移动通信网 赵哲超
中国移动在“2026移动网络大会”上正式发布自研CIS-RAN通智一体小站样机，这是国内运营商在AI与无线接入网（RAN）深度融合领域落地的最新成果。据中国移动研究院披露，该样机面向AI时代网络演进，构建了硬件、软件、运维三层通智融合架构，硬件平台由通智一体基站与智算扩展单元协同构成，基站BBU中集成了国产智算芯片。与样机发布同步，中国移动研究院联合中国移动紫金（江苏）创新研究院研发的CIS-RAN无线智脑系统，已中标苏州市具身智能机器人创新中心算力网络及“无本体”数据采集设施项目，后续将部署在苏州市具身智能机器人综合创新中心。从全球视野看，通智一体与国际上NVIDIA等企业力推的AI RAN理念方向基本一致，均瞄准AI与RAN的原生融合，中国移动此举标志着国内运营商在这一前沿赛道已从概念验证走向工程样机阶段。
【关键数据】
[1] 基站BBU集成国产智算芯片，扩展单元支持算力按需扩容与多站共享
[2] GPU承载4TR小站物理层协议栈，优化后功耗与成本与传统架构接近
[3] CIS-RAN无线智脑系统中标苏州市具身智能机器人创新中心项目
[4] 2026年10月27日通智一体基站迈入商用阶段
[5] 硬件、软件、运维三层通智融合架构，覆盖AI4RAN与RAN4AI双向赋能
从技术架构看，CIS-RAN通智一体小站的核心创新在于三层通智融合设计。硬件层面，基站BBU集成国产智算芯片，智算扩展单元支持算力按需扩容与多站共享，解决了AI推理与基带处理对算力需求的弹性匹配问题。软件层面，系统同时支持AI4RAN（AI赋能网络）与RAN4AI（网络使能AI）双向能力：前者利用AI算法增强无线性能与感知能力，推动网络从规则驱动向数据驱动转变；后者为AI业务提供大容量、低时延、确定性承载，使通信网络从传输管道升级为通算智融合服务平台。运维层面，无线运维智能体实现自然语言驱动的自开通、自运维、自优化，大幅降低站点运维门槛。中国移动集团级首席专家、无线与终端技术研究所所长李男指出，AI与RAN共基础设施、AI for RAN、RAN for AI三类需求对基站智算能力的并行度、实时性和显存要求各不相同，需按实际需求选择最具性价比的算力方案。
在算力路线的选择上，业界目前存在"ASIC+GPU+CPU异构协同”与“GPU原生”两条路线之争，尚未形成共识。李男在“2026半导体无线网络芯片技术论坛”上给出了中国移动的研判：从5G设备利旧角度看，专用ASIC叠加GPU智算卡的异构路线可快速兑现AI for RAN价值，能耗与成本更低、更具性价比；而面向6G双向赋能需求，采用GPU统一承载物理层协议栈和AI应用是不可忽视的技术路线。关键进展在于，初步实验显示，以GPU承载4TR小站物理层协议栈，经优化后功耗与成本已大幅降低，与传统架构接近——这意味着基于GPU的AI RAN解决方案在功耗与成本方面已逐渐逼近传统架构，GPU原生路线的最大短板正在被补齐。此前，业界普遍质疑GPU基站在实时性与能耗上的劣势，中国移动的实验数据为这一路线的可行性提供了实证支撑。两条路线的并行探索，也反映出6G标准形成前的产业博弈仍在持续。
从产业链角度分析，CIS-RAN通智一体小站样机的发布对上游国产芯片产业形成直接拉动。基站BBU集成国产智算芯片，意味着国产AI加速芯片正切入无线基站这一高可靠、强实时的严苛场景，这对芯片的实时性处理能力、功耗控制和长周期供货稳定性都提出了远超通用服务器场景的要求。在成本结构上，传统基站BBU以专用ASIC基带芯片为主，成本高度集中；通智一体架构引入智算芯片后，基站需要平衡基带处理与AI推理的算力分配，智算扩展单元的多站共享设计正是摊薄单站算力成本的关键手段。此外，李男还透露中国移动将持续优化传统基站架构并探索光电混合基站架构，光电混合技术若成熟，将重构基站前传与回传链路的成本与功耗模型。在数据维度，中国移动倡议产业各方联合打造高质量标准数据集，这实际上是通智融合产业化的前提条件——没有标准化数据集，AI4RAN模型的跨厂商泛化就无从谈起。
商业化进展方面，CIS-RAN通智一体技术已有实质落地案例。此前10月27日，中国移动自研通智一体基站已迈入商用阶段；此次中标的苏州市具身智能机器人创新中心项目，则是该技术向垂直行业场景延伸的标志性案例。CIS-RAN无线智脑系统以自研通智一体基站为核心，实现通算智深度融合，为创新中心提供统一、灵活、高效的通算一体化基础设施，贯通无线采集、边缘推理与多机验证全环节。这一部署模式针对的是具身智能机器人训练中“无本体”数据采集的痛点——机器人需要通过无线网络大规模回传传感器数据并在边缘侧完成实时推理，传统“管道式”网络无法提供确定性低时延保障，而通智一体基站在同一基础设施上同时满足通信与算力需求。中国移动方面表示，下一步将以小站为试验田，推动通智融合从架构探索走向工程实践，小站场景功耗低、部署灵活，是验证技术成熟度的理想切入点。
从行业趋势看，6G无线通算智一体化已成为全球运营商与设备商竞逐的战略高地。李男坦言，6G无线通算智一体技术距规模化工程应用仍需持续探索，在数据、算法、算力三个维度仍面临传统AI范式与RAN双向适配难题，以及强实时、低功耗、高可靠、低成本的工程约束。中国移动的应对策略是以网络真实应用场景为牵引，在数据、模型、算力和基站架构方面开展系统性攻关，并通过样机试验探索多元模型技术路线，明确不同场景下的算力部署与演进路径。对设备商而言，通智一体架构意味着传统基站产品形态的重新定义，BBU将从基带处理单元演进为通算智融合节点；对国产芯片企业而言，运营商自研样机打开了芯片导入的验证通道。中国移动同时强调兼顾现网利旧与长期发展，这一务实姿态表明，通智融合的规模商用不会一蹴而就，异构与GPU原生两条路线将在6G标准冻结前的窗口期内继续并行竞速，最终的算力部署格局将由场景需求与成本曲线共同决定。
