6G 是什麼？為何 AI-RAN 成巨頭新戰場？輝達投資諾基亞只是開始
隨著5G 技術逐漸成熟，目前業界已經將目光放向6G，也可以看到許多科技大老已經在布局電信商，主要是因為6G 和AI 的概念是緊密相連的，且要走到6G 技術，5G 的布局可說是相當關鍵，而6G 到底是什麼？業界常提到的AI-RAN 網路又是什麼？《科技新報》帶你一次了解。
過去5G 的概念是「社會與產業數位化」，而到6G 則是「虛實整合世界」，而在技術上，是從5G 技術延伸至6G 技術。台灣愛立信技術長姚旦指出，由於6G 架構將全面採用SA，因此在5G 時需先建立「獨立組網」（Standalone，簡稱SA），在這基礎上演進才能通往6G。
（Source：科技新報）
如果從時程來看，今年會開始訂出6G 決策和架構，2028~2029 年進入預商業化階段，而2029~2030 年全商轉6G 網路將誕生。往前推算，2025 年已經開始看到許多科技巨頭在電信商的合作，都能見出一些端倪。
（Source：科技新報）
4D 定位、無處不在，只有6G 做得到
相信很多人都好奇，當來到6G，我們的生活會有什麼改變？
根據愛立信分享的簡報可知，6G 特色包括AI 通訊、大規模混合實境、自動駕駛、數位分身、韌性連接、空間坐標引擎、全球寬頻（如低軌衛星）等，簡單來說，將和AI 脫離不了關係。
（Source：科技新報）
姚旦指出，其實上面很多特點5G 也有，但做起來相當有限，因此必須6G 的能力才能做出更多應用，而6G 將是「AI 原生」，其中「『空間資料引擎』跟『全球寬頻』只有6G 才做得到」。
那空間資料引擎是什麼？
「空間資料引擎」將會是4D 定位，即在平面、立體之上的三維（3D）空間中，再新增「時間」的概念，因此GIS（地理資訊系統，Geographic Information System）將會有個3D 座標帶來的資訊，並針對不同時間資料的序列、變化度如何、什麼事件進行輸出，比過去能傳遞更多資訊，即實時傳輸資料的概念。
至於「全球寬頻」，更直觀的感受應該是「無處不在」、「無遠弗屆」，它是覆蓋地海空的立體網。
以前偏遠地區的網路覆蓋成本高昂，例如玉山山頂（撇除有通訊點的點位）、亞馬遜河流域，甚至太平洋正中央，基本上都不在行動通訊的覆蓋範圍內，但6G 整合了非地面網路（NTN）和低軌衛星，理論上只要手機還有電、不管身處任何地點，都能被網路即時連結，實現真正的「無遠弗屆」。
6G 和AI 整合，帶來什麼角色變化？
接著談到6G RAN（Radio Access Network），有三個核心概念，即擴大終端使用者價值（Extend）、導入新的技術元件（Evolve）以及開啟新的收入來源（Enable）。
（Source：科技新報）
在Evolve 部分中，有個相當關鍵的設計，稱為「上下行分離式結構」，即網路架構將導入上下行分離的設計概念，避免未來AI 高度普及後，在有限資源下排擠到上行（上傳）和下行（下載）的資源分配。
另一個值得關注的部分是，6G 將整合感測與通訊功能（ISAC），即行動網路會轉變為具備環境感知與智慧理解的節點，開創通訊、感測與人工智慧融合的新未來。
「AI 在6G 上會產生變化」，姚旦指出，早期應用程式只是在網路上運作，稱為OTT（Over-the-Top），應用程式和網路是分開的，網路只是提供通路；到了4G、5G，透過API（應用程式介面）已經進一步實現差異化服務和互動；當6G 時代來臨，AI 若要繼續成長必須要擁有足夠的「資料」，因此「網路會比Internet（網際網路）還全面、更是實時資料，網路本身就是重要的資料來源」。
（Source：科技新報）
在這個背景下，很多的服務將利用這些即時的資料來源，6G 將晉升為整合角色。姚旦也表示，網路必須具備「自我管理」能力，背後基礎包括三個關鍵，即更強大的晶片、深度導入AI，以及開放的架構。
當來到6G，世界會是什麼風貌？
談到6G 對未來的樣貌，姚旦也舉例，現行的交通號誌、車道調度與燈號長短，是透過長時間的交通調查、監視器影像分析，事先設定固定的燈號秒數，但若遇車禍、臨時壅塞等突發狀況時，便難以臨時排程，需要人力在現場進行指揮和調度。但在6G 架構下，透過雷達加感測功能（即ISAC），當基地站一掃而過即可得知車堵狀況、車流密度等，將資料即時回傳給系統，就能進行數位分析調整車流和燈號等。
而ISAC 另一個功能，是讓手機不只是通訊設備，而是同時扮演感測與定位的角色，其發射的電波不僅用來傳輸資料，也能用來偵測周遭環境、障礙物，甚至進行精準定位，「以大白話來說，就是手機會變成雷達」。
談完6G 特色後，那AI-RAN 又是什麼？
了解 6G 和 AI 密不可分的關係後，接著來談所謂的「AI-RAN」 （Artificial Intelligence Radio Access Network）是什麼？
AI-RAN 是「人工智慧無線接入網路」，簡單來說，是將AI 深入整合進傳統行動通訊網路（即RAN）中，使基地台除了執行通訊外，還能進行AI 運算來分析數據，以提升網路效能、能源效率，並支援邊緣AI 應用。
根據三星所做的圖表，AI-RAN 是透過CPU/GPU/NPU 等多樣處理器支援Al 運算，將加速的運算資源分享給AI 應用，因此輝達（NVIDIA）近期積極布局電信商，目標之一是將GPU 的加速運算推廣到更多不同應用。
（Source：三星）
目前 AI-RAN 聯盟是研究「AI-for-RAN」、「AI-and-RAN」和「AI-on-RAN」，目標是提升營運效率、資料運用以及新應用情境。
（Source：三星）
不過，愛立信認為AI 模型部署分為三種層面，分別是「AI-for-RAN」、「AI-on-RAN」和「AI-in-RAN」。其中，「AI-for-RAN」屬於集中式訓練，主要利用AI 改善RAN 的效能，提升頻率與效率，主要側重集中式訓練，目標是RAN 的自動化。
（Source：科技新報）
「AI-on-RAN」是依照應用情境特定需求來進行推論與訓練，作為短時間反應或邊緣運算應用。
最後一種是「AI-in-RAN」，專攻RAN 效能，是將AI 演算法直接內嵌於設備中，以實現即時、低延遲的決策能力。這主要是為了提升某一個站點的覆蓋品質，必須動態調整功率等相關參數，本質上是單一基站層級的問題，因此數量將是數以萬計的基站。
業界人士認為，雖然輝達積極推銷GPU，但仍受限於場景和應用，雖然GPU 算力強勁，但在無線網路的部分場景效應有限，因為無線網路追求的是「適當產品對應適當場景，耗能合理、性能最佳，而不是單純追求極限算力」，以上圖來說，架構左邊到中間場景，GPU 都有其適用性，但延伸到右側應用時，就沒有實際需求。
此外，成本效益也是值得考量的事情，是否放棄傳統使用的CPU 或ASIC，轉而採用價格較為高昂的GPU，也是電信商未來將考慮的方向。
（首圖來源：shutterstock）