当前国内外低空经济的探索主要分为三个方面：载人、载荷、视频，代表分别为低空通航的载人飞行、物流货运、空中巡视与应急服务。在过去，这类超视距无人飞行由于卫星距离较远，高度依赖超高频（UHF）、甚高频（VHF）、卫星通信等无线通信技术，不仅成本高昂，传输延迟也相对较高，只有大体量用户才看得上、用得着。

首先，想用蜂窝网络遥控低空无人机，网络一定要快。而正是因为行业给出了全新的数据压缩算法、更低的传输延迟、更好的信号覆盖（甚至可以用通信无人机做空中中继），蜂窝无人机才有“大施拳脚”的可能。另外，更高的网络负载能力，也为蜂窝无人机带来了同时传输多种数据的可能。

比如首个可以在 Android 智能手机上运行的大语言与视觉助手大模型（LLaVA）、首个在 Android 智能手机上运行的低秩适应性模型（LoRA）；除了 AI 的底层模型，高通也在现场展示了不少具体的 AI 用例，比如 AI 音频降噪、人声增强、即时混音等技术。

曾几何时，AI 算力只处于远端服务器中，设备本地只能进行简单的机器学习（ML）运算。5G 技术的出现缩短了设备端调用远端算力的延迟，但并不能降低 AI 请求对远端 AI 算力的需求。随着 AI 请求的增加，远端算力总有枯竭的一天。

而如今这种“让算力无处不在”的做法，就很好地解决了算力枯竭的问题。本地算力云端算力、本地模型云端模型的混合架构，允许 AI 请求在设备上先分流，仅“必须使用远端大算力”的请求会传递到远端的 AI 算力节点中。这种类似的“CDN”的做法不仅有效分担了用户对算力的请求，同时也缩短了用户获取 AI 算力的时间。

而这种混合模型、混合算力的技术设想，最离不开的就是来自运营商的网络支持。事实上，运营商同样利用 AI 对用户的网络请求进行智能调度，在保证用户体验的情况下提高整体响应速度，同时降低 AI 算力节点的运营成本。这里的成本不仅仅是“金钱成本”，还有“绿色成本”，让 AI 行业朝着更绿色的方向迈进。

不可否认，从技术的角度看，5G 资源的铺设确实比 4G、3G 时代更具挑战性，过去也一直有 5G 不如 Wi-Fi 的言论。但事实上，5G 同样可以像 Wi-Fi 一样灵活部署。

在大会现场，我们能轻易找到各式各样的“5G 节点”。这些节点有些利用有线网络传输数据，可以作为家用 5G“迷你基站”；有的利用卫星中继，可以在极端灾难情况下提供稳定的信号连接。同时，不少品牌也展示了基于 5G 技术的 5G 专网（Private 5G networks）设备。

这些 5G 专网依靠专属的专网基站通信，而专网基站可以灵活部署在各种场合，就像超大型的 Wi-Fi 路由器一样为 5G 专网设备提供可靠的网络连接。就像在“低空经济”部分提到的那样，通过部署 5G 专网，政企客户可以拥有更灵活的 IoT 入网方式和更高的通信带宽，而更高的通信带宽允许企业实现更多样化的数据传输，进一步扩大 5G 专网的影响力。

此外，更丰富的数据也让边缘 AI 节点拥有更丰富、更准确的参数，从而提升政企 AI 的准确度。

一直以来，移动通信技术都和移动互联网息息相关，通信的进步往往会引发互联网的变革。已经商用三年多的 5G，它的技术优势已经可以在日常生活中被用户所感知到。

可以肯定的是，随着技术的进一步发展和普及，5G 未来发挥的作用会越来越关键。运营商近期在推进的 VoNR、VoWiFi、5G 、异网漫游等，技术原理上来说都并不复杂，要推广与否更多是从商业角度进行考量。不管怎么说，对普通用户而言，这些技术或功能推广普及后，都能切实提升日常使用网络以及通信服务的体验。

而对于整个移动通信产业来说，点点滴滴的技术进步，正在一步步夯实 5G 的技术基底，为未来的爆发打好根基、做好储备，这或许是运营商近期这一系列动作背后更加深刻的意义。

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