要点

· 高通技术公司经验证的RAN AI和自智网络成熟技术积累，助力电信运营商将网络转型为与新兴6G标准相契合的AI原生平台。

· 经过现网验证的高通跃龙™ RAN自动化套件，现已集成智能体RAN管理服务，在开辟迈向具备6G水平的自智网络路径的同时，为当今电信运营商创造关键价值。

· AI驱动的上行链路自适应、下行链路波束成形信道预测和出厂校准特性，在用于无线单元（RU）和分布式单元（DU）的商用RAN平台上为电信运营商提供性能与总体拥有成本（TCO）方面的效益，无需变更硬件即可加速实现RAN AI价值。

巴塞罗那，2026年3月2日——高通技术公司今日宣布推出完整的AI驱动RAN创新技术组合，在6G时代来临前，加速实现RAN AI和自智网络的价值，为移动网络运营商带来立竿见影的运营效益的同时，也为下一代自智AI原生网络奠定基础。公司在经过现网验证的高通跃龙RAN自动化套件中，推出了专为商用无线单元（RU）和分布式单元（DU）RAN平台设计的智能体RAN管理服务，以及一系列AI特性。这些解决方案，共同助力电信运营商实现网络转型——不仅在当下释放性能与运营效率，同时与电信领域领军企业高通技术公司携手，共同定义未来的6G网络。

统一战略：今日AI就绪，未来6G同行

此次发布体现出高通技术公司助力运营商向AI驱动网络转型的统一战略。公司整合了从无线射频单元到电信服务器的强大技术组合、支持开放式生态系统跨多样化拓扑和厂商组合运行的承诺，以及经大规模部署验证的AI优化能力。无论是通过智能体RAN管理服务，在跨越现有及未来多代蜂窝网络的异构网络上编排自主决策，还是通过在商用RU与DU RAN平台上落地的AI功能，实现性能提升，高通正在持续证明，运营商无需等待未来基础设施，即可借助RAN AI解决当今诸多最紧迫的性能和TCO挑战。

高通技术公司执行副总裁兼技术规划、边缘解决方案与数据中心业务总经理马德嘉（Durga Malladi）表示：“通过与高通技术公司合作，运营商不仅获得先进技术，还能够携手一家值得信赖的领军企业——高通拥有数十年无线技术创新沉淀，以及持续重塑网络建设与运营方式的经验证的商用级平台。我们的智能体RAN管理服务和不断扩展的RAN AI组合，让运营商能够在短期内实现可衡量的性能、效率与成本改进，同时在通往6G之路上，为赋能完全自智的AI原生网络奠定关键基础。”

推出智能体RAN管理服务

智能体RAN管理服务是经过现网验证的高通跃龙RAN自动化套件的一部分，能够在既有自动化基础之上，开辟迈向具备6G水平的自智网络路径，同时通过当下可使用的RAN AI智能体与工具，为商用网络创造价值。

该服务建立起一个由RAN AI智能体团队组成的智能体层，每个智能体专注于网络运营的不同维度，并以团队形式协作，共同监测网络状况、分析问题、生成并测试行动计划，并且在闭环智能体RAN管理系统中实现自智执行。智能体RAN服务的一个关键环节是，RAN AI智能体可调用强大的RAN AI工具包，从而获得专业能力与洞察。可用的RAN AI工具示例包括rApp应用市场、体验质量洞察、数字孪生与AI仿真、高级分析等。

智能体RAN框架建立在高通跃龙RAN自动化套件“多厂商、多代际、多拓扑”的统一底座之上，使运营商可以在整个异构网络中无缝应用AI驱动的优化。该统一底座已被全球一线运营商部署，并正在加速推出三项全新的RAN AI特性：自主需求驱动的RAN自适应（包括面向固定无线接入）、自智RAN监控以及RAN能耗管理，为商用网络带来可量化的性能和效率增益。同时，智能体RAN管理系统提供超越单点功能的总体架构，建立起迈向全面具备6G水平自智网络的清晰路径。

商用平台现已支持RAN AI组合

高通技术公司宣布，面向商用RU与DU RAN平台推出全新的先进RAN AI特性组合。这些特性支持运营商利用AI提升性能并降低运营支出（OPEX），无需考虑硬件更新周期。

业界伙伴对RAN AI产品组合的支持。

RAN AI的新增特性包括：

1. AI驱动的上行链路自适应适用平台：高通跃龙QDU100电信服务器平台

AI驱动的上行链路自适应，利用机器学习技术，持续从真实网络状况中学习并动态调整上行链路参数，突破了传统自适应算法响应速度较慢的局限。这种更快的自适应能力，可以改善小区边缘覆盖，提升拥堵区域容量，减少连接中断，并在突发流量场景下提高频谱效率，从而实现更可靠的上行链路性能。

2. AI驱动的下行链路波束成形信道预测适用平台：高通跃龙QRU100射频单元平台和QDU100电信服务器平台

AI驱动的下行链路波束成形信道预测，利用AI和机器学习预判将要出现的信道状况，从而实现前瞻性的、高精度波束成形，提前应对终端移动以及无线环境变化。这有助于提升密集或高移动性场景中的吞吐量、网络覆盖、频谱效率和性能，生成更集中、更精准且能无缝跟随用户的波束，从而显著增强大规模MIMO的效能。

3. AI驱动的出厂校准 适用平台：高通跃龙QRU100 射频单元平台

AI驱动的出厂校准，通过机器学习从大规模射频单元中学习最优调谐模式，提升射频单元的校准效果，以快速、一致且高度精确的优化取代耗时的校准流程。这将显著加快部署速度，提高制造效率和质量，降低新站点启用时的运维复杂度，并支持5G（以及未来6G）网络的快速部署与拓展。

凭借智能体RAN管理服务和商用就绪的RAN AI组合，高通技术公司正为运营商配备相应工具，助力其在当下获得切实的性能与效率提升，同时为迎接AI经济和6G未来做好准备。