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。

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）