隐私和网络安全预测

近两年，随着5G的逐渐普及和商用进程的加快，关于6G的探索和讨论也开始成为业界谈论的焦点，6G时不时的会出现在各大论坛上，出现在各大企业的布局中，这在5G尚未完全铺开的当下，确实引来了部分质疑：5G未至，研究6G是不是有点太早了?

答案是：并不早!古人云：“居安思危，思则有备，有备无患。”从技术角度而言亦是如此。我国通信技术经历了从1G落后、2G追随、3G突破、4G同步到5G引领，之所以能一步一步实现赶超，得益于我国技术上的不断创新，也多亏了未雨绸缪的提前布局，投入越早，越容易获得话语权。

众所周知，通信技术每十年一个周期，当下是5G商业化的起步阶段，同时也是准备6G的最佳时间，这点从世界各国对6G的反应中可以得到佐证，美国、日本、韩国、俄罗斯等相关机构都已启动了6G的研究。

中国方面，2018年工信部就透漏已开始着手研究6G技术。2019年11月，工信部、科技部等启动了我国第六代移动通信技术研发工作，6G技术研发推进工作组和总体专家组的成立，标志着我国6G技术研发工作正式启动。

短短一年时间，我国在6G研究方面取得了非常大的进展。11月初，全球首颗6G试验卫星“电子科技大学号”(星时代-12/天雁05)搭载长征六号遥三运载火箭在太原卫星发射中心成功升空，宣示了我国在6G研究方面已经取得了突破性进展。除此之外，我国众多的企业包括三大运营商、华为、中兴、vivo等也已在进行6G的研发当中。

值得注意的是，虽然6G早已开始布局，但仍旧处于探索阶段，存在一定的技术挑战等，真正落地并不会太快，需要经历长时间的发展期。

各国已开始争相布局

毫无疑问，过去几十年，由通信技术更迭引发的科技革命告诉我们，前沿科技的研究赶早不赶晚。因此，在6G领域，各国及各大科技巨头均已争相布局。

欧盟企业技术平台NetWorld2020在2018年9月发布了《下一代因特网中的智能网络》白皮书。在此基础上，欧盟将在2020年第三季度制定2021—2027年产学研框架项目下的6G战略研究与创新议程(SRIA)与战略开发技术(SDA)，并在2021年第一季度暨世界移动通信大会上正式成立欧盟6G伙伴合作项目，在2021年4月开始执行第一批6G智能网络服务产学研框架项目。

美国联邦通信委员会(FCC)在2018年启动了95 GHz～3 THz频率范围的太赫兹频谱新服务研究工作，从2019年6月开始发放为期10年、可销售网络服务的试验频谱许可。美国电信行业解决方案联盟(ATIS)在2020年5月19日发布了6G行动倡议书，建议政府在6G核心技术突破上投入额外研发资金，鼓励政府与企业积极参与制定国家频谱政策。不久前，(ATIS)宣布，苹果已经加入了其“Next G(下一个G)”联盟，其它成员还包括Charter，思科，谷歌，惠普，英特尔，LG，Mavenir，MITRE和VMware等。

日本政府将在2020年夏季发布6G无线通信网络研究战略。韩国政府电子与电信研究所(ETRI)在2019年6月与芬兰奥鲁大学签订了6G网络合作研究协议;三星自2019年开始重点研究6G、人工智能与机器人技术;LG在2019年1月与韩国科学技术研究所(KAIST)合作建立了6G研究中心;SKT与厂家联合研究6G关键性能指标与商务需求。

中国国工业和信息化部牵头在2019年6月成立了6G推进组(包含需求、频谱、网络、无线技术、标准与国际合作等5个工作组)，开展6G标准的可行性研究，并计划在2019—2023年完成6G业务、愿景与使能技术的研究与验证工作。中国科学技术部牵头在2019年11月启动了由37家产学研机构参与的6G技术研发推进组，开展6G需求、结构与使能技术的产学研合作项目。
 

对话问题是个困境，它困住了 AI 聊天机器人，困住了 AI 工程师，也困住了整个 AI 行业。

2、NLP 自然语言理解难题。

自然语言处理是机器学习最活跃的领域之一，同时也是人工智能领域最难的分支，没有之一。

NLP 的主要目的，就是让计算机搞懂人类语言。这里的搞懂，有两层含义：1、让机器听懂人话;2、让机器会说人话。

听起来很简单，牙牙学语的孩子不就在做类似的事情嘛：让父母听懂自己的哼哈，也让自己开口说父母的话。

事实并非如此。

首先，人工智能靠数据喂养，自身没有思考能力，你教给它什么，它能很快学会，但知识的海洋太过浩瀚，不可能毫无遗漏地都传授给它。你没教的知识，都是它的知识盲区，一旦聊天问到了，它除了回答“我没听清，主人请再说一遍”外，无能为力。

其次，自然语言理解非常难。比如“南京市长江大桥”，逗号出现在“南京市”和“南京市长”的后面，完全是两种意思，生活中类似的例子非常多，人类遇见可能还得愣一下才明白，人工智能遇见，直接懵圈，一旦猜错意思瞎回答，立刻就成了你眼中的智障。

3、基于上下文的多轮对话难题。

你问机器人 100 个不同的问题，它可能会回答，但这并不是一个长时间、有意义的对话，而是 100 次微对话。

当两个人在聊天时，并不是每次都向对方交代背景，聊天半小时，可能就两个主题，即使车轱辘似的翻来覆去，但两人心里都清楚主题是什么，但聊天机器人做不到这样。

人机多轮交互的难点在于，每轮对话中，人的意图就像树一样，随时有分叉的可能。此外，人的一句话中，还可能包含多个意图，更加剧了聊天机器人理解和应答的难度，从而表现出健忘、答非所问的症状。

4、防不胜防的数据投毒难题。

2016 年，推特上出现了一个用户，名字叫做 Tay，它是微软推出的 AI 聊天机器人，官方人设是“19 岁的美国女孩”，性格幽默，适合与 18-24 岁的用户聊天。

（编辑：广元站长网）

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