当全球5G基站数量突破500万、单站功耗较4G时代增长3-4倍，AI节能不再是"锦上添花"而是"生死刚需"。
5G网络的全面商用带来了前所未有的能耗挑战。据GSMA统计，2025年全球移动网络能耗约占ICT行业总能耗的60%，运营商能源成本占OPEX的20%-40%。以中国市场为例，中国移动运营着超过330万个5G基站，单个5G基站日均功耗约40-60kWh，全网年度电费支出高达数百亿元。如何在不损害用户体验的前提下实现网络节能，成为全球运营商共同面对的核心命题。
传统节能手段——如基于固定时段的基站深度休眠、静态载波关断——存在两大致命缺陷：一是"一刀切"策略无法适应话务的动态波动，容易在突发业务场景下影响用户感知；二是人工调参效率低下，无法实现全网百万级基站的精细化管控。
AI技术的引入正在从根本上重构这一局面。从中国电信的"8亿度年节电"到Deutsche Telekom的"核心网65%能耗降低"，从Vodafone与Ericsson的AI深度休眠试验到Verizon的多厂商AI-RIC部署，2025-2026年全球通信行业AI节能已从实验室走向大规模商用。
背景与挑战
中国电信运营着全球最大的共建共享5G网络（与中国联通），基站总数超过120万。面对海量站点的能耗管理，传统基于规则的节能方案已触及天花板。中国电信从2021年开始自研AI节能平台，到2024年已实现全网规模化部署。
技术方案
中国电信的AI节能系统架构分为三层：
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│ 中国电信基站AI智慧节能平台架构 │
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│ │ 数据采集层 │ │ 算法模型层 │ │ 执行控制层 │ │
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│ │ • 实时话务 │ │ • 负荷预测 │ │ • 通道关断 │ │
│ │ • 用户分布 │ │ • 节能策略 │ │ • 深度休眠 │ │
│ │ • MR数据 │ │ • 效果评估 │ │ • 载波关断 │ │
│ │ • 能耗数据 │ │ • 自优化 │ │ • 符号关断 │ │
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│ │ 东数西算：内蒙/贵州算力集群 │ │
│ │ 企业级大数据湖 · 跨域多源融合数据 │ │
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│ │ 全网节能可视化 · 策略自评估 · 自优化 │ │
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该平台依托"东数西算"国家战略，将基站AI节能所需的海量数据采集至内蒙古、贵州算力集群进行集中处理。核心技术包括：
部署成效
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| AI节能覆盖基站数 | 超过60万站 |
| 年节电量 | 8亿度以上 |
| 年节约电费 | 5.2亿元 |
| 武汉试点单站最大节能比例 | 60%（夜间深度休眠） |
| 武汉已部署基站 | 989个AI节能站 + 15,244个通道关断站 |
| 用户感知影响 | 零投诉，KPI无明显劣化 |
武汉电信作为标杆案例，通过AI驱动的基站"智能午休"——在深夜低话务时段自动关闭不需要的载波和通道，部分站点直接进入超低功耗休眠状态——实现了高达60%的单站节能比例。
对比传统方案
| 维度 | 传统规则节能 | 中国电信AI节能 |
|---|---|---|
| 策略制定 | 人工配置固定时段 | AI自动生成一站一策 |
| 响应速度 | 小时级调整 | 15分钟粒度动态调整 |
| 节能深度 | 载波/通道关断（15-25%） | 深度休眠+通道关断（40-60%） |
| 运维成本 | 需专人持续优化 | 自评估自优化，近零人工 |
| 覆盖规模 | 区域性试点 | 全网规模化部署 |
背景与挑战
Deutsche Telekom作为欧洲最大运营商，运营着覆盖德国全境及多个欧洲国家的移动网络。2025年，该公司率先实现运营碳中和，但面临数据流量年均增长30%与碳排放约束的双重压力。传统"换硬件"的节能路径边际效益递减，亟需AI驱动的系统性解决方案。
技术方案
Deutsche Telekom与Lenovo、HPE、AMD、Mavenir等合作伙伴共同开发了"Full Stack Energy Efficiency"（全栈能效）方案，涵盖从芯片到云平台的全链路优化：
部署成效
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 5G核心网能耗降低 | 最高65% |
| 数据中心排放减少 | 94%（较2008基准） |
| 运营碳中和达标时间 | 2025年（提前完成） |
