报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 数字经济发展促使移动通信技术与人工智能深度融合，催生出移动人工智能时代，其成为全球数字和智能发展的关键驱动力 [4][5] - 移动AI基于“网络与AI双向赋能”，构建新型服务体系，释放经济和社会价值，推动产业数字化和智能化转型 [10][31] - 移动AI具有“三层四维”架构，各维度相互作用，形成闭环进化系统，支持其实现愿景 [6][50] - 为实现移动AI大规模部署，需从基础设施、频谱、技术、终端和标准化等方面构建支持体系 [110][111] 根据相关目录分别进行总结 执行摘要 - 移动AI以网络与AI双向赋能为原则，核心价值是负责任的AI及安全可信，目标是实现人工智能无处不在、值得信赖且易于使用 [3] - 数字经济发展推动移动通信与AI融合，催生移动人工智能时代，其成为全球数字和智能发展关键驱动力 [4][5] - 白皮书阐述移动AI价值、定义、架构等，呼吁协作行动，未来将从融合应用向原生共生进化，成为全球数字经济高质量发展基石 [7] Mobile AI的价值 经济价值：通过融合释放大规模潜力 - 5G/5G - A网络部署和AI扩散推动移动通信与AI深度融合，移动AI应运而生，构建新型服务体系，重塑工业和社会发展 [10] - 移动通信与AI相互促进，成为全球数字经济发展核心引擎，两者融合打破产业边界，激发市场潜力 [11] - 全球移动通信进入5G规模发展阶段，5G用户增长迅速，预计到2030年，移动通信行业对全球经济贡献将增至近11万亿美元，占全球GDP的8.4% [12][13] - 人工智能投资和市场规模加速融合，消费者端GenAI应用广泛，企业端AI市场呈爆炸式增长，6G设备连接数和无线接入网基础设施投资将大幅增加 [19][21][24] - 全球移动运营商收入预计稳定上升，资本支出将着重释放5G潜力和推动企业数字化转型，人工智能应用推动网络流量增长，促使运营商战略转型 [27][28][32] 社会价值：负责任、包容、安全的AI进步 - Mobile AI深度融入社会运作，社会价值体现在赋能社会治理、推动人工智能普及和促进合规安全治理三个维度，构建公平、包容、可靠和可持续的社会发展生态系统 [35] - 推动社会治理智能化升级，构建治理体系，实现治理模式转变，提高运营效率和公众满意度，增强应急响应能力 [36] - 推广人工智能技术普适性接入和民主化，打破硬件、技术和场景限制，使AI成为普惠资源，惠及不同人群和行业 [37] - 授权AI合规性、安全性和可控性，为智能设备提供远程监控和安全接管能力，建立合规和安全保证系统，促进AI治理网络形成 [38] 移动人工智能的内涵 总体架构 - 移动AI基于“网络与AI双向赋能”，遵循“负责任AI”和“安全与可信”理念，构建“三层四维”架构，实现技术到产业价值的全程整合和持续迭代 [40] - “三层”包括基础层、执行层和应用层，定义从基础设施到价值创造的垂直路径；“四维”包括人工智能网络、移动AI代理/设备、移动人工智能应用，构成动态循环，支持移动AI愿景实现 [42][45][50] 人工智能网络 - 移动AI推动网络规划从“静态设计”向“动态增长”转型，解决传统规划痛点，为数字社会基础网络提供支持 [47] - 移动AI通过持续学习和闭环协调推进运维向高效自主进化，实现网络自我优化和自我修复，提升网络运营效率和稳定性 [52] - 移动AI重塑网络优化系统，将离线算法升级为在线能力，实现端到端多目标优化，推动网络向“自主、精确、高效”转型 [54] - 移动AI构建协作智能运营系统，打破系统壁垒，实现跨模块互操作和协作，提升用户体验和价值，为网络运营创新开辟新路径 [56] 移动人工智能代理/设备 - 移动人工智能代理与设备涵盖多种形式，通过设备 - 边缘 - 云协同计算，克服单设备资源限制，实现智能服务民主化和个性化交付 [51] - 移动AI具身智能通过“终端 - 边缘 - 云”协同混合架构解决家用智能机器人、智能工厂多机器人协作和机械导盲犬等场景的核心挑战，实现适应性、协作性和成本效益的统一 [73][75][76] - 移动AI智能手机、可穿戴设备和代理根据终端智能化水平分为五级，目前L3人工智能代理加速发展，预计到2030年终端系统有望达到L4能力 [79] - 移动AI为终端代理构建高效运营和生态系统协同系统，解决终端代理面临的挑战，推动人类 - 计算机交互范例转变，促进智能服务广泛应用 [82] - 