AI无线参数自优化五大商用实战：从O-RAN RIC到Agentic AI

从人工调参到智能体自主决策，无线网络参数优化正经历从"经验驱动"到"数据驱动"的范式跃迁。本文拆解三星+KT、Verizon、中国移动、AT&T、中国联通五大真实商用部署案例。

一、为什么需要AI无线参数自优化？

5G网络参数空间呈指数级膨胀。一个典型的5G基站涉及超过2000个可配置参数，涵盖功率控制、切换门限、负载均衡策略、天线倾角、PRB调度权重等维度。多频段（Sub-6G + mmWave）、多制式（NR/LTE/NR-DC）共存叠加，使参数组合空间远超人脑经验可覆盖的范围。

传统优化方式依赖路测数据+人工分析+静态规则调整，存在三大痛点：

AI无线参数自优化的核心价值：让网络从"人调参数"进化为"网络自己调参数"——实时感知、智能决策、自动执行、闭环反馈。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              AI无线参数自优化系统架构                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│   ┌──────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐         │
│   │ 数据采集  │───>│  AI决策引擎   │───>│ 参数执行下发  │         │
│   │ 层       │    │  层          │    │ 层          │         │
│   └──────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘         │
│   │ KPI指标    │  │ 强化学习    │    │ 远程倾角调整  │         │
│   │ MR/CDT数据 │  │ 深度神经网络 │  │ 切换参数修改  │         │
│   │ 告警信息   │  │ 大模型推理   │    │ 功率控制优化  │         │
│   │ 业务感知   │  │ 多目标优化   │    │ 负载均衡策略  │         │
│        │               │                 │                    │
│        └───────────────┴─────────────────┘                    │
│                    闭环反馈链路                                 │
│              （效果评估 → 策略迭代）                             │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

二、五大商用实战案例拆解

案例1：三星+KT —— 全球首次AI-RAN商用网络验证

部署时间：2025年12月 部署地点：韩国首尔城南市KT商用5G网络 技术方案：三星AI-RAN优化引擎

三星研究院与KT未来网络实验室在KT的现网商用5G网络上成功验证了AI-RAN优化技术，这是全球首次在live commercial network上完成AI-RAN的端到端验证。

核心技术架构： - 在无线接入网中嵌入AI算法引擎，实现"AI原生RAN" - AI模型实时分析下行信号质量（RSRP/RSRQ/SINR）、切换事件、负载指标 - 自动输出最优参数配置方案，包括邻区关系、切换偏移量、功率分配等 - 无需人工介入，网络像自主智能体一样实时调整参数

实测效果： - 切换参数自动调优后，切换失败率降低约23% - AI优化的功率控制方案使边缘用户吞吐量提升15-18% - 端到端优化决策延迟控制在秒级，远快于传统人工调优的天级响应

对比传统方案：传统参数优化需工程师现场采集数据→后台分析→制定调整方案→夜间低峰执行→次日验证，整个周期3-7天。AI-RAN将此压缩为实时闭环。

案例2：Verizon+Samsung+Qualcomm —— 美国首个多厂商RIC商用部署

部署时间：2025年2月 技术方案：O-RAN多厂商RIC（RAN Intelligent Controller）

Verizon联合三星和高通，在美国现网商用网络上成功部署了多厂商RAN智能控制器（RIC），这是美国运营商首次将AI驱动的RIC功能投入商业运营。

部署架构：

具体优化场景： - MRO（移动鲁棒性优化）：通过xApp实时监控切换失败、乒乓切换、过早/过晚切换事件，自动调整CellIndividualOffset和Hysteresis参数 - MLB（移动负载均衡）：基于rApp分析小区级负荷趋势，动态调整小区重选偏移和切换触发门限，实现热点小区流量向轻载邻区迁移 - CCO（覆盖容量优化）：结合MDT数据和AI预测模型，自动优化天线远程电倾角（RET）和参考信号功率

商用效果： - MLB场景下，热点小区拥塞率降低30-40% - MRO优化后，不必要切换减少25%，终端功耗显著降低 - 多厂商RIC互通验证了O-RAN生态的即插即用能力

案例3：中国移动+中兴通讯 —— AN L4无线智能体三省商用实践

部署时间：2025年10月发布成果（2025年持续运营） 部署范围：广东、福建、河南三省移动公司 技术方案：中兴通讯RAN Composer + 星云通信大模型2.0 → Agentic AI无线智能体

这是国内首批基于Agentic AI技术的无线智能体商用实践。中国移动与中兴通讯在2025全球合作伙伴大会上联合发布AN L4（Autonomous Networks Level 4）生态践行成果。

三省差异化实践：

河南移动案例深入： - 在商用级超大容量网管系统上，深度集成中兴星云通信大模型2.0 - 大模型具备自然语言交互能力：网优工程师可用自然语言下达优化指令（如"优化XX区域5G覆盖"），智能体自动解析意图→分析数据→制定策略→执行调优→生成报告 - 构建"连接安心、体验舒心、服务贴心"的三心智能网络

中兴RAN Composer全球部署规模： - 已在全球30+网络、150万站点进行商用部署 - 涵盖用户编排体验保障、网络编排效率提升、双层智能节能、端到端智能运维等场景 - 2023年获GLOTEL全球电信大奖"Advancing Artificial Intelligence"奖项

案例4：AT&T+Ericsson —— 全球首个第三方rApp现网部署

部署时间：2025年7月 技术方案：Ericsson EIAP（Ericsson Intelligent Automation Platform）+ 第三方rApp

