6G 智能物联网的使能技术：毫米波/太赫兹、光无线通信及 AI 辅助接入网络的批判性综述与跨领域综合

《Physical Communication》：Enabling Technologies for 6G Intelligent IoT: A Critical Review and Cross-Domain Synthesis of mmWave/THz, Optical Wireless Communication, and AI-Assisted Access Networks

　　

摘要

第六代（6G）智能物联网网络预计将支持涵盖大容量通信、海量连接、移动性、感知和分布式智能的异构需求。没有任何单一通信技术能够很好地满足所有这些需求。因此，本文对三个使能领域——毫米波（mmWave）/亚太赫兹通信、光学无线通信（OWC）以及AI辅助接入网络——进行了结构化的批判性综述和跨领域综合。该综述区分了标准化的和国际移动通信（IMT）框架层面的能力，以及更具进取性的研究导向型6G愿景，并从传播特性、硬件成熟度、部署条件、移动性、互操作性及支持证据等方面评估了相关使能技术。分析表明，较低频段的射频仍然是覆盖和服务连续性的必要条件；毫米波提供了最成熟的高频段局部大容量接入方案；亚太赫兹系统仍主要处于原型驱动阶段；而更高端太赫兹频段操作则代表了一个更长期的研究方向。可见光通信（VLC）/LiFi、光学相机通信和自由空间光学链路在具备合适光路和基础设施的条件下，可分别提供互补的光学接入、定位和定向传输。AI、联邦学习和边缘智能根据具体的网络功能进行了考察，包括波束管理、移动性、资源分配、流量预测和异构接入选择。基于所审查的证据，本研究发展出一个由综述推导的、受可行性约束的框架，将服务需求和网络状态与跨域接入、资源分配、切换和回退决策联系起来。一个示例性的射频-毫米波-LiFi场景展示了所得的决策逻辑。本综述确定了跨域互操作性、通用验证方法论、硬件与能效、可扩展的可信智能等作为可部署的6G智能物联网的主要障碍。

引言

无线通信系统的演进受到流量需求持续增长、服务多样性和设备连接性扩展的驱动。早期世代主要解决语音和基础数据交换，而向第四代和第五代系统的转变将无线网络扩展到了移动宽带、低延迟通信和机器类型连接。特别是，5G引入了三个重要的服务类别，包括增强型移动宽带（eMBB）、超可靠低延迟通信（URLLC）和海量机器类型通信（mMTC），它们共同为广泛的物联网应用奠定了通信基础。

尽管取得了这些发展，未来物联网系统的前置条件已逐渐超越了当前面向5G的架构所能高效承载的范围。新兴应用如沉浸式数字服务、工业自动化、智能交通、大规模感知和高度分布式的机器智能，在吞吐量、延迟、连接密度、定位精度、覆盖和能效方面都需要比现有系统最初设计所能提供的更强的保障。同时，物联网生态不仅正在规模上发展，也在功能复杂性上发展。未来终端预计将能够感知、推理、协作，并参与越来越自主的网络环境。

这一转变对传统无线设计造成了巨大压力。较低频段的射频仍然是稳健覆盖和基础可靠性的必要组成部分，但其可用带宽有限。高频段射频技术如毫米波和太赫兹通信虽然允许巨大的容量优势，但遭受着强烈的路径损耗、阻塞敏感性和日益增长的硬件复杂度。光学无线通信（OWC）提供了通向大容量通信的另一条路径，具有强安全性和低射频干扰，但其性能极度依赖于传播环境、障碍遮挡和链路几何。与此同时，未来接入环境的日益异构意味着无线系统必须变得更加自适应和智能驱动，而不是依赖静态或单层控制逻辑。

这些趋势促使人们对未来无线网络采取更广泛的视角，即6G智能物联网不应被解读为5G的简单延伸，而应被视为向异构、大容量和智能协调通信生态系统的转变。在此背景下，研究多个使能领域如何共同支持未来6G智能物联网系统变得至关重要。

