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當通信遇見AI,雙向賦能中的演進邏輯與未來交互圖景

2025年6月19日 08:16  CCTIME飛象網  作 者:魏德齡

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。

編 輯:魏德齡
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