行业核心观点 - 2024年被视为5G-A商用元年与AI入端元年，政策、技术与市场共同驱动5G-A与AI深度融合 [1] - 5G-A与AI融合已进入实质性突破阶段，在网络建设、技术应用和场景落地方面成果显著，未来在工业、交通、医疗等领域潜力巨大 [1] - 融合过程面临需求语言对齐难、标准不统一等挑战，需产业链各方协同破解技术与生态难题 [1] 网络建设与覆盖 - 我国5G-A网络覆盖已扩展至300多个城市，5G-A基站数量突破60万个 [1][2] - 5G-A套餐用户数突破3000万户，支持5G-A的终端数量超过1亿部 [1] - 30余个城市推出5G-A专属服务套餐，“双万兆”能力实现商用，通感一体、智能调度等关键技术已落地 [2] 网络运维优化 - 中国移动联合合作伙伴在网络全流程嵌入超200种AI应用场景，实现故障排查、载波关断等操作自动化 [2] - 通过AI预测网络业务分布，基站节能效率提升15%以上 [2] - 在江苏徐圩石化基地应用5G-A+AI监测管廊，使建设成本降低85% [2] 消费端应用与终端发展 - 移动终端AI月活跃用户从1亿级跃升至12亿-13亿级，规模已超越PC端 [2] - AI原生终端出货量达4亿部，70%的新上市终端支持AI功能 [2] - AI相关网络流量增长近1000倍，AI芯片5G-A手机已实现规模量产 [2] 工业领域应用成果 - 在联通－格力“黑灯工厂”案例中，8万平方米厂区内通过5G-A全流程连接设备，AI优化流程，使生产效率提升86%，缺陷率控制在万分之一以下 [3] - 中国移动与药企合作的AI质检方案，使中药生产效率提升23.47% [4] 其他行业应用潜力 - 在交通行业，融合技术推动行业向“车路协同”新阶段迈进 [4] - 在医疗领域，藏区远程医疗系统依靠5G-A传输数据、AI辅助诊断，有助于缓解医疗资源不均问题 [4] - 未来“AI医生+远程机器人”模式可服务基层医疗，但需通过5G-A优化算力卸载，将机器人续航延长至1小时以上 [4] 面临的技术与生态挑战 - 技术标准不统一是首要难题，不同应用对网络需求差异大，需产业各方共同制定需求标准 [4] - 网络适配能力需提升，可通过多频段协同和构建“需求－感知－调度”体系来优先保障低时延业务 [4] - 生态开放是关键，中小企业缺乏网络调用渠道，建议建立开放平台，并采用“需求牵引”技术发展路径 [4] 未来发展规划 - 华为提出“1+5+X”生态建设方向：“1”是推动AoNR产业共识落地，“5”是聚焦五大典型场景提供定制化解决方案，“X”是与伙伴共建AI应用生态 [4] - 产业界正测试远程机器人遥操、无人区巡逻机器人等场景，推动AI从实验室走进日常生活 [4]