2026年上半年，AI-RAN（人工智能无线接入网）从概念验证进入商用部署前夜。以MWC Barcelona 2026为分水岭，全球形成三大技术阵营：NVIDIA-GPU生态（Nokia、SoftBank、SK Telecom）、Ericsson-自研芯片路线、以及O-RAN开放生态。AI-RAN联盟成员突破132家，3GPP Release 19将AI/ML纳入空接口标准，Keysight-Samsung-NVIDIA联合展示端到端验证流程，SK Telecom在现网完成AI-RAN基站验证，SoftBank实现GPU上软件定义Massive MIMO。AI不再是RAN的辅助工具，而是正在成为RAN的基础架构本身。
| 时间 | 事件 | 影响评级 |
|---|---|---|
| 2026.02 | Ericsson发布10款AI-Ready无线电台 + 神经网络加速芯片 | ★★★★★ |
| 2026.02 | AI-RAN联盟成员增至132家，MWC 2026展示突破性进展 | ★★★★★ |
| 2026.02 | NVIDIA发布《2026电信AI状况报告》：89%运营商增加AI预算 | ★★★★☆ |
| 2026.02 | SK Telecom成功验证下一代AI-RAN基站技术 | ★★★★☆ |
| 2026.02 | Nokia宣布AI-RAN重大进展，深化与NVIDIA战略合作 | ★★★★★ |
| 2026.03 | Keysight+Samsung+NVIDIA联合展示端到端AI-RAN验证工作流 | ★★★★☆ |
| 2026.03 | DOCOMO + SKT发布vRAN/AI-RAN联合白皮书 | ★★★★☆ |
| 2026.03 | Emerson + 延世大学合作6G AI-RAN节能研究（目标降耗33%） | ★★★☆☆ |
| 2026.04 | 3GPP Release 19 AI/ML空接口标准化取得关键进展 | ★★★★★ |
| 2026.05 | O-RAN软件社区发布"L"版本，强化AI/ML集成能力 | ★★★★☆ |
2026年的AI-RAN赛道已不再是百花齐放，而是形成了三条清晰的技术路线，每条路线背后代表着截然不同的产业哲学。
NVIDIA-GPU生态阵营是声量最大的一条路线。NVIDIA通过ARC-Pro（Aerial RAN Compute Pro）平台，将GPU引入基站侧计算，使RAN信号处理和AI推理共享同一硬件。Nokia是这条路线的旗舰合作伙伴，宣布将ARC-Pro嵌入其新一代Doksuri无线电台产品的核心。SoftBank则更进一步，在户外环境下实现了基于GPU的16层Massive MU-MIMO——这是业界首次用纯软件方式在GPU上运行完整的Massive MIMO物理层处理。T-Mobile US也宣布将在2026年启动AI-RAN商用试验。这条路线的核心逻辑是：通用GPU平台可以同时承载RAN信号处理和AI推理负载，让基站从单一的通信设备变成AI计算平台，从而为运营商创造新的收入来源。
Ericsson自研芯片阵营走了一条完全不同的路。Ericsson在MWC 2026前发布了10款AI-Ready无线电台，核心是新一代Ericsson Silicon芯片，内置神经网络加速器。与NVIDIA路线不同的是，Ericsson选择在专用芯片上实现AI推理，而非依赖通用GPU。这种方案的优势在于功耗控制和成本效率——Ericsson宣称其AI-Ready无线电台在引入神经网络能力的同时，不会增加基站的整体功耗。这种"无需NVIDIA"的路线，本质上是传统设备商对通用计算侵蚀其核心竞争力的防守反击。Ericsson还与Intel深化合作，聚焦Cloud RAN场景下的AI加速，形成了"Ericsson Silicon + Intel Xeon"的双芯片组合。
