AI-RAN技术太热了？三星高管观点揭示5G-A时代新挑战

发布时间: 2026年4月12日 | 分类: 5G/6G技术 | 阅读时间: 约9分钟

AI-RAN 5G-Advanced 人工智能三星网络无线接入网

核心要点

三星网络业务高管表示AI-RAN技术"太热而难以处理"
AI-RAN将人工智能融入无线接入网，是5G-Advanced重要演进方向
Marvell等芯片厂商已推出AI-RAN专用解决方案
技术挑战包括功耗、实时性、与现有系统兼容性
三星在AI-RAN领域处于领先地位，已完成相关试验

什么是AI-RAN技术？

AI-RAN(Artificial Intelligence Radio Access Network)是将人工智能技术融入无线接入网的新一代技术方案。它通过AI算法优化无线资源分配、波束管理干扰协调等关键功能，提升5G网络的性能、效率和智能化水平。

作为5G-Advanced(5G-A)技术的核心演进方向之一，AI-RAN能够实现：

智能波束管理：AI动态调整波束方向和宽度，优化覆盖和容量
自适应资源调度：根据流量模式自动调整资源配置
预测性维护：提前识别网络问题，减少故障时间
能耗优化：智能关闭空闲资源，降低运营成本

三星高管的"太热"观点解读

三星网络业务负责人近日公开表示，AI-RAN技术目前"太热而难以处理"(too hot to handle)。这一观点揭示了当前行业发展面临的现实挑战：

技术复杂度高

AI-RAN涉及深度学习、强化学习等前沿AI技术与无线通信的深度融合，技术门槛远超传统无线接入网方案。运营商需要全新的技能储备和人才队伍。

功耗问题突出

AI推理需要强大的算力支持，这带来了显著的能耗增加。在碳中和背景下，如何平衡AI性能提升与能耗控制成为关键挑战。

标准化进程

AI-RAN相关标准仍在演进中，不同厂商方案之间的互操作性存在问题。运营商担心被单一厂商锁定。

产业链最新动态

芯片厂商布局

Marvell近日发布专为AI-RAN设计的处理器芯片，宣称能将AI推理能效提升5倍。三星、高通等厂商也在积极研发下一代AI-RAN芯片解决方案。

%% AI处理无线接入网流程 sequenceDiagram participant UE as 用户设备 participant gNB as 基站DU participant RIC as RAN智能控制器 participant AI as AI推理引擎 Note over UE,gNB: AI-RAN处理流程 UE->>gNB: 1. 发送无线信号 rect rgb(240, 248, 255) Note over gNB,AI: 数据采集阶段 gNB->>RIC: 2. 上报无线环境数据 gNB->>RIC: 3. 信道状态信息 CSI gNB->>RIC: 4. 流量负载数据 RIC->>AI: 5. 汇总数据输入AI模型 end rect rgb(255, 250, 205) Note over gNB,AI: AI推理阶段 AI->>AI: 6. 信道估计深度学习 AI->>AI: 7. 流量预测分析 AI->>AI: 8. 波束赋形优化 AI->>AI: 9. 资源调度决策 end rect rgb(230, 255, 230) Note over gNB,UE: 执行优化阶段 RIC-->>gNB: 10. 下发AI优化决策 gNB->>UE: 11. 调整后的波束配置 gNB->>UE: 12. 优化后的资源分配 UE->>gNB: 13. 确认配置生效 gNB->>RIC: 14. 效果反馈 end Note over UE,AI: AI持续学习优化

运营商试验

全球主要运营商纷纷开展AI-RAN试验：

运营商	地区	试验内容	进展状态
中国移动	中国	AI波束管理	外场试验
Verizon	美国	智能资源调度	实验室验证
三星	韩国	AI-RAN综合方案	商用准备

