近年来随着全息技术的提高，全息在各个领域的应用数量和形式也逐渐增多。
从最初的简单展示，到目前的可交互立体显示，全息的应用已经愈显成熟。目前全息应用较为成熟的领域有服务与销售、游戏、影院、新闻与舞美、教育、驾驶、文化和体育业。6G 相较于 5G，传输速度更快、计算能力更优、承载能力更好、展示样式更加多元。相比较于 5G 时代下的伪全息，在未来真正的全息将做到商用穿插在我们的日常生活，影响我们的方方面面。
全息的应用场景未来如此广泛，因此，一方面为了便于大众理解，另一方面也便于技术的储备和产业链的建设，清晰完善的场景特征是必要的。在挖掘场景特征方面，从场景组成的要素—用户和需求出发，总结用户及其需求特点，便于提炼场景的特征。其次，全息丰富的子场景，在未来发展的优先级和重要程度也有所区别，因此通过场景的特征对场景的价值进行判别和排序，有助于重要紧急场景的快速发展。
白皮书分析了 15 种行业，128 个应用场景，根据应用场景的技术特性提出了 6G 全息五大类别应用场景。
6G 全息通信 5 大类应用场景
微时延超精度人机协同场景
微时延超精度人机协同场景
人机协同任务对实时性和传输以及信息呈现的精度的要求是非常高的，传统通讯网络存在的固有数据通信延迟问题将会在 6G 时代大幅度减少，这让微时延超精度的人机协同成为可能。传统的人机交互将走向远程，走向线上，完整实时的交互通信将通过全息显示的方式在人机之间建立，大幅度增加了从业者的自由度，提升了人机协同的工作效率，相比于 5G 时代已经满足的双向端到端 1ms 的时延，该全息通信场景提出的是对时延和传输精度都更进一步的要求。
6G 网络的低时延，以及全息显示的超高精度，使得微时延高精度人机协同场景将能够在医疗，制造业等领域广泛应用。医院的专科医生在高性能通讯网络的赋能下，能在触觉，视觉等多维数据与病人端交互中，对病人远程实施远程问诊。此外，工作人员通过 6G 通讯网络，在安全场所传输手部移动数据，操纵实验室内机器人进行高危化学实验操作，提高了特殊场所下作业的安全性。为完成以上场景中的任务，需要满足以下要求：
1.实现高数据质量，以保证传输的目标人像或物像还原程度较高。例如在远程异地问诊场景中，将病患的数字孪生体以高还原度呈现在医生端，则更有助于医生对疾病的诊断。
2.实现高实时性数据传输，以保证用户与全息影像之间的交互行为精确反馈，同时获得较为真实的感官体验。例如在全息生化实验场景中，将操作者的行为实时传输到虚拟物品并获得数据反馈，虚拟物品反过来输出的数据呈现在操作者端，获得无时间差的交互和感官体验。
3.实现高网络稳定性，以确保数据传输连续，保障人身安全及健康。例如院外远程急救场景中，稳定的网络能够将异地病人的病情影像实时无中断地传输到医生端，医生及时做出诊断和急救方案，为病人的人身安全和健康争取宝贵的营救时间。
微时延高精度人机协同具有一系列较强的全息场景特性，如图所示。核心的特点表现在较高的全真态属性，例如应用场景之一的全息生化实验具有较强的影像拟真化。场景中的产品依赖实体，虚实融合程度较高，同时，产品能够带给用户新鲜和刺激感从而产生较强的冲击感。由于存在多用户实时沟通、信息传递快速的特征，因此场景的实时态也较强。另外，低时延精密辅助场景能够灵活感知环境和人类行为并作出反馈，也能使用户进行沉浸式交互和多感官交融，从而具有较强的融智态和具身交互态。
微时延超精度人机协同场景特性
为达到较好的用户体验，低时延精密辅助场景对技术具有较高的要求。如图所示，其突出特点是场景需求亟待性大，传输数据质量高。场景应用了高分辨率显示技术，要求端到端的数据传输的即时性更高且传输可靠性更强。
因此，低时延精密辅助场景要求时延<0.5ms，带宽 1Gbit/s～1Tbit/s，定位精度<1mm，分辨率 16K，色域 100%NTSC，对 6G 网络提出了高数据传输上下行速率、低空口时延、强网络稳定性的要求。
微时延超精度人机协同场景技术需求度
微时延超精度人机协同场景技术和体验指标对比
主要应用案例：远程异地问诊
在远程异地问诊场景中，6G 能够高速率低时延传输大规模数据、高真实度呈现全息，从而使超远距离问诊成为可能，这将让边远地区的居民也有机会接受一流医疗资源的服务，让医生难以到达的特殊场所内伤病患也能得到远方医生的及时问诊。如图所示，边远地区病人能够当地进行身体体征数据、病情数据、医学影像数据等多方位数据的采集。采集到的数据将会生成病人数字孪生体并被上传至远方医院在线问诊专区。医生通过观察与问诊，提供高可靠的诊断结果或进行联合诊治。
远程异地问诊
远程异地问诊场景大多通过模型来传输单人、动态或虚拟态物体以及虚拟环境等内容，最广泛使用的交互方式为手势交互和触控交互。
大容量融智能孪生网络场景
大容量融智能孪生网络场景
大容量融智能孪生网络对数据传输体量、传输距离和网络感知能力要求很高，需要通讯网络同时具备远距离大数据传输及 AI 驱动的信息处理与决策能力。6G通讯网络大带宽低时延与广连接的特性，能够在超距离大数据传输下保持良好的稳定性，大幅提升孪生网络监控管理的效率。用户可通过全息呈现远程查看场景的全方位信息，同时，上传的数据在人工智能技术的加持下，实时分析，为产业赋能，实现 AI 、数字孪生与 6G 网络的紧密结合。
大容量融智能孪生网络场景主要运用于宏观态势监测、车联网、自动化农业、工业资源调配和处理等应用领域。因此，用户的使用偏向职业技术场景，且此类用户的需求集中于大规模数据的智能化精准采集、传输、处理与实时交互或决策。
目前，大容量融智能孪生网络场景中的用户面临的痛点主要为：数据的采集维度多，体量大；海量多维度数据处理与运用的过程产生巨大算力成本。用户在场景中的痛点催生了如下需求：
1.多维度数据需要大容量通讯网络传输能力。例如在自动驾驶这一典型场景中，车辆将采集来自道路、环境、交通状况等多维度海量数据，这些数据需要高速上传，因此高带宽、低时延的通讯网络至关重要。
2.海量信息量需要高性能的人工智能处理手段。如在智慧城市这一场景中，城市数据中心将会收集到来自城市的街道、住宅、交通等各个传感器的大量数据，数据的处理和分析等需要强大的 AI 驱动。
如图所示，大容量融智能孪生网络场景具有较强的全真态属性，例如该类场景的典型案例之一全息数字孪生城市需要对街道、建筑、车辆等城市元素进行极强的拟真化。由于该类场景需要依赖实体进行虚实融合，结合多维度全空间的产品形态创造视觉等感官冲击，因此在虚实融合和冲击态、多维态方面也具有较强的属性。同时，为了使场景元素都能够灵活感知环境和人类行为并作出实时反馈和信息的传递，大容量融智能孪生网络场景的全息实时属性也较强。
