算”助力我国信息通信产业的发展。另一方面，数字中国、东数西算战略的实施，通算、智算、超算多样化算力高速发展，数据量和数据处理的复杂性呈爆炸性增长，特别在云间灾备、天文计算、基因测序、无人驾驶和影视制作等场景。多样化泛在算力需求使得数据的生产端、处理端和使用端彼此交错，数据流通量剧增。传统的TCP/IP网络拥塞控制、丢包重传等技术，难以满足广域高吞吐网络传输的性能需求，为了保障用户的服务体验，需要从端、网多技术协同突破。数据快递作为我国原创提出的算力网络新服务理念，采用广域高吞吐关键技术，创新广域拥塞控制、丢包快速恢复、丢包精准重传、多路径传输等机制机理，最大化提升数据广域传输效率，为用户提供专线传输、聚合传输、错峰传输等差异化数据传输服务。数据快递及广域高吞吐关键技术当前已成为产学研各界研究的热点，华为、中兴、中科院、南京大学等单位纷纷大力进行技术攻关和原型产品研发。数据快递将加速数据流通、算力流动，助力数字中国、东数西算等国家战略的实施。

五

新型智算中心

打造新型智算技术体系

助力智算产业跨越式发展

大模型时代，AIGC发展日新月异，传统以承载中小模型为主的智算中心在集群算力效率、芯片效能、存储调度、软硬生态融通以及节能散热等多个方面面临挑战，为了支撑超大规模、超高复杂度的模型训练和推理，更高密度的存算硬件、无拥塞全连接的网络拓扑以及更高效的并行通信范式成为新型智算中心建设的刚需。新型智算技术体系围绕“互联、算效、存储、平台、节能”等多个维度对智算基础设施进行系统性重构，研究大规模GPU高速互联、CPU/GPU/DPU三大算力协同、统一内存池化、跨架构算力原生、标准化液冷整机柜等多个核心技术，助力行业在新型智算中心的硬件设备选型、算力集群设计、机房散热规划、软硬工程调优、全局运营调度等方面形成共识，加快核心技术和产业成熟。

六

行业大模型
大模型赋能千行百业

推动向AGI发展，改变社会生产范式

当模型的训练数据与模型本身的参数量到达一定规模时，模型将表现出“涌现”的能力，并能够集合多个人工智能能力于一身，成为通用泛化的智能模型。大模型可以分为通用大模型与行业大模型，其中通用大模型目前以语言类大模型为主，掌握大量常识性知识，具备思维连能力，能够解决普遍性问题，是通用智能的底座；行业大模型以通用大模型为基础，利用行业场景的专业知识、专家经验、生产数据进行专项训练，集成和打通行业生产服务的主体流程和系统，实现全局智能化，达到行业指标，具备高动态环境下的自适应能力和持续的行业知识学习能力，是各领域提高生产效率，乃至突破发展瓶颈的关键工具。大模型使得人工智能步入通用智能时代，带来新的业务赋能模式，激发内生赋能模式，重塑业务流程、形态、服务模式、价值呈现；新的运营供给模式，由单一的AI能力运营变为自下层网算数资源到AI应用的全要素全场景运营；新的产业合作模式，向体系化协同创新转变。

七

可信数据流通基础设施

简化数据连接，降低数据流通成本

激发数据要素赋能千行百业

国家已明确将“数据”增列为新的生产要素，数据流通是数据要素价值释放的重要环节。目前，以5G、光纤、卫星互联网等为代表的网络设施为数据提供高速泛在的连接能力；以通用、智能、超级算力为代表的算力设施为数据提供高效敏捷的处理能力；以数据空间、区块链、隐私计算等为代表的新兴技术解决数据流通关键堵点。但目前关键堵点技术存在标准缺乏、大规模应用验证不足，导致形成以不同厂商技术为中心的新的数据孤岛。通过大规模网络化可信的数据流通基础设施，建立数据供需双方接入、交易、交付、安全、审计技术标准、管理机制和运营模式，充分激发数据要素的“协同”、“复用”、“融合”的突出优势。2024年，数据流通基础设施的标准建设将成为业界研究热点，围绕数据流通基础设施的数据确权/授权、数据空间、数据安全、审计监管、数据标识等关键技术将成为产业界、学界的研究热点。

八

人形机器人

元宇宙步入务实发展新阶段

人形机器人激发元宇宙在工业等

多领域应用潜力

随着5G/6G、人工智能、区块链、云计算、虚拟现实等新一代信息技术快速迭代和融合创新加速，元宇宙正逐步进入务实发展的新阶段。随着数字人、沉浸式文博文旅以及工业制造业、教育、公共服务、安全应急等领域的创新发展，元宇宙展现出广泛的需求场景和内在动力，逐渐开启数实融合发展新境界。而人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局。工信部11月印发《人形机器人创新发展指导意见》将加快人形机器人与元宇宙的融合，探索跨学科、跨领域的创新模式。现阶段人形机器人技术加速演进，已成为科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎，发展潜力大、应用前景广。元宇宙产业落地及与人形机器人在制造民生等多领域融合发展将是2024年的重要方向。

