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汇聚全球智慧，ITU-R WP 5D完成了IMT-2030（6G）建议书草案，并于2023年6月22日在瑞士日内瓦举行的第44届会议上一致通过，这是6G发展过程中的一个重要里程碑。
文/陈雁，朱佩英，童文
本文提出基于消息传递算法（Message Passing Algorithm，MPA），实现一种灵活的自编码器收发机，可以为不同使用场景提供较好的泛化性能。
面向高吞吐、低功耗通信，我们实现了两种用于极化码的串行抵消（Successive Cancellation，SC）译码器——展开型和递归型译码器。
非地面网络被广泛认为是 6G 网络的组成部分。本文提出了基于 VLEO 卫星的 6G NTN 网络演进愿景，并讨论了相关技术挑战和潜在解决方案。
我们提出了一个6G多边信任模型，该模型引入无线网络区块链作为可信架构的基础设施。我们继而分析了物理层安全技术和如今广为研究的量子密钥分发技术。最后，我们探讨了隐私、AI可信以及信任评估等技术应用于6G原生可信的可行性以及相关挑战。
本文介绍了太赫兹频段在频谱和潜在应用场景方面的一些最新研究进展，并提出了一种针对太赫兹频段的混合信道建模框架，以提升建模准确度和建模效率。
本文提出一个名为NET4AI的6G系统架构，利用6G无处不在的边缘计算能力，为基于网络的AI提供从部署到运营的端到端解决方案。
6G 将感知与通信能力融入同一套系统，利用无线电波超越人眼、“观察”物理世界，并在虚拟世界中构建数字孪生。本文介绍了通信感知一体化的概念及其典型应用。
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本次实践聚焦于检索生成增强技术，完成无线通信知识库问答方案的总体设计，并设计测评方案，评估出大语言模型、嵌入模型和重排序模型的最佳组合。
文/华为无线技术实验室：侯宏伟，马驰翔，杜笠弘，李俊辉
本文就大模型在机器人领域的应用，分析当前的业界研究，同时探讨6G技术在机器人应用中的潜力，并介绍一款采用AI和大模型技术的6G机器人系统原型。
文/华为无线技术实验室：Massimiliano Maule，Anh Vu Vu，曹瀚文，付廷中，Mohamed Gharba， Daniel Gordon，Joseph Eichinger，张申飞，吴艺群，安雪莉，卢磊
本文深入探讨了AI技术在射频及天线设计中的多元化应用，包括射频电路设计、天线形状优化、阵列综合、和电磁高效仿真等关键环节。
文/华为无线技术实验室：王光健，阳棂均，Jimmy Jian，Chandan Roy，潘立，黄国龙，蔡华，童文
本文提出一种新的技术，结合通信感知一体化与大语言模型两方面的能力，从传感器数据中提取特征来创建语义数字孪生（Semantic Digital Twin，SDT）。
文/华为渥太华无线先进系统能力中心：陈佩瑶，葛屹群，张其蕃，史无限，魏哲远
本文面向无线接入网（Radio Access Network，RAN）推理场景提出一种无需传输原始数据的分布式学习算法：在网学习（In-Network Learning，INL）。
文/华为无线技术实验室：Abdellatif Zaidi，Romain Chor，Piotr Krasnowski，Milad Sefidgaran，Rong Li，Jean-Claude Belfiore，Fei Wang，Chenghui Peng，Shaoyun Wu
本文提出了数据即服务（Data as a Service，DaaS）的概念，并提出在6G网络架构中包含一个专用数据面的设计，旨在高效处理分布式感知和AI应用中的数据流。
文/华为无线技术实验室：严学强、俊凡 文/北京邮电大学：张馨然 文/浙江大学：张翼
本文介绍了“AI 和通信”场景，针对该场景下一代移动通信系统会提供的典型AI服务；接着详细给出了具体的性能指标与要求，提供了一套指标评估方法及评估流程。
文/华为无线技术实验室：张公正、王坚、王俊、李榕、马江镭、朱佩英 文/华为无线网络研究部：陈雁、邵家枫、林辉
在人工智能时代，承载6G服务、6G应用的核心载体将不再是移动互联网和智能手机App，而是向使用于各个领域的AI智能体（AI-Agent）转变。AI，将成为迈向6G的桥梁。
文/华为无线CTO Huawei Fellow 童文文/华为无线研究技术VP 马江镭文/华为无线研究高级VP Huawei Fellow 朱佩英文/华为无线研究高级专家 陈雁
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