移动AI通过结合“轻设备 + 重云”架构和全球eSIM连接解决轻量级智能终端面临的挑战，推动移动AI代理终端全球化和民主化 [86] - 移动AI通过“核心终端 + 边缘外设 + 云支持”分布式代理系统架构解决多设备功能扩展问题，促进可穿戴设备向协同智能系统演变 [87][89] 移动人工智能应用 - 移动AI突破设备和空间限制，推动智能应用在消费者和企业领域深度渗透，提升数字消费体验和生活质量，提高生产效率和工业韧性 [91] - 移动AI为消费者领域带来数字化消费升级、沉浸式体验创新、多样化终端开发和主动智能服务发展等好处，提升社会运营效率和个人生活质量 [94][95][96] - 移动AI为企业领域的智能制造、智能交通、智能医疗、城市治理和能源与电力等行业提供解决方案，解决行业痛点，推动行业数字化和智能化转型 [97][99][106] 向移动人工智能 基础设施提升 - 基础设施提升是移动AI大规模部署的关键基石，通过提升通信网络能力和优化计算资源分配，构建底层保障系统，满足移动AI多样化场景需求 [113] - 提升基本通信网络能力，围绕高带宽、低延迟、海量连接和高可靠性四个维度升级，建立动态适应机制，满足不同场景需求 [115] - 提升计算能力，构建分层、协作的“设备 - 边缘 - 云”计算能力供给系统，适应全场景计算需求，提高计算资源利用率和服务响应速度 [117] 波段保证 - 频谱是移动AI服务数据的基础资源，频谱策略需双轨并行演进，追求“新频段规划”和“现有频谱优化” [114] - 推广中频段成为全球统一新主要频段，探讨毫米波等高频段在热点地区部署，满足不同服务需求 [118] - 引入人工智能驱动动态频谱管理等解决方案，实现频谱资源灵活调度和高效共享，提高频谱重用效率 [116] 技术创新 - 技术创新是移动AI核心驱动力，基于AI原生网络架构，发展双向技术体系，通过终端异构智能计算和多元代理协作等技术开发高效终端承载，由端到端安全技术框架保障 [119] - AI原生网络架构具有分层集中控制、功能分类与聚合和弹性按需部署等核心特性，支持原生AI功能，提升网络性能和效率 [120] - AI for Network将人工智能深度融入端到端网络系统，构建内生智能网络，其技术创新贯穿各个领域，支持新兴应用需求 [126][127][128] - 增强型上行新技术构成移动AI设备 - 云协作的物理基础，打破上行链路瓶颈，满足端到端闭环延迟需求 [129][131] - 无线网络代理实现无线域内自主闭环，核心驱动因素是通信大型语言模型和无线接入网络数字孪生系统，提高网络自主性和决策可信度 [132][133] - 核心网络人工智能需要智能升级，引入AI原生网络元素、大型模型和网络代理商等技术，推动网络向智能转变 [134][140] - 终端 - 边缘 - 云协作实现业务需求与资源的优化平衡，核心技术包括协同推理、协同微调和网络辅助卸载决策 [145] - 代理通信技术系统涵盖连接优化、计算赋能和可信管理等多维技术能力，满足智能代理通信需求 [147] - 移动AI安全包括确保系统安全和利用其服务于安全操作，多智能体系统安全需防范多种风险，采用相关技术和框架增强安全性 [152][155] 终端进化 - 终端是移动AI服务的最终载体，其能力演变和生态系统成熟度决定人工智能体验边界和商业化规模 [157] - 移动AI应用对终端硬件提出多方面要求，促使终端向多模态感知、全频段可靠连接和高效本地智能处理进化 [158] - 终端形态朝着多样化、协作化和普及化方向发展，通过硬件升级、创新端型和培育服务模式，释放移动AI应用价值 [158] 标准配方 - 标准化协作贯穿移动AI发展各方面，通过建立统一规范，促进产业链互操作性和高效协作，降低集成复杂性 [111] - 制定行业特定应用标准，引导移动AI应用规范化、标准化发展，减少研发成本，推动解决方案复制 [158] - 建立全球统一标准化技术体系，明确互联互通接口协议、多模态交互框架和数据传输规范等，消除协作障碍，提升行业协作效率 [162] - 整合产业链资源，构建移动人工智能体验评价系统，明确评价标准和指标映射规则，确保评价结果与用户感知一致 [163] 推荐与行动呼吁 - 移动AI发展面临网络架构压力、缺乏统一评估体系、价值观共享机制不发达等挑战 [169][170] - 提出六项行业建议，包括建立全球统一标准化体系、预留和优化频谱资源、激活数据为核心生产要素、加强基础设施建设、推动行业创新和构建下一代连接性 [180][181]