近年來，伴隨著ChatGPT、Stable Diffusion等生成式AI的興起，人工智能技術受到了熱切的關注和討論，而AI技術在移動通信中的應用也是5G-Advanced的一大特點。IMT-2020(5G)推進組發布的《5G-Advanced 場景需求與關鍵技術白皮書》顯示，在5G-A時代，無線網絡首次明確構建“內生智能”的核心能力，是邁向長期目標原生AI的關鍵一步。

　　在前段時間舉辦的2024世界電信和信息社會日大會暨系列活動開幕式上，高通中國區董事長孟樸在演講中也指出，5G-A正在開啟一個“無線AI”的時代，無線通信技術與AI的融合，可以極大地提升移動通信系統的服務質量和性能表現，為行業帶來變革未來無線技術的獨特機遇。

　　在5G-A首個標準版本Rel-18中，無線AI的研究項目也是一大亮點，高通與業界一起，探索利用AI提升無線技術。在這方面，Rel-18重點是對可無縫集成至端到端無線系統的AI模型和框架進行評估，初步研究聚焦利用AI進行無線網絡優化，并且重點關注信道反饋、波束管理和精準定位三個無線AI關鍵用例。這些研究，也為Rel-19、Rel-20以及未來的AI原生6G平臺奠定了基礎。

　　在2024世界電信和信息社會日大會暨系列活動上，高通中國區研發負責人徐晧也談到了AI技術在5G-A中的作用，其中在Rel-19標準討論中有五個AI相關的重要技術方向，包括聚焦物理層的信道反饋、波束管理和精準定位，這也是Rel-19標準討論中的主流項目。另外兩個技術方向聚焦于網絡端，包括利用AI和ML（機器學習）實現網絡端性能的優化，以及利用AI和ML增強5G NR的移動性。徐晧認為，很多傳統通訊技術沒有辦法解決的問題，可以用AI來克服這些挑戰，這也是AI的優勢之一。

　　此前，高通研究部門成功進行了一項OTA實驗，研究了AI如何賦能更高效的毫米波波束管理，比如更快地定位UE（User Equipment，用戶設備）。實驗數據表明，在吞吐量大致相同的情況下，AI賦能的毫米波波束管理能夠更好地降低終端和基站的功耗。

　　除了無線AI，高通在Rel-18標準中做出的貢獻還涉及到多個技術領域，為5G-A落地應用提供支持。例如，5G-A主要應用場景之一是廣域大上行業務，包括智慧工地視頻回傳、4/8K視頻直播等，對上行數據傳輸提出了更高的要求。在這方面，高通在Rel-18中率先引入多項全新特性，包括進一步提升可增強終端覆蓋和移動性的上行鏈路多輸入多輸出（MIMO）性能、上行鏈路發射（Tx）切換以及載波聚合（CA）中的動態功率聚合，帶來增強的上行鏈路性能，進一步提升用戶體驗。此外，高通在Rel-18中貢獻的關鍵技術還涉及寬帶演進、物聯網性能提升和擴展、高效的系統設計等，全面助力釋放5G-A應用潛能。

　　作為5G發展的全新階段，5G-A仍然在不斷演進，對應的標準版本是Rel-18、Rel-19和Rel-20。目前，業界正在開展Rel-19的研究工作，Rel-20也將從明年開始正式推進。伴隨著標準版本的不斷演進，5G-A的發展也將走向新的高度，并建立通往6G未來的重要橋梁。而高通也將繼續與業界一起，共同促進無線行業持續快速發展，推動賦能全新終端和服務的創新。