高通于美国当地时间 8 月 26 日（北京时间 27 日）在其美国加州圣地亚哥总部举办了 6G 技术日活动，包括高通执行副总裁、边缘解决方案与数据中心业务总经理马德嘉在内的多位高管带来了丰富的分享。IT之家受邀前往现场，并在当地参与了对数位高管的采访。

在 5G 商用步入成熟迭代期、6G 标准化进入关键阶段的节点，高通携技术规划、标准、研发等多条线高管亮相，系统分享了 6G 技术路线图与产业愿景。通过一系列充满干货的介绍和交流，我们也能更细致地了解到高通眼中 2029 年商用的 6G 全貌：相比单纯的通信能力扩容，这更像是一场由 AI 贯穿全栈、重构连接价值的系统级演进。

锚定 2029 商用：6G 标准化时间表清晰，在 5G 基础上持续演进

6G 的技术走向，首先锚定在 3GPP 的标准化进程之中。高通技术公司技术标准副总裁柯诗亚（Lorenzo Casaccia）在演讲中确认，当前 3GPP 已经有明确的 6G 的时间表与推进流程，关键里程碑节点也已敲定，目标在 2029 年上半年交付可实施的规范。

在柯诗亚看来，3GPP 的价值不止于制定技术标准，更在于其共识驱动的运作机制。500 多家成员公司共同参与，每一项新技术都需要全行业包括竞争对手共同认可，这种协作与竞争并存的模式，保证了标准的技术成熟度与产业普适性。而高通在其中的影响力，直观体现在行业认可上，高通已有三位工程师获得 3GPP 卓越奖，覆盖上层协议、无线接入物理层、多媒体与媒体格式三大领域，其中 Thomas Stockhammer 还凭借对全球媒体行业的深远影响斩获艾美奖。

值得注意的是，6G 的技术演进并非全盘颠覆。3GPP 已经确定，在信道编码、调制和波形领域，将以 5G 方案作为基线，后续在此基础上持续迭代优化。这意味着高通在 5G 时代积累的核心技术领导力，将平滑延续到 6G 时代，不用重新搭建技术底座。

频谱作为无线通信的基础资源，也已有明确方向。6G 将支持最高 400MHz 的信道带宽，主要面向 6GHz 至 8GHz 的上中频段部署。柯诗亚解释，选择这一频段的核心逻辑，是可以沿用 5G 在 3.5GHz C 波段的网络部署拓扑，运营商无需重构基站布局，就能通过新频谱资源实现能力升级，不同地区只会存在细微的参数差异。

除了传统地面蜂窝网络，非地面网络（NTN）也是 6G 的关键组成部分。高通从 2017 年就开始投入 NTN 技术研发，如今 3GPP 框架下的 NTN 标准正在重塑整个卫星行业 —— 过去卫星厂商各自采用专有波形，技术体系碎片化严重，而现在产业参与方正在转向基于 5G/6G 的全球统一标准，无论是老牌卫星企业还是行业新锐，都在接入 3GPP 的标准体系。

柯诗亚还特别提到了视频压缩标准的价值。在移动网络流量中视频占比极高，视频压缩不再只是媒体功能，更是一种网络优化能力。高通在 H.265、H.266 以及下一代 H.267 标准中均发挥了领导作用，同时也主导着 AV1、AV2 等开放编码标准的演进，这些技术将与 6G 网络形成互补，共同提升移动网络的系统级体验。

三大支柱勾勒 6G 蓝图：迈向 AI 原生

如果说标准明确了 6G 的技术底线，那么高通技术公司执行副总裁马德嘉（Durga Malladi）提出的“三大支柱”，则勾勒出了 6G 演进的核心方向。马德嘉在开场演讲中梳理了通信与 AI 两条技术路线的并行演进：4G 时代对应卷积神经网络的兴起，5G 时代见证了 Transformer 的爆发，到 6G 时代，两者将深度融合，形成“AI 原生 6G”的全新形态。

