# 6G网络解析：通感一体化、雷达与MIMO技术

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- 发布日期: 2026-10-06
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## 文字稿

[0:00](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF) 我们谈的是彻底重塑网络本身的定义，一种网络它不只连接我们，还会主动感知周遭世界。

[0:06](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=6) 这就带来了一个巨大难题。一个系统怎能同时胜任两项完全相互冲突的任务？

[0:10](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=10) 其实，有个非常巧妙的 AI 技巧能解决这个难题，我们马上就会讲到它。但首先，让我们来剖析这项惊人的新能力。

[0:15](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=15) 我真心希望你花一点时间思考这个问题，因为它正是我们即将探讨的一切的核心。

[0:19](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=19) 如果为你带来视频通话的同一张网络还能够发现一架未经授权的机场附近无人机，或看见一名行人步入雾蒙蒙的高速公路，甚至观察你的手势来控制一台机器呢？

[0:27](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=27) 我知道这听起来像是科幻电影里的情节，但这正是 6G承诺要打造的世界。首先，是一个能看见的网络。

[0:33](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=33) 到底要怎样才能赋予网络视觉感知能力？让我们来拆解一下真正让6G区别于此前一切技术的核心技术。

[0:41](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=41) 是一项名为集成感知与通信的技术，简称ISAC。

[0:44](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=44) 你知道，这个名字就说明了一切。网络不再只是一个管道用于传输数据，它还正变成一个庞大的分布式传感器，利用自身信号绘制现实世界的实时地图。这将彻底改变游戏规则。

[0:53](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=53) 这里确实向你展示了根本性的差异。 5G很棒，对吧？它非常擅长连接那些想要被连接的事物。

[0:57](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=57) 已连接的设备、你的手机、智能电视，诸如此类的东西。

[0:59](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=59) 但有了ISAC和6G，它又增添了全新的层面。它能感知被动目标，没有电子设备、没有芯片的东西，无法作出回应。比如人、汽车，工厂里的一台设备。

[1:07](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=67) 网络正从仅仅连接参与者，转变为感知它的整个环境。

[1:10](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=70) 好了，那么下一个大问题就是：这怎么可能实现？要想弄明白这一点，我们得层层剖析看看其中的物理原理，你会发现这不是魔法。

[1:17](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=77) 实际上，这是对一项早已存在的技术作出的绝妙创新，专为6G时代大幅增强。这里的核心理念是雷达。

[1:23](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=83) 我们都很熟悉它，对吧？空中交通管制，警察使用的测速枪。

[1:26](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=86) 原理基本相同。你发射无线电波，它击中某物，然后一个极其微弱的回波反弹回来。

[1:30](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=90) 通过分析那个回波，你可以了解很多关于它击中的东西。

[1:33](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=93) 那么，实际操作是这样的。基站发出正常的通信信号，通常称为 OFDM波形。此时，部分信号正直接传往你的手机，其余的则向外辐射，从区域内所有物体上反弹。

[1:41](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=101) 极小极小的一部分能量可能击中一辆车然后反射回一个接收器。因此，通过精确测量那个回波返回所需的时间，网络就能计算出汽车的距离。再通过测量回波中微小的偏移。

[1:49](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=109) 频率变化，也就是多普勒效应，它能据此算出精确速度。

[1:52](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=112) 这就引出了让一切运作的硬件： MIMO。现在，5G已经使用了所谓的大规模 MIMO，即配有数十根天线的面板。

[1:58](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=118) 但6G正转向一种称为巨型MIMO的技术，可能配有数百个甚至数千个微型天线单元。可以这样理解。

[2:04](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=124) 单根天线就像一支手电筒，发出一道宽大的光束。

[2:06](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=126) 而巨型MIMO，则像拥有数千个微小、完美同步的激光笔，你可以通过电子方式操控它们瞬间转向。

[2:12](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=132) 这赋予网络惊人的角分辨率。它能分辨出紧挨着的两个物体。

[2:16](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=136) 有了这种精度，你就不只是能探测到一辆车。

