AI-RAN智能节能全球商用实战：四大赛区节能率横评

当全球电信业能耗成本已逼近运营总支出（OPEX）的30%，AI不再只是网络优化的"锦上添花"，而成为5G/6G时代基站节能的"生死线"。本文深度拆解中国移动+华为、T-Mobile+爱立信、Verizon+三星+高通、诺基亚+Indosat四组真实商用部署的技术路径、节能效果与商业回报。

一、背景：为什么AI-RAN节能成为全球运营商的"头号工程"

1.1 能耗危机的量化图景

全球移动网络目前拥有约1200万座4G基站和450万座5G基站。据GSMA统计，2025年全球电信业总用电量已突破600TWh，其中RAN侧（无线接入网）占比高达73%-80%。以中国移动为例，其年度电费支出超过500亿元人民币，5G基站的单站功耗是4G的3-4倍。

与此同时，全球已有62个国家承诺在2050年前实现碳中和，ESG合规压力正从"自愿报告"变为"强制披露"。欧盟CSRD（企业可持续发展报告指令）已于2025年全面生效，要求运营商公开披露范围1、2、3碳排放数据。

这意味着：节能不再是"锦上添花"，而是关乎股价估值、合规合规和长期竞争力的核心命题。

1.2 传统节能手段的"天花板"

运营商过去十余年探索了多种节能方法，但均面临明显瓶颈：

传统方法的共同缺陷是"规则驱动"——基于固定阈值和静态策略，无法适应流量模式的多维时变特性。而AI-RAN的核心突破在于将时序预测、强化学习和多目标优化引入RAN控制闭环，实现"在保障用户体验前提下的动态最优节能"。

1.3 技术架构演进：从O-RAN到AI-RAN

graph TB
    subgraph "传统RAN架构"
        A1[基站BBU] --> A2[RRU/AAU]
        A2 --> A3[终端UE]
        A1 -.->|固定策略| A4[符号/通道关断]
    end

    subgraph "O-RAN + RIC架构"
        B1[O-CU] --> B2[O-DU]
        B2 --> B3[O-RU]
        B3 --> B4[终端UE]
        B5[Non-RT RIC<br/>非实时RIC] -->|rApp<br/>策略下发| B1
        B6[Near-RT RIC<br/>准实时RIC] -->|xApp<br/>毫秒级控制| B2
        B5 -->|策略| B6
    end

    subgraph "AI-RAN架构"
        C1[AI-Native CU] --> C2[AI-Native DU]
        C2 --> C3[AI-RU]
        C3 --> C4[终端UE]
        C5[AI编排器<br/>数字孪生] -->|模型推理| C1
        C5 -->|节能策略| C2
        C2 -.->|链路自适应| C4
        C6[联邦学习平台] -->|模型更新| C5
    end

    style A4 fill:#f9d5d5
    style B5 fill:#d5e8d4
    style B6 fill:#d5e8d4
    style C5 fill:#dae8fc
    style C6 fill:#dae8fc

上图展示了三种架构的演进路径。AI-RAN架构的关键特征是将AI推理能力下沉到DU/CU层级，实现微秒到小时级的多时间尺度联合优化，而非依赖外部RIC的毫秒级响应。

二、四大赛区商用实战深度拆解

2.1 中国移动 × 华为：全球最大规模5G AI-RAN商用部署

部署规模：中国移动河南、湖北等省分公司联合华为，在超过10万座5G基站上部署了AI智能节能方案，这是目前全球规模最大的AI-RAN商用网络。

技术架构：

华为的AI-RAN节能方案采用"三层智能"架构：

• L1 设备级AI：基于基站内置AI推理芯片（昇腾Ascend Mini），在每个AAU（有源天线单元）内部署轻量化LSTM模型，实现毫秒级的功放偏置电压自适应调节。该模型仅占2MB推理内存，功耗开销低于0.5W。
• L2 站点级AI：在BBU（基带处理单元）中部署多小区协同强化学习（Multi-Agent RL），以站点为粒度协调多个小区的载波开关、通道配置和功率分配。奖励函数同时考虑能耗、吞吐量和用户掉线率三个维度。
• L3 网络级AI：基于华为iMaster MAE（Master Artificial Intelligence Engine），利用全网流量预测模型（Transformer架构），提前2-4小时预测区域级话务变化趋势，生成站点休眠/唤醒计划。

