随着 6g 标准化元年的到来，通信行业正从频谱、架构、算力等多个维度重新审视下一代网络的底层逻辑。在近期的一次产业分享中，高通全球副总裁、高通中国研发负责人徐晧系统阐述了 6g 的技术演进方向，并分析了 ai、智能体等新技术对未来网络形态的深远影响。他从技术路径、流量结构、终端演进等关键角度提出了一系列重要观察，为行业理解 6g 的发展趋势提供了更具现实意义的视角。
技术演进与应用趋势交织，为6G奠定演进逻辑
徐晧指出，回顾移动通信过去几十年的演进可以发现，每一次代际升级都由两条主线共同推动——一条是技术本身的持续演进，另一条则是行业应用趋势的变化。从技术层面看，通信系统经历了从 1G、2G 的模拟到数字，从 3G 的 CDMA，到 4G 及之后的 OFDM、大规模 MIMO、先进编码等一系列技术突破，使新的应用场景成为可能。而另一方面，技术的发展同样受到应用需求的牵引：1G、2G 主要面向语音通信，3G、4G 以数据通信为核心，而从 5G 开始，产业正越来越明显地受到人工智能的推动。
“虽然‘万物智能互联’的愿景在 5G 时代已经被提出，但在 6G 时代这一概念还将得到不断深化和推广。”徐晧表示，边缘计算、智能体、机器人等技术的持续融合，将成为推动 6G 向前发展的核心动力，也将重塑未来网络的能力边界。
智能体AI的兴起正在改变交互方式，重塑业务形态与流量模型
市场研究机构 MarketsandMarkets 的预测显示，全球智能体市场将在未来几年快速增长。在徐晧看来，这一趋势背后的关键在于交互方式的根本变革。“AI 智能体的兴起将带来未来终端交互模式的根本性变革，未来用户将不再依赖一个个独立的 APP，而是通过原生 AI 智能体，以语音或混合输入的方式自然交互。”
这种变化不仅影响用户行为，也正在重塑终端生态。近年来，高通推动的终端布局已经从手机扩大到 AI PC、XR、可穿戴设备、智能网联汽车等多个领域，每一种终端都将成为数据生成与处理的重要节点。“智能体 AI 在不同终端运行将产生大量数据，终端侧数据需要传给云端，这将进一步推动对于网络和流量的需求，重塑业务形态与流量模型。”徐晧强调。
在他列举的具体实例中，这一场景表现得尤为明显：在个人 AI 助手场景中，若用户每天使用 40 分钟，一个月可产生 44GB 数据，其中一半为上行；在“见我所见”等 XR 场景中，每天 20 分钟的使用则可能带来超过 50GB 流量，其中超过 90% 都是上行数据。
这些场景揭示出一个明确方向：未来网络将从以往“下行主导”的模式转向“上行为主”的新结构。徐晧指出，这些智能体与 XR 驱动的应用“将成为推动 5G Advanced 及 6G 流量需求增长的重要驱动力”。根据 GSMA 和诺基亚贝尔实验室的预测，从 2023 年至 2033 年，全球无线通信流量将增长 5 至 9 倍，其中 AI 相关数据预计占比 33%，而随着具身智能和机器人普及，该比例还可能更高。
更大带宽与大规模天线：支撑 6G 流量增长的关键技术路径
在分析了应用场景和趋势后，徐晧进一步阐述了 6G 在技术层面的应对方向。他指出，无论是 Wi-Fi 还是蜂窝网络，其流量需求和支持能力都在持续增长，而 5G Advanced 和未来的 6G 所需承载的流量规模将远超过去几代技术。
为满足这一需求，行业主要依赖两项核心技术能力：大规模 MIMO 与更宽的频谱带宽。他解释说，MIMO 并行传输能力（MIMO multiplexing）受到“min(Nt, Nr)”的限制——即使基站部署更多天线，如果终端天线数量有限，单用户MIMO增益仍会受限。因此，提升带宽成为最直接、最重要的方式。当前行业正在重点讨论引入 FR3（约 7GHz–24GHz）频段，通过将带宽从百兆级扩展至 400MHz、500MHz，大幅提升系统容量。
