当华为、爱立信、NVIDIA在MWC上争相展示AI-RAN宏伟蓝图时,一群规模不大但技术锋利的创业公司,正在用更垂直、更敏捷的方式改写通信网络的底层逻辑。它们不做平台、不做生态,而是用一个芯片、一段软件、一套算法,精准嵌入5G网络最痛的环节——频谱效率、基站功耗、物理层处理、小站部署。
2024-2026年,四家代表性企业交出了令人瞩目的实战答卷:DeepSig的AI神经接收机在越南Viettel的5G商用网络中实现了全球首例AI/ML物理层部署;Cohere Technologies的频谱倍增软件在Bell Canada现网中证明可将频谱效率提升50%;EdgeQ用5G+AI单芯片基站方案联手Mavenir打开了小站市场;Rakuten Symphony的自研AI RIC平台在日本全国网实现了TM Forum认证的L4级自治节能。
本文逐一拆解这四家公司的技术路线、部署架构和效果数据,为通信行业从业者提供一份非巨头视角的AI落地参考。
DeepSig成立于2016年,总部位于美国弗吉尼亚州阿灵顿,是一家专注于AI原生(AI-Native)无线通信的创业公司。核心产品OmniPHY-5G是一款基于深度学习的神经接收机(Neural Receiver)软件,直接替代传统5G物理层中的信道估计与均衡模块。
截至2026年初,DeepSig累计融资约1,900万美元,投资方包括Lockheed Martin Ventures、Grivner Capital等,同时获得美国NTIA(国家电信和信息管理局)多项资助——2025年1月获NTIA mMIMO O-RU商用部署专项拨款。
2024年2月,DeepSig与越南军工电信集团Viettel High Technology Industries Corporation(VHT)联合宣布:全球首个AI/ML神经接收机在5G Open vRAN商用网络中成功运行。
部署架构:
flowchart TB
subgraph "Viettel 5G Open vRAN 网络"
UE["📱 用户终端 UE"]
RU["📡 Radio Unit<br/>O-RAN compliant"]
DU["🖥️ Distributed Unit<br/>VHT自研O-RAN DU<br/>集成DeepSig OmniPHY-5G"]
CU["☁️ Centralized Unit"]
Core["🔵 5G Core"]
end
subgraph "DeepSig AI引擎"
NR["🧠 Neural Receiver<br/>深度学习信道估计+均衡<br/>替代传统L1算法"]
Model["📊 AI模型<br/>基于海量信道数据训练<br/>适配多场景"]
end
UE -->|"上行信号"| RU
RU -->|"基带数据"| DU
DU -->|"嵌入"| NR
NR -->|"优化后数据"| CU
CU --> Core
Model -->|"模型加载"| NR
style NR fill:#e1f5fe
style DU fill:#fff3e0
style UE fill:#e8f5e9
关键技术细节:
| 技术维度 | 传统方案 | DeepSig OmniPHY-5G |
|---|---|---|
| 信道估计 | 基于DMRS的线性插值/LMMSE | 深度神经网络端到端学习 |
| 均衡算法 | MMSE/ZF解析求解 | 神经网络自适应均衡 |
| 处理位置 | DU中的L1处理模块 | 直接嵌入Intel FlexRAN™管线 |
| 部署方式 | 硬编码参数 | 软件定义、可通过OTA更新模型 |
| 适配场景 | 需针对每场景调参 | 单一模型覆盖多信道条件 |
实测效果: - 在河内5G宏站网络中,OmniPHY-5G成功在上行链路实现了显著的吞吐量增益(Uplink Throughput Gain) - AI模型无需针对每个特定场景重新训练,即可在不同无线环境下保持鲁棒性 - 实现了与传统物理层处理管线的无缝集成,运营商无需更换硬件
Cohere Technologies总部位于美国加州圣何塞,是一家专注于频谱效率革命的软件公司。其核心产品Universal Spectrum Multiplier(USM,通用频谱倍增器)是一套纯软件解决方案,可以在不增加新基站、不获取新频谱的前提下,显著提升4G/5G网络的容量和用户体验。
2026年5月,Cohere进一步推出ECHO(Enhanced Channel Harmonic Observation),为USM增加了实时无线信道洞察能力,支持AI-RAN和6G感知用例。
2024年12月至2025年1月,Cohere与加拿大最大运营商Bell Canada在安大略省密西沙加市(Mississauga)的商用5G网络中完成了USM软件的首次大规模外场测试。
测试架构:
flowchart TD
subgraph "Bell Canada 现网"
BS1["Ericsson RAN<br/>低频段基站"]
BS2["Nokia RAN<br/>中频段基站"]
UEs["📱 商用用户终端"]
end
subgraph "Cohere USM 软件层"
USM_S["USM调度引擎<br/>AI原生空间多路复用"]
CU_M["Coordinated<br/>Multi-User MIMO调度"]
ECHO_M["ECHO信道洞察<br/>实时CSI增强"]
end
BS1 -->|"现有基带接口"| USM_S
BS2 -->|"现有基带接口"| USM_S
UEs -->|"UL反馈"| USM_S
