# 0731-02-6G 無線通訊-王蒞君教授 # AI生成重點摘要 ## 📌 一、6G發展願景與核心概念 - **從通訊到智慧網路**：6G強調通訊與運算整合（Connect-Compute），具備感知、思考、行動的能力。 - **技術目標**： - <1ms延遲、99.99999%可靠度、>10Gbps速度、百萬級設備/km²連結。 - 裝置可無需充電，支援全息通訊、腦機介面、XR等未來應用。 --- ## 🌱 二、永續與能源效率挑戰 - **行動網路營運能耗占比達65–85%**，設備製造碳排亦高。 - **6G節能對策**： - 提升RAN能效至6.83 GB/kWh。 - 目標達成100倍節能（Green Radio倡議）。 - 高效能運算（含邊緣AI、量子運算）結合節能通信協定。 --- ## 🛠 三、關鍵能源節能技術解決方案 ### 1. **O-RAN（開放無線接取網路）** - 軟硬體解耦，支援多供應商，降低部署成本。 - 引入AI控制器（RIC）智慧調控網路資源。 - 可應用於AR/VR、私網、製造業等。 ### 2. **SDR（軟體定義無線電）** - 軟體化射頻架構具彈性，支援長距離傳輸。 - 搭配無人機平台可做空中熱點部署與影像回傳。 - 動態混頻與低延遲處理設計優化通訊穩定性。 ### 3. **UAV（無人機基地台）** - 快速部署、靈活調度、節能成本低。 - 可作為應急通信或偏遠區域基站。 - 引入AI進行群眾密度預測與通訊資源分配。 ### 4. **RIS（可重構智慧表面）** - 被動反射面板控制訊號相位與振幅，擴大覆蓋、降低能耗。 - 可與UAV整合，補償非視距（NLoS）傳輸損失。 - 應用於智慧建築、室內導航、複雜地形場景。 ### 5. **智慧電網與雙電源基地台（Smart Grid + Solar）** - 解決綠電與流量分佈不均的「流量-能源不平衡」問題。 - 引入CASE框架：結合流量調度與能源共享，有效提升營運效率與永續性。 - 提供合作式綠電轉移與負載調整機制（Prosumer Network）。 --- ## 🧠 四、未來研究趨勢與應用場景 - **AI為6G核心**：AI/ML參與基地台控制、網路調度與通訊協定演進。 - **語意層（Semantic Plane）**：結合多模態資料進行通訊與運算融合。 - **應用場域**：製造、交通、農業、醫療、公共安全、娛樂。 - **融合通訊**：通訊與感測、衛星、空中節點整合發展。 - **能源自給（ESS）**：預計未來6G裝置與節點可達成能源自持。