当通信遇见AI,双向赋能中的演进逻辑与未来交互图景

没有哪项技术,能像AI一样,作为一个圈外技术,成为通信业的热议话题。时间来到2025年,通信与AI的融合已经不再是最初的概念宣讲,或停留在建立一个知识库,再添加助手的阶段。业界正在希望通过AI来突破香浓极限,并解决5G时代的高能耗问题,AI也将会带来通信设备交互方式的跃升。与此同时,通信网络也很可能正在孕育着下一阶段的新AI。

飞象原创(魏德龄/文)没有哪项技术,能像AI一样,作为一个圈外技术,成为通信业的热议话题。时间来到2025年,通信与AI的融合已经不再是最初的概念宣讲,或停留在建立一个知识库,再添加助手的阶段。业界正在希望通过AI来突破香浓极限,并解决5G时代的高能耗问题,AI也将会带来通信设备交互方式的跃升。与此同时,通信网络也很可能正在孕育着下一阶段的新AI。

通信与AI的双向赋能

通信与AI的融合被业界视作一个新的转折点,重构各行各业,重新定义生产、流通和消费。两者间的关系包括两个方面,其一是Network for AI,网络将会超越连接,使算力、算法、数据结合在一起,提供海量的人工智能应用。其二是AI for Networks,网络将得以重构,通过优化内部逻辑让系统更加合理。

在目前的5G-A阶段,两者间的融合将赋能网络提质增效,进一步提升网络面向个人、网络、行业的服务能力。面向个人,5G-A网络结合新兴AI技术,推动实现传统音视频通话向多模态交互式通话的转变,极大提升用户通话的趣味性和丰富性;面向网络,在能耗优化方面,实现了更加精准、动态的节能运行,能耗效率提升3倍以上;面向行业,AI助力打造工业确定性网络,可实现99.999%的系统可靠性,极大提升了产线效率。

面向未来的6G阶段,将实现在架构层面上的内生智能。此举将能够让电信运营商灵活利用硬件,同时处理多个工作流负载。其中自然就包括人工智能任务,通过机器学习与神经网络将释放频谱效率的巨大收益。当前网络数据流量中的语音、数据与多媒体都将支持被人工智能所分析优化,从而实现更优异的连接体验。空口创新的着力点也将转到基于AI对信道的精确匹配和对业务的理解,优化波束权重、方向和层数,提升效率与性能。

与此同时,业界还正在推动电信专用大模型的诞生。由于网络数据超越了文本、视频和图像,还包括日志、模拟信息、架构图等信息。为了能够助力人工智能理解电信网络中每天产生的百万连接与超3800TB的数据,就需要训练能够理解网络语言的专用电信模型。届时,这类模型将助力电信行业领域的智能体,理解实时网络事件,预测故障,并自动化解决方案,高效、精准、低延迟地针对电信工作负载进行优化。

以本次MWC上海为例:

Agentic Al for telco项目支撑AI在通信行业的规模化应用。

AI赋能网络,实现无线网络智慧运营,在提升网络质量的同时,让运营效能也得到了充分提升。

下一代智能网络服务建构进行时。

终端设备的新交互

在电信专用大模型的设想中不难发现,原本复杂的网络优化设备,将会被更易操控的新交互方式所取代。而在消费类产品中,无论是手机、电脑,还是汽车,AI都正在成为新的UI。根据今年发布的《AI变革正在推动终端侧推理创新》白皮书预测,智能体AI(Agentic AI)是下一代用户交互的核心。AI系统能够通过预测用户需求,并在终端和应用内主动执行复杂工作流,进行决策和管理任务。

届时,用户输入进手机的语音和音频、文本、图像、视频和传感器等数据,将不直接应用于某个具体的应用,而是先传输至智能体AI。智能体AI在接收到这些信息后,会对其进行相应的处理,之后再将工作负载分配给后台的不同应用。在这背后,智能体AI要做的就是从终端侧非常丰富的模型中选择所需的模型完成任务。

这也意味着,要想实现这样的交互体验跃升,就需要端侧模型能力的提升。好消息是Deepseek蒸馏模型涌现正在为终端侧AI带来全新机遇,使用户在本地也能获得媲美甚至超越云端的生成式AI能力。根据《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》论文中的观点显示,通过蒸馏技术能够使小模型也能拥有大模型的推理能力,并且既高效又经济。实验结果表明,蒸馏后的小型密集模型在多个基准测试中表现出色。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024基准测试中取得了55.5%的成绩,超越了QwQ-32B-Preview。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B同样在多个测试中表现优异,AIME 2024、MATH-500、LiveCodeBench的测试结果超越了以往开源模型,与OpenAI o1-mini相当。

蒸馏技术能够让大模型“教学”小模型,保持准确性的同时迁移知识,在这一老师教授学生的过程中,起到了所谓“听君一席话,胜读十年书”的效果,从而让小模型实现更多全新的功能与全新的性能。

同时,由于模型的能力增长并非与参数量强关联,也就让智能终端无需付出更多系统资源来运行端侧模型。也就是说,日后10亿-20亿参数规模的模型将会占用更少的运行内存,更好地适配8-12GB内存设置的终端。现在RAM一般在12GB以上的智能手机或PC,已经足够支持很多模型的高效运行。

本次MWC上海的展区中,大量智能设备的AI能力也成了展出的亮点:

AI助手通过卫星网络如今也能在线沟通交流。

内置AI智能体的消费类终端随处可见。

通信正在孕育的新AI

初看通信与AI的融合,似乎与其他行业同样正在发生的融合有着异曲同工之处。然而在MWC现场便能发现本质上的不同,相比于以往通信盛会中的同行业参加者,其他行业人士对于通信服务的关注逐年增加。在今年MWC巴塞罗那期间,有将近60%来自相关行业,连接性已不再局限于某一个垂直的领域,而是实现了横向发展,并且在重新定义着它所涉及的每一个行业的发展。

当连接融入更多行业,网络不仅传递数据,也成了人工智能感知更多数据信息的五官,预计到2030年,移动数据流量消费同样将增长4倍。智能制造、数字健康以及网联汽车等服务所迎来的全新发展机会,也会继续带动移动网络支持设备和应用数量的不断增加。

在此背景下,电信运营商恰恰迎来了摆脱旧有管道命运的创新增长机遇。如果扮演数据生产商的角色,扩展现有数据的维度,结合传感器数据、地面与卫星的数据,更有机会建立起一个所谓的“世界大模型”。

本次MWC上海展上,这一通信融合千行百业,并在此产生新智能的趋势已经显现:

语音客服大模型带来更拟人化的对话效果,不仅有声音,还有情感,甚至也有形象。

正在应用于多个领域的运营商所推出的大模型。

智能天馈管理系统支持面向高阶自智网络演进。超大规模阵列设计,实现通感一体融合。

当通信遇见AI,双方的融合正在构建未来的数字基石。业界对于AI以及垂直行业融合和跨行业的商业模式的共同探索,正在路上。

来源:飞象网
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