[2:19](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=139) 你甚至可以探测到一座桥梁的细微振动，或监测一个人的呼吸从房间另一头，甚至追踪工厂工人的单个手部动作。

[2:25](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=145) 这就像网络正用无线电波描绘世界并看见那些高清反射。如今，网络可以布置它的眼睛和耳朵，采用几种不同方式。最简单的是单基地感知，即由一座基站发出信号并监听回波。但最大的问题是那就像试图在自己大喊时听见低语。

[2:36](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=156) 因此，更聪明的方法是双基地感知，由一座基站发射另一座负责监听。这解决了干扰问题，但它们必须完美同步不过，真正的目标是多基地感知。

[2:44](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=164) 整个网络在这里协同运作多个基站同时发射并接收信号，汇集所有数据，形成一幅完整的三百六十度无死角图像。

[2:51](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=171) 而且，信号本身也可能有所不同。传统雷达通常利用这些短促的能量脉冲测量距离，但 ISAC更可能使用连续波信号，而这恰好与通信中已使用的信号非常相似。

[3:00](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=180) 而这些连续信号非常适合测量多普勒频移，从而获得极其精确的速度数据。这对于追踪诸如车辆或通过桥梁振动监测其健康状况等应用至关重要。

[3:08](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=188) 这真是巧妙地利用已有条件，实现全新的目的。好的，那么第三部分， AI优化引擎。

[3:14](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=194) 我们拥有一个既能通信又能感知的网络，但这带来了巨大的挑战。

[3:17](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=197) 如何管理一个试图同时做两件完全不同、相互冲突事情的系统？

[3:20](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=200) 那么，答案是AI，而且不只是任何AI。这种AI必须存在于网络最底层的物理层，也就是无线电波正在产生的深层级。

[3:26](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=206) 为什么？因为这些权衡取舍每毫秒都在发生，而且只有AI 直接内置其中，才够快，能够处理它。

[3:32](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=212) 这就是核心问题。用于尽可能快速传输数据的完美无线电信号，往往是获得清晰雷达图像的糟糕信号。

[3:38](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=218) 而完美清晰的感知信号，可能会非常低效地用于通信。这是一场持续的拉锯战。

[3:43](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=223) 如果你优化其中一个，另一个就会变差，而试图用常规算法解决这个问题，对于实时网络来说实在太慢了。

[3:47](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=227) 这正是AI必须介入的地方。所以，与其训练两个独立的AI，一个是通信专家，另一个是感知专家，解决方案叫作多任务学习，简称MTL。可以这样理解。 MTL模型是一个统一的AI。

[3:58](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=238) 它的核心有这些共享层，用来学习关于无线电环境的基础知识，这些知识对两项任务都有用。

[4:02](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=242) 然后，它会分支为专门的层，分别微调输出，一边用于通信，另一边用于感知。

[4:07](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=247) 通过同时学习两者， AI实际上能把两项工作都做得更好，找到巧妙的权衡取舍，这是两个独立模型永远无法发现的。

[4:12](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=252) 那么，AI究竟是如何实现这种平衡的？首先，你要给它设定两个目标。

[4:15](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=255) 第一，尽可能快地传输数据。第二，尽可能准确地获取目标的位置和速度。

[4:20](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=260) 接着，这是非常巧妙的一步，将两项任务的误差评分合并成所谓的联合损失函数。

[4:24](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=264) 这会生成一个整体性能的单一评分。最后， AI每时每刻的全部任务就是调整实时网络、无线电波的形状、波束的方向，以便让这个综合误差评分尽可能低。它不断寻找完美的折中方案。

[4:35](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=275) 现在，实时做出这些决策需要极其强大的计算能力问题。这正是像算法展开这样的技术发挥作用的地方。

[4:40](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=280) 还记得我在最开始提到的那个AI谜题吗？这就是答案。

[4:44](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=284) 这是把一个复杂的传统算法并且基本上将其逻辑展开到神经网络的结构之中。

[4:49](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=289) 这实际上把优化过程直接植入AI，使其快得惊人，快到足以在物理层运行并做出那些实时6G网络所需的瞬间决策。