O-RAN开放生态阵营则代表了第三条路径。O-RAN联盟定义的RIC（RAN Intelligent Controller）架构，通过非实时RIC（Non-RT RIC）和近实时RIC（Near-RT RIC）为AI/ML提供了标准化的嵌入点。2026年O-RAN软件社区发布的"L"版本显著增强了AI/ML框架的集成能力。这条路线的核心价值在于开放性——任何AI算法供应商都可以通过标准接口将xApp/rApp部署到RIC中，打破了传统RAN设备的封闭性。三星、Keysight等厂商在这一生态中扮演重要角色。
对51学通信的读者而言，理解这三大阵营的差异至关重要：选择哪条路线，将直接影响未来5-10年的网络架构演进方向和技能储备需求。
Ericsson发布的10款AI-Ready无线电台代表了RAN硬件设计的范式转变。传统无线电台只负责射频信号的收发和基带处理，而AI-Ready无线电台在芯片层面集成了神经网络处理单元。
核心技术原理在于：新一代Ericsson Silicon芯片内置的神经网络加速器能够在物理层（PHY）直接执行AI推理任务。这意味着信道估计、波束赋形、干扰抑制等传统依赖固定算法的物理层功能，可以由训练好的神经网络模型实时执行。据Ericsson公布的数据，AI增强的波束赋形在复杂多径环境下可将吞吐量提升15-25%，而AI驱动的干扰管理可使小区边缘用户的体验质量提升20%以上。
除了Ericsson，Nokia的Doksuri系列无线电台也集成了AI处理能力。Nokia的方案是将NVIDIA ARC-Pro GPU与自研无线电台深度集成，在同一平台上同时运行Layer 1物理层处理和AI推理。这种方案虽然功耗较高，但灵活性更强——运营商可以通过软件更新部署新的AI模型，无需更换硬件。
应用场景方面，AI-Ready无线电台首先在密集城区的Massive MIMO部署中发挥价值。在高楼密集的城市环境中，传统的固定波束赋形算法难以应对快速变化的信道条件，而AI模型可以根据实时信道状态信息（CSI）动态调整波束权重，显著改善覆盖和容量。在室内高频段（mmWave）场景中，AI辅助的信道估计可以有效弥补传统线性估计器在高噪声环境下的性能损失。
3GPP Release 19在AI/ML空接口标准化方面取得了突破性进展。TR 38.843（Study on AI/ML for NR Air Interface）定义了AI/ML在NR空接口中的框架和用例，标志着AI从"网络管理工具"正式成为"空接口组成部分"。
标准化的核心内容包括三个层面。第一是AI/ML框架定义，规定了如何在UE（用户设备）和网络侧之间协调AI模型的训练、推理和更新。3GPP引入了"AI/ML模型生命周期管理"的概念，包括模型的初始训练、在线微调、性能监控和版本切换。第二是具体用例标准化，涵盖波束管理（CSI预测/增强）、定位精度提升、以及信道状态反馈压缩三大场景。在波束管理场景中，AI模型可以基于历史CSI数据预测未来时刻的最优波束方向，将波束切换延迟从毫秒级降低到亚毫秒级。第三是模型信令架构，定义了UE和网络侧之间交换AI模型参数和推理结果的信令流程。
值得注意的是，Release 19采取了"可选功能"的定位——AI/ML增强功能不强制所有UE支持，而是通过UE能力上报机制让网络侧知道UE是否支持特定AI/ML功能。这种渐进式引入策略降低了标准化的阻力，也为Release 20（6G标准）中AI成为空接口原生能力铺平了道路。
Release 19还引入了AI/ML模型管理框架（TR 28.908），从网络管理角度定义了AI模型的部署、监控和生命周期管理。该框架与O-RAN的RIC架构高度对齐，为跨标准化组织的协同提供了基础。
对通信工程师而言，这意味着需要开始学习AI/ML的基础知识——不一定要成为数据科学家，但至少需要理解模型训练、推理、过拟合、泛化等基本概念，才能在未来的网络规划和优化中有效使用AI工具。
