2026年上半年，AI-RAN（人工智能无线接入网）领域经历了从技术验证到规模化商用的关键转折。AI-RAN联盟成员突破132家，Ericsson与T-Mobile在商用5G Advanced网络上实现全球首个AI原生调度器大规模部署，性能提升达15%。NVIDIA通过OCUDU项目将RAN软件开源，Ericsson与Nokia在AI-RAN技术路线上分道扬镳——前者选择自研芯片路线，后者深度绑定GPU生态。3GPP Release 19正式冻结，AI/ML在RAN中的标准化框架基本成型。2026年正成为AI-RAN从概念验证走向产业落地的元年。
| 时间 | 事件 | 主体 | 意义 |
|---|---|---|---|
| 2026年2月 | AI-RAN联盟成员突破132家，MWC 2026展示突破性进展 | AI-RAN Alliance | 产业共识基本形成 |
| 2026年2月 | 发布AI-ready无线电台、天线及AI RAN软件套件 | Ericsson | 首个完整AI-RAN产品线 |
| 2026年2月 | 发布Doksuri系列无线电台，深化NVIDIA合作 | Nokia | GPU加速AI-RAN路线 |
| 2026年2月 | 发布AITRAS AI-RAN商用解决方案，与Ericsson演示Physical AI | SoftBank | 全球首个AI-RAN商用产品 |
| 2026年3月 | GTC 2026宣布OCUDU开源项目，纳入Linux基金会 | NVIDIA/Linux Foundation | "RAN界的Linux" |
| 2026年3月 | 完成多小区vRAN与NVIDIA AI基础设施集成测试 | Samsung | AI-RAN商用化验证 |
| 2026年3月 | 推进RF数字孪生技术，用于Massive MIMO和AI原生6G研究 | Keysight/Qualcomm | AI+RF测试新范式 |
| 2026年4月 | Release 19正式冻结，AI/ML RAN标准化框架成型 | 3GPP | 标准基础奠定 |
| 2026年5月 | 5G Advanced网络实现全球首个AI原生调度器大规模商用部署 | T-Mobile/Ericsson | 性能提升15%，里程碑事件 |
技术方案：Ericsson在MWC 2026前发布了完整的AI-RAN产品线——包括AI-ready无线电台（Radio）、天线系统和AI RAN软件套件，但其核心策略选择了一条与NVIDIA截然不同的道路：采用自研定制芯片而非GPU来运行AI推理工作负载。Ericsson的AI RAN软件包含数以万计参数的AI模型，直接嵌入基站处理流水线，实现调度、链路自适应和功率控制的实时AI决策。
核心原理：Ericsson认为，基站侧的AI推理不需要GPU的大规模并行计算能力，而是需要低延迟、低功耗的专用推理加速。通过自研芯片，Ericsson可以将AI模型紧密集成到L1/L2处理链中，在微秒级时间窗口内完成调度决策。这种方案避免了GPU引入的额外功耗和成本，更适合运营商在现有站点基础设施上的渐进式升级。
商用成果：2026年5月12日，Ericsson与T-Mobile联合宣布，在T-Mobile的商用5G Advanced网络上实现了全球首个AI原生调度器（AI-native Scheduler with Link Adaptation）的大规模商业部署。实测数据显示，网络整体性能提升最高达15%，这相当于在不增加任何硬件投资的情况下，获得了相当于一代技术演进的增益。
对通信从业者的价值：这一案例证明，AI-RAN的实现路径并非只有"GPU加速"一条路。运营商可以根据现有网络架构和投资节奏，选择最适合自身的AI-RAN演进策略。对于51学通信的读者而言，理解"AI原生调度器"的工作原理——它如何替代传统的基于规则的调度算法——是把握AI-RAN技术本质的关键切入点。
技术方案：在2026年3月的GTC大会上，NVIDIA联合Linux基金会宣布成立OCUDU（Open Centralized Unit / Distributed Unit）生态系统基金会。OCUDU的核心目标是将RAN协议栈中的CU（集中单元）和DU（分布单元）软件开源，基于NVIDIA AI Aerial平台构建开放、可编程的AI原生RAN软件框架。参与方包括Booz Allen、BT Group、Cisco、Deutsche Telekom、Ericsson、Fujitsu、Keysight、Mavenir、Nokia、NTT DOCOMO、Radisys、Samsung、SoftBank、T-Mobile US、Virginia Tech等产业链上下游关键玩家。