九

量子计算

量子算法为破解计算瓶颈提供新路径

预期实现指数级计算加速

当前，全球量子计算产业发展正从硬件、软件、平台、算法、应用多层次稳步发展。不同量子计算技术路线“百家争鸣”，不同范式的量子算法“各显神通”。量子算法已在大数分解、非结构搜索、矩阵计算、量子模拟等方面体现加速优势，得到金融、化学材料、生物医药、交通物流等领域的广泛关注。另一方面，移动通信正从5G向6G升级演进，在能力提升的同时，也面临着大规模信号处理、大规模网络优化、大规模业务优化、大模型训练等计算瓶颈与挑战，具体包括物理层大规模MIMO信道估计、反馈与信号检测，网络拓扑、路由和无线资源优化，分类、聚类、回归、降维、强化学习等ML模型训练，其核心都可以建模为组合优化、搜索或向量与矩阵运算等。量子退火算法、量子优化类算法、HHL算法、量子搜索类算法、量子机器学习算法等算法，可预期实现上述计算问题的多项式级或指数级的加速，成为通信领域计算问题的潜在解决方案。虽然当前量子算法受限于量子计算机的能力，还无法落地应用，但针对行业场景与需求的量子算法的储备研究，成为当前学术界和产业界的热点。量子计算与通信网络的融合创新正成为通信技术与产业的发展的重要趋势，预期催生新业态。

十

新型工业化
5G-A内生确定构建新基础

算网控一体激发新动能

助力新型工业化加速实现

工业是立国之本、强国之基，新型工业化是推进中国式现代化的重要引擎。在工业客户数字化、网络化、智能化融合升级的过程中，需要通过质量变革、效率变革、动力变革提升工业竞争力和全要素生产率。以5G为代表的新一代信息通信技术为新型工业化的建设和升级提供了关键的基础设施底座，从而冲破传统有线和无线技术的桎梏，为企业转型发展注入新动能，带来新机遇。5G-A在质量方面，跨域融合、内生确定等技术方面进一步提升通信的质量、精度和性能，为柔性生产、远程遥控等场景构建基础；在效率方面，算网控一体化、人工智能等技术可提供更高效、更智能、更可靠的生产和管理，为开放自动化、预测性维护等应用新提供新动能；在动力方面，新装备、新能源、新材料等技术融合应用可提供创新链和产业链深度融合的新质生产力。5G-A等新型信息基础设施的研发和应用，将作为产业现代化发展的重要动能，促进数字技术与经济社会的融合创新，助力新型工业化的加速实现。

注：以上内容转自黄宇红院长在《通信产业报》近期发表的“产业链十三位一线资深专家联合提名，共同研判‘2024通信产业十大技术趋势’系列栏目”中，对“2024通信产业十大技术趋势提名”所做出的研判。

编者补充：

ChatGPT的诞生源于硬件加速方法导致算力的提升，其实AI算法从幕后到前台除了算法本身外，最重要的一个因素还是芯片加速带来体验上的提升。迄今为止，以算法体现事物抽象本质的人工智能还只发生在牛顿知识体系中。因此，巧胜它的路线一定不在牛顿知识体系内。但非常可能发生在“表面现象”研究领域，在感觉、意向、体验、意识和同情这五种能力上。

正如李飞飞所言：如果用物理学作比喻，人类对人工智能的理解，还处在前牛顿时代，激动人心的简洁真理还有待发现！

芯片的算力时代与AI疑似奇点爆发的前夜相重合，是巧合？还是必然？是否也预示着芯片算力是揭示AI背后基本原理的必备工具？

芯片或者硬件加速背后的本质是什么？突破传统基于指令集的冯.诺依曼架构计算模式多年来带给人们固化的认知就需要相当一段时间。或许，以ChatGPT为代表的AI只是硬件加速万千绚烂应用的其中一种。

翻看现在TOP会议的论文看看，多半都在讨论硬加速算力带给人们的惊喜，芯片算的越来越快，领域定制加速芯片越来越多。以前一层楼规模的CPU的算力如今很容易被一张GPU或DPU网卡超越，而一层楼规模的GPU则可以训练出ChatGPT。

我们期待着硬件算力加速能够带给我们越来越多的惊喜，也希望人们早日揭开人工智能背后的基本原理以及与芯片算力加速之间的关系！

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