亚洲运营商在AI-RAN商用化方面走在全球前列，SK Telecom和SoftBank是两个最具代表性的案例。
SK Telecom在2026年2月宣布成功验证了下一代AI-RAN基站技术。该验证在现网环境中完成，采用了韩国本土及海外多家厂商的联合方案。SKT的AI-RAN方案核心是将AI推理能力嵌入基站的基带处理单元，实现实时信道优化和资源调度。SKT还在MWC 2026上展示了多种面向网络的AI Agent——这些Agent能够自主执行网络故障诊断、参数优化和性能预测等任务。SKT与NTT DOCOMO在2026年3月联合发布的vRAN/AI-RAN白皮书进一步明确了下一代移动网络中AI-RAN的关键需求，包括开放接口、AI模型可移植性和多厂商互操作性。
SoftBank则选择了更激进的路线——与NVIDIA合作开发AITRAS平台，在GPU上实现完全软件定义的RAN。2025年底SoftBank在户外环境下成功演示了16层Massive MU-MIMO，这是全球首次在GPU平台上用纯软件方式实现完整物理层处理。SoftBank已宣布计划从2026年开始将AI-RAN架构引入商用网络。AITRAS平台的核心理念是"RAN即计算平台"——基站的GPU资源在空闲时可以运行第三方AI推理负载，为运营商创造额外的云计算收入。SoftBank估计这种多用途AI-RAN架构可使基站的总体拥有成本（TCO）降低30%以上。
两个案例的对比揭示了一个重要趋势：AI-RAN的商用化路径并非唯一。SKT的方案更侧重于在现有RAN架构上叠加AI能力，演进式地提升网络性能；SoftBank的方案则是对RAN架构的根本性重构，将RAN从通信设备变为AI计算平台。两条路径各有优劣，前者风险低、部署快，后者潜力大但技术挑战也更大。
AI-RAN从实验室走向商用，最大的挑战之一是验证。传统RAN的验证依赖于成熟的测试方法论和仪器设备，但AI-RAN引入了神经网络模型，使得验证过程变得异常复杂——你需要同时验证通信性能和AI模型性能。
Keysight Technologies、Samsung和NVIDIA在MWC 2026上联合展示的端到端AI-RAN验证工作流，是业界首个系统性地解决这一问题的方案。该工作流包含三个关键环节：
数据采集与模型训练：Keysight的AI-RAN仿真工具集生成高保真的信道仿真数据，这些数据被输入到NVIDIA Aerial AI-RAN测试平台进行AI模型训练。与传统方法相比，这种仿真驱动的数据生成方式可以大幅降低现场数据采集的成本和时间。
基准模型测试：训练好的AI模型被集成到Samsung的RAN软件栈中，在Keysight的网络仿真环境中进行端到端性能验证。测试覆盖了波束赋形准确性、频谱效率提升、时延指标和模型鲁棒性等多个维度。
现场部署验证：验证通过的模型被部署到实际基站中进行外场测试，Keysight的测试设备同时监测通信KPI和AI模型推理指标，确保两者均满足设计要求。
这一工作流的意义在于，它为AI-RAN建立了一套可重复、可标准化的验证方法论。对于设备商和运营商而言，这解决了"如何证明AI-RAN确实比传统RAN更好"这个根本性问题。
NVIDIA发布的第四年度《电信AI状况报告》基于全球1000+电信从业者的调研数据，揭示了AI在通信行业渗透的关键趋势。
投资加速：89%的受访运营商表示将在2026年增加AI投资，其中近半数计划将AI预算提升25%以上。AI-RAN是最受关注的投资方向之一，其次是网络自动化和客户体验管理。
ROI显现：90%的运营商报告AI已经带来了收入增长或成本节省。在网络优化领域，AI驱动的自动化使网络运维效率提升了30-50%，故障平均修复时间（MTTR）缩短了40%以上。
