随着 6G 技术的出现，世界无线通信即将发生重大变革。6G 作为即将到来的第六代无线网络，有望提供极高性能的互联，即使在各种移动性、极高密度和动态环境等苛刻条件下也是如此。

推动 6G 发展的主要应用包括提供全球规模的生成式人工智能应用、智能城市、智能工厂、无人机、沉浸式通信服务和多维传感服务。

为了加快 6G 技术的发展，英伟达启动了英伟达 6G 开发者计划。该计划旨在普及 AI/ML 工具、射频模拟环境、加速计算基础设施和全套软件定义的端到端网络功能。其目标是使 6G 无线研究人员能够在新的水平上开展前沿研究，从而在 6G 的关键领域获得早期先机。

英伟达 6G 开发者计划包括一个名为 NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin 的系统级仿真平台、一个完全软件定义的无线接入网络（RAN）平台，以及一个与软件定义的 RAN 平台集成的 AI/ML 框架。

图 1. 受 HEXA-X-II 启发的 6G 生态系统愿景

电信公司正致力于利用 6G 实现业务转型

全球电信行业几十年来一直采用收入持平的业务模式，同时不断加大投资力度以持续升级网络。如今，在技术创新、客户偏好变化、监管压力和竞争态势的推动下，该行业正在经历一场快速变革。

为消费者和企业提供语音、数据和视频服务的网络运营商在这一动态环境中面临着诸多挑战。其中一些挑战包括：

• 传统服务收入下降

• 用于网络升级的资本支出不断增加

• 不断变化的客户期望和需求

• 监管的不确定性和合规成本

电信公司正在通过拥抱人工智能转型来应对这一现实。

向人工智能驱动的电信公司转型始于探索性的 5G，但它将成为 6G 的主旋律。他们为 6G 所设想的服务和网络架构，尤其是 AN，将与以往大不相同，每一层都将采用人工智能原生智能。它将运行在云计算的连续体上，可以运行从 CU 和 DU 等网络功能到创收和节约成本的新功能（如生成式人工智能训练和推理引擎）的所有功能。

有了这一战略，电信运营商多年来对一次性定制硬件的锁定投资将不再成为现实。多租户互联计算基础设施将运行生成式人工智能工作负载，以节约成本并创造额外收入（图 2），而不是仅运行作为成本中心的 RAN 工作负载的 RAN 硬件。

图 2. 利用 6G 和人工智能创造新的电信经济效益

沉浸式扩展现实

扩展现实（XR）是指将物理世界和虚拟世界相结合的一系列技术，如增强现实、虚拟现实、混合现实和全息显示。

XR 将提供身临其境的互动体验，增强用户的感知、认知和交流。6G 将通过提供超高带宽、超低延迟、超高可靠性和超宽覆盖范围来实现 XR。

人工智能和生成式人工智能对 XR 至关重要，因为它可以生成、处理和渲染逼真的动态内容，并对用户体验进行调整、个性化和优化。

触觉互联网

触觉互联网是指通过网络传输触觉和力度反馈，从而实现远程物理交互以及对物体和环境的操控。

触觉互联网将支持远程操作、远程医疗、远程教育、远程呈现和触觉娱乐等应用。6G 将通过提供超低延迟、超高可靠性、超高精度和超高安全性来实现触觉互联网。

人工智能对触觉互联网至关重要，因为它可以实现触觉信号的识别、预测和控制，以及网络资源的协调、同步和优化。

大规模智能物联网

物联网（IoT）是指嵌入传感器、执行器和连接功能的物理设备、车辆、建筑物和其他物体的网络，使它们能够收集、交换和处理数据。

物联网将实现智能城市、智能家居、智能工业、智能农业、智能健康以及大规模实时数字孪生等应用。6G 将通过提供大规模连接、大规模多样性、大规模可扩展性和大规模智能来实现物联网。