6G的研究愿景源于一个认知：未来通信系统必须超越更高的峰值数据速率，并解决容量、智能、弹性和服务多样性的更广泛组合。文献和新兴的6G研究愿景将未来系统与极高吞吐量、超低延迟、海量连接密度、更广的地理覆盖以及更强的机器智能集成联系起来。这些目标与物联网的演进密切相关，其中系统预计将从连接感知转向智能物联网，即通信、计算、感知和决策日益相互依存的系统环境。

从5G到6G的转变不仅仅是通信能力的世代递增，更是从以连接为中心向智能、异构和应用感知的通信生态系统的更广泛转变。图1总结了这一演进过程。

如图所示，5G为增强宽带、低延迟通信和海量连接奠定了基础，而6G预计将通过AI原生网络、多频段通信、非地面集成和沉浸式机器中心应用，将这一基础扩展至智能物联网。这一演进受到日益多样化的应用驱动，从智慧城市、医疗保健、工业自动化和智能交通，到更具挑战性的应用场景如扩展现实（XR）、数字孪生、高级机器人和自主机器协调。

因此，6G智能物联网的一个关键特征是异构性。未来的架构很可能结合多个频谱层、多个接入域和多种控制策略，以满足不同用例的需求。这包括用于稳健覆盖的低频段射频、用于局部大容量链路的高频段毫米波/太赫兹、用于安全密集光学接入的OWC，以及用于跨这些域动态协调的AI辅助编排。以这种方式看，6G的出现与智能物联网本身的出现紧密相关。两者都依赖于超越单域通信模型，走向集成和自适应的无线生态系统。

本综述的一个核心焦点是，毫米波/太赫兹通信、OWC和AI辅助接入网络应该被共同研究，因为它们解决了未来6G智能物联网系统不同的但强相关的前置条件。现有的大部分文献提供了在一个域内的深度，但如果这些使能技术被孤立地考虑，未来6G的部署不太可能成功。

太赫兹通信和毫米波之所以至关重要，是因为它们提供了比传统低频段射频系统大得多的带宽资源，使其高度适用于密集大容量通信、热点接入、工业环境和感知密集型应用。然而，其实际部署受到传播损耗、阻塞敏感性、波束管理复杂度和硬件成熟度挑战的影响。OWC技术，包括可见光通信（VLC）、光保真技术（LiFi）、光学相机通信（OCC）和自由空间光学（FSO），提供了另一个大容量通信域，具有低射频干扰和空间受限的传输特性，在室内智能空间、视觉交互环境和光学骨干设置中尤为吸引人。然而，OWC也受到障碍遮挡、环境依赖性和跨光学及异构接入层互操作性挑战的限制。

AI辅助接入网络之所以变得不可或缺，是因为未来的6G智能物联网系统过于异构和动态，无法仅通过静态网络逻辑进行有效管理。AI、联邦学习和边缘智能越来越多地被研究用于涵盖物理层自适应、介质接入控制、接入选择、波束感知移动性支持、流量预测、资源分配和网络层编排等功能的广泛功能。换句话说，毫米波/太赫兹和OWC提供了主要的通信能力，但AI辅助网络提供了协调这些能力在异构系统中运行所需的大部分操作智能。

因此，共同研究这三个领域提供了一种更真实的系统级视角。而不是询问哪种单一技术将主导6G智能物联网，本综述考察了多个使能技术如何根据应用需求、部署环境和架构角色进行集成。这种跨领域视角是必要的，因为接入选择、阻塞恢复、波束管理、移动性支持和射频-光回退等决策共同依赖于多个通信域的物理特性和可用性，而不是任何单一技术的孤立性能。这种视角尤为重要，因为未来的智能物联网系统将跨越高度多样化的场景，从密集城市智能空间到工业自动化区、移动环境、远程监控系统以及混合地面-空中-卫星部署。

在这些领域已有几项重要的综述。Hong等人提供了毫米波技术在5G/6G无线通信中角色的详细综述，重点包括系统架构、波束成形、集成电路、天线和传播问题。Ikram等人专注于通过5G天线、阵列和可穿戴设备通向6G的道路，为高频天线演进和设备级约束提供了重要见解。Chowdhury等人提供了5G/6G和物联网中OWC技术的详细综述，包括VLC、LiFi、OCC和FSO，以及它们的应用角色、优势和局限性。You综述了面向物联网应用的5G和未来6G接入网络，特别关注地面和空中接入演进、物联网服务类别和未来6G需求。

