# AI-RAN从实验室走向商用部署：2026年无线接入网智能化全景分析 ## 概述 2026年是AI-RAN技术从概念验证迈向商用部署的关键转折年。MWC Barcelona 2026成为AI-RAN的"高光时刻"：AI-RAN Alliance成员突破132家，展示了33项AI驱动的创新演示；爱立信发布搭载自研神经网络加速器的AI-Ready射频产品线，明确表态不依赖NVIDIA GPU；NVIDIA联合Linux Foundation成立OCUDU生态系统基金会，推动软件定义RAN开源化；软银AITRAS方案加速商用落地。本报告从技术架构、标准进展、产业生态、能耗优化、智能运维五大维度，深度解析AI-RAN在2026年的最新发展。 ## 行业动态（2026年2月-5月） | 时间 | 事件 | 影响评级 | |------|------|----------| | 2026.02 | 爱立信发布10款AI-Ready射频产品+AI RAN软件套件，搭载自研Ericsson Silicon神经网络加速器 | ★★★★★ | | 2026.02 | AI-RAN Alliance宣布成员突破132家，新增多个董事会成员，MWC展示33项AI创新演示 | ★★★★★ | | 2026.02 | NVIDIA联合Linux Foundation成立OCUDU Ecosystem Foundation，开源AI Aerial RAN软件库 | ★★★★★ | | 2026.02 | 软银与爱立信实现AITRAS编排器与EIAP平台的互联互通 | ★★★★ | | 2026.02 | 软银与爱立信联合演示基于AI-RAN的网络赋能物理AI（Physical AI） | ★★★★ | | 2026.03 | Nokia推进与NVIDIA的AI-RAN合作，完成GPU加速RAN功能测试（T-Mobile、Indosat、软银参与） | ★★★★ | | 2026.03 | AT&T + Aira Technologies + 爱立信展示基于GenAI的rApp自动化生成路径 | ★★★★ | | 2026.03 | Capgemini与 Deutsche Telekom发布多厂商SMO平台，实现智能RAN自动化 | ★★★★ | | 2026.03 | SK Telecom演示下一代AI-RAN基站技术，兼顾运营灵活性与能效 | ★★★ | | 2026.03 | 三菱重工与软银合作将AI-RAN网络架构适配边缘数据中心 | ★★★ | | 2026.05 | Emerson与韩国延世大学联合发布6G AI-RAN能效测试平台，基站能耗降低33% | ★★★★ | | 2026.05 | ZTE发布AIREngine解决方案，实现基站实时业务感知与动态节能 | ★★★ | ## 深度分析 ### 一、爱立信AI-Ready射频：自研芯片路线的独立宣言 **技术方案**：Ericsson AI-Ready Radio产品线是2026年AI-RAN领域最具标志性的产品发布。该产品线包含10款新一代射频设备（含Massive MIMO和远端射频单元），核心亮点是搭载了Ericsson自研Silicon芯片，内置神经网络加速器（Neural Network Accelerator）。与行业"GPU加速RAN"的主流路线不同，爱立信选择了一条完全独立的技术路径——不依赖NVIDIA GPU，而是通过自研专用AI推理芯片实现RAN侧的AI计算。 **核心技术原理**：爱立信的方案将AI推理能力直接嵌入射频设备的基带处理链路中。神经网络加速器通过硬件级加速，在物理层（L1）实现AI模型的高效推理，包括信道估计、波束赋形权重计算、干扰抑制等关键操作。这种"近射频"的AI部署模式，相比传统的集中式云端AI推理，显著降低了时延和对传输带宽的依赖。 **应用场景**：该产品线面向5G-Advanced和6G演进场景，支持多模态AI和增强现实应用驱动的流量增长。AI RAN软件套件可实现对无线资源的智能调度、对网络异常的预测性检测、以及对能耗的动态优化。爱立信声称，其AI-Ready方案可在不影响网络性能的前提下，实现基站能耗降低15%-25%。 **从业者价值**：爱立信的路线选择说明AI-RAN并非只有"GPU+软件定义"一条路可走。对于设备商和运营商的工程师而言，理解"自研AI芯片 vs. 通用GPU加速"两条路线的技术取舍——成本、功耗、灵活性、生态成熟度——是做出正确技术决策的关键。值得注意的是，爱立信的方案更易于与现有网络架构平滑集成，但NVIDIA路线在生态开放性和AI模型迭代速度上更具优势。 ### 二、NVIDIA OCUDU：构建"RAN领域的Linux" **技术方案**：NVIDIA在MWC 2026期间宣布加入并推动OCUDU（Open CU DU）Ecosystem Foundation，该基金会由Linux Foundation托管。OCUDU的目标是将RAN的CU（集中单元）和DU（分布式单元）功能开源化，基于NVIDIA AI Aerial平台的软件定义RAN框架，结合srsRAN开源项目，构建一个"RAN领域的Linux"——运营商级、云原生、完全软件定义的RAN协议栈。 **核心技术原理**：OCUDU架构的核心思想是将RAN协议栈从专用硬件解耦，运行在通用GPU服务器上。NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN SDK提供GPU加速的物理层实现，支持AI模型在RAN协议栈的各层灵活部署。OCUDU基金会负责维护开源的CU/DU软件参考实现，各厂商可在此基础上构建差异化方案。这一架构天然支持AI推理与RAN工作负载的资源共享——同一GPU既可运行RAN基带处理，也可执行AI推理任务。 **应用场景**：软银的AITRAS方案是OCUDU理念的典型落地。AITRAS基于NVIDIA Grace Hopper超级芯片，在同一平台上同时运行RAN处理和AI推理。软银已与NVIDIA完成16层Massive MU-MIMO的室外演示，验证了GPU-based AI-RAN在真实无线环境中的可行性。三菱重工（MHI）与软银的最新合作则将AI-RAN架构延伸至边缘数据中心，为工业AI应用提供超低延迟的网络+AI融合服务。 **从业者价值**：OCUDU代表了"软件定义一切"的通信行业趋势。对于网络工程师，这意味着RAN不再是黑盒——CU/DU协议栈的开源使得定制化优化成为可能。但需要警惕的是：开源不等于免费，运营商仍需投入大量资源进行集成、测试和维护。OCUDU能否真正达到运营商级可靠性，仍需更多商用部署验证。 ### 三、AI-RAN Alliance生态爆发：从联盟到产业的催化剂 **技术方案**：AI-RAN Alliance在MWC 2026上宣布成员突破132家，较成立时增长数倍。联盟在MWC展示了33项AI驱动的创新演示，并发布了四项新的行业倡议，覆盖AI-RAN架构、测试验证框架、边缘AI推理、以及AI驱动的网络能效优化。 **核心技术原理**：AI-RAN Alliance将AI-RAN定义为三个功能层级： 1. **AI-for-RAN**：利用AI优化RAN自身性能（波束管理、资源调度、干扰协调） 2. **AI-and-RAN**：在同一基础设施上同时运行AI推理和RAN工作负载（如OCUDU/AITRAS模式） 3. **AI-on-RAN**：利用RAN基础设施为终端用户提供AI服务（如边缘AI推理、物理AI等） 这一三层架构为行业提供了一个统一的概念框架，使得不同厂商的方案可以在同一框架下进行对比和互操作。 **应用场景**：联盟的132家成员覆盖了芯片厂商（NVIDIA、Qualcomm、ARM）、设备商（Ericsson、Nokia、Samsung）、运营商（T-Mobile、SoftBank、NTT Docomo、Deutsche Telekom）、云厂商（Microsoft、AWS）等全产业链。软银与爱立信联合演示的网络赋能物理AI（Physical AI）是联盟展示的标杆用例——利用AI-RAN的边缘计算能力，为机器人、自动驾驶等物理AI应用提供毫秒级响应的网络服务。 **从业者价值**：AI-RAN Alliance的快速扩张表明，AI-RAN已从"前沿探索"进入"产业共识"阶段。对于通信从业者，密切关注联盟的技术报告和测试规范，是跟踪AI-RAN技术演进最高效的方式。联盟正在制定的AI-RAN验证框架，将成为运营商选型和采购的重要参考。 ### 四、3GPP Release 19 AI/ML标准化：从物理层到网络层的全面覆盖 **技术方案**：3GPP Release 19已于2026年正式冻结，其中AI/ML相关的标准化工作是5G-Advanced阶段最重要的技术增量之一。R19在R18的基础上，将AI/ML的应用范围从单一的物理层用例扩展到RAN协议栈的多个层级。 **核心技术原理**：R19标准化的AI/ML RAN用例主要包括： - **物理层**：AI/ML增强的信道状态信息（CSI）反馈、AI/ML辅助的定位、AI/ML驱动的波束管理 - **MAC层**：AI/ML优化的调制编码方案（MCS）选择、基于AI的动态频谱共享 - **网络层**：AI驱动的RAN切片资源分配、基于ML的负载均衡和移动性管理 R19引入了AI/ML模型的生命周期管理框架，包括模型训练、验证、部署、更新和退役的完整流程。同时定义了AI/ML模型在UE（终端）和网络侧的交互信令，使得终端侧AI模型与网络侧AI模型可以协同工作。 **应用场景**：R19标准的一个关键突破是定义了"AI-native RAN"的概念——即网络在设计之初就将AI能力作为基本功能，而非附加功能。这为6G的AI原生架构奠定了标准化基础。R19中AI/ML的标准化成果将直接影响6G RAN的设计，R20已计划将AI作为RAN的必选功能（mandatory feature）。 **从业者价值**：R19的冻结意味着AI/ML在RAN中的应用有了明确的标准化路径。对于无线通信工程师，建议重点关注RAN WG1（物理层）和RAN WG3（网络架构）的AI/ML相关规范，这些规范将直接影响未来基站的实现方式和网络架构设计。R19 TS 38.843（AI/ML for NR Air Interface）和TS 38.847（AI/ML for NG-RAN）是核心参考文档。 ### 五、O-RAN智能自动化：从rApp到GenAI驱动的意图网络 **技术方案**：2026年，O-RAN生态在RAN智能自动化领域取得显著进展。爱立信在MWC 2026展示了其业界领先的SMO（Service Management and Orchestration）解决方案——Ericsson Intelligent Automation Platform（EIAP），该平台已实现商用部署。更具突破性的是，AT&T、Aira Technologies和爱立信联合展示了基于GenAI（生成式AI）的rApp自动化生成路径。 **核心技术原理**：传统rApp（RAN自动化应用）开发需要专业通信知识和软件工程能力，开发周期长、成本高。AT&T演示的创新路径是：通过GenAI模型理解运维人员的自然语言意图，自动生成符合O-RAN标准的rApp代码。这一流程包括： 1. 运维人员用自然语言描述网络优化目标（如"在市中心商业区降低掉话率"） 2. GenAI模型解析意图，映射到O-RAN A1策略参数 3. 自动生成rApp代码，经标准化测试后部署到SMO平台 4. rApp通过R1接口与Non-RT RIC交互，实现自动化策略执行 与此同时，Capgemini与Deutsche Telekom联合发布了多厂商SMO平台，实现了真正的厂商无关性——这是O-RAN生态走向成熟的重要标志。BubbleRAN公司在MWC 2026展示的意图驱动RAN自动化平台，进一步验证了rApp在不同厂商SMO平台间的互操作性。 **应用场景**：GenAI驱动的rApp生成将RAN自动化的门槛从"需要通信+编程双技能"降低到"会用自然语言描述需求"。这将极大扩展RAN智能自动化的使用者范围，从少数专业工程师扩展到一线运维人员。对于大型运营商，这意味着可以更快地响应网络质量问题，将优化周期从周级缩短到小时级。 **从业者价值**：对于O-RAN工程师，2026年的关键学习点是SMO平台的商用化部署经验。爱立信EIAP和Capgemini/DT的多厂商SMO是两个值得深入研究的参考实现。此外，GenAI + rApp的自动化生成路径代表了RAN智能化的下一个范式——"意图驱动网络"（Intent-Driven Networking），建议从业者提前布局Prompt Engineering和网络意图建模的知识储备。 ### 六、AI-RAN能效优化：绿色网络的AI引擎 **技术方案**：AI-RAN的能效优化在2026年迎来多个突破性进展。Emerson与韩国延世大学联合发布的6G AI-RAN能效测试平台，通过AI模型实现基站能耗降低33%。ZTE发布的AIREngine解决方案，通过AI赋予基站"实时业务感知"能力，实现按需供能。韩国某研究团队基于5G-Advanced技术开发了低功耗基站软件，实现基站能耗降低20%。 **核心技术原理**：传统基站的节能策略通常是静态的——基于时间段的睡眠模式、基于负载阈值的载波关断等。