2025 世界移动通信大会（MWC）上海于 6 月 18 日拉开帷幕。作为亚洲连接生态系统极具影响力的盛会，本届大会围绕 5G 融合、人工智能 +、行业互联与赋能互联四大核心主题展开，汇聚约 400 位全球科技领袖以及中国连接生态系统的各方代表，深入探讨 5G、AI 与物联网等前沿技术如何重塑各行各业，加速开启智能互联新纪元。

在 18 日下午举行的 GTI 国际产业大会上，高通技术公司工程技术高级副总裁 Edward Tiedemann 发表了题为《从 5G Advanced 迈向 6G：无线连接在智能时代的角色》的演讲。Edward Tiedemann 表示，AI 正在改变未来，将赋能更多应用场景，这得益于云技术与 AI 技术的结合。但 AI 并非只存在于云端，它也存在于边缘侧。AI 正在云端和边缘侧协同运行，高通正致力于释放终端侧 AI 潜能，尽可能多地让 AI 处理的重心向边缘侧转移。当终端侧 AI 和云端 AI 协同计算的模式日益普及时，AI 任务将由应用程序决定在何地处理，由其根据应用本身的需求进行灵活判断。

Edward Tiedemann 指出，随着 AI 的持续发展，我们仍需持续推动无线技术的演进。日益增长的 AI 需求离不开云端强大的数据库资源和处理能力，这都需要无线连接技术作为支撑。在演讲中，Edward Tiedemann 回顾了 5G 和 5G Advanced 的发展历程，介绍了从 Release 15 到 Release 20 历代 3GPP 标准版本演进过程中出现的关键技术。他介绍称，就在上周 3GPP 刚刚确认了要纳入 Release 20 版本中的内容。从 Release 20 的工作规划来看，这些内容也将为 6G 的基础工作计划奠定基础。针对增强 5G 系统的工作会持续进行，在 2030 年左右面向 6G 的一些技术规格也将变得逐渐清晰。

Edward Tiedemann 表示，高通一直坚持推动 5G 技术的演进及增强，致力于从多个维度提升其 5G 产品能力，尤其是 AI 和机器学习技术的引入。这不仅体现在为应用程序开发专用处理器，以及在芯片组中集成高度复杂的神经网络处理单元，更在于将这些算法创新实际应用于提升通信系统性能。此外，高通还结合了其他多项技术实现整体性能的增强，如更好的电池续航、更多的频段以及增强的载波聚合。其最新推出的高通 X85，在 AI 和处理能力方面进行了大幅优化，具备了更强大的性能。在演讲最后，Edward Tiedemann 还分享了 6G 研究的关键进展，并展望了未来 6G 技术的发展方向。

以下为 Edward Tiedemann 演讲实录：

非常高兴再次来到上海这座美丽的城市，置身于黄浦江畔，这座城市也是长江的入海口。这让我想起了高通过去 40 年来的发展历程。下个月，我们将迎来高通公司成立 40 周年。在成立之初，高通专注于移动通信领域，之后我们坚持不懈地创新，重新定义众多终端和行业的体验，接下来我将分享高通在这一过程中所做的努力。

就我自己而言，大概 30 年前的上个月，我第一次来到中国，在北京进行了为期三天的关于蜂窝通信系统的讲座，之后还在广州做了一次更精简的分享。我还想谈谈几个月前我在南京做的一次演讲。那场技术大会演讲完之后，有人问我：" 您的分享怎么完全没有提及 AI？" 而我回答：" 我之所以没有提 AI，是因为 AI 已经无处不在。" 在我看来，十年之后，我们将会发现万事万物都有 AI，我们甚至不必再特意谈论 AI 了。

"AI 正在改变未来 "，而我想说的是 AI 已经到来，并且一直在改变着我们日常生活的方方面面。在高通的手机产品中，AI 已经被应用了很多年，用于增强视频和拍照等方面的能力。实际上在手机端，AI 正在提升手机的整体性能，并改变手机的用户界面。在汽车领域，AI 已经融入高级驾驶辅助系统中，用于支持实现汽车的驾驶辅助功能。而在搭载骁龙平台的 PC 中，也采用了搭载 NPU 的 AI 处理器。