[4:56](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=296) 好，我们已经深入探讨了实现方式。现在来谈谈真正令人兴奋的部分，也就是真正的意义。

[4:59](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=299) 我的意思是，面对这样一个世界，它正不断被我们的数字基础设施感知，我们到底能做什么？

[5:09](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=309) 嗯，这些应用着实令人叹为观止。在交通领域，设想有一种网络能告诉自动驾驶汽车，有一名骑车人正从一个盲角骑来而它自身的传感器还看不到那里。

[5:16](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=316) 在工厂里，它能确保一条巨大的机械臂永远不会，撞上人类工人。它甚至能让一名身处震耳欲聋的工厂里的工人操控一台机器，只需简单的手势。

[5:24](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=324) 而这一切都引出了一个更宏大的理念：数字孪生。

[5:27](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=327) 由于网络持续感知周围环境，它能构建一个实时的物理世界一对一数字副本。

[5:31](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=331) 设想一座城市的数字孪生，让你能模拟交通模式，以便消除拥堵，或者设想一座工厂的数字孪生能让你预测一台机器会在故障发生前何时出故障。这才是真正的终极目标，一种能够它不仅连接我们的世界，还真正理解这个世界。

[5:41](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=341) 这就引出了我们的最后一部分，一个永不眨眼的网络。

[5:44](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=344) 好了，我们已经看到了这项技术令人难以置信、近乎乌托邦的潜力，但这种力量也伴随着巨大的责任。

[5:49](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=349) 一个能看见一切的网络，引发了一些极其严肃的隐私问题。

[5:52](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=352) 具体来说，如果网络能看见一个从未选择加入的人，这要如何才能符合GDPR等隐私法规？让我们直接探讨这个挑战。

[5:58](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=358) 爱立信研究院的这段引述，直指问题的核心。

[6:01](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=361) 我们一直以来处理数据隐私的方式，都以同意为基础。

[6:03](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=363) 你会点击“我同意”服务条款。但一个走在街上的行人，如何同意被网络感知？

[6:07](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=367) 六G网络呢？高速公路上行驶的汽车又如何？正如研究人员自己所说，基于同意的模式似乎完全不适用于这种被动式广域感测。

[6:14](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=374) 这迫使我们提出一个非常直接、也非常困难的问题：谁该负责？是移动网络运营商吗？

[6:19](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=379) 还是利用感测数据开发应用程序的公司？还是监管这一切的政府？

[6:22](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=382) 我们正在打造一项技术，它将产生海量的关于我们现实世界的数据，而我们确实还没弄清如何制定监管它的规则。

[6:26](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=386) 你知道，走这条隐私钢丝意味着要面对一些巨大的挑战。

[6:29](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=389) 数据正从甚至不知道自己是用户的人身上被收集。

[6:31](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=391) 这与《通用数据保护条例》等规则直接冲突，这些规则全都基于这样的理念即个人是在知情情况下分享自己的数据。

[6:35](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=395) 存在非常现实的危险，这种基础设施可能被用于未经授权的监控。当然，还得想想安全问题。

[6:40](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=400) 保护这大量新增的敏感位置数据将会是一项极其艰巨的任务。那么，答案是什么？

[6:44](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=404) 嗯，专家们目前的普遍看法是 ASAC的第一波应用可能需要避开广泛商业使用这一伦理雷区。

[6:48](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=408) 相反，重点很可能会放在那些应用上这些应用拥有非常明确且已确立的法律依据。最后，以这个观点作结。

[6:53](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=413) 建立全知全视网络的技术已不再是会不会实现的问题。

[6:56](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=416) 问题在于何时，更重要的是如何。 ISAC从根本上改变了我们与数字世界互动的方式。

[7:00](https://www.translate.mom/transcript/0GDgbsZheQnG/zh/6g%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E9%80%9A%E6%84%9F%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96-%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E4%B8%8Emimo%E6%8A%80%E6%9C%AF?t=420) 它提供了极高的安全保障