AI-RAN技术架构解析

核心组件

一个完整的AI-RAN解决方案通常包含以下核心组件：

%% AI-RAN技术架构 flowchart TB subgraph 终端层 UE["用户设备 UE"] end subgraph DU["分布式单元 DU"] D1["AI加速器
专用AI推理芯片"] D2["基带处理器
PHY/MAC层"] D3["实时信号处理"] end subgraph RIC["RAN智能控制器 RIC"] R1["非实时RIC
策略管理"] R2["近实时RIC
资源优化"] R3["AI模型库
推理模型存储"] end subgraph 数据层 DC["数据采集层
无线环境数据"] CL["控制平面"] DL["数据平面"] end subgraph AI引擎 AI1["深度学习模型"] AI2["强化学习引擎"] AI3["模型更新/训练"] end UE --> D2 D2 --> D1 D1 --> R1 R1 --> R2 R2 --> R3 R3 --> AI1 AI1 --> AI2 AI2 --> AI3 AI3 --> R3 DC --> R1 CL --> D2 DL --> D2 style DU fill:#dbeafe style RIC fill:#fef3c7 style AI引擎 fill:#ecfdf5

AI加速器：专用芯片处理AI推理任务
RAN智能控制器(RIC)：协调AI功能与无线资源
数据采集层：实时收集无线环境数据
AI模型库：存储和更新AI推理模型

与Open RAN的关系

AI-RAN与Open RAN技术形成互补：Open RAN强调硬件白盒化和接口标准化，AI-RAN则侧重智能化增强。两者结合可实现"开放+智能"的新一代无线接入网架构。

行业发展趋势展望

短期展望(2026-2027)

预计未来两年，AI-RAN将进入局部商用阶段。运营商将首先在特定场景(如体育场馆、交通枢纽)部署AI-RAN，积累运营经验。

%% 三星/华为/爱立信AI-RAN对比 classDiagram class AI_RAN { <> } class Samsung { 5G-Advanced AI-RAN 智能波束管理商用准备就绪功耗挑战明显 } class Huawei { 5G-Advanced AI-RAN 无线AI产品线中国移动试验昇腾AI芯片 } class Ericsson { 5G-Advanced AI-RAN 网络切片智能化爱立信AI引擎欧洲运营商合作 } class Nokia { 5G-Advanced AI-RAN Open RAN AI 贝尔实验室研发无线智能控制器 } class AI_RAN功能 { 智能波束管理自适应资源调度预测性维护能耗优化干扰协调 } class 技术挑战 { AI推理功耗高实时性要求严标准化不完善厂商互操作性 } AI_RAN <|-- Samsung AI_RAN <|-- Huawei AI_RAN <|-- Ericsson AI_RAN <|-- Nokia Samsung ..> AI_RAN功能 Huawei ..> AI_RAN功能 Ericsson ..> AI_RAN功能 Samsung ..> 技术挑战 Huawei ..> 技术挑战 Ericsson ..> 技术挑战 note for Samsung "三星网络业务负责人：AI-RAN太热而难以处理"

长期展望(2028+)

随着技术成熟和标准完善，AI-RAN有望成为6G网络的原生特性，实现"AI-first"的无线接入网架构。预计到2030年，超过50%的新建5G基站将支持AI-RAN功能。

对通信行业的影响

重塑竞争格局

AI-RAN为三星、爱立信、诺基亚等传统设备商提供了差异化竞争机会，同时也让芯片厂商(Marvell、高通)获得更多话语权。

人才培养新需求

运营商需要建立"通信+AI"的复合型人才团队，这将推动行业培训体系变革。

商业模式创新

AI-RAN带来的网络智能化提升，为运营商开发差异化服务(如网络切片SLA保障)提供了技术基础。

总结

AI-RAN作为5G-Advanced时代的关键技术方向，正处于从概念验证走向规模商用的关键阶段。三星高管的"太热"评价反映了行业对这一技术的复杂心态：既看好其巨大潜力，又面临技术、功耗、标准等现实挑战。随着产业链各方持续投入和标准逐步完善，AI-RAN有望在未来几年进入快速发展期，为6G时代的网络智能化奠定基础。