我刚才分享了 AI 正在改变的三个领域，我认为，未来几年我们还会发现更多应用场景，这得益于云技术与 AI 技术的结合。当前已经有很多关于云端 AI 的讨论，即 AI 在云端运行，但我想在此提出一个不同视角的观点：AI 并非只存在于云端，它也存在于边缘侧。边缘侧指的是用户终端、物联网设备所在的位置。实际上，AI 正在云端和边缘侧协同运行，而高通致力于释放终端侧 AI 潜能，尽可能多地让 AI 处理的重心向边缘侧转移。

如今，我们能够在终端侧实现众多 AI 功能，例如进行实时翻译，未来还将出现更多 AI 用例。随着终端在未来变得越来越先进，这些终端也将支持越来越丰富的 AI 功能。而如何分配这些 AI 工作负载将取决于应用程序本身。应用程序可以根据自身的运行情况决定：如果某个问题或计算任务对于本地终端来说处理负载过重，它就会选择将这些任务推送至边缘云，甚至是推送到中心云进行处理。当终端侧 AI 和云端 AI 协同计算的模式日益普及时，AI 任务将由应用程序决定在何地处理，由其根据应用本身的需求进行灵活判断。

虽然边缘侧或终端侧具备处理 AI 任务的能力，但我们仍需根据实际需求和具体情况，判断 AI 工作负载是在终端侧还是云端运行。我们优先考虑在终端侧处理数据，是因为在本地处理这些信息有着显著优势，例如用户的位置信息、视频或图片等数据都产生于本地。在很多场景下，出于安全性和隐私保护的考虑，用户可能并不希望将所有信息实时共享到云端，有些数据本身也无需上传至云端模型进行处理。

随着 AI 的持续发展，我们仍需持续推动无线技术的演进。面对日益增长的 AI 需求和未来可能面临的诸多挑战，我们离不开云端强大的数据库资源和处理能力，这都需要无线连接技术作为支撑。

无线技术正在持续演进。接下来，我想简要介绍一下 5G 和 5G Advanced 的发展历程。5G Advanced 的研发工作始于 Release 15 标准版本的冻结，但一些愿景早在数年前就已经开始构建，当时很多业界人士共同展望了 5G 愿景。众所周知，5G 的三大核心应用场景包括增强型移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信（URLLC）以及海量机器类通信（mMTC），当然还有面向物联网的技术提升。

前三个标准版本主要聚焦于构建 5G 标准核心。我们还引入了一项在当时并没有被充分重视的技术——非地面网络（NTN）卫星通信技术。将其考虑在内后，随着 Release 17 版本的完成，我们现在开始面向 5G Advanced 的核心能力进行构建，在 5G Advanced 中我们引入了很多增强特性，确保大幅提升 5G 系统的基础能力。

除此之外，5G Advanced 中还引入了无人机通信技术——包括车对车（V2V）通信、防撞功能以及无人机到地面通信等功能。这使得我们能够实现超视距（BLOS）通信等功能。

我们还新增了 RedCap 技术。RedCap 的关键在于支持打造成本更低的终端来满足低连接应用的物联网需求。还有如何实现更高精度的定位，我们已经将 AI 技术引入定位工作中以提升定位精度。

让我们看看 Release 19 版本中的一些关键技术。这个版本中的部分技术已经开始为 6G 奠定基础，有一些技术可能没有出现在 5G Advanced 中，但是这些技术已经在未来版本的规划中。除了持续增强 NTN 卫星通信系统外，我们还在通过子带双工（Sub-band Duplex）等创新技术以更好地利用 TDD 频谱，以及致力于研究更多提高频谱效率的方法。

就在上周，3GPP 刚刚确认了要纳入 Release 20 版本中的内容。从 Release 20 的工作规划来看，这些内容也将为 6G 的基础工作计划奠定基础。针对增强 5G 系统的工作会持续进行，在 2030 年左右面向 6G 的一些技术规格也将变得逐渐清晰。

站在高通的角度，我们一直坚持推动 5G 技术的演进及增强，致力于从多个维度提升我们的 5G 产品能力，尤其是 AI 和机器学习技术的引入。这不仅体现在为应用程序开发专用处理器，以及在我们的芯片组中集成高度复杂的神经网络处理单元，更在于将这些算法创新实际应用于提升通信系统性能。我们还结合了其它多项技术实现整体性能的增强。例如，很多对于 5G 基本性能的提升，如更好的电池续航、更多的频段以及增强的载波聚合。我们最新的高通 X85，在 AI 和处理能力方面进行了大幅优化，具备了更强大的性能。