核心原理：OCUDU的设计理念借鉴了Linux操作系统的成功模式——通过开源社区构建标准化的RAN软件底座，使运营商和厂商能够在统一的软件框架上进行AI功能开发和部署。NVIDIA开源了AI Aerial的RAN软件库，包括软件定义的RAN框架、AI/ML模型训练和推理工具链。基于GPU加速的架构，OCUDU可以在同一硬件平台上同时运行RAN工作负载和AI推理工作负载，实现真正的"AI-on-RAN"。
生态效应：OCUDU的成立标志着AI-RAN领域进入"平台竞争"阶段。DeepSig等AI原生物理层公司已经展示了基于NVIDIA DGX Spark平台和OCUDU框架的紧凑型AI-RAN基站原型。美国FutureG Office将OCUDU纳入国家6G战略框架，这为其在美国市场的推广提供了政策背书。
对通信从业者的价值：OCUDU为中小型设备商和运营商自研团队提供了进入RAN领域的技术门槛更低、成本更低的路径。对于51学通信的读者，关注OCUDU的软件架构设计——特别是AI模型如何在RAN协议栈各层之间嵌入和调用——有助于理解未来6G网络中"AI原生协议栈"的演进方向。
技术方案：Nokia在MWC 2026上发布了全新Doksuri系列无线电台，并宣布与NVIDIA的AI-RAN合作取得重大进展。Nokia的AI-RAN方案基于NVIDIA GPU加速架构，将AI推理能力直接嵌入基站处理流程。T-Mobile US已确认将在2026年开始与Nokia和NVIDIA联合测试AI-RAN功能，作为其5G Advanced网络演进的一部分。
核心原理：Nokia的AI-RAN架构在基站侧引入GPU计算资源，利用NVIDIA的Grace CPU和Hopper架构GPU处理RAN工作负载。与Ericsson的"轻量AI"路线不同，Nokia的方案追求更强的AI计算能力，能够运行更复杂的AI模型（如基于Transformer的信道预测模型、大规模MIMO的AI波束赋形等）。这种方案的潜在优势在于AI模型的灵活性和可扩展性更强，但代价是功耗和成本更高。
路线分化意义：Ericsson与Nokia——全球RAN设备市场的两大巨头——在AI-RAN技术路线上的分歧，是2026年通信行业最值得关注的技术趋势之一。Ericsson选择自研芯片路线强调集成度和效率，Nokia选择GPU路线强调灵活性和生态。这种分化将在未来3-5年内深刻影响运营商的设备选型和网络演进策略。
对通信从业者的价值：理解两大主流设备商的AI-RAN技术路线差异，对于运营商网络规划人员、通信设备研发工程师和行业分析师都至关重要。51学通信的读者可以通过对比两条路线的技术经济特性，建立自己的判断框架。
技术方案：SoftBank于2025年底启动了AITRAS——全球首个基于AI-RAN概念的商用解决方案的全面开发。AITRAS的设计理念是在同一硬件平台上同时运行RAN功能和AI推理功能，使基站不仅承担通信职责，还能作为边缘AI计算节点提供算力服务。2026年2月，SoftBank与Ericsson联合演示了基于AI-RAN的网络使能Physical AI（物理智能），在基站侧实时处理传感器数据并控制机器人。
核心原理：AITRAS的核心创新在于计算资源的时分复用——在通信业务高峰时段，硬件资源主要分配给RAN处理；在业务低峰时段，闲置的计算资源用于运行AI推理任务（如图像识别、自然语言处理等）。这种模式使运营商能够从"卖连接"转变为"卖算力"，开辟全新的收入来源。SoftBank还计划在2026年内将AITRAS与Fujitsu合作推进商业化部署。
商业逻辑：SoftBank的AI-RAN战略有一个清晰的商业闭环：基站侧的计算资源在"通信+AI"之间动态调配，使资本支出效率最大化。SoftBank将这种模式定义为"通信与计算的融合"，其长期目标是使基站成为分布式AI基础设施的核心节点。
对通信从业者的价值：AITRAS的商业化进程是验证AI-RAN经济可行性的关键案例。对于51学通信的读者，SoftBank的实践提供了一个具体可参考的"AI-on-RAN"商业模型——运营商如何在现有基站基础设施上叠加AI算力服务，实现投资回报的最大化。
技术方案：3GPP于2026年4月正式冻结Release 19规范，这是5G Advanced的第二个里程碑版本。R19在AI/ML方面取得了重大进展，将AI/ML功能从R18的"研究阶段"推进到"工作项阶段"，为AI在RAN中的应用建立了标准化框架。主要覆盖领域包括：AI/ML辅助的波束管理、定位增强、信道状态信息（CSI）反馈优化、以及网络节能等。
核心原理：R19定义了AI/ML模型在RAN中的生命周期管理框架——从模型的训练、验证、部署到更新和监控的全流程。关键技术特征包括：支持AI/ML模型的在线更新（无需中断网络服务）、模型性能的持续监控机制、以及AI/ML与传统的非AI功能之间的 fallback机制。这些标准化工作确保了AI功能在多厂商环境中的互操作性。
