新一代通信网建设正在加速推进，但这场技术变革并不只是从5G向6G的代际跨越。

　　目前业界共识是，新一代通信网涵盖5G、5G-A、6G等不同代际的移动通信网络，以及万兆光网、卫星互联网等多种基础设施，并旨在推动通信、感知、计算、智能等能力深度融合。这意味着，通信产业的演进方向不再只是追求更高的网络速率，而是通过持续的技术升级和能力融合，满足智能经济时代日益复杂的连接需求。

　　当然随着通信技术迭代到相对成熟的阶段，产业界也在思考新的业务增长路径。

　　21世纪经济报道记者与头部通信企业交流发现，一方面，AI正在改变通信网络的设计和运行逻辑；另一方面，经历了5G时代的大规模网络建设后，产业界也更加重视技术演进的经济性，探索如何在充分利用既有基础设施的同时，将新增网络能力转化为可持续的商业价值。

　　升级与演进并行

　　新一代通信网建设，正在沿着现有网络持续升级与未来技术前瞻研发两条路径同步推进。

　　当前，我国已建成全球规模领先的5G网络，5G-A商用部署持续推进，6G技术研发也在加快进入系统验证阶段。

　　根据央视新闻报道，我国已建成工业5G专网超过2.6万个、5G工厂1260个，工业互联网覆盖全部41个工业大类。例如内蒙古呼伦贝尔伊敏露天矿，今年9月完成全国首个露天矿山场景5G-A千兆上行验证，已经支持近百台无人矿卡开展自动装卸、自动避障和自动换电等作业。

　　这些应用表明，新一代通信网的价值正在从传统的个人移动通信，进一步向工业生产、交通运输和智能化作业等更广阔的行业性场景延伸。

　　与此同时，面向未来的6G技术研发也在加速。

　　今年9月，高通与中国移动宣布，完成全球首个符合3GPP最新定义的U6G频段6G原型基站与终端原型对接测试，标志着6G关键技术从研究迈入系统化验证的新阶段。在第九届中国国际进口博览会期间，高通还进行了6G终端原型机的全球首展。

　　2026移动网络大会期间，高通公司中国区董事长孟樸在接受21世纪经济报道等媒体采访时表示，“从当前6G测试的情况看，与当年5G测试相比，我认为中国移动算是比较早启动相关测试的。”孟樸表示，这个推进速度已经超过了当年4G、5G商用发布前的测试节奏。此外，倘若横向对比高通合作的海外运营商进度来看，他还指出，中国移动目前参与6G技术验证测试的进度不逊于海外主流运营商。

　　“我们很高兴看到有运营商较早参与这类互联互通测试，越早开展对后续标准制定和产品设计越有帮助。”孟樸补充道。

　　从技术层面看，高通公司中国区研发负责人徐晧介绍，围绕此次展示的6G原型机，高通针对中国市场的频谱规划和产业环境，与中国厂商开展了射频技术联合测试。

　　虽然目前6G标准化工作刚刚启动，但业界已经就部分关键技术参数形成阶段性共识。徐晧指出，因此，在联合调试中，高通已经按照下行400 MHz、上行200 MHz的带宽配置进行技术验证，为未来提升网络容量和峰值速率提供基础。

　　不过，原型机验证并不意味着6G已经具备规模商用条件。标准制定、频谱协调、设备互通和产业生态成熟，仍需要一定时间。

　　孟樸指出，按照目前行业推进的时间表，预计从2029年开始，全球将陆续出现6G的规模化商用部署。尽管不同国家和地区在频谱选择、5G-A部署进度上存在差异，但他认为，6G总体上仍有望形成全球统一标准。

　　探索合理商业价值

　　当然，6G研发提速，并不意味着现有通信网络将被迅速替代。

　　“新一代通信网络，它不是特指下一个代际的网络。”爱立信中国区CTO王浩博在接受21世纪经济报道记者采访时表示，5G和5G-A通信技术在相当长一段时间内仍然是创造商业价值的主力，6G技术则需要在现有网络基础上，进一步优化性能、能效、成本和价值创造能力。