关键创新——无线网络AI Agent：

2026年MWC巴塞罗那期间，中国移动联合华为发布了"无线网络AI Agent"，这是业界首个将大语言模型（LLM）推理能力与RAN控制闭环结合的产品。该Agent能够：

• 接收运维人员的自然语言节能指令（如"把郑州高新区夜间节能模式调到最大"）
• 自动解析为具体的RAN参数配置
• 在数字孪生环境中预验证效果
• 下发至现网执行并持续监控

商业回报估算：以河南移动10万座基站计，若单站日均功耗35kWh、电价0.6元/kWh，日均节电约35%意味着单站日省7.35kWh，全网年节约电费约1.6亿元人民币。

2.2 T-Mobile US × 爱立信：AI原生调度器大规模商用

部署时间：2026年5月12日，T-Mobile US与爱立信联合宣布AI-native Scheduler大规模商用部署。

核心技术——AI原生调度器（AI-native Scheduler with Link Adaptation）：

与"在现有调度器上叠加AI"的路径不同，爱立信的方案是从底层重新设计了调度器，将机器学习模型作为调度决策的核心引擎：

• 链路自适应AI模型：替代传统的MCS（调制编码方案）选择表，使用在线学习的神经网络实时预测每个用户设备（UE）在下一时隙的最优MCS和预编码矩阵。模型输入包括20+维度的CSI（信道状态信息）历史序列。
• 频域资源分配AI：使用图神经网络（GNN）对PRB（物理资源块）分配问题建模，将频选调度转化为图分割优化，相比传统的比例公平（PF）调度器，频谱效率提升约10%。
• 联合节能优化：在调度器中内嵌能耗代价函数，当预测到低负载时段时，自动切换到"节能优先"模式，通过更激进的时隙聚合和功放线性化优化来降低功耗。

商用实测数据：

据T-Mobile发布的网络性能报告：

• 全网频谱效率提升约10%
• 试点区域下行速率提升15%
• AI调度器决策延迟低于50微秒（满足5G NR时隙级调度要求）
• 在中低负载场景下，基站射频功耗降低18%-22%

技术亮点——从"规则表"到"模型推理"的范式切换：

传统链路自适应依赖预定义的CQI-to-MCS映射表，这是一种"查表法"，无法捕捉信道的非线性时变特性。爱立信AI调度器通过在线学习持续更新信道模型，在高速移动（120km/h+）、密集城区、室内穿透等"难场景"下优势尤为明显。T-Mobile实测显示，在纽约曼哈顿 dense urban 区域，AI调度器带来的速率增益是郊区场景的2.3倍。

2.3 Verizon × 三星 × 高通：多厂商RIC智能节能

部署架构：这是业界首个成功商用的多厂商O-RAN RIC（RAN智能控制器）节能方案，涉及三家供应商的深度集成：

• 三星：提供5G vRAN（虚拟化RAN）软件栈和O-DU/O-CU
• 高通：提供Dragonwing RAN处理器平台（基于QCS8475芯片），在片上运行Near-RT RIC
• Verizon：作为网络运营商，提供数据湖和策略管理平台

核心组件——AI Energy Saving Manager：

三星开发的Energy Saving Manager rApp运行在Non-RT RIC上（部署于Verizon的Azure公有云），核心功能包括：

1. 话务预测引擎：基于3个月的历史话务数据，训练时序预测模型（融合Prophet + LSTM），输出未来24小时、粒度为15分钟的小区级话务预测
2. 节能策略生成器：将预测结果输入多目标优化器（Pareto前沿搜索），生成载波关断、通道休眠和功率回退的组合策略
3. KPI守护模块：实时监控PRB利用率、RRC连接建立成功率和用户吞吐量，当检测到KPI劣化时自动回退策略

