（CWW）2023全球數字經濟大會5G 創新發展論壇昨日舉行，高通公司技術標準副總裁李儼博士在論壇上發表題為《開啟新一輪5G創新 激發數字經濟新活力》的主題演講。

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李儼表示，截至目前，全球已有200多家運營商部署5G商用網絡，另有將近300家運營商正在投資部署5G技術。2023年全球5G連接數預計將超過10億，1250余部采用高通驍龍5G解決方案的終端已經發布或正在設計中。

李儼指出，5G技術不僅給消費者帶來切身體驗的變化，更重要的是，5G能夠賦能千行百業，改變生產和生活方式。目前，中國已累計建成5G行業虛擬專網16000余個，5G融入超六成國民經濟大類。與此同時，5G標準本身也在持續演進，5G-Advanced正在開啟新一輪的5G創新；而5G和AI的融合，更是極大擴展這兩大底層使能技術的應用場景和產業價值。

持續演進：5G-Advanced開啟新一輪5G創新

目前，5G仍在持續向前發展，從Release15開始，5G正在持續演進以逐步實現未來的目標。現在業內普遍認為，6G技術有望在2030年左右迎來商用。“我們希望在2030年6G到來之前，能夠將5G技術再帶上一個新臺階。因此，從Release18開始，其后的數個5G標準版本都被定義為5G-Advanced，業界希望5G-Advanced技術開啟新一輪的5G創新。”李儼說。

李儼介紹，作為5G-Advanced的第一個標準版本，Release18研究了很多具體的功能，例如先進下行/上行MIMO、移動性增強、移動一體化接入/回傳（IAB）、智能中繼器、全雙工技術、AI和機器學習以及綠色網絡。

覆蓋問題是5G-Advanced典型的增強領域之一。Release18對IAB技術進行了擴展，使目標基站能夠被放置到移動車輛上去。由于車輛在移動，所以需要解決回傳和切換的問題，包括用雙連接來提高鏈路的可靠性。此外，5G-Advanced中的另一項重要增強是針對低時延高可靠的XR應用，針對XR業務上下行流量的特征和業務模型，對整個系統進行優化，通過用于支持基于內容感知的網絡智能優化來提升服務質量（QoS）和用戶體驗。

另外很重要的一點，是如何對功率進行規劃。Release18當中針對XR的增強并不僅僅是在無線側，也包括在網絡側和業務方面做優化。也就是說，Release18重點提出的分離式渲染XR技術，核心觀點是要利用邊緣側的算力協同終端算力，把最終的高精度渲染內容呈現給用戶。

AI和5G協同加速數字化轉型

今年備受關注的技術當屬人工智能（AI）。李儼介紹，3GPP在最初規劃Release18時，針對AI與無線網絡的融合進行了初步探討，為如何將AI納入到無線通信網絡做了很好的鋪墊。

在物理層，即接入層面，已有數個重點研究案例，包括信道狀態、信息反饋、波束管理和定位精度等方面。從這些研究項目當中，能夠清晰地預測將AI技術應用到通信中其性能將有大幅度提升，包括提高定位技術的精度、提升信道的可靠性，乃至提升整體傳輸效率。

當然，AI對5G的貢獻不僅僅停留在接入網層面。高通認為，AI和5G是非常好的一對有機體，可以相互支持、相互協作。5G解決了連接方面的問題，能夠助力很多傳統行業完成數字化轉型，同時產生了大量數據；AI可以對數據進行分析和使用，并挖掘數據資產真正的價值。同時，AI技術也反哺了5G技術，幫助優化5G網絡，體現了非常好的協同作用。

李儼表示，高通很早就意識到AI對通信以及終端體驗將起到重要作用。早在2007年就開始了AI技術研究，并在2018年成立高通AI研究院，將高通內部研發資源進行跨部門整合，從而推動AI相關領域的創新。截至目前，搭載高通AI技術的終端數量已經超過20億部。

混合AI：釋放AI最大潛能

李儼指出，生成式AI是未來發展的重要方向之一，而生成式AI不僅僅是一個云端業務，它更是混合AI，要充分利用終端上的算力來處理終端上產生的數據。高通致力于充分發揮終端側的算力優勢，從而提升用戶體驗。

李儼表示，當前所使用的生成式AI工具都會有較大的時延，但如果將這些應用工具放到手機上，一些初期的概念、想法就可以在手機上生成，當生成的內容和優化功能都非常穩定后，生成式AI工具就可以進行高精度渲染，并有效地提高工作效率。

以Stable Diffusion大模型為例，該模型可以通過輸入指令即時生成圖片，因而其系統模型并不大，但是它對算力的需求卻非常大——這就適合在手機上運行，因為手機本身的內存并不大。在高通AI能力加持下，Stable Diffusion可以在15秒內完成20步推理，生成精美的圖片。

據統計，2022年，近七成的數據是在邊緣及終端上處理的。“當我們使用AI技術時，這些數據將更加充分地激發出終端上的算力。當遇到規模過大的內容或模型時，由于內存的限制而無法在智能終端上進行處理，此時我們再將這些數據放到云端處理，利用分布式合作解決不同問題——這就是混合AI。”李儼說。

AI走向千家萬戶需要云端和終端配合，混合AI可以有效破解AI規模化擴展難題，混和AI將是AI的未來。