高通将 6G 的核心架构拆解为连接、感知、高性能计算三大支柱。

连接是每一代移动通信的基础，但 6G 的连接不再只追求速率指标。马德嘉表示，6G 的连接升级体现在两端：终端侧，具备 AI 能力的调制解调器将成为常态，AI 算法将深度融入基带、射频前端与收发器的信号处理流程，动态调整调制解调器的运行策略；同时 AI 原生终端将逐步出现，智能体成为用户与设备的第一交互界面。网络侧，大规模 MIMO 将向超大规模 MIMO（Giga-MIMO）演进，支持 128TR 或 256TR 射频通道、1024 个天线单元，在不显著增加功耗的前提下大幅提升网络容量与效率。

感知是 6G 最受关注的新增能力，也是行业讨论的热点。在马德嘉的定义中，感知本质上是一个多模态 AI 问题：利用 6G 波形结合摄像头等其他传感模态，对网络覆盖范围内的行人、车辆、建筑、无人机等物体进行检测与分类。这些感知数据汇聚之后，既能形成全局视角，用于提升网络调度效率，也能应用于应急救援、公共安全等场景。

第三大支柱是高性能计算，这也是 6G 跳出“连接管道”定位的关键。马德嘉指出，行业需要完成从传统基带处理单元（BBU）架构，向更高性能、更高能效处理器架构的转型。高通的构想是打造“计算连续体”：算力从网络边缘延伸到中间层，最终接入数据中心。具体来看，网络侧将采用前沿 CPU 处理 RAN 工作负载，用 XPU（NPU、GPU 等）处理 AI 工作负载；高通还在研发功率达 160 千瓦的液冷机架，以及可插入分布式单元的加速卡，将数据中心级的计算能力下沉到网络边缘。

能效是这一切的前提。马德嘉算了一笔账：典型 32TR 基站每个扇区功耗约 1 千瓦，即使天线规模扩展到 128TR 甚至 256TR，总功耗预算也不会大幅增加。这就要求所有计算与射频单元都必须在能效约束下设计，高功耗的处理器无法实现规模化部署。

基于三大支柱，马德嘉进一步阐释了“AI 原生网络”的内涵。首先是网络架构的重构：RAN 工作负载与 AI 推理工作负载分离，模型微调和训练集中在中央单元（CU）侧，运营商可以基于此拓展“Token 即服务（TaaS）”的新商业模式，不再只靠数据流量盈利。其次是射频层面的 AI 化，用 AI 算法优化能源管理与信号处理，补充传统技术的不足。最后是网络管理的自主化，从当前人工监控的初级阶段，逐步演进到“副驾驶”辅助、自主解决常规问题的更高等级，演进路径与汽车行业的辅助驾驶等级升级逻辑类似。

演讲最后，马德嘉再次强调了频谱的重要性。从全球范围来看，400MHz 的频谱带宽是 6G 发挥能力的理想状态，这需要全球产业与监管机构共同推进。

从 6G 研发到端云 AI：技术验证与产业生态并进

愿景的落地离不开研发与生态的支撑。高通技术公司工程技术高级副总裁庄思民（John Smee）从研发视角拆解了 6G 的推进节奏。他表示，高通的研发团队多年前就启动了 6G 相关工作，目前正处于 3GPP Release 20 研究项目阶段，后续将逐步进入工作项目阶段，而 Release 21 将是未来的重中之重，它将制定 2029 年商用的具体技术规范。

庄思民强调，高通的 6G 研发坚持“以实践验证创新”的理念，不会停留在纸面技术上。在圣迭戈总部，高通已经搭建了完整的测试网络，总部大楼屋顶就部署了超大规模 MIMO 天线，园区内通过无人机验证通感一体化技术，能够在不同频段上追踪目标的位置、方位与速度，并用 AI 完成分类识别。这些测试数据将直接反馈到标准化工作中，推动技术方案的成熟落地。

