在人工智能(AI)技术狂飙突进的当下,一场前所未有的变革正在通信领域上演。从自动驾驶汽车实时回传海量路况数据,到人形机器人以毫秒级精度与云端同步动作,再到多模态AI通话中高清画面的同步上传——这些场景对网络的需求已从“锦上添花”升级为“生死时速”。
传统网络上行资源的分配往往远高于下行,在5G-A的演进升级中,对上行能力的提升是一个重要方向。在一年一度的“5·17世界电信和信息社会日”到来之际,是时候对大上行技术作个盘点,以厘清其发展前路,为AI应用的蓬勃发展扫清障碍。
AI觉醒:上行提速迫在眉睫
AI的迭代与普及持续加速下,“+AI”或者“AI+”已然是上至各国政府、下至各行各业众所关注的焦点。然而,当AI这个“超级大脑”试图解析世界时,传统网络的“神经末梢”正面临挑战。
智能驾驶,数据洪流倒逼“上行革命”:智能网联汽车日益演变为“移动的智能终端”,海量、高频的路况数据交互已成刚需。以京雄高速智能车路协同示范区为例,这里单辆智能驾驶货车就配有13个视觉传感器,109公里专用车道每隔800米距离就安装了一根数据采集杆,采集到的数据需实时上传至云端进行路况分析与决策反馈。若上行速率不足、时延过长,系统将如同“盲人摸象”,难以应对突发状况。
多模态交互,高清画面呼唤“双向车道”:AI视频通话、数字人实时交互等场景中,从终端上传图像、视频到云端成为必要,同时分辨率也正从1080P跃升至4K/8K。研究显示,80%的普通应用需20Mbps上行速率才能保障流畅体验,60%的高体验应用则需30Mbps以上。
产业智能化,从“涓涓细流”到“江河奔涌“:智能制造工厂中,4K工业相机每秒产生数百张检测图像;智慧农业领域,无人机需实时回传农田多光谱数据;具身智能产业兴起的背后,有赖高频传感器与云端的实时交互;甚至直播电商,也因8K实时连麦焕发新生。当下行带宽如同“江河奔涌”、上行链路却仍似“涓涓细流”,再强大的AI算法也将沦为 “无源之水”。
这些需求的变化,彻底颠覆了传统网络“重下行、轻上行”的格局。补上上行这块“木桶短板”,成为AI时代的大势所趋。
F/A SUL:打破桎梏关键“武器”
根据GTI与中移智库的联合报告《5G-A×AI新技术、新服务、新模式》,上行带宽能力提升10倍,可满足多模态交互、机器视觉、海量宽带物联网等不同AI应用场景的上传需求,从而加速千行百业智能化升级。F/A SUL等大上行技术正是在这样的背景下横空出世,提供了关键的“武器”。
F/A SUL创新性地将F和A频段与4.9GHz高频段动态聚合,实现了高达1Gbps的上行峰值速率,相当于几秒钟就能上传一部4K电影。同时,相较于存量已有频段,F/A SUL可显著提升覆盖,将边缘用户上行体验提升8倍。
在这背后,是一系列技术和思路上的重大突破。上行链路增强技术通过高频与低频协同的机制,优化无线网络中的上行谱资源配置,可有效缓解当前上行带宽受限的瓶颈问题。该技术融合智能频谱调度策略,能够在远距覆盖不足等复杂环境下显著提升上行速率与覆盖能力,特别适用于智能制造、远程医疗等对上行通信质量要求较高的场景,有助于实现更高质量、更强鲁棒性的AI交互体验。
上行载波聚合则通过聚合多个上行载波增强上行链路的总吞吐能力,显著提升无线资源利用效率。该技术支持TDD与FDD频段的灵活联合调度,使频谱资源配置更加高效灵活,能够满足多样化业务场景对上行通信的需求。随着不断演进和成熟,预计其将在更多垂直行业中实现规模化部署,进一步提升网络的上行承载能力,为AI业务提供强有力的通信支撑。
再比如,帧结构调整通过灵活调整上下行时隙比例,一举解决了传统TDD时隙配比“锁死”上行资源的问题,实现了上行资源利用率的最大化。此外,设备利旧、频谱重耕亦不可或缺,中国移动在湖北等地将4G F/A频段设备改造为5G-A基站,在做到性能和能耗双双大幅优化的同时,显著降低了运营商的技术迭代成本。
据GTI等第三方预测,到2028年F/A SUL技术将撬动超万亿规模的信息消费市场,“大上行”有望成为AI时代的网络“标配”。实际上,已经有不少产业链上下游企业瞄准了大上行这一赛道,运营商也已纷纷展开行动。例如在今年的世界移动通信大会上,高通宣称其第五代调制解调器X85通过四层上行载波聚合技术,将上行峰值速率推至3.7Gbps量级;联发科技则基于3GPP R17上行链路传输切换技术标准引入的时隙级天线切换算法,在室内高频场景下仍可维持20%的稳定速率跃升。
F/A SUL等大上行技术的出现,标志着通信网络在AI时代迈出了关键一步。它不仅满足了当下AI应用对上行速率的迫切需求,更为未来智能社会的构建奠定了坚实基础,其意义远不止于一次技术升级。随着大上行技术的不断演进和推广、5G-A与AI的深度融合,有理由相信AI时代的辉煌篇章将加快展开,我们的世界也将变得愈发智能且精彩。
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责任编辑:李楠
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