较新的综述已拓宽了这一领域。AbdlNabi等人考察了异构6G蜂窝网络中的光-射频集成，特别关注信道建模、测量、异构架构和AI/ML辅助网络优化。近期的综述还提供了关于毫米波/太赫兹波束管理以及面向6G的太赫兹通信和感知的专门论述。Nguyen等人提供了涵盖高频通信、边缘智能和异构连接的更广泛的6G-IoT视角，而Ferrag等人考察了面向6G物联网的边缘学习，特别关注漏洞、数据集和防御机制。混合射频-光网络也从异构光无线和FSO/RF两个角度进行了综述。这些研究大大扩展了早期的领域特定文献，因此为本综述范围的界定提供了重要的参考点。

这些研究共同提供了坚实的技术基础，但其分析重点与本综述不同。领域特定综述在毫米波/太赫兹通信、天线和波束管理技术、OWC或分布式智能方面提供了大量深度，而近期的更广泛综述则处理了异构6G架构、光-射频集成或一般6G-IoT使能技术。然而，这些研究并没有专门围绕毫米波/太赫兹、OWC和AI辅助接入网络在智能物联网中耦合部署角色来组织文献。特别是，仍然需要一个聚焦的对比，共同考察：(i) 高频段射频和光无线技术的性能与成熟度权衡；(ii) AI、联邦学习和边缘智能协调异构接入的网络功能；(iii) 在什么条件下这些通信域应该被选择、组合或作为回退方案使用。本综述采用了这种聚焦的跨领域视角。

在此背景下，本文在一个统一的面向6G智能物联网的系统级框架内，对毫米波/太赫兹、OWC和AI辅助接入网络进行了综述。其目标不是声称这些是6G唯一的使能域，而是表明它们共同代表了一组特别重要的互补能力，如大容量射频接入、光学增强以及跨异构网络层的智能编排。

表1比较了与本工作范围最相关的代表性综述，并澄清了相对于现有的领域特定和跨领域文献，本综述的具体分析重点。

本综述聚焦于6G智能物联网的使能技术，重点包括三个互补领域：

1. 毫米波/太赫兹通信，作为大容量的射频使能技术
2. 光学无线通信，作为安全的本地化光学使能技术
3. AI辅助接入网络，作为异构6G架构的编排与自动化使能技术

本文将这些领域与未来物联网需求、接入网络演进、异构架构设计和开放的部署挑战联系起来进行考察。它并不试图穷尽性地综述所有可能的6G技术或每一个协议层问题。相反，它采用了一种系统级的视角，聚焦于这些使能域如何共同支持未来6G智能物联网系统的演进。

本研究定位为一项结构化的批判性综述，而非教程，文献选择和证据评估程序将在下一节中描述。本综述的主要贡献总结如下：
1. 提供了毫米波/太赫兹、光学无线通信 (OWC) 和 AI 辅助接入网络技术在 6G 智能物联网领域的跨领域综合研究。
2. 建立了关于高频射频和光学无线领域的能力、局限性、部署角色、技术成熟度和证据条件的比较视角。
3. 开发了一个基于综述的跨领域框架，将异构通信资源与网络功能（如接入选择、移动性和波束管理、射频 - 光学回退、资源分配和边缘辅助编排）联系起来。
4. 识别了涵盖硬件和传播、OWC 部署和互操作性、可扩展且可信的 AI/联邦学习、异构集成、可持续性以及标准化的主要未解挑战和未来研究方向。

本文其余部分组织如下：
• 第 2 节介绍了综述方法论，包括文献检索策略、研究选择标准、筛选程序和证据分类方法。
• 第 3 节回顾了 6G 智能物联网的需求和使用场景。
• 第 4 节考察了毫米波和太赫兹技术，包括频谱演进、波束成形架构、硬件赋能、天线、传播和部署机会
• 第 5 节回顾了光学无线通信 (OWC) 技术，包括 VLC、LiFi、OCC 和 FSO，以及它们的性能特征、应用环境和混合射频 - 光学机会。
• 第 6 节讨论了 AI 辅助接入网络，包括接入网络演进、AI 驱动编排、联邦学习、边缘智能及相关挑战。
• 第 7 节提出了 6G 智能物联网的比较综合和集成架构视角。
• 第 8 节讨论了未解挑战和未来研究方向。
• 最后，第 9 节总结了全文。

