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【爱立信破解运营商“管道化”困局：可编程网络与AI双轮驱动】【环球网科技报道 记者 张阳】当前 ， 全球电信行业正面临“增量不增收”的发展瓶颈 。 5G网络建设虽持续推进 ， 但运营商普遍陷入“管道化”困境——网络流量增长未能转化为相应的收入提升 ， 甚至出现“增量减收”现象 。 这一问题的根源在于传统网络服务模式的同质化：标准化的连接服务难以满足多样化的市场需求 ， 高价值业务与普通业务无法在网络资源分配中体现差异 。
在此背景下 ， “差异化连接”成为行业共识 。 爱立信中国网络产品方案总经理吴日平认为 ， 差异化连接的核心是通过技术手段识别不同业务的价值 ， 为高优先级应用提供定制化网络保障 ， 同时实现资源的动态高效调度 。 例如 ， 在商务会议、远程医疗等场景中 ， 网络需优先保障低时延、高可靠性的连接质量 ， 而在普通浏览场景中则可采用弹性资源分配 。 这种模式不仅能提升运营商的收入结构 ， 更能通过优化用户体验创造社会价值 。
他举例说：“新加坡电信（Singtel）的实践颇具代表性 。 该运营商通过5G+新商业模式 ， 将用户需求分层 ， 提供不同速率等级的服务套餐 ， 类似于航空业的舱位分级 。 这种创新使运营商从单纯的流量提供者转型为‘服务价值定义者’ ， 为行业转型提供了可借鉴的范本 。 ”
爱立信全球先进技术亚太区主管Sheng-Ann Yu补充道 ， “网络差异化服务的体验在拥堵场景下尤为明显 。 比如 ， 在音乐会等高密度场景中 ， 新加坡电信实现了网络切片动态调度 ， VIP用户在人群拥堵时段仍能保持4倍于普通用户的带宽保障 。 这种‘钻石级服务’不仅带来了套餐溢价空间 ， 更创造了打车的场景化商业闭环——优先保障高价值用户的即时出行需求 ， 间接拉动了合作伙伴的收益分成 。 此外 ， 随着5G-A技术的发展 ， 低空经济、通感一体等新兴应用也将进一步丰富差异化服务的内涵 。 ”
爱立信全球先进技术亚太区主管Sheng-Ann Yu
可编程网络与AI的深度融合
爱立信将可编程网络视为5G-A的核心发展目标 ， 其本质是通过软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）技术 ， 使网络能够根据业务需求动态调整配置 ， 实现“意图到执行”的自动化转换 。 吴日平解释道 ， 可编程网络需解决两大核心问题：一是快速将业务需求转化为网络配置 ， 缩短新业务上线周期；二是通过自动化降低运维成本 。 例如 ， 当用户提出“保障视频会议20Mbps速率”的需求时 ， 网络可自动生成资源调度方案 ， 无需人工干预 。
这种架构变革使5G-A超越了简单的技术升级 ， 成为支撑5G商业化的关键引擎 。 Sheng-Ann Yu强调 ， 5G-A的目标不仅是提升网络性能（如低空经济、通感一体等新增能力） ， 更重要的是通过可编程网络实现“5G货币化” ， 即通过差异化服务创造新的收入来源 。
AI驱动自智网络：从被动到主动的管理革新
AI技术的融入正在重塑网络管理范式 ， 并且 ， AI不再局限于传统的网络优化工具 ， 而是被赋予了\"网络大脑\"的重任 。 \"未来的自智网络将实现全栈自主决策 ， 就像自动驾驶汽车一样 ， 从L3的有限条件自动化迈向L5的全域自治 。 \"爱立信全球AI与自动化研发主管Thomas Kinnman说 。
爱立信全球AI与自动化研发主管Thomas Kinnman
值得关注的是 ， 在技术实现上 ， 爱立信采用“集中式与分布式AI协同”的架构：毫秒级实时AI用于基站侧的无线资源调度与节能优化（如AI in RAN） ， 分钟级至数周级AI则用于跨网络协同与运维成本优化（如AI for RAN） 。 这种闭环架构使网络能够根据实时数据动态调整策略 ， 同时通过人工审核机制确保决策可靠性 。 例如 ， 在大型活动中 ， AI可实时识别高价值业务并优先分配资源 ， 活动结束后自动释放资源 ， 实现效率与公平的平衡 。
中国运营商的探索同样引人注目 。 中国移动在核心网领域率先实现L4级自智网络 ， 通过意图驱动的网络编排系统 ， 将新业务上线周期从传统的3个月缩短至72小时 。
AI并非独立于可编程网络存在 ， 而是其内生能力 。 吴日平以意图转换为例：当用户通过自然语言描述业务需求时 ， AI可将其解析为网络可执行的参数 ， 并通过开放接口（如rApp、API）调用网络能力 。 此外 ， 在EIAP（爱立信智能平台）中 ， AI还可辅助开发者编写意图代码 ， 降低应用开发门槛 。 这种深度融合使网络不仅是连接载体 ， 更成为“智能服务平台” 。
生态构建：开放合作与全球化布局
爱立信通过开放生态吸引第三方开发者 ， 构建“网络即服务”的新经济模式 。 在无线应用领域 ， 其RAN生态系统已汇聚56个成员 ， 包括12家运营商与44家独立软件开发商 。 开发者可通过开放测试平台快速验证应用 ， 与运营商合作实现数据迁移与商业化落地 。
在API经济层面 ， 爱立信通过收购Vonage与成立Aduna ， 构建了覆盖140万开发者的CPaaS（通信平台即服务）生态 。 Aduna作为运营商API聚合器 ， 旨在打破网络能力开放的碎片化瓶颈 ， 通过集中管理与标准化接口吸引更多应用场景 。 例如 ， 与Google合作可触达超10万开发者 ， 推动AI眼镜、智能机器人等新兴设备与5G网络的深度融合 。
尽管5G-A已进入商用阶段 ， 但其发展仍面临多重挑战：部分国家（如欧洲）仍在纠结5G SA部署策略 ， 延缓了5G-A推广进程；除手机外 ， 5G-A笔记本、XR设备等新型终端渗透率较低 ， 企业用户对5G价值认知不足；海外市场对网络切片与差异化服务存在监管疑虑 ， 需通过技术透明化与政策沟通化解 。
对此 ， 爱立信提出双轨发展策略：一方面持续提升5G-A基础能力（如增强AI赋能、扩展低空经济场景） ， 另一方面联合运营商推动端到端差异化服务落地 。 爱立信东北亚区副总裁吴立东以5G笔记本为例指出 ， 尽管其流量需求对网络容量构成挑战 ， 但其在安全、移动性方面的优势将催生新的企业级市场 ， 未来两年内5G与XR设备、智能眼镜的融合将成为重要增长点 。
电信行业正站在“从管道到平台”的转型临界点 。 爱立信通过可编程网络与AI技术的深度融合 ， 为运营商提供了跳出“增量不增收”陷阱的方法论——即通过技术创新定义服务差异 ， 通过生态开放拓展价值边界 。 正如Sheng-Ann Yu所言：“5G-A的终极目标不是技术竞赛 ， 而是让网络成为社会数字化的智能底座 ， 使AI、云与移动技术真正形成协同效应 。 ”这一路径不仅关乎企业盈利模式的转变 ， 更将重塑整个社会的数字化基础设施格局 ， 为万物互联时代奠定基础 。
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