移动通信网 程然
韩国科学与信息通信技术部主导的国家级战略工程“Hyper-AI网络基础构建”示范项目正式敲定最终执行方，韩国最大移动通信运营商SK电讯（SKT）凭借其在网络架构演进上的技术储备成功入选，并随即宣布全面启动“AI-RAN先导网”的建设工作。此项为期两年的国家级先导工程，核心目标在于应对物理AI（Physical AI）时代对底层通信网络带来的颠覆性需求。物理AI设备要在复杂的工业现场环境中实现实时感知、精准判断和零延迟控制，仅仅依赖设备本地的算力芯片已无法满足庞大的运算需求。不仅需要无延迟地收发大容量数据的通信链路，还需要通信网络基础设施直接介入并代为处理繁重的AI运算，从而大幅分担智能终端自身的计算负荷。韩国政府将此项目视为构建“AI高速公路”国家议程的核心技术底座。SKT在官方新闻稿中明确提出，下一代通信网络的本质是基站必须同时具备通信传输和AI计算资源的双重能力，AI-RAN将成为支撑物理AI时代规模化落地的关键底层基础设施。
【关键数据】
[1] 2年（示范项目执行周期）
[2] 5G SA（网络切片及自智网络核心制式）
[3] 4家（三星电子、HFR、爱立信和诺基亚合作设备商数量）
[4] 3种（从巡逻机器人到人形机器人的物理AI验证业务数量）
[5] 3GPP（计划提交关键性能指标和标准提案的全球标准化组织）
从底层技术架构分析，AI-RAN的核心创新在于彻底打破了传统移动通信基站仅负责无线信号射频收发的单一物理边界，将其全面升级为兼具通信与算力双重属性的边缘融合节点。为了精准量化验证下一代网络的性能极限，SKT在先导网中部署了高度复杂的交叉比对测试机制。在硬件资源池配置方面，SKT引入多种异构计算规格，将具备不同算力等级的中央处理器（CPU）与图形处理器（GPU）进行多样化的组合配置，并在完全相同的网络负载环境下进行严格的横向性能比对，以寻找最优的算效比方案。同时，针对AI计算任务和通信数据流的交汇处理，测试网络同时并行运行多种数据传输设备（UPF）与AI服务器的部署架构，以评估哪种软硬协同方案能实现最低的传输时延。网络侧将全面引入5G独立组网（5G SA）专属的网络切片技术、自智网络（SON）以及服务管理与编排（SMO）系统，旨在定量验证上述技术叠加后对网络整体吞吐量和计算效率的提升幅度，进而确立物理AI业务的性能测试基准。
在全球通信市场规模加速向千亿级AI基础设施领域演进的进程中，网络架构的代际更迭直接决定了巨头们的市场话语权。SKT此次并未局限于单一供应商，而是构建了由四家全球头部通信设备制造商组成的多元化供应链矩阵：三星电子、HFR、爱立信和诺基亚。这种多厂商策略意在规避单一底层架构锁定的风险，并通过引入激烈的内部竞争机制压低整体建设成本。在商业化进度上，相比北美部分运营商在5G Advanced阶段的初步探索，SKT通过联合四大设备商直接切入物理AI与无线接入网融合的深水区，试图在全球标准化组织（如3GPP、O-RAN联盟）中抢占关于计算与通信融合架构的关键性能指标（KPI）制定权。今年早些时候，英伟达牵头成立的AI-RAN联盟已经吸引了软银、爱立信、诺基亚等巨头加入，SKT作为核心成员，意图通过此次国家级先导网积累的详实交叉验证数据，将自身的技术规范直接推升至全球标准化讨论的核心圈层，从而在未来的专利布局和设备采购中占据绝对优势。
AI-RAN先导网的实质性推进正在对整个半导体和通信产业链上下游产生直接且强烈的辐射效应。传统基站产业链的采购成本结构通常由基带芯片、射频前端和功率放大器主导，而在AI-RAN架构下，基站侧必须额外搭载用于AI推理的加速计算模组。SKT在测试中引入的大规模CPU与GPU异构组合，直接拉动了对高性能边缘计算芯片的采购需求。这种将核心网用户面功能（UPF）与AI服务器进行物理层重构或分布式下沉部署的方案，彻底改变了通信设备商的出货模式。针对工业级物理AI应用场景，5G网络的上行容量需求将出现爆发式激增。传统通信网络通常遵循下行带宽大于上行带宽的“非对称”设计原则，而为了满足巡逻机器人、人形机器人和工业自动化设备实时回传海量高清视频、激光雷达点云数据的需求，AI-RAN基站必须采用特定的上行频段复用和天线阵列重构技术。通信主设备商、边缘服务器制造商与底层通信芯片设计企业正在加速跨界融合，催生出全新的软硬件解耦商业模式。
在商业化落地与具体应用场景的验证环节，SKT设定了极其严苛的工业级测试标准。该运营商将在为期两年的示范运行周期内，针对三种不同形态的物理AI业务进行全频段、全负载的实战测试，测试对象覆盖了具备轮式底盘的工业巡逻机器人、搭载复杂机械臂的自动化设备以及集成高精度传感器的全尺寸人形机器人。这套端到端的验证体系旨在定量测量上述智能终端在高速移动状态下对网络带宽、计算分布式处理能力和系统可靠性的极限指标。具体测试参数包括网络的上行大容量数据传输速率、端到端数据交换的超低延迟控制范围、以及在多设备并发接入时的移动性切换成功率。通过将复杂的视觉渲染、环境建图和深度强化学习模型的推理过程直接卸载至AI-RAN基站侧，智能机器人本体只需保留极低功耗的基带通信芯片和轻量级的控制单元。这种算力卸载机制能够有效减小物理AI设备的电池体积，降低散热设计难度，从而大幅延长机器人的持续工作时间，打通技术的商业化闭环。
通信网络底座与人工智能算力的深度融合，正在引发全球科技产业格局的新一轮深度调整。韩国政府通过国家级战略项目直接注入资源，目的是抢占算网融合的全球技术制高点。SKT在先导网中积累的多架构、多厂商交叉验证数据，将直接转化为3GPP R18及后续演进版本中关于AI与空口结合的标准提案。通信网络不再仅仅是数据的传输管道，而是彻底演进为分布式的国家级算力调度枢纽。这种网络架构的底层重构，要求运营商必须具备极强的软件研发能力和生态整合能力。全球头部运营商正在从传统的管道服务提供商，加速向集计算、通信于一体的综合数字基础设施运营商转型。各大设备制造商也在紧锣密鼓地调整产品线，推出专门针对边缘AI推理优化的新一代基站处理器平台。从核心网到无线接入网，从底层半导体芯片到上层物理AI应用，整个通信产业的价值链正在经历一场大规模的重估与重组，技术主导权的竞争已经全面白热化。