综述片段

综述设计与研究问题
本研究提供了一种结构化的批判性综述方法论，用于评估毫米波/太赫兹通信、光学无线通信 (OWC) 和 AI 辅助接入网络在 6G 智能物联网系统中的互补角色。重点关注技术能力、部署约束、技术成熟度、异构集成以及分布式智能在协调不同接入领域中的作用。
该综述由以下研究问题引导：
• RQ1：从 5G 物联网到 6G 智能物联网的演进
从 5G 到 6G 的演进不应被暗示为吞吐量的简单增加，而是从以连接为中心的组网向智能、自适应和全球可扩展的通信生态系统转变。在 5G 中，国际电信联盟确定了三大主要服务类别，即增强型移动宽带 (eMBB)、海量机器类通信 (mMTC) 和超可靠低时延通信 (URLLC) [1], [27]。这些服务类别

向毫米波和太赫兹的频谱演进
6G 智能物联网日益增长的性能需求与超越传统低频蜂窝频段的频谱扩展密切相关。虽然低频频谱对于广域覆盖、室内渗透、移动性和稳健的基线连接仍然至关重要，但其相对有限的连续带宽促使人们利用更高频频段来满足容量密集型服务。因此，IMT-2030 预计将依赖异构频谱组合，而非

光学无线通信 (OWC) 概述
光学无线通信 (OWC) 通过光学载波而非传统射频传输信息，为未来 6G 智能物联网网络提供了一种互补的频谱领域。其主要优势包括可访问大型非监管光学频谱、低射频干扰、空间受限传输，以及将通信与照明、成像和高定向光学链路集成的可能性 [14]。这些特征使得 OWC 特别

面向 6G 智能物联网的 AI 辅助接入网络
AI 辅助网络之所以与 6G 智能物联网相关，主要是因为未来的接入决策必须在快速变化的流量、移动性、信道和服务条件下，跨异构射频、光学和计算资源进行。而不是将 AI 视为通用的全网优化工具，本节根据应用学习的特定网络功能组织文献。特别关注波束管理、用户关联和

比较综合与集成 6G 智能物联网框架
前述章节表明，毫米波/亚太赫兹、光学无线通信和 AI 辅助接入网络为 6G 智能物联网提供了不同的能力。因此，本节的目的是不旨在确定一种普遍优越的技术，而是将综述证据综合为部署和控制决策。特别是，分析重点在于何时每种通信领域适用，什么条件限制其使用，以及异构资源如何

未解挑战与未来研究方向
前述章节表明，6G 智能物联网剩余的障碍不再局限于峰值通信性能。更关键的研究问题涉及部署就绪度、跨领域互操作性、可扩展智能、可信控制以及验证异构系统的能力。因此，本节重点关注在考虑毫米波/亚太赫兹、OWC 和

结论
本综述批判性地考察了毫米波/亚太赫兹通信、光学无线通信和 AI 辅助接入网络作为 6G 智能物联网的互补使能领域。综述证据显示了明显的成熟度和部署梯度。低频射频对于覆盖、移动性和服务连续性仍然至关重要，而毫米波提供了最成熟的高频替代方案，用于本地化高容量接入。亚太赫兹系统已证明了基本的实验

CRediT 作者贡献声明
Bilal Mushtaq：验证、调查、正式分析、概念构思。Muhammad Abdul Rehman：验证、资源、方法论、资金获取、数据管理、概念构思。Muhammad Jamshed Abbass：撰写 - 初稿、可视化、资源。Natasha Seemab：撰写 - 初稿、验证、方法论、资金获取。

利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的竞争财务利益或个人关系，这些关系可能影响本论文报告的工作。

Bilal Mushtaq|Muhammad Abdul Rehman|Muhammad Jamshed Abbass|Natasha Seemab