当前，我国新型通信网建设正进入一个关键的“加速期”与“换挡期”。从前一阶段的规模部署到如今的深度协同，通信网络的角色正在发生根本性转变——它不再只是承载流量的管道，而是成为统筹算力、电力、数据与应用的中枢神经系统。
以6G技术为代表的新一代通信技术在加速落地。我国6G技术试验频率使用许可近日正式批复，标志着这场面向2030年的技术竞赛，已从“纸面研究”迈入实质性验证阶段。
在人工智能特别是大模型技术的催化下，通信网络的内生能力与商业模式正被重新定义，一个“万物智联”的时代底座正在加速构建。
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从各自优化走向系统优化
我国新型通信网的建设经历了由点到面、持续深化的过程。
自2018年底中央经济工作会议明确“新型基础设施建设”以来，以5G、工业互联网为代表的通信网络一直是受关注的焦点。截至“十四五”末，我国已建成全球规模最大的5G网络和千兆光网，5G基站总量达到全球的60%以上。
近些年来，推进新型基础设施协同发展正逐渐成为重要议题。
2024年8月发布的《工业和信息化部等十一部门关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》明确提出，鼓励网络与算力设施协同发展，包括基础电信企业要加强算网协同规划、积极开展算网融合技术研发、鼓励算力企业依托新型互联网交换中心等创新算力互联服务；支持数据中心集群与新能源基地协同建设，推动算力基础设施与能源、水资源协调发展。
2024年10月发布的《国家发展改革委等部门关于大力实施可再生能源替代行动的指导意见》提出，统筹新基建和可再生能源开发利用。其中指出，优化新型基础设施空间布局，推动5G基站、数据中心、超算中心等与光伏、热泵、储能等融合发展。
进入“十五五”规划期，顶层设计对基础设施的定位出现了战略性升维。
“十五五”规划纲要指出，完善信息通信网络，深化第五代移动通信（5G）、千兆光网规模部署，推进第五代移动通信演进（5G-A）、万兆光网建设发展和第六代移动通信（6G）技术创新，推动移动物联网自主迭代。
国家发展和改革委员会主任郑栅洁今年3月6日在全国两会记者会上介绍，我国将推进水网、电力网、算力网、新型通信网等“六张网”和重点领域建设，初步估算今年这些方面的投资将超过7万亿元。
国联民生宏观团队分析认为，从“十五五”规划纲要的战略蓝图，到两会期间国家发展改革委明确“六张网”年度投资超7万亿元，再到中央政治局会议将其列入“挖掘内需潜力”的具体表述，“六张网”将为工业互联网、车联网、低空经济等新业态铺就“高速公路”。随着“信号升格”向纵深推进，新型通信网正从“人的连接”迈向“万物智联”，其投资乘数效应将加速赋能千行百业数字化转型。
对于这种协同发展的意义，IDC中国助理研究总监崔凯向21世纪经济报道记者分析，新型通信网络不是“六张网”之一的孤立建设，而是让算力网、电力网协同运行的神经系统。
“算电协同的本质，是让算力任务跟着电力供给、网络时延和业务价值动态流动。没有高可靠、可感知、可调度的通信网络，算力只能是分散机房，电力只能是静态供给，无法形成全国一盘棋的新型基础设施体系。因此，新型通信网络的关键价值不是‘提速’，而是让算力、电力、数据和应用从各自优化走向系统优化。”他续称。
由此，新型通信网的关键价值已从单纯的“提速”，转变为让算力、电力、数据和应用从各自优化走向系统优化，进而为“东数西算”等国家工程提供端到端的确定性连接保障。
开启6G技术验证的关键节点
在“十五五”规划纲要强调适度超前建设新型基础设施的大背景下，针对新一代信息通信基础设施的建设也在事实上快速推进。
近日，工业和信息化部向IMT-2030（6G）推进组批复6GHz频段6G试验频率使用许可，支持其在部分地区开展技术试验，面向国际电信联盟确定的6G典型场景与关键性能指标，开展技术研发攻关和测试验证。
对此，Omdia电信战略高级首席分析师杨光向记者分析，从通信行业常规看，当技术标准相对成型但产品尚未成熟时，会先进行实验室测试，再开展外场真实环境测试。
6G技术就面临类似情形。从时间表看，业界普遍预期6G标准将于2029年完成冻结，2030年前后开启商用。由此倒推，当前正是开启技术验证的关键节点。
虽然目前全球6G标准并未完全落定，但核心技术方向已经基本确认。杨光告诉记者，这包括更大规模的MIMO（多输入多输出）、融合AI、NTN（非地面网络，即空天一体）、通感一体等。当然也有具体细节仍待讨论，如与AI技术融合到什么程度、对模型是实时在线训练还是离线部署等。
不过对于一个成熟产业来说，商业化路径的开展情况，一定程度上影响到产业向下一个技术代际演进的意愿和进程。
在5G时代，虽然全球尚未探索出一个消费领域的爆款级别应用，但从5G到5G-A的一系列技术和产业化积累，正为后续通信技术的演进和商业化奠定坚实基础。