这是电信行业首次在现网中部署第三方开发的rApp（RAN自动化应用）。AT&T通过Ericsson的智能自动化平台（EIAP），将一个由第三方开发商编写的rApp部署到AT&T的生产网络上执行真实优化操作。

技术突破点： - 第三方rApp通过EIAP的安全沙箱完成验证后，直接在现网执行参数变更 - 验证了O-RAN生态中rApp开放市场的商业模式可行性 - rApp可针对特定优化场景（如场馆保障、高铁沿线优化）做深度定制

2026年MWC新进展： - AT&T、Aira Technologies和Ericsson展示了GenAI生成rApp的概念验证 - 运营商通过自然语言描述优化意图（如"在体育馆赛事期间优化切换参数"），生成式AI自动生成可部署的rApp代码 - 标志着从"人工开发rApp"到"AI生成rApp"的技术跨越

Ericsson Agentic rApp as a Service（2026年2月发布）： - 基于AWS云基础设施，提供rApp即服务（rApp aaS） - 内置Agentic AI能力，rApp可自主感知网络状态、制定优化策略、执行参数调整 - 支持策略驱动（Policy-driven）和AI辅助（AI-assisted）双模式 - 运营商无需自建AI平台，按需订阅rApp服务

案例5：中国联通 —— 无线网络优化智能体实战

部署时间：2025年 技术方案：AI大模型+无线网络优化智能体

中国联通在2025年发布的《通信网络智能体白皮书V1.0》中，将无线网络优化智能体作为核心落地场景之一。其网优智能体已在现网实现商用级部署。

核心能力： - 异常自动检测：基于用户业务数据全量采集，构建用户异常模板库，实现异常问题智能匹配和自动定位 - 参数自优化闭环：从问题发现→根因分析→参数调整方案生成→自动执行→效果评估，形成完整闭环 - 报告自动生成：相比传统人工撰写优化报告，效率提升50%

实测效果： - 问题处理时长缩短30% - 网络运维从"人工经验驱动"到"AI智能驱动"的跨越 - 通过大模型技术，持续沉淀形成可复用的优化经验库

2025 MWC上海新进展： 中国联通联合中兴通讯、高通发布"5GAxI Uni-Agent泛场景智能体创新方案"，将无线网优智能体扩展为多场景通用智能体平台。

三、技术方案对比分析

五大方案功能对比

性能数据对比

四、关键技术趋势分析

趋势1：从SON到O-RAN RIC再到Agentic AI

传统SON（自组织网络）基于静态规则引擎，优化策略固定、场景适应性差。O-RAN RIC引入了xApp/rApp的可编程架构，允许第三方开发者针对特定优化场景开发定制化应用。2025-2026年的最新趋势是Agentic AI——rApp不再执行固定策略，而是具备自主感知、推理、决策的智能体能力。

graph LR
    A[传统SON<br>规则驱动] --> B[O-RAN RIC<br>可编程]
    B --> C[ML增强rApp<br>数据驱动]
    C --> D[Agentic AI<br>自主决策]

    style A fill:#ff9999
    style B fill:#ffcc99  
    style C fill:#99ff99
    style D fill:#99ccff

趋势2：大模型重塑人机交互范式

中兴星云大模型和中国联通的实践表明，自然语言驱动的网络优化正在成为现实。网优工程师不再需要操作复杂的参数配置界面，而是用自然语言描述优化目标，AI智能体自动完成从意图解析到参数执行的全流程。这将网优工作的技术门槛大幅降低，使经验不足的工程师也能完成复杂优化任务。

趋势3：rApp即服务（rApp aaS）的商业化

Ericsson在2026年2月推出的Agentic rApp as a Service标志着RAN优化从产品向服务转型。运营商无需自建AI平台和维护算法团队，按需订阅rApp服务即可获得最新的AI优化能力。这降低了AI无线优化的准入门槛，中小型运营商也能快速获得顶级AI优化能力。

五、落地挑战与应对

六、总结与展望

AI无线参数自优化已从实验室走向商用现网。五大案例覆盖了从韩国到美国到中国的全球主要市场，技术路线从深度学习推理到O-RAN RIC再到Agentic AI，优化粒度从区域级到小区级再到用户级。

2026-2027年关键预测： - O-RAN RIC将从"验证部署"进入"规模商用"阶段，预计全球将有20+运营商部署RIC - GenAI生成rApp将从概念验证走向实用化，运营商可直接用自然语言"编写"优化应用 - 中国三大运营商将全面推进AN L4级无线智能体部署，从三省试点扩展到全网推广 - Agentic AI将使无线网络参数优化实现L5级全自治——网络完全自主管理，零人工干预

参考来源

1. Samsung and KT Successfully Validate AI-RAN on Commercial Networks — 三星与KT全球首次AI-RAN商用验证
2. Verizon Infuses AI in Network, Accelerates Open RAN Innovation — Verizon多厂商RIC美国现网部署
3. 中国移动与中兴通讯无线智能体AN L4生态践行成果发布 — 中兴RAN Composer三省商用成果
4. AT&T Deploys First Third-Party rApp on Live Network — 全球首个第三方rApp现网部署
5. Ericsson Launches Agentic rApp as a Service on AWS — Ericsson rApp aaS发布
6. 中国联通通信网络智能体白皮书V1.0 — 联通网优智能体架构与实测效果

本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵爱卫生（微信ID: gprshome201101）维护，聚焦5G/6G核心网、3GPP标准解读、通信前沿技术深度分析。 出版作品有《5G核心网原理与实践》《IMS原理与实践》等4本通信专业书籍。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。

[!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。