近日，中国移动研究院撰写的论文“Advancing Towards 6G: Challenges, Key Technologies, and Applications of the Internet-of-Intelligent-Things”被第九届IEEE计算机与通信国际会议(ICCC 2023)录用。论文深入分析了6G智能物联网面临的技术挑战以及关键使能技术，展望了6G智能物联网为虚拟现实、智慧太空、数字孪生以及智慧交通等场景带来的变革影响，对于6G时代智能物联网的发展及应用提供了参考。
6G智能物联网的特性及关键使能技术
随着6G通信技术、人工智能算法、新型计算架构等新兴技术的不断发展，物联网设备的算力和智能化水平大幅提升，使得本地的数据处理、设备间智能协作成为可能，同时也提出了新的挑战。与其他智能设备相比，物联网设备更贴近用户的生产生活，因此大量智能物联网设备将收集海量的个性化用户数据，这些数据通常规模受限、信息密度低、隐私程度强、传输及处理成本高，亟需高效的本地数据处理技术以避免数据传输导致的隐私泄露，同时需要灵活的架构及算法以实现设备间高效协作，并为不同用户提供个性化、差异化的服务。
算力下沉助力6G智能物联网实现安全、泛在、绿色、精细的服务
针对以上挑战，论文提出了6G智能物联网智慧泛在、绿色计算、安全内生以及精细服务四个未来发展方向。一是协作学习、自监督学习和强化学习技术可充分利用海量的无标签物联网数据，有效降低数据标记过程的人力物力投入，同时提升AI模型的可解释性；二是模型压缩、存算一体、类脑计算技术可通过硬件架构及算法设计方面的革新有效降低计算能耗，实现绿色可持续计算；三是隐私计算及知识数据双驱动学习可通过知识抽取及编码，有效防止用户隐私泄露，为设备、机构间的有机协作奠定基础；四是小样本学习，持续学习和元学习技术可实现AI模型的低成本自适应更新，为不同用户提供差异化、个性化的服务。
在应用方面，一是以模型压缩、类脑计算为代表的技术将在6G时代赋能虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等应用，提供实时的沉浸式增强体验，丰富人-人和人-机交互形态。二是以基于忆阻器新型器件的存算一体为代表的技术，以其抗电磁特性，在6G时代可提升电磁干扰复杂环境下太空设备的智能化程度。三是以隐私计算为代表的技术将在6G时代进一步推动数字孪生技术应用，以泛在的算力支撑精细化、个性化的管理及服务。四是以协作学习、小样本学习为代表的技术将在6G时代助力智慧交通实现跨越式发展，推动设备间的智能协作。
随着通信技术与人工智能技术的深度融合，物联网领域正迎来前所未有的发展机遇，中国移动研究院将持续对物联网智能技术开展研究，助力6G智能物联网的创新发展。
