飛象原創(chuàng)（魏德齡/文）沒有哪項技術(shù)，能像AI一樣，作為一個圈外技術(shù)，成為通信業(yè)的熱議話題。時間來到2025年，通信與AI的融合已經(jīng)不再是最初的概念宣講，或停留在建立一個知識庫，再添加助手的階段。業(yè)界正在希望通過AI來突破香濃極限，并解決5G時代的高能耗問題，AI也將會帶來通信設(shè)備交互方式的躍升。與此同時，通信網(wǎng)絡(luò)也很可能正在孕育著下一階段的新AI。
通信與AI的雙向賦能
通信與AI的融合被業(yè)界視作一個新的轉(zhuǎn)折點，重構(gòu)各行各業(yè)，重新定義生產(chǎn)、流通和消費。兩者間的關(guān)系包括兩個方面，其一是Network for AI，網(wǎng)絡(luò)將會超越連接，使算力、算法、數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，提供海量的人工智能應(yīng)用。其二是AI for Networks，網(wǎng)絡(luò)將得以重構(gòu)，通過優(yōu)化內(nèi)部邏輯讓系統(tǒng)更加合理。
在目前的5G-A階段，兩者間的融合將賦能網(wǎng)絡(luò)提質(zhì)增效，進一步提升網(wǎng)絡(luò)面向個人、網(wǎng)絡(luò)、行業(yè)的服務(wù)能力。面向個人，5G-A網(wǎng)絡(luò)結(jié)合新興AI技術(shù)，推動實現(xiàn)傳統(tǒng)音視頻通話向多模態(tài)交互式通話的轉(zhuǎn)變，極大提升用戶通話的趣味性和豐富性；面向網(wǎng)絡(luò)，在能耗優(yōu)化方面，實現(xiàn)了更加精準(zhǔn)、動態(tài)的節(jié)能運行，能耗效率提升3倍以上；面向行業(yè)，AI助力打造工業(yè)確定性網(wǎng)絡(luò)，可實現(xiàn)99.999%的系統(tǒng)可靠性，極大提升了產(chǎn)線效率。
面向未來的6G階段，將實現(xiàn)在架構(gòu)層面上的內(nèi)生智能。此舉將能夠讓電信運營商靈活利用硬件，同時處理多個工作流負載。其中自然就包括人工智能任務(wù)，通過機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將釋放頻譜效率的巨大收益。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量中的語音、數(shù)據(jù)與多媒體都將支持被人工智能所分析優(yōu)化，從而實現(xiàn)更優(yōu)異的連接體驗。空口創(chuàng)新的著力點也將轉(zhuǎn)到基于AI對信道的精確匹配和對業(yè)務(wù)的理解，優(yōu)化波束權(quán)重、方向和層數(shù)，提升效率與性能。
與此同時，業(yè)界還正在推動電信專用大模型的誕生。由于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)超越了文本、視頻和圖像，還包括日志、模擬信息、架構(gòu)圖等信息。為了能夠助力人工智能理解電信網(wǎng)絡(luò)中每天產(chǎn)生的百萬連接與超3800TB的數(shù)據(jù)，就需要訓(xùn)練能夠理解網(wǎng)絡(luò)語言的專用電信模型。屆時，這類模型將助力電信行業(yè)領(lǐng)域的智能體，理解實時網(wǎng)絡(luò)事件，預(yù)測故障，并自動化解決方案，高效、精準(zhǔn)、低延遲地針對電信工作負載進行優(yōu)化。
以本次MWC上海為例：
Agentic Al for telco項目支撐AI在通信行業(yè)的規(guī)模化應(yīng)用。
AI賦能網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)智慧運營，在提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的同時，讓運營效能也得到了充分提升。
下一代智能網(wǎng)絡(luò)服務(wù)建構(gòu)進行時。
終端設(shè)備的新交互
在電信專用大模型的設(shè)想中不難發(fā)現(xiàn)，原本復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)備，將會被更易操控的新交互方式所取代。而在消費類產(chǎn)品中，無論是手機、電腦，還是汽車，AI都正在成為新的UI。根據(jù)今年發(fā)布的《AI變革正在推動終端側(cè)推理創(chuàng)新》白皮書預(yù)測，智能體AI（Agentic AI）是下一代用戶交互的核心。AI系統(tǒng)能夠通過預(yù)測用戶需求，并在終端和應(yīng)用內(nèi)主動執(zhí)行復(fù)雜工作流，進行決策和管理任務(wù)。
