2026年上半年，AI-RAN（人工智能赋能无线接入网）从概念验证全面迈入商用部署阶段。MWC 2026巴塞罗那成为AI-RAN技术的"超级秀场"——爱立信发布十款AI-ready射频产品与自研芯片路线，诺基亚携手NVIDIA推出ARC-Pro平台并获得10亿美元战略投资，三星完成多小区vRAN+GPU集成验证，软银在日本现网实现24%的5G吞吐量提升，中兴通讯发布AIR RAN白皮书提出"4倍Turbo增益"路径，中国移动则发布CIS-RAN白皮书为6G智能协作网络定调。AI-RAN联盟成员突破130家，全球市场规模预计从2025年的30亿美元增长至2035年的370亿美元，年复合增长率达28.5%。AI-RAN不再是一个"可选附加"，而是正在成为无线接入网的基线能力。
| 时间 | 事件 | 主体 | 核心要点 |
|---|---|---|---|
| 2026.02 | 发布AI-ready射频/天线及AI RAN软件 | 爱立信 | 十款新射频产品，集成Ericsson Silicon神经网络加速器，AI管理波束赋形+AI定位 |
| 2026.02 | 联合展示网络使能Physical AI | 软银+爱立信 | AI-RAN上运行实时AI推理，验证"AI-on-RAN"商业可行性 |
| 2026.02 | 公布AI-RAN战略合作进展及新合作伙伴 | 诺基亚+NVIDIA | ARC-Pro平台亮相，T-Mobile 2026年开始现网试验 |
| 2026.03 | 完成多小区AI-RAN集成测试 | 三星+NVIDIA | vRAN软件+Grace CPU+L4 GPU联合验证，MWC现场演示 |
| 2026.02 | 展示AI驱动上行优化工作原型 | 是德科技+联发科 | AI-RAN模型全生命周期管理，站点自适应上行优化 |
| 2026.03 | 发布面向6G的CIS-RAN白皮书v1.0 | 中国移动 | 协作化+智能化+服务化三位一体架构，网络化协作MIMO |
| 2026.03 | MWC发布AIR RAN白皮书及4xTurbo方案 | 中兴通讯 | 双层智能架构，通专异构计算，AgentGuard智能运维 |
| 2026.04 | 3GPP Release 19正式冻结 | 3GPP | AI/ML for RAN标准化里程碑，物理层AI/ML框架确立 |
| 2026.Q1 | AI-RAN联盟成员突破130家 | AI-RAN联盟 | MWC 2026设立专项展区，"AI-native RAN"成核心议题 |
技术方案：NVIDIA与诺基亚联合推出的ARC-Pro（AI-RAN Computing Platform）代表了AI-RAN领域最具雄心的技术路线。该平台基于NVIDIA Grace CPU和GPU加速卡，将传统RAN基带处理全部迁移至GPU上执行——这意味着基站的所有L1/L2/L3协议栈处理均由GPU完成，而非传统DSP/ASIC。
核心原理：ARC-Pro的核心理念是"统一算力平台"。同一套GPU基础设施既运行5G RAN工作负载，也运行AI推理任务。当网络负载较低时，闲置的GPU算力可用于边缘AI推理服务（如计算机视觉、自然语言处理），实现"AI-on-RAN"的商业变现。NVIDIA的Aerial SDK提供软件定义的RAN协议栈，配合CUDA加速的AI模型推理，形成"RAN+AI"双引擎架构。
投资与合作：NVIDIA向诺基亚投资10亿美元，用于联合开发AI-RAN技术。T-Mobile US已确认将在2026年开始与诺基亚和NVIDIA进行AI-RAN技术现网试验，重点关注性能验证和能效评估。这是美国运营商首次大规模参与AI-RAN商用测试。
商业价值：对运营商而言，ARC-Pro路线的吸引力在于将传统"成本中心"（基站）转变为"利润中心"——RAN基础设施在保障连接服务的同时，还能提供边缘AI计算能力并对外售卖。但对从业者来说，这意味着需要掌握全新的GPU编程、云原生RAN运维和AI模型部署技能。
技术方案：爱立信在MWC 2026前发布了十款全新的AI-ready射频单元和天线产品，以及配套的AI RAN软件套件。与NVIDIA路线截然不同的是，爱立信选择了自研Ericsson Silicon芯片路线——在定制化ASIC中集成可编程神经网络加速器，而非采用通用GPU。
核心技术：爱立信的方案将AI能力下沉至射频单元级别。三项核心AI功能包括： - AI管理波束赋形（AI-managed Beamforming）：利用神经网络替代传统码本选择算法，根据实时信道状态动态优化Massive MIMO波束方向图，提升频谱效率 - AI赋能室外定位（AI-powered Outdoor Positioning）：通过AI模型融合多小区信号特征，在无需额外硬件的情况下实现亚米级定位精度 - AI能耗管理：基于流量预测模型，动态调整射频单元的功放偏置电压和载波配置，在保障用户体验的前提下降低能耗
