📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 10周: 🌆 從 RAN 到城市：E2E × Digital Twin × RIS × LEO 完整設計
6G 端到端工程全貌
99／150單元： AI × 6G 專題 🤖 完整 E2E 系統
🌐 城市級通訊網路的全鏈路設計：從 UE → RAN → Transport → Core → Cloud → Space → Digital Twin
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🎯 單元導讀
到這一章，我們終於走到《AI 時代系列（6）》的核心：
⭐ 6G = 地面網路 + 空間網路 + AI-native + Digital Twin
這不是單一技術，而是：
✔ RAN（Sub-6 / mmWave / THz）
✔ RIS（智慧反射面）
✔ LEO（星鏈級低軌通訊）
✔ NTN（Non-Terrestrial Network）
✔ MEC / Telco Cloud / Core SBA
✔ AI-native SON / Beamforming / Resource Allocation
✔ 數位孿生（Digital Twin City）
目標只有一個：
🌆 打造城市級 E2E 高可靠、高容量、超低延遲的 6G 網路。
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🧠 一、什麼是「完整 E2E 系統」？
E2E（End-to-End）表示：
📍 從用戶設備（UE）一路到 Space Layer，全部視為一個系統共同最佳化。
E2E 包含哪些層？
1. UE / Devices（手機、車聯網、空拍機、機器人）
2. RAN（gNodeB、RIS、Massive MIMO、THz）
3. Transport / Fronthaul / Backhaul（光纖、微波、LEO 回傳）
4. 5GC / 6GC（AMF、SMF、UPF、NWDAF、NEF）
5. MEC（邊緣）｜Telco Cloud（核心）
6. Service / Application Layer（AI App、企業網路）
7. NTN / LEO / 航空通訊
8. Digital Twin 城市模擬層
這是 6G 工程師設計 E2E 系統時的完整宇宙觀。
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🧠 二、E2E × AI-native：城市網路不再只是「收訊」
✨ 6G 的核心：AI-native
AI 不再是附加功能，而是控制整網路的中樞神經：
• AI 驅動自動 Beamforming
• AI 做動態切片（Network Slicing）
• AI 預測使用者移動
• AI 修復故障、預測異常
• AI 決定 UE 使用哪個接取（RAT selection）
• AI 最佳化 LEO × RAN 的負載
📌 6G = 全系統由 AI 自動運作 → 自我優化（SON）、自我配置（ZTP）、自我修復（Self-Healing）
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🧠 三、RAN：Sub-6 → mmWave → THz 形成分層架構
城市中的接取層（RAN）被 AI 切成三種服務區域：
✔ Sub-6：可靠 coverage 層
• 較遠距離（1–5 km）
• 城市底層連接（手機、IoT）
✔ mmWave（28/39 GHz）：高容量層
• 熱點（捷運站、商場、運動場）
• 100–800 MHz 巨大帶寬
✔ THz（100 GHz – 1 THz）：極高速層
• 6G 核心
• Tbps 級短距離
• 數位孿生、大型 AI 模型、AR/VR/XR
⭐ AI-native RAN
AI 會動態調整：
• 波束方向
• MIMO rank
• 調變階數（AMC）
• 資源區塊（RB）分配
• UE 分群（clustering）
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🧠 四、RIS：讓整座城市的牆壁變成基地台
RIS（Reconfigurable Intelligent Surface）是 6G 最大突破之一：
⭐ 不再靠大量基地台，而是讓城市環境本身「會反射」與「會重導」電波。
RIS 能做什麼？
✔ 彌補遮蔽
✔ 擴大 mmWave / THz 覆蓋
✔ 動態調相，讓 SNR 穩定
✔ 降低深衰落
✔ 減少基地台布建成本
RIS + AI
AI 可：
• 計算最佳相移矩陣
• 隨 UE 移動時重新配置
• 讓反射角度永遠對準 UE
• 形成「可控多路徑」提升容量
RIS 讓 6G 城市變成：
🌉 Smart Reflective City。
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🧠 五、LEO × NTN：把天空納入 E2E 網路
6G 最大變革：
🌌 城市網路不只在地面，而是延伸到太空。
LEO（低軌衛星）提供：
• 行動寬頻（星鏈模式）
• backhaul / fronthaul 傳輸
• 都市中 optical LOS 受阻時 → 天空做路由
NTN（非地面網路）提供：
• 航空器 → 直接連基站 or LEO
• 海上、山區 coverage
AI 的角色
• 預測 LEO 衛星軌道與能見度
• 動態決定「地面 ↔ 太空」負載切換
• 控制波束追蹤（beam tracking）
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🧠 六、Digital Twin 城市：所有通訊在部署前就可模擬
未來所有城市網路都先在 Digital Twin 中完成：
✔ gNodeB 的位置
