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中国信科陈山枝：应将“5G兼容、6G融合”作为我国卫星互联网技术路径******

　　光明网讯（记者 李政葳）1月6日，在由中国工信出版传媒集团主办，北京信通传媒·通信世界全媒体承办的“2023ICT行业趋势年会”上，中国信息通信科技集团副总经理、总工程师、科技委主任陈山枝表示，面向6G、星地融合并以用户为中心的弹性可定制网络将助力6G实现全域覆盖、场景智联。

　　无线移动通信系统十年演进一代，从4G改变生活，到5G改变社会，网络覆盖逐渐向行业应用延伸。“当前4G和5G等陆地移动通信系统在行业应用中有一定局限，面对行业应用的广域与空间覆盖稀疏性和分散性，卫星移动通信大有可为。”针对星地融合发展，陈山枝提出三大趋势：

　　一是卫星与地面蜂窝系统由竞争转变为互补。随着移动通信走向万物互联，人类活动空间拓展、环境监测、军事应用、行业应用等需求强盛，引入卫星通信能够更好地满足通信需求。借助卫星通信，城市与乡镇通过基站覆盖，发挥容量和规模成本优势，实现海量接入；偏远地区与海洋通过卫星覆盖，发挥覆盖优势，可以节省建设成本。因此，以较低成本构建卫星互联网，作为5G／6G地面覆盖的补充，形成星地融合组网，可支撑多样化的服务和应用。

　　二是卫星互联网与地面蜂窝系统体制走向融合。传统卫星通信技术体制多、不兼容、产业规模小、成本高，无规模经济优势。近年来，业界纷纷开展基于5G体制的卫星互联网星座组网探索，比如，ITU开展了下一代卫星通信相关研究；3GPP开展了NTN（非地面网络）标准制定；ETSI Set 5G联盟开展了融合网络研究工作等，有效规范了卫星互联网发展标准化，促进了卫星通信与蜂窝通信在体制上的融合。

　　三是不同需求有不同组网模式。针对不同应用场景，星地融合系统具有灵活的组网模式可以解决相应问题，适应不同场景需求。采用透明转发的独立组网模式与地面互联互通，可应用于技术复杂度低、建网成本低的场景，助力解决中继通讯的问题；采用高频段星上处理独立组网模式与地面网络互联互通，适合大容量高速数据传输，适用于车载、机载、船载或者固定接入通信。

　　“鉴于低轨卫星通信与地面蜂窝通信的差异，星地融合也面临诸多挑战。”陈山枝认为，星地融合还需要在信道建模、链路预算等基础问题，透明转发、星上处理等网络架构，传播参数、信道设计等物理层关键技术，移动性管理、用户面协议等高层关键技术等方面进行攻关。

　　对于星地融合未来的发展趋势，他认为，星地融合演进路径：从5G体制融合走向6G系统融合；6G星地融合关键技术：实现卫星与地面蜂窝通信有机融合。

　　陈山枝建议，应将“5G兼容、6G融合”作为我国卫星互联网的技术路径。

　　其中，5G兼容（体制融合）抢占先机、奠定基础，以5G技术为基础，根据卫星链路等差异化，针对性修改和优化的低轨卫星通信系统；最大程度复用5G技术，并利用5G规模经济，降低成本，实现差异化竞争优势。

　　6G融合（系统融合）达到全球引领，实现陆地移动通信和高中低轨卫星通信的有机融合；形成卫星与地面蜂窝通信的统一空口、统一接入、统一认证方案；支持终端在星地间无缝切换，跨运营商漫游。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）