差异化战略：爱立信明确表示不依赖NVIDIA GPU，而是通过专用芯片实现更高能效比。这一选择的核心逻辑是——基站部署环境对功耗和散热有严苛限制，通用GPU的功耗远高于定制AI加速器。爱立信声称其AI-ready射频产品在集成AI功能的同时，功耗并未显著增加。
对读者的价值：爱立信的路线展示了AI-RAN不等于"GPU进基站"。对于已经大规模部署爱立信设备的运营商来说，通过软件升级和硬件换代即可逐步引入AI能力，无需推翻现有架构。这种渐进式演进路径更具可操作性。
技术方案：软银（SoftBank）是全球AI-RAN商用化走得最远的运营商之一。其AITRAS融合AI-RAN解决方案将5G RAN和AI推理工作负载运行在同一服务器平台上，已在日本Expo 2025期间完成大规模验证，并已开始向商用网络推广。
实际成效： - 软银与爱立信合作，在日本现网中通过AI优化的MIMO技术实现了24%的5G吞吐量提升 - AI-RAN上行速率较传统方案提升30% - 在MWC 2026期间，软银与爱立信联合展示了"网络使能的Physical AI"——在AI-RAN平台上运行实时机器人控制等低延迟AI推理任务
商业化路径：软银不仅在自己的网络中部署AITRAS，还计划将其作为解决方案向其他运营商和垂直行业客户销售。这代表了"AI-RAN即服务"的新商业模式——运营商不仅卖连接，还卖边缘AI算力。
行业意义：软银的实践证明了两件事：第一，AI-RAN在现网中可以产生可量化的性能提升（而非仅停留在实验室）；第二，"RAN即AI基础设施"的商业模式具有可行性。对于中国运营商的从业者来说，软银的案例是AI-RAN商业论证的重要参考。
技术方案：中兴通讯推出的AIR RAN（AI Reshaped RAN）方案采用"通专异构"计算架构——在传统DSP/ASIC基础上增加AI加速模块，而非完全替代。核心组件AIR Engine（智算引擎）作为基站内生智能的驱动引擎，实现AI与RAN的深度融合。
双层智能架构：中兴在MWC 2026期间由总裁李晓彤介绍了AIR RAN的"双层智能架构"： - 近端智能层：部署在基站侧，负责实时性要求高的AI推理（如信道估计、功率控制、调度优化），延迟在毫秒级 - 远端智能层：部署在云端或边缘数据中心，负责非实时的AI训练和模型优化（如网络规划、故障预测），支持大规模模型训练
4倍Turbo增益：中兴声称AIR RAN方案可实现"4xTurbo"增益——即在频谱效率、能效、用户体验和运维效率四个维度各实现显著提升。具体包括： - AI驱动的Massive MIMO优化带来频谱效率提升 - 智能节能算法降低基站能耗 - 自适应调度改善边缘用户体验 - AgentGuard智能运维系统实现故障预测与自愈
务实特点：Omdia的分析指出，中兴AIR RAN方案的吸引力在于"基于现有RAN基础设施渐进式引入AI能力"，成本可控。这与爱立信的渐进路线有异曲同工之妙——区别在于中兴采用异构计算（通用+专用混合），爱立信走全自研芯片路线。
技术方案：中国移动通信研究院在2026年3月发布《面向6G的智能协作无线接入网（CIS-RAN）白皮书v1.0》，提出了C-RAN架构面向6G的下一代演进方向。CIS代表"协作化（Cooperative）、智能化（Intelligent）、服务化（Service-oriented）"三大核心特征。
架构创新：CIS-RAN架构包含三大技术维度： - 协作化技术：通过网络化协作MIMO和多节点协作感知，突破单站能力瓶颈。多个基站联合形成"超级基站"效果，显著提升通信与感知性能 - 智能化技术：构建"AI for RAN"与"RAN for AI"双向赋能格局。"AI for RAN"指用AI优化RAN自身的性能和效率；"RAN for AI"指RAN基础设施为外部AI应用提供算力和服务 - 服务化技术：将RAN能力（定位、感知、计算）以服务化接口对外开放，支持"意图驱动的协作任务"——RAN能够感知应用层信息，根据任务级QoS需求动态调度资源
典型场景：白皮书列举了智能机器人协同、无线视联网、通感一体化等6G典型应用场景，展示了CIS-RAN如何为这些场景提供网络支撑。
行业影响：CIS-RAN白皮书是中国运营商对6G无线接入网架构的系统性思考，体现了从C-RAN到CIS-RAN的架构代际跃迁。对于通信行业从业者而言，CIS-RAN中"RAN for AI"的理念尤其值得关注——它预示着RAN将从纯管道转变为AI服务的基础设施平台。
