2026移动人工智能行业白皮书（英译中）

执行摘要

数字经济已成为全球经济增长的主要引擎，得益于移动通信技术的快速演化和人工智能（AI）的加速发展。5G迈向全球规模，5G-Advanced逐步走向商业化，6G研究稳步推进，移动网络不断拓展连接、效率和覆盖的边界。人工智能从云端延伸至设备和网络边缘，大型语言模型（LLMs）、多模态智能和AI代理正在重塑智能的创造和消费方式。移动通信网络的普遍连接性成为人工智能广泛采用和民主化发展的关键基础，与人工智能的深度融合正在重塑网络的核心架构。移动AI成为颠覆性的范式，是全球数字和智能发展的关键驱动力。

移动AI的内涵

移动AI建立在网络与AI之间双向赋能的原则之上，其核心价值是负责任的AI以及安全与可信。通过整合移动通信网络（5G/5G-A/6G）的普遍连接性、低延迟和高可靠性，以及AI在感知、决策和学习方面的优势，移动AI建立了一个协作的器件边侧网络云架构，形成了一个提供广泛覆盖、实时响应和精确适配的智能服务系统，其总体目标是实现交付人工智能无处不在，值得信赖且易于使用。

移动AI的核心架构

移动AI的精髓体现在其“三层四维建筑”。纵向来看，基础层、执行层和应用层共同构成从基础设施到特定场景价值创造的端到端路径。横向来看，四个关键功能维度——AI for Network, Network for AI, Mobile AI Agents/Terminals, and Mobile AI Applications共同努力，推动整个生态系统的持续进化。这些层次和维度动态互动，实现从技术到应用的全面整合，加速行业的智能化转型。

Mobile AI的价值

移动AI的价值主要体现在经济价值和社会价值两个方面。

经济价值

1. 规模网络部署推动经济贡献：全球移动通信产业已进入5G规模发展的关键阶段，预计到2030年，全球5G连接将达到88亿，占总全球移动连接的60%以上。移动通信行业已经成为全球经济增长的中坚柱石。预计到2030年，移动通信行业对全球经济的贡献将增至近11万亿美元。
2. 人工智能投资和市场规模加速融合：全球人工智能投资持续扩大，市场空间不断拓宽，其与移动通信技术的融合进一步提升了其商业价值，实现了指数级增长。Omdia预测，到2030年，全球数据中心超过70%的工作量将用于满足AI相关的计算需求。GenAI软件市场预计将从2024年的142亿美元增长到2024年的1228亿美元。
3. 运营商策略：电信运营商正积极推动战略转型，通过探索移动AI融合的三大核心维度，挖掘其价值潜力：构建专用人工智能基础设施、提升自身运营能力和直接进入人工智能软件服务领域。

社会价值

1. 推动社会治理智能化升级：移动AI构建了一个具有全面感知、快速响应和精准干预的治理体系，推动了治理模式从“经验驱动”向“数据驱动”的转变。
2. 推广人工智能技术的普适性接入和民主化：移动AI利用广泛采用的智能移动终端，打破与AI技术应用相关的硬件壁垒、技术复杂性和场景限制，将专业级的AI能力带给各行各业和普通家庭。
3. 授权AI合规性、安全性和可控性：移动AI为具有智能体智能系统和自动驾驶汽车等先进智能设备提供远程监控和安全接管能力，建立了一个覆盖整个AI生命周期的合规性和安全保证系统。

移动AI的核心架构

移动AI的核心架构体现在以下三个层次和四个关键维度。

1. 基础层：作为技术基石，深度融合“AI赋能网络”和“智能承载网络”的双向能力，为全面连接、异构计算能力和协作智能提供核心支撑。
2. 执行层：作为执行和实施能力的实体，负责将基础层的智能和连接能力封装成可部署的、交互式的功能执行单元，并为应用层提供标准化的服务接口。
3. 应用层：作为价值实现的层，基于执行层提供的服务，在特定商业场景中构建智能解决方案，直接产生经济和社会效益。

四维空间

1. 人工智能网络：深度应用于通信网络的全生命周期，使网络规划、运营、维护、优化和管理实现自动化和智能化。
2. AI for Network：人工智能技术在通信网络整个生命周期中的深度应用，涵盖规划、维护、优化和运营。
3. Mobile AI Agents/Terminals：作为大规模托管和智能能力交互的实体，涵盖了机器人、AI手机、可穿戴设备、各种物联网终端和代理等多种形式。
4. Mobile AI Applications：将融合的科技能力转变为适用于所有行业和消费者领域的特定情景解决方案。

移动AI的关键技术

1. 基础设施提升：提升网络和计算能力的根本性能，为具有高可靠性、低延迟和无处不在的连接特性的移动人工智能提供物理层。
2. 技术创新：将基础资源转化为系统能力，为移动AI应用的实施提供高效支持。
3. 终端生态协同：通过硬件升级、产业协作和生态共创，将网络能力、计算能力和智能转化为用户可感知的服务。
4. 频谱资源保障：通过频谱资源的科学规划和动态管理，为多样化的AI服务提供了必要的无线传输资源。
5. 协同标准化发展：通过建立统一的技术规范、接口协议和评估系统，促进产业链各层级的互操作性和高效协作。

移动AI的应用

1. 用户智能消费体验：移动AI通过扩展人机交互的维度，并革新沉浸式体验模式，将诸如增强现实/虚拟现实、实时语音翻译以及个性化生活服务等智能功能融入到日常场景中。
2. 城市治理：移动AI通过“计算能力前置”解决城市治理中的痛点，将智能处理能力延伸至治理操作的边缘。
3. 智能交通：移动AI通过车路云一体化的架构解决交通运输场景中的痛点，构建了全面的安全和效率保障系统。
4. 智能制造：移动AI采用“设备端推理+边缘协作”核心架构，有效满足智能制造的实时性和安全性要求。
5. 智能医疗：移动AI以设备智能和场景适应为核心，为能源行业打造专用解决方案。
6. 能源与电力：移动AI以设备智能和场景适应为核心，为能源行业打造专用解决方案。

建议与行动呼吁

为了应对这些挑战并释放移动人工智能的变革价值，我们提出以下六项行业范围内的建议：

1. 培养战略共识：移动互联网AI的发展既是技术的必然趋势，也是政策协调和产业努力的产物。
2. 充分利用6G标准化窗口以避免发展碎片化：国际组织应共同推动包括统一标准在内的统一。
3. 建立人工智能终端的智力评级标准：定义AI生成内容的标签规则。制定人工智能车辆和机器人的远程安全控制要求。
4. 加强基础设施建设：支持组织
5. 商业化：运营商正从以流量为核心的运营转向以体验驱动的盈利模式。
6. 标准化：建立统一标准、共创功能、共享生态繁荣的产业格局。

只有通过政策、技术和商业的联合力量，在“道德AI与可靠连接”的指导原则下，才能将移动AI的颠覆性潜力转化为共享的数字繁荣。