✔ RIS 反射角度
✔ THz 覆蓋
✔ 人潮流量
✔ 車流密度
✔ UAV 航路
✔ 建物阻擋
✔ 天氣（雨衰）
🌆 先在虛擬城市跑 10 萬次模擬 → 才部署真實網路。
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🧠 七、完整 E2E 系統 ASCII 圖（城市級）
🌌 Space Layer
+------------------------------+
| LEO / NTN / UAV |
+------------------------------+
↓ ↑
(Dynamic Beam Tracking)
+-----------------------------------------------+
| Digital Twin City |
| AI Simulation / Coverage / Load |
+-----------------------------------------------+
↓ ↑
+--------------------------------------------------+
| RAN Layer (6G RAN) |
| Sub-6 | mmWave | THz | RIS | MIMO |
+-------------------------------------------------+
| | |
gNodeB Smart RIS THz AP
↓
+--------------------------------------------------+
| Transport (Fronthaul/Backhaul) |
| Fiber | Microwave | LEO Feeder Link |
+--------------------------------------------------+
↓
+-----------------------------------------------------+
| 6G Core (6GC) |
| AMF/SMF/UPF | NWDAF | NEF | MEC |
+------------------------------------------------------+
↓
+--------------------------------------------------+
| Edge / Cloud / AI-native Platform |
| Slicing | SON | Security | Analytics |
+--------------------------------------------------+
這張 城市級完整 E2E 系統 ASCII 示意圖 描述 6G 網路如何以「天地空一體化 × AI 原生架構」運作：最上層的 Space Layer（LEO／NTN／UAV） 提供廣域覆蓋與動態回傳，並透過即時波束追蹤維持連線穩定；Digital Twin City 作為全域大腦，利用 AI 模擬與負載預測，協調空中與地面資源；地面 6G RAN 整合 Sub-6、mmWave、THz 與 RIS，實現高容量與精準覆蓋，經由多樣化 Transport 網路回傳至 6G Core（6GC），再由 Edge／Cloud AI 平台 執行切片、自治網路與安全分析，最終確保城市級服務在高動態環境下仍能達成穩定的 E2E SLA。
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🧠 八、實務工程：E2E 系統設計流程（2035 標準）
1. 需求模型化（Digital Twin）
2. 選擇 RAT（Sub-6 / mmWave / THz / LEO）
3. RAN 覆蓋與容量規劃（C = B log₂(1+SNR)）
4. RIS 位置與相移矩陣設計
5. 多層回傳（Fiber / Microwave / LEO）
6. Core 與 Slice 架構設計（URLLC/eMBB/NTN slice）
7. AI-native 參數最佳化
8. E2E 測試（QoE、Latency、Throughput、Mobility）
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🧠 九、模擬題
1️⃣ SNR 地圖 × RIS 調相對 SNR 的增益
模擬不同 RIS 相移矩陣下：
• UE SNR 提升多少？
• 死角是否消失？
2️⃣ LEO vs Fiber 做 backhaul 的延遲比較
• Ka-band LEO（30–70 ms）
• 光纖（1–5 ms）
3️⃣ THz 多路徑 Ray-tracing
• 反射、折射、阻擋模型
4️⃣ E2E latency breakdown（UE → App）
找出瓶頸是：
• RAN？
• Core？
• Transport？
• AI inference？
5️⃣ AI-native Beamforming
測試
• 無 AI
• AI-based（RL/DRL）
的容量差異。
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🧠 十、小結與啟示
✔ 6G 是世界第一個「AI-native × Space-native × Digital Twin-native」網路
✔ 城市的每一面牆都是 RIS，都是反射器
✔ 天空（LEO）是網路的一部分，而不是備援
✔ 6G RAN 由 AI 來管理，不再是人工調參
✔ 整個城市的網路會在數位孿生世界中先跑 10 萬次
✔ E2E 的瓶頸會從「無線」轉向「AI運算」與「THz 覆蓋」
一句話：
🌐 6G 不只是通訊系統，而是城市級智慧神經網路。
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