标准化进展：3GPP Release 19于2026年4月正式冻结，其中AI/ML for RAN的标准化工作是R19最重要的新增特性之一。R19在R18的研究基础上，将AI/ML从"研究项"推进为"工作项"，首次在标准层面定义了AI/ML在RAN中的应用框架。
核心标准化内容： - AI/ML for CSI enhancement：用AI模型替代传统CSI反馈压缩和解压缩，提升信道状态信息精度 - AI/ML for Beam Management：在毫米波和Sub-6GHz频段，用AI模型预测最优波束方向，减少波束扫描开销 - AI/ML for Positioning：基于AI的定位增强，利用信道特征实现高精度定位 - AI/ML模型生命周期管理：定义了AI模型的训练、验证、部署、监控和更新的标准化流程
对未来工作的影响：R19的AI/ML标准化为R20（首个6G标准版本）奠定了基础。R20将进一步扩展AI/ML的应用范围，包括AI原生的物理层设计、AI驱动的网络自组织等。3GPP的标准化意味着AI-RAN从"各家自搞"走向"互联互通"，运营商未来可以期待来自不同厂商的AI-RAN设备实现互操作。
技术方案：是德科技（Keysight）与联发科（MediaTek）在MWC 2026上联合展示了AI驱动上行优化的工作原型。该原型验证了AI-RAN技术如何根据站点环境自适应优化上行性能，并实现模型全生命周期管理。
核心价值：这一合作解决了AI-RAN落地的一个关键痛点——AI模型的泛化性问题。在实际网络中，每个基站面临的无线环境（地形、建筑、用户分布）各不相同，一个在A站点训练的AI模型在B站点可能表现不佳。Keysight-MediaTek的方案实现了： - 站点级的AI模型自适应训练和优化 - 模型性能的在线监控和自动更新 - 从实验室到外场的端到端验证流程
对行业的意义：AI-RAN的成功部署不仅需要基站设备的AI化，还需要完善的测试验证体系。是德科技的角色相当于AI-RAN的"质量守门员"——为运营商提供AI模型性能评估、互操作性测试和部署验证的工具链。
图表 1
图表 2
市场规模：根据Precedence Research和Acumen Research等多家机构的预测，全球AI-RAN市场在2025年规模约为30亿美元，预计到2035年将增长至360-370亿美元，年复合增长率（CAGR）约为28.5%。北美是当前最大的区域市场，2025年约为11亿美元，但亚太地区（尤其是中国和日本）的增长速度最快。
技术路线博弈：当前AI-RAN领域存在三条主要技术路线正在激烈竞争：
| 路线 | 代表厂商 | 核心优势 | 核心风险 |
|---|---|---|---|
| GPU统一计算 | NVIDIA+诺基亚+三星 | 灵活性高，AI生态成熟 | 功耗高，成本高，散热挑战 |
| 自研AI芯片 | 爱立信 | 能效比最优，深度定制 | 开发周期长，生态封闭 |
| 异构混合 | 中兴通讯+多数中国厂商 | 成本可控，渐进演进 | AI能力上限受限于硬件 |
对从业者的启示：
技能转型迫在眉睫：无论哪条路线胜出，RAN工程师都需要掌握AI/ML基础知识。3GPP R19已将AI/ML纳入标准框架，这意味着未来的RAN设备将默认内置AI能力。理解AI模型的训练、部署和运维将成为RAN工程师的必备技能。
关注"RAN for AI"商业模式：软银的AITRAS案例表明，运营商可以将RAN基础设施转化为边缘AI算力平台。这一商业模式对于面临"管道化"压力的运营商尤为重要——RAN不再只是成本中心，而是可以产生新收入来源的服务平台。
标准化窗口期：3GPP R19冻结、R20（6G）标准工作启动，这是参与AI-RAN标准化工作的关键窗口。对中国企业和研究机构来说，积极参与R20的AI/ML标准化，是影响下一代通信技术走向的重要机会。
测试验证成为新赛道：AI-RAN的部署需要全新的测试方法论——不仅是测试传统的KPI（吞吐量、延迟），还要测试AI模型的泛化性、鲁棒性和生命周期管理。是德科技与联发科的合作预示着测试测量领域的新机遇。
中国市场的独特节奏：中国移动CIS-RAN白皮书、中兴AIR RAN方案、华为的5.5G智能网络等，构成了中国AI-RAN的本土技术体系。在全球AI-RAN生态中，中国厂商走的是一条更加务实、渐进的路径——强调在现有基础设施上叠加AI能力，而非推翻重建。
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