　　在他看来，新一代通信网络建设需要更加重视技术演进的连续性。

　　这也是业界的一种共识，即主张推动从5G-A向6G技术平滑演进，尽可能减少网络架构的大幅调整。爱立信则主张，除了引入新频谱，也可以通过多接入制式的频谱共享（MRSS）等技术，提高现有频谱和网络设备的利用效率。

　　未来网络建设需要考虑的不仅是技术能力如何升级，还包括运营商如何在产业价值链中获得更加合理的回报。

　　这一思考与5G时代的商业化经验密切相关。

　　经过过去数年的积累，我国5G网络覆盖和通信性能显著提升，但运营商也面临流量增长与收入增长不同步的问题。随着移动互联网流量红利逐步减弱，如何提高网络投资回报，成为下一阶段产业发展的重要议题。

　　对此，王浩博展示了业界目前一个比较认同的方向：差异化连接。

　　据他介绍，在部分海外市场，运营商正在利用网络切片等技术，为大型赛事、公共安全等场景提供不同等级的连接保障，将网络性能转化为可以收费的服务能力。

　　例如，在大型赛事中，现场网络视频传输等业务对网络稳定性要求较高，运营商可以通过差异化连接提供更有针对性的服务。

　　与传统按照流量规模收费的模式不同，差异化连接更加关注网络能否提供确定性的时延、可靠性和带宽保障。

　　在王浩博看来，差异化连接需要在保障普惠网络服务的前提下，为具有更高需求的用户提供额外的网络能力。

　　因此，网络技术具备差异化服务能力，并不等于相关商业模式已经成熟。如何设计套餐、识别用户需求和形成合理的收费体系，仍需要全球运营商一起持续探索。爱立信在海外市场的初步经验，也可以供国内运营商参考。

　　与此同时，AI也可能为通信网络创造新一轮需求。

　　王浩博告诉21世纪经济报道记者，与5G商用初期需要通信厂商主动推动网络应用不同，如今随着物理AI、工业机器人等技术发展，一些行业客户开始基于智能化生产的实际需要，主动联络蜂窝网络提供方，来寻求能够支撑具体场景的更加稳定的连接能力。

　　这意味着，通信网络正在从满足工业场景的基础连接需求，进一步向保障智能化生产过程中的关键业务演进。

　　对于新一代通信网建设而言，真正需要突破的或许不只是技术性能，而是让持续升级的网络能力进一步找到明确的应用需求和付费主体。

　　AI与通信双向融合

　　如果说投资回报在影响新一代通信网络的升级优化逻辑，那么AI的发展，还在改变通信网络的技术演进方向。

　　高通公司总裁兼CEO安蒙在前述大会演讲中表示，4G催生了各类移动互联网应用，5G将连接拓展至更多终端和行业，而6G将进一步融合连接、计算与AI，从设计之初便具备AI原生特性。

　　实际上，AI与通信网络的融合并不只是要到6G商用才开始。

　　当前，5G-A网络已经在大上行、低时延、网络智能化等方向持续演进，为AI眼镜、机器人等新兴应用提供支持，6G则有望进一步将AI能力融入网络架构和运行机制。

　　徐晧在接受21世纪经济报道记者采访时表示，AI与新一代通信网络是相辅相成、互相促进的关系。

　　一方面，当前5G网络的利用率仍有提升空间，而随着AI智能体应用逐步普及，网络流量需求可能发生明显变化。

　　例如，用户通过AI进行简单问答，与通过智能体连续完成订票、信息检索、行程安排等任务，背后产生的模型调用和数据交互需求存在明显差异。

　　这意味着，这些需求将推动5G网络流量持续提升；而当部分应用需求超出5G网络的承载能力时，就需要下一代网络提供更大的容量和更强的性能，这也将成为推动6G发展的重要因素。