崔凯对记者分析，5G没有形成全民级C端杀手应用，不能简单等同于5G失败。对运营商而言，5G为移动通信业务能力提供了必要支撑，包括更大容量、更低时延、更高连接密度和更强网络效率，保障了移动流量持续增长和网络代际升级。同时，5G专网、RedCap、边缘计算、网络切片、通感一体等探索，也为行业移动网络应用积累了宝贵经验。
他表示，在建设发展6G技术过程中，可以吸取5G时期的经验。“既要保持技术演进，也要更现实地贴近用户需求，避免脱离场景的技术超前；同时要为工业、低空、交通、能源等行业应用创新提供更强支撑。”
杨光则对记者分析，在商业化方面，短期来看，空天通信（如Starlink手机直连业务用于应急）、低空经济均有望成为6G技术早期的典型落地场景。长期看，随着AI技术发展，未来如果每个用户都有若干智能体助理，智能体之间需要互相通信，那么“智能体”将成为新的网络用户，带来巨大的流量增长。
杨光也指出，“通感一体”场景的商业模式目前仍未完全清晰，这也让5G-A的价值凸显：在5G-A阶段进行技术和商业可行性认证，将更好为6G技术的商业化奠定基础。
AI加持，从“成本中心”走向“价值中枢”
在通信产业推进技术演进的同时，一个新的现象正在发生：一方面，通信产业链公司凭借在本行业的多年积累，正将能力触角延伸至算力领域，对后者实现赋能；另一方面，全球头部计算芯片厂商当前阶段也正积极联合通信业厂商，以联盟的方式参与产业发展。
通信和算力两大产业，看起来正形成一种新的融合关系。
杨光对21世纪经济报道记者分析，两个行业的企业看似殊途同归，但底层逻辑不同。
他指出，通信行业进入算力产业，主要是为了寻找新的业务增长空间；从技术层面，在6G系统设计过程中，需要考虑融入AI能力、预留接口，标准建设也不可忽视。目前初步试验表明，支撑6G性能仅需一个中等规模的模型就足够。
而从计算芯片厂商角度看，英伟达一直在拓展GPU芯片适合的应用领域。面向电信行业，其正推动“AI RAN”概念，思路是将AI加速计算芯片部署到基站或基站集群中，使传统基站从单纯的通信基础设施转变为承载通信信号外加边缘计算能力的多功能平台。
由此，运营商可以将基站算力租赁给企业或用户，从而将原本的成本中心转变为利润中心，同时分摊基站建设成本。对英伟达、AMD而言，全球数千万基站是一个巨大的新增市场。
杨光还提到，目前通信技术已经演进到十分接近理论极限的阶段，这意味着6G天生需要融入一定的AI技术来实现能力强化。
崔凯则对记者指出，6G成为“AI原生网络”是大方向，AI芯片厂商积极参与也符合产业演进逻辑。未来网络需要把连接、感知、计算、智能更深度地融合，芯片厂商希望提前进入标准、架构和生态。
“但6G不能只被技术愿景牵引，还必须充分考虑运营商大规模建网的成本、能耗、投资回报和商业刚需。真正有价值的6G，不是概念上更智能，而是能在低空经济、工业控制、应急通信、车联网、机器人等场景中形成可付费、可复制的需求。”他强调，我国通信企业发力算力的逻辑类似，都是从连接向算网智能融合延伸，但最终仍要回到商业价值和产业可持续发展的落脚点。
追根溯源，近些年来，AI技术早已不同程度被融入通信网络建设或运营过程中。
杨光对记者回顾道，早在AI大模型技术兴起前，通信产业已经在探索将AI技术融入业务中，只是早年间更多局限于智能客服、网络自动化等方面。大模型技术出现有望进一步强化这种趋势。
面对AI不可避免出现的幻觉问题，杨光分析道，以往通信行业融入AI的自动化能力，是基于规则（Rule-based）系统，虽然效果不如大模型，但不存在幻觉。而大模型的深度神经网络具有黑盒特性，这对追求可靠性的电信行业来说，是不可回避的风险。因此，业界普遍建议采取分步推进的策略：先从非关键场景入手，如客服、非实时的网络管理、网络配置建议等，并始终坚持“人留回路”（human-in-the-loop），由人做最终判断。
崔凯也提到：“核心是建立harness（安全护栏）机制，包括权限分级、规则护栏、仿真沙箱、灰度发布、人工确认、自动回滚和全链路审计。让AI先做诊断和建议，再做局部闭环，最后才进入高等级自治。”
崔凯分析，通信与AI是双向重构：Network for AI，让网络成为AI算力调度和智能应用交付的底座；AI for Network，让网络从人工运维走向自智运营，其中，移动网络重点在通感一体和边缘智能，固定网络重点在稳定、可靠、可调度。
我国新型通信网的建设正走向关键跃迁。它不再仅仅追求更快的速率、更广的连接，而是致力于成为算力调度、能源优化、数据流通与智能应用的共性底座。
6G的提前布局、AI的原生融入、算力与通信的产业握手，都在指向同一个方向：通信网络正从“人的连接”走向“智能的连接”，从“成本中心”走向“价值中枢”。当然，技术的前沿也伴随着商业的审慎，但正是这种“适度超前”与“商业现实”之间的张力，构成了新型通信网建设的真实底色。
未来，随着低空经济、智能体通信、空天一体化等场景从概念走向落地，这张网所承载的，将不仅是数据，更是整个数字经济的脉搏。
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