AI重塑无线通信架构与生态

        随着5G-A网络的全球部署与6G标准化进程的加速，人工智能（AI）与无线通信的深度融合已成为电信领域最重要的创新驱动力和最大的颠覆性力量。电信行业的大量研究表明，AI技术通过优化网络性能、增强边缘计算能力、重构服务模式，正在重塑无线通信的底层架构与顶层应用生态。行业也正在从网络性能提升、运营模式变革、AI原生架构、新应用和新业务模式等多维度，系统探索AI赋能的无线通信发展趋势与前沿技术。

AI促进无线网络性能、运营和管理的智能化跃迁

        网络优化是电信人工智能最早、最核心的应用。在传输效率方面，相关研究表明，AI通过信道测量精度提升与信号解调优化，使5G-A网络的用户感知速率提升30%，覆盖半径扩展15%。在波束管理领域，基于深度学习的智能天线系统实现20%的覆盖范围扩展与35%的干扰抑制，显著提升城市密集场景下的网络稳定性。例如，卷积神经网络（CNN）支持的毫米波束对齐技术，将波束搜索时间缩短至毫秒级，边缘用户吞吐量提升40%。R18定义了AI在信道状态信息（CSI）反馈、波束管理、定位等场景的技术规范，AI增强信道状态反馈（CSF）实现95%的吞吐量增益。AI驱动的分布式训练架构使XR业务端到端时延降至20ms以下，能耗降低25%。中兴通讯通过跨层资源调度AI算法，实现计算与通信资源的动态协同，频谱效率提升40%。基于长短期记忆（LSTM）的信道预测模型取代传统线性估计，使CSI反馈精度提升18dB。

        在网络运营中，生成式人工智能（GenAI）可以预测和管理网络负载、优化路由，并在可能的故障影响服务之前先行解决潜在的问题。这种预测能力不仅提高了网络效率和可靠性，还降低了运营成本。在客户服务方面，GenAI正在彻底改变电信公司与客户互动的方式。由GenAI提供支持的聊天机器人和虚拟助理可以处理各种客户查询和问题，全天候提供个性化、高效的服务。这些人工智能驱动的系统从每次交互中学习，不断提高解决客户问题的能力。

        利用人工智能和机器学习进行预测性维护、网络优化、异常检测和自动故障排除，可以实现动态分配资源、预测流量负载和管理拥塞。人工智能将实现客户服务功能的自动化，从处理查询的虚拟助手和聊天机器人到设置和管理服务的智能自动化，从而带来更好的用户体验。中兴通讯通过意图网络和LLM重塑运维范式，实现高阶L4自智网络，赋能网络高效运维运营。

AI激发无线网络架构的范式转变

        无线接入网络（RAN）正在经历从传统的以通信为中心的基础设施向融合计算通信平台的变革。同时，受GenAI激发，AI和RAN正加速融合。因此，AI-RAN、DT（数字孪生）-RAN、AI-agent网络、AI原生网络、自智网络（AN）等新型架构应运而生。

        AI-RAN在同一基础设施上集成RAN AI工作负载，利用机器学习、自动化和实时数据处理，提升RAN的效率和适应性，实现更智能的资源配置、智能干扰管理、优化网络切片、自动化网络运营、人工智能边缘计算、预测性维护和异常检测等。作为通专异构的RAN智能化架构引领者，中兴通讯的AIR RAN构建了无线网络体验、能效、维效的新标杆。

        数字孪生RAN（DT-RAN）的核心是利用更好的数据和模型为移动网络构建一个准确、实时的模型。DT模型比用简化的聚合模型更准确地反映现实，并通过同步数字副本实现对物理网络实体的仿真、评估和优化。比如，ChannelGPT等LLM利用来自无线信道和相应物理环境的多模态数据以及配备的感知能力，基于经过微调的大模型，根据每个任务需求同时生成多场景信道参数、相关地图信息和无线知识。此外，在在线多维信道和环境信息的支持下，网络实体将为每个无线系统层做出准确、即时的决策。