Agentic AI崛起：48%的电信受访者报告正在部署或计划部署Agentic AI（智能体AI）——这超出了传统AI自动化的范畴，Agentic AI能够自主感知网络状态、制定决策并执行操作。SKT展示的网络AI Agent就是这一趋势的代表。
AI-RAN从概念到落地：报告指出AI-RAN已经从2024年的概念验证阶段进入2026年的商用前夜。多家运营商计划在2026-2027年间启动AI-RAN的有限商用部署，主要集中在密集城区的高流量场景。
基站能耗是运营商最大的运营支出之一，AI-RAN正在为这一问题提供新的解决方案。
Emerson与韩国延世大学在2026年宣布合作建设6G AI-RAN节能测试平台，目标是将基站能耗降低33%。该方案的核心是利用AI模型实时预测网络流量负载，并据此动态调整基站的射频链路激活状态、发射功率和载波数量。与传统基于固定规则的节能策略不同，AI模型可以考虑更多的输入变量（包括历史流量模式、天气、事件日历等），做出更精准的节能决策。
Ericsson的AI-Ready无线电台也内置了AI驱动的节能功能。其神经网络加速器可以在低流量时段自动切换到低功耗推理模式，在保证基本覆盖的前提下将基站功耗降低20-30%。更重要的是，由于AI推理是在专用芯片上执行，节能功能本身不引入额外的计算开销。
SoftBank的AITRAS平台则从架构层面解决节能问题——通过GPU资源共享，AI-RAN基站在处理通信信号的同时可以运行能效优化Agent，形成"AI优化AI"的闭环。
数字孪生（Digital Twin）技术正在成为AI-RAN研发和部署的关键使能器。2026年的多个行业动向表明，RAN数字孪生已经从学术概念走向工程实践。
核心原理是构建一个与物理RAN环境高度一致的虚拟模型，在其中进行AI模型的训练、测试和优化。O-RAN联盟的下一代研究组（nGRG）已经发布了Digital Twin RAN关键使能技术的研究报告，定义了数字孪生RAN的架构框架和数据接口。
VIAVI Solutions与NVIDIA在MWC 2026上合作展示了AI-RAN数字孪生方案：运营商首先在虚拟环境中定义网络部署场景和优化目标，数字孪生系统生成对应的仿真环境，AI模型在仿真环境中进行训练和验证，最后通过OTA（Over-The-Air）更新部署到实际基站中。
RAN数字孪生的价值在于三个方面：降低AI模型训练成本（无需在实际网络中采集大量数据）、加速部署周期（在虚拟环境中完成模型调优）和降低风险（避免未经验证的AI模型影响现网质量）。
图表 1
图表 2
技术学习路径：通信工程师应当建立"通信+AI"的复合知识体系。短期（6个月内）建议掌握Python基础、PyTorch/TensorFlow框架、以及机器学习基本概念（监督学习、强化学习、模型评估）。中期（1-2年）应深入理解O-RAN RIC架构、3GPP AI/ML标准框架、以及至少一个AI-RAN用例（如AI波束赋形或AI信道估计）的技术细节。
职业方向选择：基于三大阵营的差异化路线，建议从业者根据所在企业的战略方向选择技术栈深耕。NVIDIA生态阵营的从业者应重点关注CUDA编程、GPU加速和Aerial SDK；Ericsson路线的从业者应学习嵌入式AI、神经网络加速器架构和Ericsson Silicon平台；O-RAN生态的从业者应深入研究RIC编程接口、xApp/rApp开发和开放网络架构。
投资观察窗口：2026年下半年到2027年上半年是AI-RAN的关键验证期。T-Mobile US的AI-RAN商用试验、SoftBank的商用部署计划、以及3GPP Release 20（6G）标准化的启动将是重要里程碑。从业者应密切关注这些事件，提前做好技术储备。
[!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。
