AI与RAN如何共存？2025通信大会验证框架与协调方案解析

当5G和未来6G网络的复杂性与AI工作负载的爆炸式增长相遇，运营商和设备商们面临着一个核心难题：如何让AI和无线接入网络（RAN）在共享的基础设施上**、稳定地协同工作？在2025年世界移动通信大会（MWC 2025）上，是德科技与东北大学联合展示的AI-RAN协调测试方案，为这一挑战提供了切实可行的验证框架和解决方案。

个人观点：我认为AI与RAN的共存不是简单的技术叠加，而是需要一套完整的验证体系和协调机制。是德科技和东北大学的这次合作展示，其价值在于它提供了一个从理论到实践的完整闭环，让行业能够真正评估AI-RAN集成的可行性和效果，而不仅仅是停留在概念层面。

为什么需要AI-RAN共存验证

AI与RAN的融合面临着多重技术挑战。首先是如何同时管理AI和RAN工作负载的复杂性。传统的RAN系统设计主要处理无线信号和连接管理，而AI工作负载，特别是生成式AI（GenAI），需要大量的计算资源和内存带宽，这对共享基础设施提出了**要求。

实时数据处理要求**延迟约束。无线网络对延迟极其敏感，某些应用要求端到端延迟低于3ms，而AI模型推理如果缺乏优化，很容易引入不可接受的延迟。

安全性和隐私标准必须得到保障。在共享基础设施上运行AI和RAN工作负载，需要确保不同工作负载之间的隔离性，防止相互干扰和数据泄露，这符合O-RAN联盟SCF的安全标准。

资源竞争和性能隔离是关键挑战。如果没有适当的协调机制，AI工作负载可能会"抢夺"本应用于保证无线网络质量的关键资源，导致网络性能下降。

验证框架的核心组成

是德科技与东北大学提出的验证框架包含多个关键组件。测试基础设施基于东北大学的共享O-Cloud计算集群和是德科技的KORA解决方案组合。O-Cloud提供了一个虚拟化的云原生环境，能够模拟边缘数据中心的计算基础设施。

流量生成和建模工具能够模拟各种O-RAN流量模型，包括前传和中传接口模型。该框架支持对20种以上O-RAN接口模型的自动化测试，覆盖了从物理层到应用层的各种场景。

性能指标收集和分析系统持续监测关键性能指标（KPI），如吞吐量、延迟、资源利用率和能效比。这些指标帮助评估AI和RAN工作负载共存的整体效果。

安全验证机制确保在共享基础设施上，不同工作负载之间的安全隔离和隐私保护。该机制验证是否符合行业安全标准，如O-RAN联盟SCF标准。

协调方案的技术创新

该展示的协调方案体现了多项技术创新。动态资源分配算法能够根据实时需求，在AI和RAN工作负载之间动态分配计算资源。这种动态调度实现了毫秒级的响应时间，将延迟降低至行业*低水平。

智能负载均衡机制通过机器学习预测工作负载模式，提前进行资源预留和分配。这种预测性调度避免了资源竞争导致的性能下降，使多任务并行处理效率提升45%。

跨层优化体系构建了从物理层波束赋形到应用层智能决策的完整优化链条。这种端到端的优化方法使网络能效比提升2.1倍，显著降低了运营成本。

云边协同架构创新性地使RAN计算单元与AI加速卡共享硬件资源，减少了专用硬件的需求。这种共享架构使设备部署成本降低30%，提高了整体经济性。

实际应用场景验证

该框架在多个实际场景中进行了验证。智能流量管理场景展示了如何根据网络状况动态调整AI工作负载的资源分配。当网络负载较高时，自动减少非关键AI任务的资源占用，优先保障RAN性能。

边缘AI推理场景验证了在边缘节点同时运行AI推理和无线信号处理的可行性。东北大学部署的O-Cloud计算集群可同时承载AI推理任务与无线信号处理，资源利用率达92%。

网络切片与隔离场景测试了多租户环境下的资源隔离能力。通过先进的多租户资源隔离技术，确保不同用户或服务之间的性能不会相互影响，该技术已通过3GPP Rel-19预研验证。

大规模组网测试利用是德科技提供的数字孪生测试环境，支持500节点级大规模组网仿真。这种大规模测试验证了方案在真实网络环境中的可扩展性和稳定性。

开发与实施指南

实施AI-RAN共存验证需要系统化的方法。环境搭建阶段需要部署共享的计算基础设施，如基于O-Cloud标准的云原生平台。东北大学的参考系统提供了可复用的部署模板和配置指南。

工具集成阶段需要整合测试工具链，包括是德科技的KORA解决方案用于RAN和核心网测试，以及AI工作负载生成和性能分析工具。这些工具提供了全面的测试覆盖和能力。

测试用例设计需要覆盖各种工作负载组合和网络条件。建议从简单的场景开始，逐步增加复杂性，确保每个用例都能提供有价值的性能数据。

性能基线建立是关键步骤，需要先测量各种工作负载独立运行时的性能表现，作为共存环境下性能评估的基准。这种对比分析有助于准确评估共存带来的影响。

行业影响与未来展望

这一验证框架对行业发展具有重要意义。加速AI-RAN商业化为运营商和设备商提供了可靠的技术验证手段，降低了部署风险。是德科技曹鹏预计，相关技术突破将推动AI原生RAN架构纳入6G标准框架，预计2027年实现商用部署。

推动标准制定为行业提供了实践参考，可能影响未来的标准制定方向。特别是多租户资源隔离技术已经通过3GPP Rel-19预研验证，有望纳入正式标准。

促进生态建设作为AI-RAN联盟的核心项目，这一框架为联盟成员提供了共享的测试和验证平台。AI-RAN联盟成员已从*初的11个增长至75个，涵盖了17个**的技术公司、学术机构、服务提供商和行业组织。

引导6G发展为6G网络的AI原生设计提供了实践经验。东北大学无线物联网研究所所长Tommaso Melodia教授指出，这是迈向智能和虚拟化下一代无线系统的重要一步，在这些系统中，通信、感知和AI将在边缘共存。

**数据洞察：根据AI-RAN联盟的数据，采用AI-RAN协调技术的网络可以在保持相同无线性能的同时，支持额外的AI工作负载，相当于在现有基础设施上获得了30%的"免费"计算能力。这种增益主要来自资源利用率的优化和动态调度效率的提升。

从技术演进角度看，AI与RAN的共存验证正在从"是否可能"转向"如何优化"的阶段。早期的验证主要关注基本功能的可行性，而现在则更加注重性能优化和经济性分析，这反映了技术的成熟和商业化进程的加速。

对于通信运营商来说，AI-RAN共存技术不仅意味着更好的网络性能，更代表着新的收入机会。那些能够早期掌握这一技术的运营商，可能通过提供边缘AI服务开辟新的业务模式，从传统的连接提供商转变为AI服务赋能者。

从全球竞争视角，AI-RAN技术正在成为下一代通信技术的制高点。是德科技与东北大学的合作展示了中国在这一领域的技术实力，也为中国企业在全球6G标准制定中赢得了更多话语权和影响力。