USM_S --> CU_M
CU_M --> ECHO_M
ECHO_M -->|"优化调度指令"| BS1
ECHO_M -->|"优化调度指令"| BS2
style USM_S fill:#fce4ec
style CU_M fill:#f3e5f5
style ECHO_M fill:#e8eaf6
实测核心数据:
| 指标 | 测试结果 | 说明 |
|---|---|---|
| 频谱效率提升 | 最高50% | Insight Research白皮书确认 |
| 测试环境 | Bell Canada商用网络 | 非实验室环境 |
| 网络类型 | Brownfield现网 | 基于Ericsson和Nokia RAN |
| 测试规模 | 多基站、多用户 | 密西沙加城区 |
| SU-MIMO验证 | ✅ 通过 | 单用户MIMO协调调度 |
| MU-MIMO验证 | ✅ 通过 | 多用户MIMO协调调度(业界首次在商用网络完成) |
| 网络改造需求 | 无需硬件更换 | 纯软件叠加 |
| 新站址需求 | 无 | 不需要新建基站或新增频谱 |
关键创新点: - AI原生调度:不依赖传统MIMO预编码矩阵的固定设计,而是利用AI学习最优的空间多路复用策略 - Brownfield兼容:USM软件可以运行在运营商现有的Ericsson、Nokia等传统基站上,不需要更换O-RAN设备 - 频谱"凭空增加":通过更高效的空间复用,等效于运营商多了额外频谱资源——这对频谱拍卖动辄数十亿美元的运营商而言意义巨大
EdgeQ成立于2018年,总部位于美国加州圣克拉拉,是一家半导体创业公司。其核心产品是全球首款5G+AI Base Station-on-a-Chip(单片基站),将5G基带处理和AI推理引擎集成在单一芯片上。
2023年4月,EdgeQ完成7,500万美元B轮融资,加速量产。芯片采用RISC-V + ARM双架构设计,支持软件定义的4G/5G双模运行。
2025年2月MWC巴塞罗那,Mavenir与EdgeQ联合发布了业界首款软件定义4G/5G下一代小站(Small Cell),面向中立主机(Neutral Host)和城市密集化部署场景。
产品架构:
flowchart TB
subgraph "EdgeQ 5G+AI 芯片架构"
ARM["ARM处理器核<br/>协议栈L2/L3处理"]
RISCV["RISC-V加速核<br/>物理层L1处理"]
AI_Engine["AI推理引擎<br/>ML模型实时推理"]
RF_IC["集成RF前端<br/>Sub-6GHz/mmWave"]
end
subgraph "Mavenir 软件栈"
RAN_SW["Cloud-Native RAN软件<br/>O-RAN标准化接口"]
Orch["Small Cell编排管理<br/>Neutral Host支持"]
end
subgraph "部署场景"
Indoor["🏢 室内覆盖<br/>企业办公楼/商场"]
Outdoor["🏙️ 室外小站<br/>城市密集区域"]
NeutralHost["📶 中立主机<br/>多运营商共享"]
end
ARM --> RAN_SW
RISCV --> AI_Engine
AI_Engine --> RAN_SW
RF_IC --> RAN_SW
RAN_SW --> Orch
Orch --> Indoor
Orch --> Outdoor
Orch --> NeutralHost
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style RAN_SW fill:#e0f2f1
产品核心参数:
| 参数 | EdgeQ + Mavenir小站方案 | 传统小站方案 |
|---|---|---|
| 芯片架构 | 5G基带+AI推理单芯片 | 基带芯片+独立AI加速器 |
| 无线制式 | 软件定义4G/5G双模 | 硬件锁定单一制式 |
| AI能力 | 片内ML推理引擎 | 无或外挂 |
| 功耗 | 低功耗设计 | 较高 |
| 部署灵活性 | Neutral Host支持多运营商 | 通常绑定单一运营商 |
| 上市时间 | 2025年Q2 GA | — |
| 成本结构 | 软件可升级,延长生命周期 | 硬件升级需换设备 |
Mavenir高级副总裁对此评价:"EdgeQ在芯片技术前沿领域工作,这一合作关系使我们能够提供前所未有的灵活性、快速部署能力和低功耗特性。"
Rakuten Symphony严格来说并非传统意义上的创业公司,而是Rakuten集团内部孵化的云原生电信技术平台公司,其独特之处在于:先在自家Rakuten Mobile的全国Open RAN网络上验证,再对外输出产品。这种"自己先用、再卖给别人"的模式,使其AI产品具有极强的实战可信度。
里程碑一:AI RIC全国商用部署(2025年5月)
2025年5月28日,Rakuten Mobile与Rakuten Symphony联合宣布:自研AI驱动的RAN智能控制器(RIC)已在全国4G/5G O-RAN网络中完成商用部署。
这是全球首批在商用Open RAN网络中全国范围部署的RIC平台之一。项目始于2023年,历时两年完成从研发到全国推广。
实测效果数据:
| 指标 | 数值 | 来源 |
|---|---|---|
| MWC 2024演示节能效果 | 25% RAN能耗降低 | Rakuten官方新闻稿(2024.2.28) |
