高通作为通信产业的重要品牌，在MWC 2026中将会围绕6G基础技术演进、打造新体验的AI原生设计，以及面向效率提升与新服务的感知赋能的数字孪生平台三大主题进行展示。
PChome 2月28日消息，高通作为通信产业的重要品牌，在MWC 2026中将会围绕6G基础技术演进、打造新体验的AI原生设计，以及面向效率提升与新服务的感知赋能的数字孪生平台三大主题进行展示。其展厅位居3号厅3E10号，在此可以感受到最新通信技术带来的全新体验。
6G基础技术演进：新频谱、新技术、早期生态协同
高通方面已经确认，将会展出端到端6G原型系统，该原型系统展示了超大规模MIMO、概率整形和子带全双工，在结合更高频谱效率的同时，提高上下行链路吞吐量。表明6G正朝着更智能、更高效的系统形态演进，以支撑未来数据密集型应用。
6G射频校准与互操作性测试，通过对新频谱使用、大带宽和关键射频前端性能目标进行验证，标志着实现预期中6G性能飞跃的重要一步。
高通和诺基亚贝尔实验室合作开发的互补性概念验证，将基于AI的联合信源和信道编码应用于HARQ反馈机制。系统通过学习真实世界网络状况，并对反馈信令进行实时自适应，有效降低了误码率和不必要的重传次数，不仅能够提升当下的可靠性和效率，还将为未来6G网络中智能化、AI原生的空口接口奠定基础。
AI原生体验与服务
AI对网络通信方面的重要性不言而喻，高通对于6G方面的追求，不仅仅是峰值数据，而是打算将6G设计成一个AI原生系统。
智能体AI与AR体验是这方面的重点展示项目，高通会演示展示基于分布式计算赋能的AI回溯用例——AI工作负载（例如视觉记忆的生产与检索）能根据链路条件与功耗约束，在终端与网络边缘之间动态迁移。演示还呈现了多个蜂窝联网终端相互协作，共同支撑业务体验，综合展示了6G如何在更高效地管理终端约束与网络资源的同时，支持AI驱动的AR体验。
第二项演示聚焦于面向6G、AI赋能的情境感知通信——终端侧AI让连接能够根据业务意图、所处情境以及动态变化的网络环境实现自适应调整。技术方向旨在构建AI原生协议，无需完全依赖传统服务质量（QoS）机制，即可为视频通话、云游戏等应用提供更具适应性的性能表现，并最终实现网络的响应方式与其所支撑的应用体验真正匹配。
规模化部署网络计算与推理服务展示揭示了6G如何通过在终端与边缘网络之间分布式部署智能，帮助终端获取更强大的AI能力，同时兼顾能耗、时延与可靠性。还为运营商指明了全新的服务机遇，而隐私与安全始终是其中不可忽视的核心考量。
终端侧智能体AI还指向一种更主动的模式，以实现体验连续性。本演示重点展示终端如何综合应用（app）行为、网络状况与环境情境，主动识别性能问题并进行预先调整，从而提升日常移动场景下的体验连续性。
感知 + 数字孪生：扩展服务能力，提升运营效率
通感一体化（ISAC）让无线通信突破单纯的连接功能，延伸至感知领域。ISAC与AI、无线电数字孪生相结合，不仅为全新服务机遇开辟路径，也为无线系统的高效运营创造了全新实现方式。
6G感知与智能分类
本演示通过三个实时场景，重点展示了实时目标检测、追踪与分类能力， 包括：无人机的检测与分类、在限定区域内的远距离车辆探测，以及对车辆的精准追踪。这项工作推动移动网络超越纯粹的连接功能，赋能安全、安防与智慧城市等领域的智能应用，并为数字孪生平台开辟了全新的服务方向与应用可能。
通过感知与AI实现可扩展的无线电数字孪生
感知技术赋能的高保真无线电数字孪生，可用于持续调优网络性能、降低系统开销，并赋能新型服务的落地。本演示展示了网络集成射频感知与AI相结合，如何在6G中构建可扩展、持续更新的无线电数字孪生。
基于数字孪生的人工智能/机器学习（AI/ML）模型训练
无线环境日趋动态复杂，终端所用的AI模型（比如波束预测模型）必须在不能依赖大规模空口OTA数据采集的情况下，实现高效自适应。本演示重点展示了如何利用无线电数字孪生生成的合成训练数据，在规模化条件下训练面向特定环境的AI模型，进而降低网络流量、能耗与运营开销。将这预训练模型与轻量级终端侧自适应机制相结合，为面向6G的无线AI模型的高效生命周期管理提供了可行方向。
6G网络和终端节能
能效对6G来说是基本要求。本演示重点展示了通感一体化（ISAC）和无线电数字孪生如何优化网络和终端侧的功耗。通过结合射频感知与AI、数字孪生辅助无线电建模，以及终端级低功耗运维技术（如唤醒接收器），6G系统能够动态调整资源配置、减少能源浪费，同时保障良好的用户体验。
网友评论