【專題探索】主要國家B5G/6G政策規劃與發展趨勢之比較分析
莊雅晴（台灣經濟研究院助理研究員） (2026/06/09) 《台經月刊第49卷第6期》
綜觀美、芬、英、日與台灣之B5G/6G政策，各國均將人工智慧、非地面網路及實驗網納入布局，惟推動模式各有差異。為釐清發展趨勢，特從非地面網路、基於AI之網路架構，及AI應用等面向進行分類比較，以呈現各國戰略重點之異同。期能藉此國際前瞻規劃之剖析，提供我國未來於AI網路、NTN整合、測試驗證及國際標準參與等關鍵領域之布局策略參考。
隨著第五代行動通訊(5th Generation Mobile Networks, 5G)商用在全球範圍進入成熟階段，通訊產業發展重心逐步朝B5G (Beyond 5G)及第六代行動通訊(6th Generation Mobile Networks, 6G)移轉。B5G係指在既有5G架構基礎上進行性能強化與智慧化升級之演進階段，對應於第三代合作夥伴計畫(3rd Generation Partnership Project, 3GPP)之Release 18 (Rel-18)及其後續版本。
根據2023年國際電信聯盟無線電通訊部門(ITU Radiocommunication Sector, ITU-R)發布之IMT-2030框架文件，6G被定義為支撐「智慧社會」(Intelligent Society)之核心基礎設施，其發展方向涵蓋人工智慧原生(Artificial Intelligence-native, AI-native)、感測與通訊整合(Integrated Sensing and Communication, ISAC)，以及地面通訊與非地面通訊整合之全域智慧網路架構。
本文以主要國家之B5G/6G政策規劃與發展趨勢為分析重點，選取美國、芬蘭、英國、日本及我國作為分析國家，探討各國於下世代通訊發展之政策布局與應用方向，並從非地面網路(Non-Terrestrial Network, NTN)、基於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)之網路架構，以及AI應用等面向進行分類比較，以呈現各國發展重點及趨勢之差異。
B5G/6G技術介紹
B5G是在既有5G新無線電(5G New Radio, 5G NR)框架下，透過增強型多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)、AI技術輔助網路最佳化、RedCap終端優化及NTN整合等技術，提升整體網路效能與頻譜利用效率，作為銜接6G發展之過渡階段。
6G系統架構重要變革之一，在於由「雲原生」(Cloud-native)邁向「AI原生」設計。於5G系統中，AI主要作為流量管理與資源最佳化之輔助工具；然而在6G架構中，AI則嵌入無線接取網路(Radio Access Network, RAN)、核心網路與網路管理層級，成為頻譜調度、網路切片配置及資源分配之核心決策機制。
在效能目標方面，依據ITU IMT-2030框架指出，6G峰值資料傳輸速率將達到1Tbps，用戶體驗速率可達1Gbps以上，端對端延遲低於0.1毫秒，連線密度可提升至每平方公里1,000萬個裝置，並支援公分級甚至毫米級定位精度。相較於5G之20Gbps峰值速率與1毫秒延遲目標，6G在容量、即時性與定位能力上均顯著提升（表1）。
B5G、6G、AI、AI原生、非地面網路、NTN