# 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。
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## 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：
| 节能技术 | 核心原理 | 典型节能率 | 主要瓶颈 |
|---------|---------|-----------|---------|
| 符号关断（Symbol Gating） | 空闲时隙关闭功放 | 5%-15% | 仅适用于低负载场景 |
| 通道关断（MIMO Sleep） | 关闭部分天线通道 | 10%-20% | 影响边缘用户体验 |
| 载波关断（Carrier Shutdown） | 低负载时关闭副载波 | 15%-25% | 切换时延影响感知 |
| 深度休眠（Deep Sleep） | 站点级休眠 | 30%-50% | 恢复时间长达分钟级 |
| AI-RAN智能节能 | ML预测+多维度协同优化 | 25%-45% | 部署复杂度高 |
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
```mermaid
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
非实时RIC] -->|rApp
策略下发| B1
B6[Near-RT RIC
准实时RIC] -->|xApp
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
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。
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## 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
| 指标 | 传统符号关断 | AI-RAN智能节能 | 提升幅度 |
|------|------------|--------------|---------|
| 日均节能率 | 12%-18% | **28%-35%** | +16-17pp |
| KPI影响（掉线率） | +0.02% | **+0.003%** | 减少85% |
| 适用时段 | 仅闲时（0-6时） | **全天候** | 覆盖4倍 |
| 部署周期 | 1-2周 | 4-6周（含训练） | 略长 |
| 投资回报周期 | N/A（内置功能） | **8-14个月** | — |
**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：
| 性能维度 | 数值 |
|---------|------|
| 整体节能率 | **35%**（中低负载时段） |
| KPI影响（RRC成功率） | <0.01%劣化 |
| 策略生成周期 | 15分钟/次 |
| 模型推理延迟 | <200ms（云侧） |
| 支持站点规模 | 数千站点 |
| 多厂商互操作 | 三星vRAN + 高通RIC |
**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**：
| 阶段 | 时间 | 覆盖范围 | 节能效果 |
|------|------|---------|---------|
| 试点阶段（苏门答腊） | 2025年Q2-Q3 | ~2000站 | 25%节能 |
| 扩展阶段（加里曼丹、爪哇） | 2025年Q4-2026年Q1 | ~15000站 | 28%节能 |
| 全面部署（全网） | 2026年Q2起 | 13万站 | 目标30%+ |
**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。
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## 三、四大赛区技术路径横向对比
### 3.1 核心指标对比表
| 对比维度 | 中国移动+华为 | T-Mobile+爱立信 | Verizon+三星+高通 | Nokia+Indosat |
|---------|-------------|----------------|-----------------|--------------|
| 部署规模 | 10万+基站 | 全网级（数万基站） | 数千站点→扩展中 | 13万站（分阶段） |
| AI节能率 | 28%-35% | 18%-22% | 35% | 25%-30% |
| 架构路径 | 自研AI-RAN | AI原生调度器 | O-RAN多厂商RIC | 云端AI+边缘推理 |
| AI技术栈 | LSTM+RL+LLM Agent | 在线学习NN+GNN | Prophet+LSTM+Pareto优化 | Geo-Aware Transformer |
| 节能+性能联合优化 | ✅ 三维奖励函数 | ✅ 内嵌能耗代价 | ✅ KPI守护模块 | ✅ 体验约束优化 |
| 多时间尺度 | 设备ms+站点s+网络h | 时隙μs+调度ms | 网络min+RIC 100ms+硬件μs | 云端h+边缘s |
| 数字孪生验证 | ✅ iMaster MAE | ❌ 未披露 | ✅ Azure数字孪生 | ✅ 诺基亚AVA |
| 部署模式 | 端侧AI芯片 | 基带内置AI | 云+边缘混合 | 边缘GPU集群 |
| 商业模式 | 自研+集成 | 设备商全托管 | 多厂商协作 | 设备商+云服务 |
### 3.2 技术路线差异的深层分析
```mermaid
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
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
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
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
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。
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## 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
| 阶段 | 建议动作 | 预期收益 | 风险等级 |
|------|---------|---------|---------|
| 评估期（1-3月） | 选定200-500站试点区域，采集3个月基线数据 | 明确节能潜力 | 低 |
| 试点期（3-6月） | 部署AI节能方案，A/B测试对比传统方案 | 验证25%+节能率 | 中 |
| 规模期（6-18月） | 分批次全网推广，建立AI运维团队 | 年省数千万电费 | 中高 |
| 深化期（18月+） | 引入LLM Agent、数字孪生、联邦学习 | 持续优化至35%+ | 高 |
**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。
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## 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。
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## 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
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