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移動AI從“速度至上”到“體驗為王”,網絡質量評價體系該如何變革?

2025年6月13日 08:23  CCTIME飛象網  作 者:計育青

飛象網訊 (計育青/文)刷抖音時視頻秒加載,打游戲延遲低到幾乎感覺不到卡頓,現在的 5G 網絡確實讓大家體驗到了 “飛一般的網速”。就連二三線城市的街頭,不少人都用上了支持 5G-A 的新手機,理論下載速度甚至能和家里的千兆寬帶掰手腕。但奇怪的是,當你想用手機問問 AI “附近有什么好吃的火鍋店”,或者讓它畫一張卡通自畫像時,卻常常遭遇尷尬 —— 對話框轉圈圈半天沒反應,發送圖片后更是直接 “卡成 PPT”,說好的高速網絡,怎么一遇到 AI 就 “掉鏈子” 了?究其原因,移動通信網絡還沒有為AI的大范圍普及應用做好準備。

長期以來,人們在手機上登錄微信、抖音、影視、網游等的體驗很好,是因為電信運營商、應用開發商和終端廠商已經進行了端到端的優化,所以要改善移動AI業務的體驗,必須要考慮移動網絡與AI應用的協調發展。在2025年世界電信和信息社會日紀念活動“5G-A產業生態融合發展專題研討”上,中國通信標準化協會理事長聞庫聞庫就明確提出,要推進移動AI網絡體驗的標準化工作,從實際應用和客戶的角度出發,為全國各地的5G-A網絡和AI融合發展確立前進方向。

AI爆發,移動網絡體驗需要再定義

2025年初,以deepseek為代表的低成本、高效能人工智能大模型技術迅速崛起,在全國掀起了人工智能大模型普及應用熱潮。從社交軟件、影音app到政企辦公、行政服務系統,紛紛引入AI功能。據統計,全球已有300多萬款app引入了AI功能。與此同時,端側AI與5G、5G-A結合也在催生大量的創新型產品,涌現出了AI電腦、AI手機、AI眼鏡、AI助手、AI智駕、具身機器人等新事物。中國AI大模型也因此迎來了爆發性增長階段。據據市場機構評估,2024年中國AI大模型市場規模約為294億元,2025年有望增至495億元,并于2026年突破700億元,復合年均增長率‌30%-40%。

然而在各種AI應用投入使用后,用戶的反饋并不都是正面的,反應慢、卡頓、中斷等問題頻繁出現。其中固然有模型算法、端側和云端軟硬件配置等因素的影響,但主要還是緣于移動網絡對AI應用的支撐能力不足。

其實這就像給跑車裝上了飛機引擎,卻沒修好賽道。5G 和 5G-A 網絡確實快,但 AI 應用的運行邏輯和普通 APP 完全不同。比如我們日常用的微信、抖音,數據傳輸相對規律,就像在城市道路上按固定路線行駛的公交車;而 AI 大模型每一次對話、每一張生成的圖片,都需要瞬間調動海量數據和算力,更像是隨時需要急轉彎、加速的賽車,對網絡的穩定性、實時性要求極高,F在的移動通信網絡,就像是還沒來得及拓寬改造的老賽道,自然容易 “堵車”。​

考慮到移動通信網絡已經成為AI大模型應用創新、觸及用戶的主要平臺,現階段確實需要制定一個全新、多維的體驗評價體系,明確定義AI時代的網絡質量標準,為5G-A等移動網絡后續的建設和優化提供借鑒。

觀察移動網絡體驗的新視角

評價面向AI的移動網絡體驗,首先需要明確AI應用對移動網絡的要求和帶來的變化。

從手機用戶的角度出發,AI讓用戶可以解放雙手,借助手機的影音傳感器進行影像、聲音交互式操作,由此進一步衍生出AI拍照識物、AI實時翻譯、AI內容生成等新應用。這些都需要移動網絡與AI高度融合,讓用戶可以隨時隨地調用。

從物聯應用的角度出發,AI多模態交互技術大大加快了智慧城市、智慧交通、智慧工業、智慧機器人等創新,對業務連續性和時延有非?量痰囊。在工業控制、礦山等場景下,每一次網絡中斷或抖動都可能導致生產事故,要求移動網絡必須具有極致的穩定性和可靠性。

如今車聯網、智駕等應用發展很快,未來也將是AI的主要應用場景。車用AI每天都要上傳大量數據用于訓練,智駕功能還需要毫秒級的反應速度,這些意味著移動網絡必須具備高速上行能力和毫秒級時延。

總而言之,當AI技術進入社會經濟的關鍵領域時,AI應用體驗和移動網絡體驗就無法再單獨評價,必須要通盤考慮。然而縱觀業界流行的AI大模型測評方法,目前都局限于任務耗時、處理任務數量、參數規模等自身特征方面,并不涉及網絡。通信網絡的質量評價多基于時延、丟包率、帶寬等傳統技術指標,局限于話音、數據、視頻等三大典型業務場景,很難與多模態AI交互體驗對應起來。因此,評估面向AI的移動網絡體驗需要采用新視角、新方法。

借鑒與創新雙管齊下

面向AI評估移動網絡體驗,需要在現有方法的基礎上進行創新,把網絡質量的各項指標與影響AI應用體驗的重要因素對應起來。

首先,要考慮到不同模態AI應用對網絡質量的要求不盡相同。文本交互簡單快捷,AI語音交互對時延非常敏感,視頻交互則需要大帶寬,理想的AI應用應該能夠感知用戶特征,自動調配算力和網絡資源,為語音交互用戶提供快速、清晰的反饋,為視頻交互用戶流暢、精美的影像體驗。

其次,可以借鑒評估固網寬帶下視頻體驗的‌U-vMOS模型‌,在傳統網絡質量評價方法的基礎上,納入云端模型推理能力、網絡傳輸質量、終端感知交互體驗指標,形成云管端體驗基線,實現AI體驗的可理解、可預測、可衡量、可優化。

第三,從用戶角度出發,確立影響多模態交互的評價指標體系。比如從用戶輸入到獲得反饋的時延會顯著影響交互感受,上下行帶寬、抖動、丟包等會影響多模態數據傳輸,網絡覆蓋率、連接穩定性等對交互質量也有難以忽視的影響。此外,用戶的主觀感受會隨著時間不斷變化,需要采取適當的機制和方法來評估網絡質量對用戶主觀認知的影響。

中國信通院曾在2021年發布了《基于用戶體驗的移動網絡質量白皮書》,白皮書中提出應圍繞全國移動網絡質量數據感知平臺,采用平臺云測、現場路測、定點監測等手段,評測通話、數據、視頻和典型app等應用體驗,這些方法完全可以擴展用于多模態AI應用網絡體驗的評測。

如今各行各業擁抱AI是大勢所趨,作為經濟社會運行和發展的基石,移動通信網絡必須要為業務應用的AI化做好準備。這就要求電信行業通盤考慮移動網絡與AI應用的融合發展,兼顧語音、視頻、游戲等AI多模態交互場景,建立面向AI的移動網絡體驗感知評測體系,從而改進移動網絡的建設思路和標準,為億萬用戶提供高品質的“5G-AxAI”服務體驗。

編 輯:章芳
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