华为声明:“华为将发射 1 万枚 6G 移动低轨卫星”纯属造谣
学习科技周边要努力,但是不要急!今天的这篇文章《华为声明:“华为将发射 1 万枚 6G 移动低轨卫星”纯属造谣》将会介绍到等等知识点,如果你想深入学习科技周边,可以关注我!我会持续更新相关文章的,希望对大家都能有所帮助!
本站 10 月 23 日消息,今日晚间,华为集团官方账号发布声明称,部分自媒体口中所谓的“华为将发射 1 万枚 6G 移动低轨卫星”纯属造谣。
网传‘华为将发射 1 万枚 6G 移动低轨卫星’纯属造谣,造谣者毫无根据,无事生非,在多个平台、账号推送相同信息扩散,请勿信勿传,果断举报。

实际上,这已经不是第一次出现类似新闻。本站查证发现,证券时报在 2021 年就曾报道,当年 7 月华为与中国移动公司、中国航天公司合作发射两颗卫星,意在进军 6G,并率先抢占 6G 研发先机。华为中国官方则否认上述消息,称“华为即将发射两颗卫星以抢占 6G 研发先机”为假消息。

本站查询发现,华为曾在 2022 年 9 月发布了一本关于 6G 超低轨卫星网络的研究报告。华为研究称,非地面网络(Non-Terrestrial Network,NTN)被广泛认为是 6G 网络的组成部分。

在全球通信生态系统中,卫星通信是 5G-Advanced 和6G 的重要组成部分。第三代伙伴关系项目(3rd GenerationPartnership Project,3GPP)已 针 对 卫 星 与 5G 新 空口(New Radio, NR)技术一体化开展研究,并将该一体化技术命名为“非地面网络(Non-Terrestrial Network,NTN)”。
NTN R14 至 R16 的 研 究 项 目(Study Item,SI)考虑在漫游、广播 / 组播和物联网(Internet of Things,IoT)等 5G 网络中集成卫星接入业务,识别了 NTN 场景、架 构、NTN 基 本 问 题 和 相 关 解 决 方 案,以 及 12 个 潜 在 用例。
2019 年底,基于 5G 新空口的非地面网络(NewRadio Non-Terrestrial Network,NR-NTN)和物联网非地面网络(Internet of Things Non-Terrestrial Network,IoT-NTN) 的 第 一 个 工 作 项 目(Work Item,WI) 在 R17获得批准。从 R17 至 R19,再生卫星和透传卫星预计均将支持 NR 基本特性。R20 开始会加入对 6G NTN 的支持,以及许多其他功能增强和新特性,包括但不限于地面网络(Terrestrial Network,TN)与 NTN 的一体化,以及在 5G和 5G-Advanced NTN 基础上进一步实现频谱效率提升。
华为研究指出,具有超高密度 VLEO 星座的 NTN 将成为 6G 网络的一部分,并在确保通信接入服务的极度灵活性方面发挥关键作用。为了成功实现 VLEO NTN 网络商业化,我们需要开发全新的使用场景和应用,并解决相应的技术挑战。
值得一提的是,华为技术公司创始人、CEO 任正非曾在 2019 年透露,华为已经开始研究 6G。“6G 我们也是同步启动研究的”“6G 的使用可能 10 年以后”“这是我一个保守的估计”。
华为徐直军此前表示,预计 6G 将在 2030 年左右投向市场。华为表示,展望 2030 年,超高速、超可靠连接、原生 AI、先进感知技术将极大地改善人类生活。
6G 是更先进的下一代移动通信系统,其内涵将远超通信范畴。6G 如同一个巨大的分布式神经网络,集通信、感知、计算等能力于一身,深度融合物理世界、生物世界和数字世界,真正开启“万物智联”的新时代。
在 5G 的基础上,6G 将跨越人联、物联,迈向万物智联,把智能带给每个人、每个家庭、每个企业,引领新一波创新浪潮。本文将从整体上阐述 6G 愿景,探索 6G 的关键能力、新用例、新需求、新功能模块,以及空口与网络架构设计的范式转变。

下图总结了面向 6G 的五大应用场景,其中,eMBB+、URLLC+、mMTC + 是对 5G 中定义的应用场景的增强及组合,而感知与 AI 是两个新场景,将在 6G 中迎来蓬勃发展。


广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,本站所有文章均包含本声明。
理论要掌握,实操不能落!以上关于《华为声明:“华为将发射 1 万枚 6G 移动低轨卫星”纯属造谣》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!
如何利用Layui实现可缩放的图表展示功能
- 上一篇
- 如何利用Layui实现可缩放的图表展示功能
- 下一篇
- PHP7中的Type Hinting特性:如何明确函数的返回类型和值以避免错误?
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 2小时前 |
- Observability Day 2026 为什么强调生产可观测性
- 281浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 2小时前 | 云原生 · 业界新闻 · 云原生 基础设施即代码 平台工程 OpenTofu OpenTofu Day
- OpenTofu Day 2026 聚焦哪些基础设施问题
- 126浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 2小时前 | 开发者体验 平台工程 KubeCon Platform Engineering SRE
- KubeCon 北美 2026 的平台工程议题值得关注什么
- 372浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 2小时前 | 云原生 · kubernetes · 云原生 Kubernetes AI推理 模型服务 CNCF State of Cloud Native 分布式推理
- CNCF 报告中的 AI 推理趋势如何解读
- 237浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 2小时前 | 云原生 · kubernetes · 业界新闻 · Kubernetes CNCF 平台工程 Meshery 云原生管理平面
- CNCF 接纳 Meshery 为孵化项目说明什么
- 293浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 2小时前 | 云原生 AI推理 CNCF KubeCon 2026 Agentic
- CNCF 2026 北美 KubeCon 为什么新增 AI 推理议题
- 293浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 3小时前 |
- Meshery 进入 CNCF 孵化阶段后的基础设施设计治理价值
- 253浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 3小时前 | github · AI编程 · 业界新闻 · 开发者工具 MCP Pull Request Issue GitHub Copilot CLI 终端界面
- GitHub Copilot CLI 新终端界面适合哪些工作流
- 222浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 3小时前 | 云原生 · 业界新闻 · 云原生 容器镜像 CNCF Cloud Native Buildpacks Buildpacks OCI
- CNCF 宣布 Cloud Native Buildpacks 毕业解决什么问题
- 367浏览 收藏
-
- 科技周边 · 业界新闻 | 3小时前 | 云原生 · kubernetes · Kubernetes Karmada CNCF 多集群 多云编排
- CNCF 宣布 Karmada 毕业意味着什么
- 466浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 471次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 530次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 549次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 499次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 317次使用
-
- 蒙面演唱引争议,旺仔小乔被平台封禁
- 2025-08-08 501浏览
-
- openGauss向量驱动升级,RAC多写突破内核
- 2025-07-30 501浏览
-
- 安普瑞斯工厂放假,电芯供应受影响
- 2025-07-04 501浏览
-
- 农产品APP开发优势与功能全解析
- 2025-04-30 501浏览
-
- 开店省钱妙招,外卖系统同城配送运营攻略
- 2025-04-26 501浏览
