近年来，随着工业控制、自动驾驶、远程医疗等产业在全球范围内蓬勃发展，机器类通信（MTC,machine-type communication）的研究变得愈发紧迫。MTC 是 5G 通信系统的三大应用场景之一，MTC中的“机器”泛指一切可以在非人类监控的条件下自行产生感知和通信需求的设备，如自动驾驶汽车、无人值守货架、无人机等设备。3GPP 已经定义了MTC涵盖的两大类通信场景，即MTC的设备与服务提供设备（如基站）间的通信、多个 MTC设备（MTCD,MTC device）间的通信。 LTE 及之前的通信网络是为面向人的通信（HTC,human-type communication）设计的，LTE-A及之后的标准开始在原有 HTC 蜂窝网络的基础上支持 MTC 通信场景。早期 LTE-A 支持的 MTC场景较简单，大部分为小规模传感器网络，如用电量采集网络，这种MTC网络中的MTC节点数少，智能化程度低，数据吞吐量小，时延要求不高（几十毫秒至几百毫秒量级）。然而，随着社会生产力和工业自动化的发展，MTC网络规模越来越大，网络的关键性能指标（KPI,key performance indicator）也越来越高。在FP7 METIS项目中，依据KPI的不同，将 MTC 场景划分为大规模机器类通信（mMTC,massive machine type communication）与超可靠机器类通信（uMTC,ultra-reliable machine type communication）两类。mMTC是指超大量（通常为百万级别）传输极短数据分组的MTCD的通信场景，如智能电网中超大规模传感器网络、智慧城市大气监控传感器网络；uMTC是指有极高可靠性和极低时延需求的 MTC 场景，如车辆对万物连接（V2X,vehicle-to-everything）通信与全自动无线控制工厂应用。MTC场景的引入为通信网络的发展提供远景的同时，也为构建通用的无线网络解决方案带来了新的挑战。 传统的HTC网络（LTE及LTE之前的通信网络）是面向人设计的网络，其场景被归类为 5G 标准中的增强型移动宽带（eMBB,enhanced mobile broadband），其主要目标是尽可能提高频谱效率以满足大量HTC设备的通信需求。然而，MTC网络与HTC网络的设计需求有显著差异。就网络KPI而言，HTC设备的数据流量以高峰值速率的下行流量为主，因而传统通信网络的设计重心在于提高频谱效率以尽可能满足用户的峰值流量需求。与之相比，mMTC 网络的设计重心在于满足网络的极高MTC用户数量、覆盖范围、室内渗透能力和可扩展性需求；uMTC 网络的设计重心在于满足网络的高可靠和低时延性能需求。就通信网络的功能需求而言，在HTC通信系统中，人与终端紧密连接，人具有感知和决策智能，因而终端的智能化程度低。然而，机器不具备人类天生的感知和决策智能，因而 MTC 网络节点需要搭载多种传感器和智能计算设备以具备环境感知能力和计算决策能力。其次，很多MTCD的计算资源和能源受限，如环境监测传感器，为了实现多节点协作以提高网络整体感知和计算性能，MTC网络节点间需要实现低时延通信和高效数据融合决策。最后，MTC网络的上行数据量一般远大于下行数据量，如在远程医疗手术过程中，下行数据多为短分组的控制数据流，上行数据则为视频、音频等多媒体数据，而 HTC 网络主要应对大量下行数据。上述因素决定了传统的HTC网络绝不能直接应用于MTC网络，研究人员必须对MTC网络进行针对性设计。 为了满足mMTC及uMTC在时延、吞吐量及可靠性等方面的KPI需求，全球各国已经抓紧研究和部署兼容高性能 MTC 的 5G 通信系统。目前， 3GPP已经发布了5G标准，然而，5G通信系统的性能指标尚不足以完全实现未来智慧城市的愿景，如基于触觉互联网的远程医疗和增强现实应用均要求系统的空口时延小于0.1 ms，而目前5G通信系统的空口时延标准为小于1 ms。为了满足智慧城市的智能监控、智能无人交通调度等需求，MTC业务数据量占所有通信业务数据量的比重将会大幅度上升。为了满足未来通信需求，世界各大科技强国竞相开展 6G 移动通信的研究，以期在未来的产业竞争中拔得头筹。2019年9月，由芬兰Oulu大学发布的6G报告中指出：6G系统被称为泛在无线智能（ubiquitous wireless intelligence）。其中，智能 MTC 系统将会是实现未来智慧城市的关键研究领域之一，至今仍然是一个开放性的研究课题。