| 可持续电力采购比例 | 31.7%（2025年底） |
| AI/ML节能应用范围 | 无线接入网+核心网+数据中心全覆盖 |
Deutsche Telekom的CR Report 2025明确指出："We are increasingly using AI and machine learning applications to optimize energy consumption across our entire network infrastructure."这意味着AI节能已从试点走向全局性运营策略。
技术路径创新
Deutsche Telekom的独特之处在于其"全栈"视角——不只关注无线接入网（RAN）的节能，而是将AI节能延伸至核心网、传输网、数据中心的全链路。其核心网节能65%的成果是全球公开报道中该领域的最高水平，证明AI在核心网NF编排、流量调度等场景的节能潜力甚至超过RAN侧。
背景与挑战
Vodafone UK在伦敦等大城市部署了密集的5G网络，高话务波动使得传统定时休眠策略效果有限。2024-2025年，Vodafone UK与Ericsson合作开展了基于AI的5G能效优化试验。
技术方案
Vodafone UK采用了Ericsson的两项核心AI节能技术：
试验在伦敦多个站点进行，Ericsson的AI/ML软件集成到Vodafone现有的RAN管理平台中，无需硬件更换。
部署成效
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 试验站点日功耗降低 | 显著下降（Vodafone官方确认） |
| AI Deep Sleep额外节能 | 比基础节能多节省相当比例 |
| 射频唤醒时间 | 毫秒级，用户无感知 |
| 用户影响 | 零KPI劣化 |
| 下一步计划 | 从试验扩展至全网商用 |
Vodafone UK网络总监Andrea Donà表示："AI让我们在保持网络性能的同时实现了以前不可能的节能水平。试验结果证明，AI深度休眠可以安全地用于生产网络。"
Ericsson凭借其5G Advanced Automated Energy Saver功能，于2025年6月获得FutureNet World的Network Sustainability Award（网络可持续发展奖），进一步验证了该技术的行业认可度。
背景与挑战
Verizon作为美国最大的无线运营商之一，正在大力推进Open RAN架构转型。在多厂商RAN环境中实现统一AI节能管理，是业界公认的技术难题。2025年初，Verizon联合Samsung和Qualcomm成功部署了全球首个多厂商AI驱动的RAN智能控制器（RIC）。
技术方案
该项目的技术架构包括三个关键组件：
这一架构的关键创新在于：AI节能不再依赖单一设备厂商的私有算法，而是通过O-RAN标准的RIC平台实现跨厂商统一节能编排。
部署成效
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 部署类型 | 全球首个多厂商AI-RIC节能部署 |
| AI节能rApp | Samsung Energy Saving Manager |
| 边缘AI推理 | Qualcomm芯片级加速 |
| 节能范围 | 载波关断+功率优化+符号关断 |
| 标准兼容性 | O-RAN ALLIANCE标准 |
| 扩展性 | 支持第三方rApp接入 |
Verizon此次部署的里程碑意义在于：它证明了AI节能可以突破"单厂商锁定"的困局。通过O-RAN标准的RIC平台，不同厂商的基站可以共享统一的AI节能策略，这对于全球运营商的RAN多厂商化战略具有重大示范效应。
| 对比维度 | 中国电信 | Deutsche Telekom | Vodafone UK | Verizon |
|---|---|---|---|---|
| 技术路线 | 自研AI平台 | 全栈云化+AI | 设备商AI软件 | O-RAN AI-RIC |
| 核心合作伙伴 | 自研为主 | Lenovo/HPE/AMD/Mavenir | Ericsson | Samsung/Qualcomm |
| AI节能范围 | 无线接入网 | 全栈（RAN+核心网+DC） | 无线接入网 | 无线接入网（Open RAN） |
| 最大节能效果 | 60%（单站） | 65%（核心网） | 显著（试验阶段） | 多厂商协同节能 |
| 部署规模 | 60万+基站 | 全网 | 伦敦试点 | 首个多厂商站点 |
| 年节电量 | 8亿度+ | N/A（整体65%核心网降低） | N/A | N/A |
| 独特优势 | 东数西算算力支撑 | 全栈视角覆盖最广 | 成熟商用验证 | 多厂商标准化 |
| 标准化程度 | 自有标准 | 企业级方案 | 3GPP/Ericsson | O-RAN标准 |
timeline
title AI驱动通信网络节能技术演进路线
2020 : 基础节能功能 : 定时关断/载波关断
2021 : AI负荷预测 : 中国电信启动AI节能自研