关键性能数据：

Verizon在2026年第一季度发布的商用数据显示：

为什么是35%——高于行业平均的解构：

Verizon实现35%节能率的关键在于"三层联动"——Non-RT RIC生成粗粒度策略（15分钟级），Near-RT RIC执行细粒度调整（100ms级），底层vRAN完成硬件级功放管理（微秒级）。这种分层架构避免了单层优化的"局部最优"陷阱。

多厂商集成的挑战与突破：

O-RAN多厂商RIC一直被视为"行业圣杯"但迟迟难以落地，核心矛盾在于：不同厂商的O-DU/O-CU对A1接口（Non-RT RIC到O-CU）和E2接口（Near-RT RIC到O-DU）的实现存在差异。Verizon的方案通过引入高通Dragonwing RAN作为"中间抽象层"，在硬件平台上统一运行三星的vRAN软件和RIC xApp，从根本上绕过了跨厂商接口兼容性问题。这一架构思路可能成为未来O-RAN部署的事实标准。

2.4 诺基亚 × Indosat：东南亚首个AI-RAN商用部署

部署背景：

印尼运营商Indosat Ooredoo Hutchison（IOH）运营着东南亚规模最大的移动网络之一，服务超过1亿用户，拥有约13万座基站。印尼群岛地理特征（17000+岛屿）导致网络话务模式呈现极端的空间异质性和时间不规则性，传统规则节能效果极差。

技术方案——Nokia Energy Efficiency：

诺基亚为Indosat部署的AI节能方案包含两个核心模块：

1. AVA Energy Efficiency：基于诺基亚AVA（Automation, Virtualization and Analytics）平台的云端AI服务，利用深度学习模型对每座基站的24小时话务模式进行聚类和预测，生成个性化节能策略。与"一刀切"方案不同，每座基站都拥有自己的节能参数配置。
2. Nokia AI-RAN with NVIDIA：Indosat是东南亚首个与诺基亚和NVIDIA联合部署AI-RAN的运营商。该方案利用NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片的并行计算能力，在边缘数据中心运行实时AI推理，实现基站簇级别的协同节能。

部署路径——先试点后推广：

创新亮点——地理感知AI模型：

印尼群岛环境中，巴厘岛的旅游区话务峰值在夜间（游客活跃），而雅加达CBD的峰值在工作日白天。传统模型按区域划分的策略无法有效处理这种复杂性。诺基亚开发了Geo-Aware Transformer模型，将基站的经纬度、地形、POI（兴趣点）分布和气候数据作为模型输入，使预测精度在群岛环境中提升了40%。

ESG价值：

Indosat估算，全网部署AI-RAN节能后，每年可减少碳排放约12万吨CO₂当量，相当于种植660万棵树。这一数据已写入Indosat 2025年度ESG报告，成为印尼电信业最大的碳排放削减项目。

三、四大赛区技术路径横向对比

3.1 核心指标对比表

3.2 技术路线差异的深层分析

graph LR
    subgraph "路线A：端侧AI下沉"
        A1[中国移动+华为] --> A2[AAU内置AI芯片<br/>2MB轻量化模型]
        A2 --> A3[优势：低延迟、无需回传]
        A2 --> A4[挑战：算力受限、模型更新难]
    end

    subgraph "路线B：AI原生重构"
        B1[T-Mobile+爱立信] --> B2[调度器核心AI化<br/>在线学习]
        B2 --> B3[优势：性能+节能双赢]
        B2 --> B4[挑战：研发周期长、验证复杂]
    end

    subgraph "路线C：开放RIC生态"
        C1[Verizon+三星+高通] --> C2[O-RAN标准接口<br/>rApp/xApp生态]
        C2 --> C3[优势：多厂商、可扩展]
        C2 --> C4[挑战：互操作、时延]
    end

    subgraph "路线D：云边协同"
        D1[Nokia+Indosat] --> D2[云端训练+边缘推理<br/>NVIDIA GPU]
        D2 --> D3[优势：模型灵活、算力充裕]
        D2 --> D4[挑战：网络依赖、成本高]
    end