人工智能对 6G 物联网至关重要，因为它可以分析、解释和学习海量异构数据，包括传感器数据（如激光雷达和雷达的点云），以及物联网系统的决策、自动化和自组织。

高保真移动通信

高保真移动通信是指通过网络传输高质量、高分辨率的音频和视频，从而实现用户之间丰富而自然的通信和协作。

高保真移动通信将支持远程会议、远程工作、远程学习和社交网络等应用。6G 将提供超高带宽、超低延迟、超高可靠性和超高移动性，从而实现高保真移动通信。

人工智能和生成式人工智能对高保真移动通信至关重要，因为它们能够实现音频和视频信号的压缩、增强和还原，以及网络性能的适应、同步和优化。

为什么选择 NVIDIA 6G 开发者计划？

尽管 6G 技术具有革命性的潜力，但在研究和开发标准与技术以利用其功能和创造创新应用方面仍面临着巨大的挑战。

6G 中的 RAN 将是人工智能原生的，许多新功能都基于人工智能/ML 算法。然而，以下因素阻碍了 6G 的开发和部署。

• 目前电信和 RAN 领域在 AI/ML 方面的知识缺口

• 缺乏统一的 RF 和 AI/ML 平台

• 电信行业在数据和知识共享方面的生态系统历来比较封闭

NVIDIA 6G 开发人员计划通过三个基于 Aerial 的平台来弥补这些差距： 

• Aerial CUDA 加速 RAN

• 英伟达 Aerial Omniverse 数字孪生平台

• Sionna 神经无线电框架

Aerial CUDA 加速 RAN

NVIDIA Aerial CUDA Accelerated RAN 是一个用于构建商业级、软件定义和云原生 6G 网络的框架。它包括 GPU 加速的可互操作 PHY 和 MAC 层库，可通过人工智能组件轻松修改和无缝扩展。

Aerial RAN 是一个完全软件定义和可编程的 RAN 软件栈，它在通用计算上运行的软件（C++/CUDA）中实现了整个 RAN 协议层。与其他实现方式不同，Aerial RAN 软件的部分代码是在定制硬件卡中实现的，因此研究人员很难使用 C++ 或 Python 对这些部分进行重新编程。

为了吸引数据科学家，NVIDIA为RAN 堆栈中的每个软件处理块提供了 Python API 访问权限。这使得全新的研究人员和数据科学家群体能够从事 6G 研究课题，从而释放出更大的创新潜力。

NVIDIA Aerial Omniverse 数字孪生处理器

NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin 是一款系统级模拟器，用于下一代无线系统的尖端 6G 研究与开发，将光线追踪信道应用于 NVIDIA Aerial RAN 的 PHY 和 MAC 层以及模拟 UE。

Aerial Omniverse Digital Twin 是一个独特的平台，可在真实世界条件下对系统性能进行基准测试并探索基于机器学习的无线通信算法。

图 3. Aerial Omniverse Digital Twin 用户界面和输出图

Aerial Omniverse Digital Twin 提供了一个真实网络的复制品，具有逼真的三维地理数据，用于创建具有适当材料属性和精确物体几何形状的场景。这样就能利用确定性光线跟踪信道模型模拟传播模型，而不是电信领域迄今一直使用的随机信道模型。

它还利用了加速通用计算的强大功能，可以运行仿真软件，实时渲染逼真的场景，并在同一云原生基础设施上运行 AI/ML 训练和推理算法。

Aerial Omniverse Digital Twin 基于 NVIDIA Omniverse，具有用户界面、场景创建和实时逼真渲染功能。它具有

• 内置电磁求解器（EM 求解器），可执行光线追踪任务

• 移动模型和天线阵列框架，可由无线网络研究人员配置或定制

• 用于 RAN 仿真和 UE 仿真的 IRAN 组件（如 PHY 和 MAC）

最重要的是，它为 AI/ML 模型训练和在仿真设置的不同阶段插入 AI/ML 模型提供了一个数据收集框架。

图 4. 用于系统级仿真的空中Omniverse 数字孪生体

Sionna 神经无线电框架

Sionna 神经无线电框架是一个Python 编程框架，用于 GPU 加速的 PHY、MAC 层和 CUDA 库。它可以与大多数常见的机器学习库以及英伟达可微分链路级模拟器 Sionna 相连接。

数据收集平台可在协议栈的任意点提取训练数据，并能在快速开发和验证周期内开发 AI/ML模型并对其进行验证。数据收集框架可在 PyTorch 和TensorFlow 等行业标准 AI/ML 工作台上进行 AI/ML 模型训练。图 5 显示了一个工作流程示例。

图 5. Sionna 神经无线电框架

访问 6G 开发人员计划

NVIDIA 6G 开发者计划旨在弥合 6G 技术的前景与尖端 6G 应用的实际实施之间的差距，促进开发者社区的不断扩大，从而引领为不同行业创建变革性解决方案的道路。 

注册 NVIDIA 6G 开发者计划即可参与该计划。无线网络研究人员可以利用该计划提供的组件开展链路级研究或系统级研究。

这些组件是云就绪、完全软件定义的元件，它们可以部署在云中，不需要任何特殊的硬件设置。如果研究团队希望执行硬件级测试和验证，则可在内部部署硬件设置。

图 6. 英伟达 6G 研究云平台

总结

NVIDIA 6G 开发者计划实现了 6G 研究的民主化。这是一项激动人心的计划，旨在加快 6G 技术及其应用的发展。通过为开发人员和研究人员提供所需的工具、资源和支持，英伟达正在帮助塑造无线通信的未来。