2022 : 业务导航节能 : 中兴PowerPilot商用
2023 : 深度休眠AI化 : Vodafone启动AI试验
2024 : 全栈能效优化 : DT核心网云化AI节能
2025 : O-RAN AI-RIC : Verizon多厂商部署
2026 : 原生AI节能 : AI嵌入基站芯片级决策
从技术演进维度看，AI网络节能正在经历三个阶段跃迁：
第一阶段（2020-2023）——功能级AI节能：以中兴PowerPilot、华为iMaster为代表，在传统节能功能（通道关断、载波关断、深度休眠）基础上叠加AI预测能力，实现从"定时节能"到"按需节能"的转变。天津移动部署PowerPilot后年节电超400万度，四川电信能耗降低超三分之一。
第二阶段（2024-2025）——系统级AI节能：以中国电信AI节能平台、Deutsche Telekom全栈能效为代表，从单站节能走向网络级协同节能，从RAN侧扩展至核心网和数据中心的端到端优化。河南移动携手华为构建的"时域、频域、空域三域协同动态节能体系"，实现了"一站一时一策"的精细化能源管理。
第三阶段（2025-2026+）——架构级AI节能：以Verizon AI-RIC、Nokia AI-RAN为代表，AI节能能力被嵌入网络架构底层。Nokia报告其AI-RAN解决方案在现网中实现了25%的能耗降低。亚信科技联合中国移动研究院于2025年10月发布AI原生RAN基站产品，将AI推理能力嵌入基站芯片，实现毫秒级节能决策。
所有AI节能方案的核心竞争力都集中在预测精度上。以中国电信为例，其LSTM+Transformer混合模型需要处理以下挑战：
重庆移动的"AI赋能"专项行动提供了精度提升的量化证据：通过在存量站点增加智算能力，利用内置AI模型进行用户级差异化保障，将能耗控制精度提升到用户毫秒级别，实现"一户一能"的精细化控制。在保证业务质量的前提下——视频播放时延降低12%、短视频高清播放占比提升30%、上行直播速率提升21%——基站能耗仍可降低4%-9%。
5G基站的深度休眠面临一个核心矛盾：休眠越深节能越多，但唤醒时间越长。各级休眠的典型参数如下：
| 休眠等级 | 功耗降低 | 唤醒时间 | AI决策要求 |
|---|---|---|---|
| 符号关断 | 10-15% | 微秒级 | 实时话务检测 |
| 通道关断 | 20-30% | 毫秒级 | 秒级负荷预测 |
| 载波关断 | 30-50% | 百毫秒级 | 分钟级预测 |
| 深度休眠 | 60-80% | 秒-分钟级 | 小时级预测 |
Vodafone UK与Ericsson合作的5G Deep Sleep技术之所以取得突破，关键在于AI预测模型能够提前数分钟预判话务回升趋势，在用户感知受损前完成基站唤醒。这一"预测性唤醒"机制使得深度休眠从"只敢在凌晨3-5点使用"扩展到"全低话务时段可用"。
Verizon与Samsung、Qualcomm的AI-RIC部署代表了一种全新的技术范式。在O-RAN架构下：
这种架构的优势在于"AI能力与设备解耦"——运营商可以独立升级AI算法，不受设备厂商版本周期的限制。但也带来了新的挑战：多厂商rApp间的策略冲突如何解决？AI节能与AI覆盖优化、AI干扰管理的优先级如何协调？这些问题的答案正在Verizon的实际部署中逐步验证。
| 维度 | 量化评估 |
|---|---|
| 中国电信年节电 | 8亿度（5.2亿元电费） |
| DT核心网节能 | 65%（全栈云化投资回报） |
| 重庆移动全网推广预期 | 年节电5000万度/减排3万吨CO₂ |
| 浙江移动数据中心节能 | 空调节能67%（雨水型水冷系统） |
| Nokia AI-RAN现网节能 | 25% |
| 全球运营商OPEX中电费占比 | 20-40% |
从ROI角度看，AI节能方案的投入产出比极为可观。以中国电信为例，其AI节能平台的主要投入在于算力基础设施（依托东数西算，成本大幅降低）和算法研发（自研模式，人力成本可控），而年度电费节省达5.2亿元。Deutsche Telekom的核心网全栈节能虽然前期云化投入较大（与Lenovo、HPE等联合开发），但65%的核心网能耗降低意味着数亿欧元级别的年度运营成本削减。
6G时代的原生AI节能：3GPP Release 19/20正在研究将AI/ML能力原生嵌入网络架构，使节能成为基站芯片级别的内建能力，而非外挂式应用。亚信科技与中国移动研究院发布的AI原生RAN基站已初现端倪。
数字孪生+AI节能的融合：Nokia AVA平台已开始利用AI数字孪生技术，在虚拟环境中模拟全网节能策略的效果，再下发至物理网络执行。VIAVI Solutions在6G和NTN（非地面网络）领域也正在探索数字孪生辅助的网络部署优化。
AI节能即服务（AI-EaaS）：随着O-RAN AI-RIC架构的成熟，未来可能出现独立的AI节能服务提供商，通过标准rApp向多运营商提供跨厂商节能服务，改变当前依赖设备商的格局。
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。