除了通感一体化，高通还在推进数字孪生相关研发。庄思民透露，高通正在研究如何将感知系统产生的海量数据转化为实际价值，通过数字孪生平台赋能网络自动化、性能优化与终端智能体运行。活动前一天他还与工业物联网机器人团队探讨了数字孪生的处理架构，未来感知能力将与工业场景深度结合，释放物理 AI 的价值。

如果说庄思民讲的是 6G 中的 AI 应用，那么高通公司工程技术高级副总裁、人工智能工程团队负责人侯纪磊，则在随后的群访中详细解释了高通在 AI 方面的布局与生态策略。

侯纪磊表示，高通的 AI 研发与产品体系是强耦合的，多数收购都是为了技术补位，从技术方向到产品路线都与高通原有体系保持一致。此外，MovianAI 等公司的收购更多是为了人才储备与全球布局，人才进入后会快速融入统一的研发体系，不会出现技术栈碎片化的问题。

在算力分配的问题上，侯纪磊提出了“端云协同”的核心思路：简单、隐私相关、与个人事务绑定的任务优先放在端侧；长步骤、强推理、需要全局编排的复杂任务放在云端；两者在成本、隐私、时延上形成互补，共同为用户提供无缝体验。而介于端侧与云端之间的边缘侧，比如家庭、基站、小企业场景，也是高通的重点布局方向，未来会推出更灵活的设备形态，承载万亿级参数的模型。

进军数据中心是高通今年的重要战略动作，谈及高通的差异化优势，他指出，高通的核心优势在于模型效率，也就是每瓦特性能，这一端侧积累的核心能力可以直接迁移到云端。其中最具代表性的就是高带宽计算（HBC）技术：通过 3D 堆叠的近存计算架构，将数字逻辑芯片放在内存底层，用相对低成本的 DDR 内存实现接近 HBM 的带宽，大幅降低解码阶段的硬件成本与电路板面积。目前高通已与国内外多家客户、存储厂商展开深入交流，产业共识正在形成。

针对端侧 AI 的发展，侯纪磊提出了“智能密度”的概念。他观察到，端侧小模型的能力大概每 12 个月会提升 2 到 4 倍，今年 30B 参数的模型，基准表现已经能比肩一年前的旗舰大模型。他判断，100B 参数以内的模型，已经可以覆盖个人、家庭乃至小型企业 70% 到 80% 的日常任务，剩余复杂任务交由云端处理，这种混合架构会是长期的主流。

对于行业热议的 2 比特量化技术，侯纪磊也给出了客观判断。他表示，高通在 2 比特量化领域走在行业前沿，方案表现已经接近 16 比特浮点模型，但精度损失的临界点取决于模型容量与数据匹配度。如果用通用数据集做量化感知训练，泛化能力会明显下降；只有结合厂商实际应用场景的数据做针对性优化，2 比特量化才能发挥出真正的价值。

在生态合作层面，侯纪磊介绍了高通的模式：先与头部模型厂商进行深度的适配与优化，形成成熟的参考方案，再推广给数量更多的 OEM 厂商。这样可以避免模型厂商与 OEM 厂商逐一重复对接，大幅降低整个生态的适配成本与时间。目前高通已经与两家重要的中国模型厂商推进这类合作，未来还会拓展更多伙伴。

谈及中国研发团队的角色，侯纪磊提到，在 AI 领域，中国团队更贴近市场与客户，能够快速响应手机、汽车、IoT 等业务线的需求，提供针对性的研发解决方案，在本地市场支撑中发挥了关键作用。

结语

整场 6G 技术日下来，不难感受到高通的思路已经非常清晰：6G 不是下一代“更快的 5G”，而是通信与 AI 深度融合的新基础设施。从标准制定到技术愿景，再到端到端的研发落地与生态协同，高通希望在延续移动通信领域技术积累的基础上，进一步拓展其在 AI、计算、卫星通信等领域的布局。

距离 2029 年商用还有约三年时间，6G 的技术轮廓已经浮现，接下来的标准迭代与生态构建，将决定这场代际升级的最终成色。