需要为即将到来的第6代移动系统研究许多技术。无线电领域（频谱使用、大规模MIMO、随机接入、信道建模等，尤其是在太赫兹通信中）将需要通过接近香农和摩尔的极限来扩展网络容量。此外，探测技术、混合通信和环境测绘，对于许多社会场景都是必不可少的。更高层还需要得到特定的研究，例如新颖的交换架构和新的路由协议、高效的容器和容器编排、可靠的软件虚拟化、快速的实例化和移动性，以及安全领域的广泛挑战（量化、基于人工智能的检查服务、安全软件工程和操作程序等）。跨越所有类型资源的系统架构的发展，无论它们的性质（计算/网络）、实现（虚拟/物理）和位置（远程/本地）如何。所需要的是通过计算连续体将大量无处不在的嵌入式设备、高容量链接和多种接入类型集成到一个网络中，以满足千行百业对未来的高期望。

另一个重要工具将是使用在线和离线策略优化物理层和更高层的AI/ML机制。这可以通过适应部署的无线环境、减轻硬件损伤和降低计算复杂度来实现。用于快速、稳健和预测的环境感知收发器重新配置的在线学习可能是突破之一。与传统的“逐块”设计相比，采用新型“端到端”方式的数据驱动收发器设计可以更高效。AI/ML可用于优化各种无线电接口功能，例如多天线传输、无蜂窝系统设置、信道预测、同步、解调、解码、波束对准/管理/恢复和整体无线电资源管理。

此外，无线接入网络RAN正在经历功能的架构转型、解耦和虚拟化，以支持服务异构性、多连接技术的协调以及具有加速和分布式处理能力的按需服务部署。基于分散的、基于微服务的RAN架构，结合AI/ML以及开放和标准化的接口，允许针对特定用例灵活选择、部署和优化RAN功能和服务。3GPP和O-RAN联盟都在研究多供应商“水平”分割点，即不同RAN层和单元之间的接口，例如用户和控制平面的前传、分布式和集中式单元。O-RAN引入了一种开放的近实时控制器，即RAN智能控制器（RIC），以实现RAN可编程性和服务优化。凭借开放式架构，RIC嵌入了基于AI/ML的智能功能，并允许接入RAN控制应用程序，以实现近实时的细粒度性能优化和策略调整。

最终，3GPP和开放RAN概念允许来自不同供应商的RAN设备和软件进行通信和互操作（例如通过从硬件中抽象软件）并进一步分解为5G网络中的分布式单元和集中式单元。然而，这可能会增加集成的复杂性并损害整体网络性能。多供应商分解和供应链可能会增加恶意攻击的威胁面以及网络的操作复杂性。此外，在6G中大规模采用Open RAN概念可能需要解决因使用通用处理器运行虚拟化RAN功能而引起的固有能耗问题。在6G明确采用Open RAN概念之前，需要分析和缓解与标准化和开放接口数量的分解和扩散相关的所有这些和其他问题。

最后，利用量子力学的特性有望在量子传感、通信、安全和计算方面实现前所未有的性能。如果没有量子网络的发展及其与经典网络的集成，这种能力将不会得到充分利用。6G网络可能会面临这种集成的曙光，一方面释放量子感知/通信/计算能力，另一方面利用量子能力来有效利用资源。