四条路线反映了不同的战略选择：

• 路线A（华为）选择了"将AI能力推到最边缘"，适合运营商对数据主权和实时性要求极高的场景。AAU内置AI芯片的方案虽然在单点算力上受限，但胜在零额外网络开销和故障隔离性好。
• 路线B（爱立信）选择了"从底层重构"，将AI作为调度器的一等公民而非外挂。这是技术难度最高的路线，但一旦成功，性能增益和节能效果可以同时叠加，不像其他方案存在"节能换性能"的trade-off。
• 路线C（三星+高通）选择了"生态开放"路线，依托O-RAN标准和rApp/xApp生态系统。短期面临互操作挑战，但长期来看，多厂商竞争将加速创新和降低成本。
• 路线D（诺基亚）选择了"云边协同"，利用NVIDIA GPU的强大算力训练复杂模型，再推送到边缘执行。适合地理环境复杂、基站个性化需求强的场景。

四、行业趋势与未来展望

4.1 AI-RAN节能的下一代技术方向

（1）联邦学习驱动的跨域协同

当前AI节能模型多为单运营商、单设备商训练，数据不出域。联邦学习（FL）技术有望实现"模型共享而数据不动"——多个运营商可以联合训练一个更强大的节能模型，而无需暴露各自的网络配置和话务数据。GSMA AI Foundry正在推动相关标准的制定。

（2）生成式AI与数字孪生融合

华为iMaster MAE和诺基亚AVA已经引入数字孪生技术，但目前的仿真精度仍有限。下一代方案将利用生成式AI（如扩散模型）生成逼真的网络异常场景（如突发流量、极端天气），在数字孪生中训练更鲁棒的节能策略。

（3）AI-RAN与6G共生设计

6G标准（3GPP Release 20+）预计在2028-2030年冻结，AI/ML已被确定为6G空口的原生组件。这意味着未来的节能AI不需要"外挂"——它将作为6G协议栈的一部分被标准化，实现"AI-Native RAN"的终极形态。

4.2 给运营商的落地建议

关键成功因素：AI节能项目的成败往往不取决于技术本身，而取决于组织能力——是否拥有既懂无线网络又懂AI的复合型人才，是否建立了跨部门（网络、IT、采购）的协同机制，是否能获得管理层的长期投入承诺。

五、结语

从郑州到纽约，从雅加达到法兰克福，AI-RAN智能节能已从实验室走向全球商用。四大赛区的实战经验证明：AI驱动的基站节能不再是"PPT技术"，而是能够在保障用户体验的前提下实现25%-35%能耗削减的成熟方案。

对于中国运营商而言，中国移动+华为的"端侧AI下沉"路线已经跑通了10万站规模的商用验证，为全球提供了可复制的范本。但爱立信的"AI原生调度器"和Verizon的"多厂商RIC"路线也各有独到之处，值得持续跟踪。

AI-RAN节能的下半场将是大模型与网络控制闭环的深度融合——当LLM Agent能够理解运维人员的自然语言意图并自主执行节能策略时，网络节能将真正进入"自动驾驶"时代。

参考来源

1. 华为官网：《中国移动联合华为发布全球最大规模5G AI智能RAN商用网络》，2026年2月MWC发布
2. 爱立信新闻中心：《T-Mobile and Ericsson deploy AI-native Scheduler in large-scale commercial network》，2026年5月12日
3. 三星电子新闻稿：《Verizon deploys AI-powered Energy Saving Manager with Samsung vRAN and Qualcomm Dragonwing RAN》，2026年Q1
4. 诺基亚官网：《Indosat deploys Nokia AI-powered Energy Efficiency across RAN network in Indonesia》，2025-2026年
5. GSMA：《运营商实践：AI大模型赋能垂直行业标杆案例集2025》，2025年12月发布
6. 中国移动河南公司：《AI基站节能技术在4G/5G网络中的应用实践》，内部技术报告摘要
7. Qualcomm Technologies：《Dragonwing RAN Platform for Open vRAN》，产品白皮书，2026年
8. O-RAN联盟：《O-RAN Energy Saving Use Case Technical Report》，O-RAN.WG10.TS-v06.00

本文由「通信AI实战」原创出品，聚焦全球运营商AI大模型落地实战，如需转载请联系授权。

[!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。