| 全国商用部署目标节能 | 20% RAN能耗降低 | Light Reading报道 |
| 部署范围 | 日本全国4G+5G O-RAN网络 | 全球首批 |
| 网络自治等级 | TM Forum Level 4 | 全球首个获此认证 |
里程碑二:TM Forum Level 4自治认证(2026年2月)
2026年2月19日,Rakuten Mobile获得TM Forum全球首个RAN能效优化Level 4自治认证(基于Autonomous Networks Framework GB975A)。这意味着:
Rakuten Mobile CTO对此强调:"这一认证证明AI驱动的网络自治不是未来概念,而是已经在我们的全国商用网络中运行的现实。"
2025年6月,Rakuten Symphony与AT&T扩大O-RAN合作伙伴关系,AT&T计划到2025年开始扩展Open RAN网络,并将70%的无线网络流量迁移至O-RAN架构。Rakuten Symphony的站点管理平台已在10多家运营商中使用,正在从电信领域向更广泛的基础设施管理扩展。
| 维度 | DeepSig | Cohere Technologies | EdgeQ | Rakuten Symphony | |------|---------|--------------------|----| | 成立年份 | 2016 | 2011(USM产品化约2020) | 2018 | 2021(平台化) | | 总部 | 美国阿灵顿 | 美国圣何塞 | 美国圣克拉拉 | 日本东京 | | 核心技术 | AI神经接收机软件 | 频谱倍增软件 | 5G+AI单芯片 | AI RIC自治平台 | | 切入层 | 物理层L1 | 调度层MAC/RLC | 芯片层L1/L2 | 网管层/NMS | | 产品形态 | 纯软件SDK | 纯软件叠加 | 硬件芯片 | 软件平台 | | 目标客户 | O-RAN设备商/运营商 | 运营商(Brownfield) | 设备商/企业私网 | 运营商 | | 商业模式 | IP授权+SDK许可 | 软件订阅 | 芯片销售 | 平台SaaS | | 融资规模 | ~1,900万美元 | 未公开(多轮) | 7,500万美元B轮 | Rakuten集团内部 | | 商用阶段 | 商用部署中 | 外场验证→商用 | 2025 Q2 GA | 全国商用运营 |
| 效果指标 | DeepSig | Cohere | EdgeQ+Mavenir | Rakuten Symphony |
|---|---|---|---|---|
| 核心提升 | 上行吞吐量增益 | 频谱效率提升50% | 4G/5G灵活切换 | RAN节能20-25% |
| 部署难度 | 中(需嵌入DU) | 低(纯软件叠加) | 中(硬件替换) | 高(全国RIC部署) |
| 硬件改动 | 无(软件替换) | 无 | 需要(换芯片) | 无(RIC软件) |
| 投资回报周期 | 6-12个月 | 3-6个月 | 12-24个月 | 12-18个月 |
| 生态兼容性 | Intel FlexRAN | Ericsson/Nokia RAN | O-RAN标准化 | Open RAN架构 |
与巨头试图构建端到端AI平台不同,这四家公司都是精准切入通信网络的一个特定层。DeepSig只做物理层信道处理,Cohere只做调度优化,EdgeQ只做芯片,Rakuten Symphony只做RIC自治。这种"一个模块做到极致"的策略,让小公司在特定技术上超越了巨头的通用方案。
Cohere和DeepSig的成功证明:在不更换任何硬件的前提下,纯AI软件可以显著提升网络性能。这对运营商而言极具吸引力——既保护了既有投资,又获得了新技术红利。Cohere在Bell Canada现网(Ericsson+Nokia设备)上直接叠加USM软件就获得了50%频谱效率提升,意味着全球数以万计的传统基站都有升级潜力。
Viettel(越南)、Rakuten Mobile(日本新进入者)选择与AI创业公司合作,背后有深刻逻辑:传统巨头在新兴市场的响应速度慢、定制化成本高。AI创业公司凭借灵活的合作模式和快速迭代能力,反而获得了先发优势。Viettel与DeepSig合作实现的"全球首例AI神经接收机在5G现网运行",就是一个典型案例。
| 建议 | 适用场景 | 优先级 |
|---|---|---|
| 评估频谱效率优化软件 | 频谱资源紧张、低频段拥塞的运营商 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 在O-RAN网络中试点AI RIC | 已部署或计划部署Open RAN的运营商 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 关注AI物理层芯片方案 | 有室内覆盖/城市密集化需求的运营商 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 建立AI+通信创业公司评估机制 | 所有运营商技术战略部门 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 在Brownfield现网验证AI软件叠加 | 不想大规模更换设备的运营商 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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。