Release 20展望：R19的冻结也标志着3GPP开始将工作重心转向Release 20——这一版本被业界普遍视为6G的第一个标准化版本。AI/ML在R20中将进一步深入物理层，包括AI原生的信道编码、AI驱动的波形设计、以及AI与感知通信一体化（ISAC）的融合。
对通信从业者的价值：3GPP R19的AI/ML标准化工作为AI-RAN的大规模商用提供了"规则手册"。对于51学通信的读者，深入理解R19中AI/ML相关的工作项（如NR AI/ML for NR Air Interface、NG-RAN AI/ML enhancements等），是把握6G标准化方向的重要基础。
技术方案：Samsung在其R&D中心成功完成了多小区vRAN与NVIDIA AI基础设施的集成测试，验证了在虚拟化RAN平台上运行AI增强功能的技术可行性。Samsung还在MWC 2026上展示了AI-RAN商用就绪技术，并与Orange Group深化了vRAN和Open RAN在欧洲市场的合作部署。
核心原理：Samsung的技术路线建立在vRAN的软件化架构之上——RAN协议栈功能以软件形式运行在通用硬件平台上，为AI功能的嵌入提供了天然的灵活性。在集成测试中，Samsung验证了多个vRAN小区在NVIDIA GPU加速平台上的协同运行，包括AI增强的负载均衡、干扰协调和资源分配等功能。这种"vRAN+AI"的组合使Open RAN架构从单纯的硬件解耦升级为"硬件解耦+智能增强"。
市场定位：Samsung通过同时推进AI-RAN和Open RAN两个方向，确立了其在"下一代RAN"市场中的差异化定位。与Rakuten Mobile的合作以及在欧洲市场与Orange的联合部署，表明Samsung正在将AI-RAN能力与Open RAN生态深度结合。
对通信从业者的价值：Samsung的实践展示了AI-RAN与Open RAN并非相互独立的技术路线，而是可以深度协同。对于51学通信的读者，理解"vRAN平台如何为AI功能提供部署灵活性"这一核心命题，有助于把握RAN架构演进的完整图景。
技术方案：Ericsson的AI原生调度器（AI-native Scheduler）是2026年上半年AI-RAN领域最具标志性的商用成果。该调度器用AI模型替代了传统基于固定规则的MAC层调度算法，实现了对无线资源的动态、智能分配。其链路自适应（Link Adaptation）功能也由AI驱动，能够更精准地预测信道状态并选择最优的调制编码方案（MCS）。
核心原理：传统RAN调度器基于预定义规则（如比例公平、最大信干噪比等）进行资源分配，在面对复杂的无线环境（如高速移动、多用户MIMO、动态TDD等场景）时难以实现全局最优。AI原生调度器通过深度学习模型学习大量历史数据和实时信道状态信息，能够在每个TTI（传输时间间隔，5G NR中为0.125ms~1ms）内做出更优的调度决策。关键突破在于将AI推理延迟压缩到了RAN调度的实时性要求之内——这正是Ericsson自研芯片路线的核心优势。
实测效果：在T-Mobile的商用5G Advanced网络上，AI原生调度器实现了最高15%的网络性能提升。这一提升主要来自三个维度：（1）更精准的资源分配减少了空口资源的浪费；（2）更准确的链路自适应降低了重传率；（3）更智能的多用户配对提升了MU-MIMO的增益。值得注意的是，这一性能提升是在不增加任何硬件的情况下实现的——纯软件升级即可获得。
对通信从业者的价值：AI原生调度器是目前AI-RAN领域技术成熟度最高、商用验证最充分的用例。对于51学通信的读者，深入理解其工作原理——特别是AI模型如何替代传统的CQI/RI/PMI反馈处理逻辑——是掌握AI-RAN核心技术的最佳起点。15%的性能增益也向运营商管理层展示了AI-RAN的直接经济价值。
技术方案：Keysight与Qualcomm在2026年3月联合宣布推进RF数字孪生（RF Digital Twin）技术，用于Massive MIMO和AI原生6G研究。该技术通过高精度建模和AI仿真，在虚拟环境中复现真实的RF传播环境，使AI-RAN算法的开发和验证不再完全依赖外场测试。
核心原理：Massive MIMO的性能高度依赖于具体的RF传播条件——每个站点的天线阵列面临的无线环境都是独特的。传统的实验室测试无法准确模拟这些条件，而外场测试成本高、周期长。RF数字孪生通过AI驱动的信道建模技术，能够基于有限的测量数据高精度重建三维RF环境，并在其中测试AI-RAN算法的性能。这种方法将AI-RAN的开发周期从"月"缩短到"天"，同时显著降低了测试成本。
对通信从业者的价值：RF数字孪生代表了AI-RAN开发和部署方法论的根本性变革。对于51学通信的读者，理解这一技术有助于建立"AI如何反过来改变通信技术研发流程本身"的系统性认知。
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[!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。