使用更高频段带来的衰减问题，则需通过更大规模天线阵列进行补偿。徐晧指出，从 5G 的 8 天线、16 天线演进到 256 天线、512 天线，将是 6G 发展的重要方向。未来网络将采用分层频谱部署策略：低频段用于覆盖，中频与中高频用于广域容量，更高频段 TDD 则用于热点区域的密集流量；同时，卫星通信也将在补充地面网络覆盖方面发挥重要作用。
为验证高频部署的可行性，高通已开展大规模天线支持广域覆盖的测试。徐晧表示，其核心目标是确保“即使将更高频段的 6G 基站与现有 5G 基站进行共址部署，也能实现相同的覆盖率”，从而降低部署成本并加速商用进程。
无线 AI 带来新的网络价值：从互操作性到终端侧自适应训练
在谈及 AI 对无线系统自身的赋能价值时，徐晧指出，AI 不仅推动应用创新，也将在降低运营成本（OPEX）和支撑新业务方面发挥关键作用。他介绍，高通与诺基亚贝尔实验室开展了无线 AI 互操作性测试，重点研究“在终端侧和云端各自独立训练的情况下，如何让两端的 AI 模型协同运行”。双方验证了两种模式：在终端与云端不直接互联的前提下，通过共享数据或共享模型实现训练协作。
然而，AI 模型跨场景泛化仍是一大挑战。“一个模型能够在某个城市或特定环境中运行良好；但如何确保它在另一座城市或不同环境下依然有效运行，这是重要挑战。”为解决这一问题，高通进行了大量无线 AI 生命周期管理测试。
徐晧透露，高通的最新成果是实现了“终端侧训练（on-device training）”，让手机能直接在本地进行自适应训练，从而在不同环境下保持模型性能。这一能力未来将为网络智能化带来更丰富的可能性。
卫星通信、PAS等关键技术正在塑造 6G 的能力边界
在展望6G 的技术演进方向时，徐晧指出，通过卫星通信实现更广范围的网络覆盖，已成为 6G 发展的必然趋势之一，这也使“天地互联”成为当前 6G 研究中的关键技术方向。
他表示，从 5G 开始，业界已在多个 Release 版本中围绕非地面网络（NTN）展开持续研究；而在 6G 预研阶段，高通正聚焦于技术演示与测试，重点领域包括如何在卫星快速周转中实现卫星间的无缝切换，从而在保障用户体验不受影响的前提下，增强卫星之间快速切换能力。
随着未来网络对容量、效率和能效要求的持续提升，仅依赖传统固定星座调制方式已逐渐接近性能瓶颈。在更底层的传输技术层面，徐晧特别强调了概率幅度整形（Probabilistic Amplitude Shaping，PAS）在 6G 中的重要意义。他指出，高通正在围绕PAS展开研究，通过更多地采用先进调制解调方式来实现更优性能。“相比当前方案，更接近高斯分布的信号传输在理论上可带来约 1.5dB 的性能增益，而在实际研发与验证中，我们已经能实现1.1至1.2dB的增强，”徐晧强调。
6G 的前瞻布局持续推进，高通获评“6G 研发先锋企业”
凭借在 6G 早期研发阶段的投入和实践，高通获评工信智媒体“2025 年度 6G 研发先锋企业”。评审方认为，高通不仅在推动 6G 技术演进，也在与产业合作伙伴一起探索 AI、通感一体化等创新方向，让具备情境感知能力的智能计算无处不在。
据悉，在6G研发方面，高通早已启动技术布局，持续推进前沿技术研究，推动行业在2028年迎来6G预商用终端。高通还在基础技术、场景探索、生态构建等多个维度前瞻布局。与此同时，高通也在携手产业共同推进6G的标准化进程。值得一提的是，面向未来6G时代的终端形态，高通已经在智能手机、PC、汽车、XR眼镜等多个品类中率先部署端侧AI能力，为6G时代更智能、更协同的连接终端奠定基础。
徐晧在演讲中所阐述的 6G 技术方向，既涵盖了面向未来的前瞻性预研探索，也包括更侧重商用化落地、贴近实际应用需求、能够直接回应当前与未来流量增长挑战的技术路径。这种“前沿探索与现实问题并重”的技术布局，也进一步勾勒出 6G 作为智能化连接底座所蕴含的广阔产业价值。随着2026年的到来，产业已步入技术攻坚与生态协同的关键阶段，各方需加强协作，加速推动6G从研究验证走向规模商用，使其真正成为赋能千行百业、重塑体验的智能连接基石。
