简单聊聊AI-RAN的底细和技术趋势

随着 5G-Advanced 加速落地、6G 研发提上日程，无线通信网络正朝着更智能、更高效、更灵活的方向演进。

在这一进程中，AI-RAN 成为行业热议的焦点—— 它将人工智能（AI）与无线接入网（RAN）深度融合，打破了传统 RAN 的性能瓶颈，重新定义了无线通信的运营模式。对于普通用户而言，可能觉得AI-RAN这词太玄乎，和自己没关系，但其实它早已悄悄渗透到我们的日常生活中，你刷视频不卡顿、地铁里打电话不掉线，背后都有它的支撑。

在今天，我们就来扒一扒AI-RAN的底细和技术趋势，以及它给测试测量领域带来的挑战与解决方案。

要搞懂AI-RAN，首先要分清三个容易混淆的概念： AI and RAN、AI for RAN、AI on RAN。这三者是AI-RAN联盟定义的三类应用，共同构成了 AI-RAN 的完整体系。

AI and RAN

是 AI 与 RAN 的 “双向结合”，强调两者的协同共生而非单向赋能。简单来说，就是让 AI 技术适配 RAN 的场景需求，同时让 RAN 的基础设施为 AI 提供支撑，实现 “通信与智能” 的双向奔赴。2024 年成立的 AI-RAN 联盟，就致力于推动这种融合，其核心使命就是让 AI 融入蜂窝技术，同时利用 RAN 的分布式特性拓展 AI 的部署场景，为运营商拓展盈利空间。

这种结合打破了传统 RAN“专用硬件 封闭软件” 的黑盒模式，让 RAN 从单纯的传信号的 “通信管道” 升级为能做决策的 “智能中枢”。

AI for RAN

是 AI-RAN 最基础、最成熟的应用形态，核心是 “用 AI 优化 RAN”。传统 RAN 的参数配置、资源调度多依赖人工预设和固定算法，面对复杂的无线环境（如信号干扰、用户移动、流量波动）时，往往反应滞后、效率低下。而 AI 靠着学习海量的网络数据，能够实现实时优化：比如用 AI 改善信道估计，可将上行链路性能提升 20% 以上；通过 AI 预测用户移动轨迹，实现波束的提前切换，避免通话掉线；利用 AI 识别频谱干扰，精准屏蔽受影响频率，提高频谱利用率。

这种 “AI 赋能通信” 的模式，就像给 RAN 装上了 “智能大脑”，让它能自主适应环境变化，帮运营商降低运维成本。

AI on RAN

核心是 “让 AI 运行在 RAN 上”。简单来说，就是将 AI 算力部署在基站等 RAN 边缘节点，让基站不仅能提供通信服务，还能承担 AI 推理任务。软银与诺基亚的试验就很经典：基站白天优先保障 5G 通信，夜间流量下降时，闲置算力就会切换为 AI 算力，为第三方提供 AI 推理服务，让基站从 “成本中心” 向 “利润中心” 演进。

而且这种模式时延极低 ，AI 任务在边缘节点就能完成，无需传输到远端数据中心，特别适合自动驾驶、工业物联网等对时延敏感的场景。

图AI-RAN 架构

搞懂了这三个概念，我们再看看 AI-RAN 的未来走向。

未来，AI-RAN 将朝着三个方向持续演进：

一是 “全栈智能化”，AI 将渗透到 RAN 的物理层、网络层、协议层，实现从信号处理到网络管理的全流程智能；

二是 “算力与通信融合”，基站将集成更多异构算力，实现通信与 AI 任务的灵活调度，打破算力与通信基础设施的边界；

三是 “开放化与标准化”，随着 AI-RAN 联盟的壮大，行业将逐步形成统一的技术标准，打破厂商壁垒，推动生态协同发展。

同时，6G 时代的到来将进一步加速 AI-RAN 的落地，因为 6G 网络的复杂度远超人类手动管理的极限，AI 将成为不可或缺的核心支撑。

AI-RAN 的快速发展也给测试测量领域带来了前所未有的挑战。传统的测试测量方法主要针对固定算法和标准化场景，难以适配 AI-RAN 的动态性、智能性特点。具体来说，挑战主要体现在三个方面：一是 AI 模型的测试难度大，AI 算法的黑盒特性的使得其决策逻辑难以追溯，传统测试无法验证其在复杂场景下的稳定性；二是动态场景的模拟难度高，AI-RAN 的参数的实时优化、算力的动态调度，需要模拟真实且多变的无线环境和业务负载；三是测试精度要求高，AI 算法对信号的细微变化敏感，需要高精度的测试仪器捕捉信号特征，确保测试结果的准确性。

面对这些挑战，罗德与施瓦茨公司（R&S）凭借其深厚的技术积累，推出了一系列针对性的解决方案，为 AI-RAN 的测试提供了可靠支撑。

在信号模拟与生成方面，R&SSMW200A 矢量信号发生器是核心工具。它具备极高的信号纯度和灵活的基带配置，能够模拟 AI-RAN 场景下的复杂射频信号，包括动态信道变化、多用户干扰等场景。其单机最高可达 67GHz 的频率范围，能够覆盖 5G-Advanced 及 6G 的主流测试需求，可生成符合 AI 训练需求的标准化或自定义信号，为 AI 模型的训练和测试提供真实的信号输入。

在信号分析与验证方面，R&SFSW 信号与频谱分析仪发挥着关键作用。它支持最高 85GHz 频率和 8.3 GHz 的分析带宽，能够精准捕捉 AI-RAN 中快速变化的信号特征，分析信号的EVM、ACLR、相位噪声等关键参数。无论是 AI 优化后的波束管理效果，还是频谱共享场景下的干扰抑制能力，都能通过 FSW 进行精准验证，帮助工程师发现 AI 算法的优化空间。

R&S 还将数字孪生技术与测试仪器深度融合，在MWC 2026巴塞罗那展会上联合NVIDIA演示了基于射线追踪技术的 AI-RAN 测试平台。该平台集成了 R&SSMW200A矢量信号发生器、R&SFSW信号与频谱分析仪，以及NVIDIA仿真工具，能够在实验室环境中复现真实的无线传播特性，无需户外现场测试，即可完成 AI-RAN 功能的全流程验证。这种 “软硬结合、虚实映射” 的测试模式，有效弥合了理想化仿真与实际部署之间的鸿沟，大幅提升了测试效率和精度。

AI-RAN 正在重塑无线通信的未来，它不仅能提升网络性能、降低运维成本，还能开拓新的商业模式，为 6G 时代的通信发展奠定基础。而测试测量作为技术落地的护心石，在 AI-RAN 的演进中扮演着关键角色。R&S 的测试解决方案，凭借高精度的仪器和创新的测试模式，为 AI-RAN 的研发、部署和优化提供了可靠保障，助力这场通信与智能的融合稳步前进。

罗德与施瓦茨业务涵盖测试测量、技术系统、网络与网络安全，致力于打造一个更加安全、互联的世界。成立90 多年来，罗德与施瓦茨作为全球科技集团，通过发展尖端技术，不断突破技术界限。公司领先的产品和解决方案赋能众多行业客户，助其获得数字技术领导力。罗德与施瓦茨总部位于德国慕尼黑，作为一家私有企业，公司在全球范围内独立、长期、可持续地开展业务。

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