2026年6月24日至26日，MWC上海如期举行。今年是6G标准化元年，本届大会上，6G成为最受瞩目的焦点之一。而3GPP刚刚在6月正式确立首个涵盖6G规范性工作的Release 21时间表，也标志着6G从“技术研究阶段”向“标准化落地阶段”加速过渡。

作为无线通信领域的技术引领者，高通在本届MWC上，联合产业合作伙伴，从理论愿景，到关键技术演示，再到生态合作，全方位展示了在6G领域的整体布局。高通技术公司工程技术高级副总裁庄思民博士（Dr.John Smee）在大会期间发表主题演讲，系统阐述了高通面向AI时代的6G愿景与技术布局，并在随后的媒体采访中，分享了对于6G的洞见和思考。

上行定义6G核心价值

今年是智能体元年，AI智能体正在深刻重塑人们生活、工作、娱乐以及交互的方式，也推动传统计算架构和范式带来变革。

在庄思民看来，AI智能体之所以具有颠覆性意义，是因为它们不仅极大提升了生产力，更从根本上重塑了整个社会的价值创造路径。

“通信网络正在从传输比特（Bits）走向支撑词元（Tokens）的流动。”庄思民形象地描述了这一转变。

在基于词元的全新经济形态下，不同规模的AI模型由于使用时机和激活方式的差异，需要更智能的协同流转。用户的一个语音请求，可能会被智能体系统转化为一系列具体的操作指令，部分在端侧直接完成，部分则交由云端处理。这种分布式智能调度对通信性能和端到端架构提出了空前严苛的要求。

与“词元经济”相伴而生的，是网络流量模式的深刻变革。传统的蜂窝网络是以用户发起的、下行为主的流量模式。然而，随着智能手机、AI可穿戴设备以及物理机器人的普及，海量数据开始在终端和网络边缘侧生成。这将催生全新需求，推动终端到网络的上行流量实现爆发式增长。

在庄思民的论述中，“上行能力”被反复提及，成为6G设计的关键词之一。实际上，这一技术方向的选择源于对未来应用场景的深刻洞察。在物理AI时代，联网机器人、自动导引运输车（AGV）和网联汽车都需要将大量传感器数据回传至网络。上行通信能力对于交换传感器数据并将其回传至云端极其重要。

庄思民指出，未来的6G必须在系统设计层面持续突破上行能力的瓶颈，才能承载未来AI互联世界的庞大容量。

“我们在谈论上行链路技术时更多地强调整个物理层面的提升。高通正围绕编码、调制和波形设计展开研究，确保端到端系统具备更高的频谱效率，从而在相同的发射功率下使基站能够接收到更多的信息。”庄思民说。

“AI原生”：端到端顶层设计

在5G-A时代，无线通信行业已经开始普遍将AI作为一种优化工具，用于网络演进和信道反馈。然而，随着6G研发进入实质性阶段，“AI原生”已成为全行业的共同愿景与核心共识。那么，6G作为AI原生无线系统，与过去相比有何不同？

庄思民指出，最主要的区别在于，如今在设计6G系统时，已经将AI纳入其中。因此，能够采用全新的方案，犹如在一张白纸上重新规划，从端到端的角度来设计整个系统——既明确需要达成的关键绩效指标（KPI）以服务未来的AI应用，也探索如何创造性地运用AI来改进通信系统的各个方面。

这种原生能力带来的最大改变，是让网络具备了更强的自适应与自我学习能力，能够根据特定时点的用户需求，动态且创造性地优化通信系统的各个方面。

但与此同时，将AI和深度学习引入物理层空口，业界也普遍存在一个理性的担忧：如何保证极端环境或弱信号下的高可靠性？在端到端测试中，又该如何防止“AI幻觉”导致掉网？