屆時，用戶輸入進手機的語音和音頻、文本、圖像、視頻和傳感器等數(shù)據(jù)，將不直接應(yīng)用于某個具體的應(yīng)用，而是先傳輸至智能體AI。智能體AI在接收到這些信息后，會對其進行相應(yīng)的處理，之后再將工作負載分配給后臺的不同應(yīng)用。在這背后，智能體AI要做的就是從終端側(cè)非常豐富的模型中選擇所需的模型完成任務(wù)。
這也意味著，要想實現(xiàn)這樣的交互體驗躍升，就需要端側(cè)模型能力的提升。好消息是Deepseek蒸餾模型涌現(xiàn)正在為終端側(cè)AI帶來全新機遇，使用戶在本地也能獲得媲美甚至超越云端的生成式AI能力。根據(jù)《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》論文中的觀點顯示，通過蒸餾技術(shù)能夠使小模型也能擁有大模型的推理能力，并且既高效又經(jīng)濟。實驗結(jié)果表明，蒸餾后的小型密集模型在多個基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024基準(zhǔn)測試中取得了55.5%的成績，超越了QwQ-32B-Preview。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B同樣在多個測試中表現(xiàn)優(yōu)異，AIME 2024、MATH-500、LiveCodeBench的測試結(jié)果超越了以往開源模型，與OpenAI o1-mini相當(dāng)。
蒸餾技術(shù)能夠讓大模型“教學(xué)”小模型，保持準(zhǔn)確性的同時遷移知識，在這一老師教授學(xué)生的過程中，起到了所謂“聽君一席話，勝讀十年書”的效果，從而讓小模型實現(xiàn)更多全新的功能與全新的性能。
同時，由于模型的能力增長并非與參數(shù)量強關(guān)聯(lián)，也就讓智能終端無需付出更多系統(tǒng)資源來運行端側(cè)模型。也就是說，日后10億-20億參數(shù)規(guī)模的模型將會占用更少的運行內(nèi)存，更好地適配8-12GB內(nèi)存設(shè)置的終端。現(xiàn)在RAM一般在12GB以上的智能手機或PC，已經(jīng)足夠支持很多模型的高效運行。
本次MWC上海的展區(qū)中，大量智能設(shè)備的AI能力也成了展出的亮點：
AI助手通過衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)如今也能在線溝通交流。
內(nèi)置AI智能體的消費類終端隨處可見。
通信正在孕育的新AI
初看通信與AI的融合，似乎與其他行業(yè)同樣正在發(fā)生的融合有著異曲同工之處。然而在MWC現(xiàn)場便能發(fā)現(xiàn)本質(zhì)上的不同，相比于以往通信盛會中的同行業(yè)參加者，其他行業(yè)人士對于通信服務(wù)的關(guān)注逐年增加。在今年MWC巴塞羅那期間，有將近60%來自相關(guān)行業(yè)，連接性已不再局限于某一個垂直的領(lǐng)域，而是實現(xiàn)了橫向發(fā)展，并且在重新定義著它所涉及的每一個行業(yè)的發(fā)展。
當(dāng)連接融入更多行業(yè)，網(wǎng)絡(luò)不僅傳遞數(shù)據(jù)，也成了人工智能感知更多數(shù)據(jù)信息的五官，預(yù)計到2030年，移動數(shù)據(jù)流量消費同樣將增長4倍。智能制造、數(shù)字健康以及網(wǎng)聯(lián)汽車等服務(wù)所迎來的全新發(fā)展機會，也會繼續(xù)帶動移動網(wǎng)絡(luò)支持設(shè)備和應(yīng)用數(shù)量的不斷增加。
在此背景下，電信運營商恰恰迎來了擺脫舊有管道命運的創(chuàng)新增長機遇。如果扮演數(shù)據(jù)生產(chǎn)商的角色，擴展現(xiàn)有數(shù)據(jù)的維度，結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)、地面與衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，更有機會建立起一個所謂的“世界大模型”。
本次MWC上海展上，這一通信融合千行百業(yè)，并在此產(chǎn)生新智能的趨勢已經(jīng)顯現(xiàn)：
語音客服大模型帶來更擬人化的對話效果，不僅有聲音，還有情感，甚至也有形象。
正在應(yīng)用于多個領(lǐng)域的運營商所推出的大模型。
智能天饋管理系統(tǒng)支持面向高階自智網(wǎng)絡(luò)演進。超大規(guī)模陣列設(shè)計，實現(xiàn)通感一體融合。
當(dāng)通信遇見AI，雙方的融合正在構(gòu)建未來的數(shù)字基石。業(yè)界對于AI以及垂直行業(yè)融合和跨行業(yè)的商業(yè)模式的共同探索，正在路上。