        3GPP Rel-18引入的AI原生设计理念，推动无线网络从“功能导向”向“认知驱动”演进。进一步，Agentic AI是一种变革性方法，它将智能、自主的AI代理嵌入到现场运营中。集成Agentic AI的下一代无线网络先进架构Agentic AI RAN，利用Agentic AI增强现场运营能力。Agentic AI由一组专门的智能体组成，这些智能体充当主题专家（SME），各自专注于网络故障排除、决策支持和工作流程优化等特定领域。通过利用这种结构化的多Agentic AI系统，组织可以扩展专业知识，缩短问题解决时间并提高运营效率。借助Agentic AI，网络故障排除不再依赖手动试错，而是以数据驱动、AI引导的流程。当技术人员遇到问题时，智能体会协同工作，提供精准的实时建议。Agentic AI不再只是对服务中断做出反应，而是转向主动和预测性的网络维护。

        无论AI-RAN，还是DT-RAN、Agentic AI RAN和AI Native RAN，本质上都是从传统系统向自主、智能和持续自我优化网络的范式转变。

AI催生无线新业务、新应用、新终端和新安全

        AI将重塑无线通信网络。首先是超越连接，支持生成式AI和机器人等一系列全新应用，将AI流量扩展到无线网络。ChatGPT正在将内容流量的消费者基础从人类用户扩展到机器，有可能成为电信行业的下一个杀手级应用。其次，生成式人工智能（GenAI）因其能够通过高效学习复杂的数据分布生成合成数据，最终以各种形式呈现原始数据，已成为一种强大的人工智能范式，使现有的服务和应用更加多样化。GenAI技术，特别是那些支持大型语言模型和创意内容生成的技术，开始在电信服务转型中发挥关键作用。

        此外，GenAI正在促进新服务和内容创建，使电信公司能够提供独特的增值服务。从生成个性化内容推荐到创建数字交互虚拟环境，GenAI正在不断拓展电信服务为其客户提供的服务范围。比如，KT Mobile已为韩国客户推出一项全新的人工智能eSIM激活服务，标志着自动化移动服务配置领域取得重大进展。新系统采用先进的人工智能算法，实现eSIM激活的自动化，从而减少人工处理需求和潜在错误。此外，中兴通讯基于云原生和AI原生的AIR Core，通过体验编排（Experience Orchestration）智能生成新业务，助力运营商创造新的收益流，重塑网络新价值。

        进一步，手机上AI的集成正在创造超越传统智能手机销售的新收入模式。AI功能实现了新的商业模式，包括高级AI功能的订阅服务、个性化广告以及利用网络设备上处理器的增强应用功能等。这些创新有望实现收入来源多元化，推动更深入的客户参与，提供不断改进和个性化的用户体验。

        虽然AI将支持从自主系统到沉浸式虚拟体验的全新应用，但也将面临更复杂的威胁。以人工智能为中心的网络架构可能会带来新的攻击媒介，因此需要采取强有力的安全措施来防范潜在威胁。人工智能正在通过增强端点可见性、改进反恶意软件防御和简化防火墙管理来彻底改变网络安全保障领域。通过行为分析，人工智能系统可以检测异常活动，从而更有效地缓解潜在的安全威胁。这种主动的安全方法凸显了人工智能适应和应对不断演变的网络威胁的能力，从而确保强大的网络保护。人工智能可以在网络安全的任何方面发挥作用：访问控制、反恶意软件控制、防火墙、行为分析、应用程序安全等。

        AI与无线通信的融合正从“工具赋能”到“架构重构”，从“降本增效”向“价值创造”演进。未来，6G内生AI架构的标准化、模型上下文协议（MCP）等新型协议和算法的工程化，以及跨域联邦学习框架的建立，将成为突破更高阶自智网络的关键。随着3GPP Rel-20的推进与混合量子云等颠覆性技术的介入，无线网络将逐步实现从“智能辅助”到“认知自智”的跨越，最终构建泛在、普惠、自进化的无线通信新范式。