面对这一问题，庄思民回应称，6G系统设计并非用某种AI“黑盒”去粗暴地替代所有的现有功能，而是利用AI来评估并优化系统的特定模块。这意味着6G的运行机制仍将严格遵循以往蜂窝系统的严谨模式，具备明确的端到端要求与关键性能指标（KPI）。通过大量的测试和跨设备厂商、设备与网络之间的互操作性验证，确保整个系统始终运行在可控、全球统一的标准规范之内，从而在底层掐断“AI幻觉”带来的不确定性。

感知正受到广泛关注

面对全新的全场景智能社会，衡量网络好坏的维度已远不止于速率。

庄思民透露，高通在6G的底层连接与计算架构上，正在围绕“连接（通信）、计算、感知”三大核心基石展开深度融合与协同。

在连接能力方面，高通通过研究编码、调制和波形设计，全力攻克上下行频谱效率的提升，并确保6G在连接能力方面的增益能够满足未来万物互联场景下的应用需求。比如，在上行方面，通过在小区边缘实现数据速率翻倍，并为上行链路预算增加3dB带宽，实现2倍的上行链路增益。通过引入超大规模（Giga-MIMO）技术，确保U6G等关键频段能够复用与3.5GHz频段相同的蜂窝覆盖等。

在计算领域，高能效计算是支撑AI和6G运转的绝对关键。高通在CPU、GPU以及神经处理单元（NPU）的高能效处理器设计上具备传统强项。庄思民介绍，高通正致力于构建一个横跨“毫瓦级低功耗可穿戴设备到千瓦级数据中心”的计算连续体，让AI能够广泛且节能地部署到智能终端和网络基础设施中，计算生态与通信生态正在逐步融合，而高通在这一过程中正发挥重要作用。

在感知能力（ISAC，通信感知一体化）方面，被高通视为6G时代极具爆发力的全新领域。6G系统的大带宽将充分释放基于射频（RF）的感知潜力，并与摄像头等传感器融合，从而构建物理世界的数字孪生。这不仅能提升网络自身的运行效率，更将为具身智能、协作机器人、工业自动导引运输车（AGV）以及高级网联汽车的协作提供关键的技术支撑。

庄思民指出，感知是近期才受到广泛关注的应用场景。作为典型用例，感知能为网络引入全新能力和信息类型，这些信息有助于构建物理世界的数字地图，从而为多种机器人感知应用、自动驾驶应用以及智慧城市应用带来重要价值。

在提及6G技术领导力时，庄思民认为，最关键的一点在于能否面向未来应用推动系统向前演进。4G时代的核心目标是确保移动宽带能力；5G为系统引入了海量容量；而6G的目标则是构建极为高效的端到端网络以承载未来应用。因此，6G最重要的使命之一是将AI与应用相结合，并在这一过程中尽可能实现高效率，无论从成本角度还是功耗角度都力求最优，从而实现节能且兼具成本效益。

助力具身智能

具身智能作为智能体在物理AI领域的重要载体，近年来在国内发展速度迅猛。去年，庄思民来华期间接受集微网采访时称“这是6G技术最令人振奋的应用场景之一。”

实际上，高通在机器人领域也深耕多年，在中国也有很多投资和布局，包括同庞勃特、宇树、阿加犀等国内机器人公司有广泛的合作。

庄思民认为，机器人是展现6G系统关键特性的很好范例，包括更广的网络覆盖、更大的网络容量、更高的可靠性以及更低的时延。更重要的是，它将支持更高水平的端到端服务质量。而6G系统对于具身智能提供的重要能力支撑在于切实提升网络容量与广域连接能力。

“因为它们需要将大量数据回传至网络。因此，上行通信能力对于交换传感器数据并将其回传至云端极其重要。此外，机器人之间也需要相互协作。对于协作机器人而言，高质量通信对于两个系统之间的信息共享至关重要，这也正是机器人技术得以快速发展的原因之一——我们正利用AI训练神经网络和视觉-语言-动作模型。因此在这种协作场景下，拥有高质量通信能力显得尤为重要。”庄思民说。