飞象网讯（高靖宇/文）2026全球6g技术与产业生态大会如期举办，正值下一代移动通信技术标准化初期阶段，6g研发进程、通感算智一体化落地、ai与通信的双向融合，成为当下整个科技产业的重要议题。从行业现状来看，全球6g研发已从概念探索迈入技术验证阶段，5gadvanced规模化商用持续推进，为6g平滑演进搭建起成熟产业底座。

在这样的行业背景下，高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、ieeefellow徐晧接受飞象网记者采访，结合行业发展大势与企业研发布局，深度剖析6g发展核心逻辑，解答产业融合、技术落地、生态共建等关键问题。

高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、ieeefellow徐晧博士

从连接到智能ai深度影响6g网络设计

移动通信每十年一代迭代，核心驱动力始终是硬件升级与数据需求规模化。而ai的爆发，正在改变流量结构与网络定位。徐晧直言：“保守估计到2034年，将有30%以上的数据流量由ai产生，而不是由人来产生，这是我们在通信设计时必须考虑的非常重要的因素。”

此外，多模态智能体的普及，正在重构终端交互逻辑。手机aiagent可直接响应语音需求，自动调用app完成外卖预订、票务办理等复杂操作；xr眼镜、具身智能机器人、智能汽车等终端，均以语音、手势替代传统app点选。这种交互变革，让网络不再只是传输比特的管道，而是承载智能服务、执行复杂任务的核心载体。

徐晧强调，优质ai体验绝非单一云端或端侧能实现，以机器人为例，执行运动控制如跑步、翻跟头、跳舞，可直接用功耗和算力要求较低的小型芯片完成。如果需要进行较强的推理，或者要深度规划，则需边缘云或云端处理。“一方面我们会为手机和机器人提供强大的端侧支持；另一方面，因为节能和模型大小的原因，如果是端侧支持不了的，我们就放到边缘云或者云端。要实现两端之间的无缝连接，就需要高速、高可靠、低时延的连接能力。6g连接正是打通边、端、云整体架构的关键环节。”

6g与ai融合探索通信新潜能

6g远不止通信技术的升级，它更是一个融合了ai、通信、感知一体化等先进功能的协同技术创新平台。徐晧列举了一个多终端网络连接的场景，眼镜、手表、手机都分别跟网络连接，这种方式最为灵活，但三个设备都同时联网，也可能会产生资源冗余的问题。要进行最优的资源分配，让这三个设备与网络的连接达到最高效率，另一个可行的方案，是让设备之间通过短距离直接连接手机，再由手机统一进行长距离的云端连接，这就是联合通信的概念，也就是多设备协同进行通信的一种方式，可实现通信、算力与数据的高效调度。

除此之外，端侧ai能力不断下沉，千亿级大模型经技术蒸馏后轻量化部署于终端，设备可本地完成推理乃至简易训练，在保障用户数据隐私的同时，有效提升系统响应效率。

据徐晧介绍，高通目前还在探索以ai辅助无线通信设计，此前的世界移动通信大会上，相关研究成果已对外展示，包括利用ai开展毫米波波束管理、实现信道反馈压缩，以及解析基站与手机间的信道信息反馈等技术。

除此之外，感知技术赋能ai也是研究重点。借助无线通信信号感知周边环境，可实现高精度3d建图，精准识别物体表面材质，由此产出的高质量数据还能用于模型训练，进一步优化ai算法。

徐晧表示，实现通信、感知、ai三者深度融合，推动ai在通信领域落地应用，是高通现阶段积极推进的方向。总体来看，ai与6g的融合发展机遇广阔，拥有大量技术创新空间。

渐进落地衔接5g-a与6g演进

6g商用目标指向2030年，当前5g-a向6g的渐进演进，成为产业共识。徐晧透露，多项6g潜在关键技术已提前在接近实际场景中进行技术验证，以确保这些技术能够在6g到来时能得到很好的应用。

徐晧介绍，在低空领域，无人机感知测试会成为一个不断推进和探索的方面，聚焦无人机检测、规划和运营等重点方向。同时，ai在无线网络的应用进入验证阶段，高通与诺基亚完成ai网络反馈验证，测试了共享训练集和共享模型两种方案，探索ai在无线网络中应用的可行路径。

“通过这些实验和工作积累的经验，也可以用到6g的标准制定中，让我们在制定标准时，能够提前考虑到这些因素，把标准做得更好。”徐晧表示。生态协同上，高通与国内手机厂商、车企、机器人及xr企业密切合作，终端厂商把握用户需求，高通提供底层连接与算力支撑，双方互补打造端侧ai体验，共同推动新产品的应用落地。