飛象原創（魏德齡/文）沒有哪項技術，能像AI一樣，作為一個圈外技術，成為通信業的熱議話題。時間來到2025年，通信與AI的融合已經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也將會帶來通信設備交互方式的躍升。與此同時，通信網絡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的融合被業界視作一個新的轉折點，重構各行各業，重新定義生產、流通和消費。兩者間的關系包括兩個方面，其一是Network for AI，網絡將會超越連接，使算力、算法、數據結合在一起，提供海量的人工智能應用。其二是AI for Networks，網絡將得以重構，通過優化內部邏輯讓系統更加合理。

在目前的5G-A階段，兩者間的融合將賦能網絡提質增效，進一步提升網絡面向個人、網絡、行業的服務能力。面向個人，5G-A網絡結合新興AI技術，推動實現傳統音視頻通話向多模態交互式通話的轉變，極大提升用戶通話的趣味性和豐富性；面向網絡，在能耗優化方面，實現了更加精準、動態的節能運行，能耗效率提升3倍以上；面向行業，AI助力打造工業確定性網絡，可實現99.999%的系統可靠性，極大提升了產線效率。

面向未來的6G階段，將實現在架構層面上的內生智能。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，通過機器學習與神經網絡將釋放頻譜效率的巨大收益。當前網絡數據流量中的語音、數據與多媒體都將支持被人工智能所分析優化，從而實現更優異的連接體驗。空口創新的著力點也將轉到基于AI對信道的精確匹配和對業務的理解，優化波束權重、方向和層數，提升效率與性能。

與此同時，業界還正在推動電信專用大模型的誕生。由于網絡數據超越了文本、視頻和圖像，還包括日志、模擬信息、架構圖等信息。為了能夠助力人工智能理解電信網絡中每天產生的百萬連接與超3800TB的數據，就需要訓練能夠理解網絡語言的專用電信模型。屆時，這類模型將助力電信行業領域的智能體，理解實時網絡事件，預測故障，并自動化解決方案，高效、精準、低延遲地針對電信工作負載進行優化。

以本次MWC上海為例：

Agentic Al for telco項目支撐AI在通信行業的規模化應用。

AI賦能網絡，實現無線網絡智慧運營，在提升網絡質量的同時，讓運營效能也得到了充分提升。

下一代智能網絡服務建構進行時。

終端設備的新交互

在電信專用大模型的設想中不難發現，原本復雜的網絡優化設備，將會被更易操控的新交互方式所取代。而在消費類產品中，無論是手機、電腦，還是汽車，AI都正在成為新的UI。根據今年發布的《AI變革正在推動終端側推理創新》白皮書預測，智能體AI（Agentic AI）是下一代用戶交互的核心。AI系統能夠通過預測用戶需求，并在終端和應用內主動執行復雜工作流，進行決策和管理任務。

屆時，用戶輸入進手機的語音和音頻、文本、圖像、視頻和傳感器等數據，將不直接應用于某個具體的應用，而是先傳輸至智能體AI。智能體AI在接收到這些信息后，會對其進行相應的處理，之后再將工作負載分配給后臺的不同應用。在這背后，智能體AI要做的就是從終端側非常豐富的模型中選擇所需的模型完成任務。

這也意味著，要想實現這樣的交互體驗躍升，就需要端側模型能力的提升。好消息是Deepseek蒸餾模型涌現正在為終端側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《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》論文中的觀點顯示，通過蒸餾技術能夠使小模型也能擁有大模型的推理能力，并且既高效又經濟。實驗結果表明，蒸餾后的小型密集模型在多個基準測試中表現出色。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024基準測試中取得了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優異，AIME 2024、MATH-500、LiveCodeBench的測試結果超越了以往開源模型，與OpenAI o1-mini相當。

蒸餾技術能夠讓大模型“教學”小模型，保持準確性的同時遷移知識，在這一老師教授學生的過程中，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量強關聯，也就讓智能終端無需付出更多系統資源來運行端側模型。也就是說，日后10億-20億參數規模的模型將會占用更少的運行內存，更好地適配8-12GB內存設置的終端。現在RAM一般在12GB以上的智能手機或PC，已經足夠支持很多模型的高效運行。

本次MWC上海的展區中，大量智能設備的AI能力也成了展出的亮點：

AI助手通過衛星網絡如今也能在線溝通交流。

內置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，似乎與其他行業同樣正在發生的融合有著異曲同工之處。然而在MWC現場便能發現本質上的不同，相比于以往通信盛會中的同行業參加者，其他行業人士對于通信服務的關注逐年增加。在今年MWC巴塞羅那期間，有將近60%來自相關行業，連接性已不再局限于某一個垂直的領域，而是實現了橫向發展，并且在重新定義著它所涉及的每一個行業的發展。

當連接融入更多行業，網絡不僅傳遞數據，也成了人工智能感知更多數據信息的五官，預計到2030年，移動數據流量消費同樣將增長4倍。智能制造、數字健康以及網聯汽車等服務所迎來的全新發展機會，也會繼續帶動移動網絡支持設備和應用數量的不斷增加。

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新增長機遇。如果扮演數據生產商的角色，擴展現有數據的維度，結合傳感器數據、地面與衛星的數據，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，并在此產生新智能的趨勢已經顯現：

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。

正在應用于多個領域的運營商所推出的大模型。

智能天饋管理系統支持面向高階自智網絡演進。超大規模陣列設計，實現通感一體融合。

當通信遇見AI，雙方的融合正在構建未來的數字基石。業界對于AI以及垂直行業融合和跨行業的商業模式的共同探索，正在路上。