我之前提到了 RedCap 和 E-RedCap 的部署，E-RedCap 是 RedCap 的有效增强版本，能够让我们打造更成本高效、续航更长的终端，这将帮助我们在 5G 领域应对更多物联网相关的挑战。

当然还有卫星通信。从某种意义上来说，卫星通信与蜂窝连接的融合已经引发了热议。从蜂窝连接角度看，令人兴奋的是能够以较低的成本扩大对农村或其它地区的覆盖范围，如各国的沿海水域甚至海洋。

这其中包含两个层面。其一，实际上在 NTN 技术启用时甚至都没有被考虑到——我们能直接与手机进行通信吗？我们现在知道这是可能的。我们的手机现在都在运行 NB-IoT 版本的 NTN。我们预计在未来某个时刻，我们手机或将支持更高的数据传输速率，实现这一目标的关键是手机能够直接与卫星通信。卫星通信行业对于在 Ka 频段和 Ku 频段上扩展这一功能展现出浓厚的兴趣，目前他们已经在这些频段上支持了很多通信功能。

接下来，我想谈谈 6G。如我之前所讲，上周我们在 3GPP 会议上制定了 6G 的研究计划，预计为期约 21 个月。在此期间，我们将深入研究 6G，并为其制定详细规范。6G 将实现我们今日所讨论的诸多愿景，并且会以更优的方式呈现，未来我们将在 6G 领域实现更多提升。接下来，我将为大家介绍其中的一些关键进展。

基于过去几年我对于行业动态的观察，尤其是在几个月前参与的一次研讨会上，我发现目前讨论的 6G 关键主题之一，是如何最小化运营商总体拥有成本（Total Cost of Ownership）。我们可以通过多种方式降低网络运营成本，例如降低基础设施功耗、提高网络自动化水平，或是减少对额外基站的需求。

6G 的另一关键主题是显著提升用户体验。我们如何让用户真正想要切换至 6G 系统？也许可以通过大幅提高小区边缘的数据速率，或者增强网络覆盖，特别是在信号较弱区域——这是我们大多数人都会遇到的情景，尤其是在使用高频段进行连接的时候。我们采用更多 TDD（时分双工）频段，并配置了非常高的上下行链路比例，从而实现更快的高速数据访问，为用户提供比以往更加流畅的数据环境体验。这些都是可以显著提升用户体验的方式。

另一项 6G 关键主题是提高频谱效率。我们正致力于研究如何提高低频 FDD 频段的频谱效率。我们认为，在不改变基站当前使用的射频系统的情况下，或许可以将频谱效率提高约 1.6 倍，这将降低运营商部署 6G 系统的成本。还有许多运营商正在致力于增强 FDD 频谱运营，也就是低频段频谱的运营。我们在关注高频段的同时，也在致力于提供从 5G 向 6G 演进的灵活迁移路径，例如通过名为多 RAT 频谱共享（MRSS）的技术，我们可以在 5G 频谱上叠加 6G，从而通过与 5G 频谱聚合实现最佳 UX。

6G 还将提供更高等级的安全性，我认为后量子密码是一项关键技术。此外，我们还可以打造更强大的信任机制和抵御各种潜在攻击的能力，包括应对极端天气下可能导致的网络故障。我们知道，从 4G 向 5G 网络迁移的过程中，曾面临着从非独立组网（NSA）向独立组网（SA）架构转型的挑战；而 5G 向 6G 网络转型的过程将会变得更加顺畅，因为 6G 从最初就将采用独立组网架构。

6G 还将从第一个版本就开始集成 6G NTN 和 TN，他们都将成为统一系统的组成部分。和我们近期才看到 RedCap 终端出现不同，6G 在第一个版本就开始考虑纳入各类终端。6G 还将支持更丰富的用例，这些用例离不开包括物联网设备在内的各类终端的普及，从无人机到汽车，再到面向智慧农业、智慧采矿和智能制造领域的各类终端，6G 设计架构也将更加便于引入这些全新服务。我们还致力于提供开放接口，这些接口既能适用于核心网络，也能适用于 RAN（无线接入网）。此外我们还将充分挖掘不同频谱的应用潜力。

很高兴为大家带来今天的分享，谢谢大家！