　　与此同时，用户的使用习惯和交互方式也在发生变化。徐晧进一步对记者指出，可以预见，从当前阶段到6G商用之前，更多智能体手机产品和丰富的智能体应用将持续涌现。这也表明，AI正在成为推动未来网络流量增长和应用需求演进的重要力量。

　　另一方面，徐晧提到，AI还可以为芯片设计、软件设计和网络设计提供一系列新的技术路径。“例如，在3GPP标准化工作中，业界正在研究如何利用AI提高信道状态反馈效率，以及如何通过AI优化网络架构、资源配置和调度机制。”

　　其中，AI-RAN（人工智能无线接入网）就是近期业界关注的重点技术方向之一。其目的就是将AI引入无线接入网的设计、优化、调度和运维管理，从而提升网络运行效率和智能化水平。

　　爱立信将AI与RAN的结合划分为两大方向、四类场景：一是利用AI提升网络自身能力，包括在无线接入网内部部署AI模型优化无线性能（AI in RAN），以及利用AI开展网络运维和自动化管理（AI for RAN）；二是建设更好地承载AI应用的网络，包括通过大上行、确定性低时延等能力服务移动AI（AI on RAN），以及探索AI应用与无线接入网共享计算基础设施（AI and RAN，仍在探索中）。

　　这些方向虽然都涉及AI与通信融合，但对算力规模、硬件架构和部署成本的要求并不相同。

　　值得注意的是，部分AI-RAN技术路线已经进入规模商用阶段。

　　爱立信提供给21世纪经济报道记者的数据显示，其AI原生链路自适应功能已经在全球10多家运营商的6万多个站点上运行。现网数据显示，这个功能可以把用户下行速率提升10%—20%，频谱效率提升约10%。

　　爱立信的工程师对记者分析，综合研判发现，将边缘AI部署到基站站点的价值有待商榷，因为时延增益可以忽略不计，还会导致算力过度分散，调度成本高。因此建议将边缘AI部署在地市核心网或C-RAN机房，为时延敏感型AI应用提供推理服务。这一位置可以在时延、算力集中度和总体拥有成本（TCO）之间取得良好平衡。

　　此外，爱立信方面对记者强调，在部署架构上，推荐边缘AI与RAN分设。这样无需改变RAN架构，可以直接兼容现网设备。由此让两者松耦合，还可以实现按需灵活部署。

　　对于运营商而言，像AI-in-RAN这类技术的意义不仅是提高网络性能，更在于充分挖掘现有网络设备的潜力，在不必同步增加硬件投入的情况下，提高频谱和网络资源的利用效率。

　　做可控范围内的AI

　　徐晧还补充道，高通也在关注AI-RAN存在的一些局限。例如，AI何时能够被百分之百信任，这仍然是一个关键问题。

　　因此他指出，高通也在借助AI完成一系列优化。例如，3GPP目前达成一致的做法是：先给定一个参数范围，再由AI确定或调整具体采用哪一个参数，也就是在可控范围内让AI提供更多便利。

　　“这正是我们在推动AI发展的同时必须非常谨慎的原因：需要研究如何为AI设定边界和安全控制机制，以及如何保护这些控制机制。也就是说，我们可以利用AI帮助通信实现优化，但要非常谨慎，并采用相对可靠、相对安全的方式来实现。”徐晧进一步指出。

　　从高通和爱立信的思考来看，AI与通信网络的融合正在沿着两个方向同步展开：一方面，通信网络需要为AI应用提供更强的连接能力；另一方面，AI技术也在帮助网络提高运行效率、降低成本。

　　当然，无论采用何种技术路线，产业界同时还在试图回答一个共同的问题：新增AI能力所带来的网络性能改善，能否覆盖相应的算力、能耗和基础设施投入？

　　新一代通信网络的真正价值，或许不在于何时从5G跨越到6G，而在于能否通过持续的技术演进，让通信网络从连接工具升级为支撑智能经济发展的基础设施，并在这一过程中找到新的价值增长点。

（文章来源：21世纪经济报道）