AI-RAN能效优化的核心变革在于"动态化"和"精准化"： 1. **流量预测模型**：利用时序AI模型（如LSTM/Transformer）预测小区级流量变化，实现提前15-30分钟的负载预测，为节能决策提供前瞻性信息 2. **多维度节能决策**：AI模型综合考虑射频参数配置、邻区负载状态、用户移动性预测、可再生能源发电量（如基站配有太阳能）等多维输入，做出全局最优的节能决策 3. **AIREngine的业务感知**：ZTE的方案通过AI模型实时识别业务类型（视频流、IoT、URLLC等），根据不同业务类型的QoS需求动态调整射频资源配置，避免"用5G的功耗传IoT的数据" **应用场景**：在运营商普遍面临"流量增长但ARPU下降"的困境下，AI-RAN能效优化直接解决OPEX痛点。以一个拥有10万基站的中型运营商为例，假设每基站年均电费5万元，33%的节能意味着每年节省约16.5亿元运营支出。Emerson的测试平台还探索了将AI节能与可再生能源调度结合的可能性——在太阳能/风能发电高峰时段，AI模型主动将更多计算负载调度到可再生能源供电的基站。 **从业者价值**：AI-RAN能效优化是"技术可行性"与"商业必要性"高度重合的领域，建议从业者重点关注。需要掌握的核心技能包括：时序预测模型的训练与部署、基站能耗模型的理解、以及O-RAN节能rApp的开发方法。3GPP R19中关于AI/ML for NG-RAN节能的规范（TS 38.300相关章节）是标准化层面的重要参考。 ### 七、Nokia-NVIDIA AI-RAN联合推进：GPU加速RAN的多运营商验证 **技术方案**：Nokia在MWC 2026宣布与NVIDIA的AI-RAN合作取得重大进展，完成了GPU加速RAN的功能测试，参与方包括T-Mobile（美国）、Indosat（印尼）和SoftBank（日本）三家运营商。这是AI-RAN技术首次在多运营商、多地理区域、多频段条件下的系统性验证。 **核心技术原理**：Nokia的方案基于"anyServer on anyRAN"理念，将RAN协议栈部署在搭载NVIDIA GPU的通用服务器上。GPU不仅加速基带信号处理（如LDPC编解码、FFT/IFFT），还为AI模型的实时推理提供算力。测试中验证的关键技术包括： - GPU加速的Massive MIMO波束赋形 - 基于AI的动态频谱共享 - AI驱动的网络切片资源编排 - RAN与AI推理工作负载的GPU资源共享 **应用场景**：T-Mobile关注的是AI-RAN在美国城市密集区域的容量提升和用户体验优化；Indosat探索的是AI-RAN在印尼群岛地形下的覆盖优化和能耗降低；SoftBank则聚焦于AI-RAN为边缘AI服务提供基础设施的商业模式创新。三个运营商的不同关注点，验证了AI-RAN技术框架的灵活性和广泛适用性。 **从业者价值**：Nokia-NVIDIA的多运营商验证结果表明，GPU加速AI-RAN已不再停留在PPT和实验室，而是进入了真实网络环境验证阶段。但需注意：功能测试通过≠商用就绪。距离真正的商用部署，还需要解决GPU服务器的成本、散热、可靠性，以及AI模型在不同网络环境下的泛化能力等工程挑战。 ### 八、软银AITRAS商用化：AI-RAN的第一个运营商级方案 **技术方案**：软银的AITRAS是目前最接近商用部署的AI-RAN解决方案。该方案基于NVIDIA Grace Hopper超级芯片，将RAN处理和AI推理融合在同一硬件平台上。软银已宣布计划从2026年开始将AI-RAN架构引入其商用网络。 **核心技术原理**：AITRAS的核心创新在于其自研的L1（物理层）软件，基于NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN SDK开发。该软件实现了RAN基带处理在GPU上的全加速运行，同时通过GPU资源共享机制，在同一芯片上并行运行AI推理任务。AITRAS编排器（Orchestrator）负责RAN工作负载和AI推理工作负载的动态调度——当网络负载高时，分配更多GPU资源给RAN处理；当网络空闲时，将GPU资源释放给边缘AI推理服务。 **应用场景**：软银的AI-RAN商用化路径分为三个阶段： 1. **2026年**：在选定的城市区域部署AITRAS基站，验证商用环境下的性能和可靠性 2. **2027-2028年**：扩大部署范围，引入更多AI优化功能（AI波束管理、AI节能等） 3. **2029年+**：为6G做准备，实现完全AI原生的RAN架构 软银与爱立信完成的AITRAS编排器与EIAP互联互通，以及与三菱重工合作的边缘数据中心适配，都是第一阶段的关键里程碑。软银还提出了"Telco AI Cloud"愿景，计划利用AI-RAN基础设施为第三方AI应用提供边缘计算服务，开辟新的收入来源。 **从业者价值**：软银AITRAS是AI-RAN从"技术概念"到"商业产品"的最佳实践案例。对于运营商的工程师，建议跟踪软银商用部署的进展和公开数据，这些将是评估AI-RAN技术成熟度和ROI的最真实参考。对于设备商，AITRAS的L1软件架构和编排器设计值得深入研究，它们代表了RAN软件化的未来方向。 ## AI-RAN技术架构全景图  > *图表 1* ## AI-RAN技术演进路线图  > *图表 2* ## 投资/关注建议 ### 对运营商 1. **立即行动**：开始AI-RAN技术评估和POC验证。软银AITRAS的商用化经验表明，从概念验证到商用部署的周期正在大幅缩短。建议优先在"AI节能"和"AI波束优化"两个ROI明确的场景启动试点。 2. **双路线评估**：爱立信自研芯片路线（低风险、平滑演进）和NVIDIA GPU路线（高灵活、强生态）各有优劣。大型运营商建议同时评估两条路线，根据不同网络场景（城区容量 vs. 农村覆盖）选择最优方案。 3. **布局AI边缘服务**：AI-and-RAN和AI-on-RAN模式可为运营商开辟新的收入来源。建议提前规划GPU基站的地理布局，为未来提供边缘AI推理服务做准备。 ### 对设备商 1. **AI芯片能力是核心竞争壁垒**：爱立信的自研Ericsson Silicon和NVIDIA的Grace Hopper代表了两种AI芯片策略。其他设备商需要明确自身的AI芯片路线——自研、合作还是外购。 2. **拥抱开源生态**：OCUDU和srsRAN的崛起意味着RAN软件正在走向开源化。设备商的差异化价值将从"协议栈实现"转向"AI算法和系统集成能力"。 3. **rApp生态是新的增长点**：O-RAN SMO/rApp平台正在形成新的应用生态。设备商应积极建设rApp开发平台和工具链，抢占生态制高点。 ### 对个人从业者 1. **必备技能组合**：AI-RAN要求"通信+AI"的复合能力。建议在扎实的无线通信基础上，重点补充深度学习、时序预测、强化学习的实用知识。 2. **关注方向选择**： - **短期高价值**（1-2年）：AI节能优化、O-RAN rApp开发、AI波束管理 - **中期高潜力**（2-3年）：AI-RAN编排器设计、GenAI驱动的网络自动化 - **长期战略性**（3-5年）：6G AI原生空口设计、通感算一体化 3. **认证与社区**：AI-RAN Alliance正在建立技术认证体系，O-RAN ALLIANCE提供RIC/rApp开发培训。建议积极参与相关社区和技术研讨会，建立行业人脉。 --- **延伸阅读**： - AI-RAN Alliance官网：https://ai-ran.org/ - 3GPP R19 AI/ML规范：TS 38.843 / TS 38.847 - NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN：https://github.com/NVIDIA/aerial-cuda-accelerated-ran - O-RAN SMO白皮书：https://rimedolabs.com/blog/the-oran-whitepaper-2026-ran-automation-with-smo-and-rapps/ - Ericsson AI-Ready Radio：https://www.ericsson.com/en/press-releases/2026/2/ericsson-launches-ai-ready-radios-antennas-and-ai-ran-software-to-power-future-networks > [!tip] 51学通信知识星球 > **星主：爱卫生**（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 > **星球定位**：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 > **当前规模**：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 > **加入福利**：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 > **AI 加持**：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。