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另外網站【49XX】WiFi6背後撐腰2021營收可望再次封頂 - 理財寶也說明：(3) 2020年5G智慧型手機在開始成長，預期2021年將持續加速WiFi 6路由器滲透率，市場預期滲透率上看25-30%，並將帶動WiFi 6相關產品出貨。
國立臺北科技大學 電子工程系 孫卓勳所指導 陳彥銘的 多頻段5G智慧型手機搭配WiFi 6E的MIMO天線之研究 （2021），提出wifi 6手機2021關鍵因素是什麼，來自於MIMO 天線、倒F天線、5th行動通信、相關係數、隔離度、多頻段天線、Sub- 6G、5G、WiFi 6E。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 呂政修所指導 鄭和軒的 融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統 （2021），提出因為有 機器學習、姿態估計、位置感知、室內導航、WiFi 位置估計的重點而找出了 wifi 6手機2021的解答。
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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別
為了解決wifi 6手機2021 的問題，作者廖源粕 這樣論述：
本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學
★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。
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多頻段5G智慧型手機搭配WiFi 6E的MIMO天線之研究
為了解決wifi 6手機2021 的問題，作者陳彥銘 這樣論述：
由於科技進步和設計的技術創新，網絡在現在的社會被廣泛用於傳輸各種數據並獲取大量信息。 因此，對網絡帶寬的需求也不斷地持續增加。 隨著5G的發展，加上各種支持物聯網的移動設備也必須配備5G系統，來提升傳輸速度、提高頻寬及資料的傳輸量藉此技術便能做到即時資料傳輸 因此，本文的天線設計加入了5G使用的頻段，同時也融合了WiFi 6E的頻段。本論文提出透過兩根天線組成一個多端口輸入及多端口輸出 (MIMO) 系統，其中主天線位於智能手機的下半部分，分集天線位於智能手機上半部分。本研究的主天線採用平面倒 F 形天線 (PIFA) 設計，分集天線設計也採用平面倒 F 形天線設計。另外，透過多路徑耦合設計
，增加帶寬，減少天線設計時所需要占用的面積，使天線可以安裝在智能手機中。同時加入多分支多路徑，達到多頻段的效果。主天線饋源位置與分集天線饋入源呈現斜對面的狀態，高頻和低頻的設計路徑方向也相反，實現高隔離設計，讓智能手機在使用中具有高吞吐量。主天線和分集天線覆蓋的頻段可以滿足2G (GSM)、3G( WCDMA)、4G (LTE)的全頻段並增加了5th 移動通信（5th Mobile Communication；5G），包括5G nr 頻段（N77、N78、N79）和 WiFi 6E。本文設計的2隻天線的設計模塊不同，因此產生不同的水平極化和垂直極化，以及不同的分極效果。將信號源由網絡分析儀提
供給主、副天線，可以量測出天線本身的工作頻率，並測量主副天線的隔離度。同時，通過天線電波暗室可以測量兩根天線的效率、2D場型圖和3D場型圖。本文設計的天線具有良好的隔離性。天線之間的線性極化和交叉極化非常不同。所有頻段的相關係數（ECC）也可以達到
融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統
為了解決wifi 6手機2021 的問題，作者鄭和軒 這樣論述：
由於近年來人們對於定位的重視，全球定位系統（Global Positioning System, GPS）已被廣泛使用於我們生活中的應用，卻礙於建築物的干擾訊號傳播導致GPS在室內定位並不準確，因此如何在室內達到高精度定位成為人們重視的研究議題，傳統的方法是以訊號強度為基礎如：藍牙、Wi-Fi、ZigBee，通過三邊測量估算裝置位置，然而，基於訊號的定位方法容易因為室內環境的多路徑干擾，導致環境中的訊號分佈變動性大，產生高定位誤差，而近年來深度學習的蓬勃發展使研究人員藉由成熟的影像辨識技術對行人進行位置估計與室內定位，卻無法得到設備資訊以識別人員身份，為此我們提出了一種基於Wi-Fi與影像的
高精度人員室內定位方法。室內定位系統分為兩階段定位，第一階段通過使用智慧型手機收集三台Wi-Fi基地台兩個頻段2.4GHz及5GHz的訊號接受強度，並以機器學習方法進行粗精度定位預測，接著在第二階段分析監視攝影機捕捉的人員畫面，並以姿態估計模型提取影像中行人們的腳點座標，再藉由直接線性轉換與線性回歸模型得到影像人員的位置，最後與第一階段的Wi-Fi定位位置進行匹配，完成可識別人員的室內定位系統。本研究採用的實驗場域具備多遮蔽物及訊號干擾，因此我們收集2.4GHz及5GHz兩個頻段的訊號接受強度，減少2.4GHz的訊號干擾以實現更高的Wi-Fi定位精度，Wi-Fi的平均定位誤差達1.4公尺，並分
析兩個頻段的定位表現。在影像定位方面我們則提出兩種用於影像中的行人腳點提取方法，並以機器學習模型減少因為鏡頭扭曲與直接線性轉換造成的誤差，結果表明我們改善後的腳點提取方法能夠降低50%的定位誤差，也指出通過機器學習模型預測的定位結果比僅以2D線性變換的誤差減少約0.4公尺，達到誤差0.4公尺的高精度室內定位。