【导读】于MWC巴塞罗那2026这一全世界科技嘉会上，高通技能公司展示了其对于在将来毗连范式的深刻洞察：6G再也不仅仅是峰值数据速度的线性晋升，而是一个“AI原生”的智能体系。经由过程深度交融感知、数字孪生与物理AI，高通正致力在将6G的能力界限从单一的毗连扩大至情境感知、漫衍式计较与智能协同的全新维度。本次展示不仅涵盖了超年夜范围MIMO、子带全双工等基础技能的演进，更展现了智能体AI、加强实际（AR）体验以和通感一体化（ISAC）怎样重塑终端、收集与办事之间的互动瓜葛。

本年高通的演示缭绕三年夜主题：6G基础技能演进、打造新体验的AI原生设计，以和面向效率晋升与新办事的感知赋能的数字孪生平台。

于MWC巴塞罗那2026展示6G技能带领力

6G基础技能演进：新频谱、新技能、初期生态协同

6G始在可范围化扩大的体系设计选择：怎样使用年夜带宽、怎样提高频谱效率，以和空口怎样演进以实现更智能的运行。

端到端6G原型体系

本年，关在怎样借助新频谱利用、年夜带宽及进步前辈技能鞭策无线机能实现下一次奔腾，体系级焦点原型举行了摸索。该原型体系展示了超年夜范围MIMO、几率整形及子带全双工，于联合更高频谱效率的同时，提高上下行链路吞吐量。这些基础性立异注解，6G正朝着更智能、更高效的体系形态演进，以支撑将来数据密集型运用。

6G射频校准与互操作性测试

与此同时，咱们联袂领先的基础举措措施供给商，举行6G射频瞄准与互操作性测试，以推进初期生态验证。经由过程对于新频谱利用、年夜带宽及要害射频前端机能方针举行验证，这些测试标记着实现预期中6G机能奔腾的主要一步。

基在AI的结合信源与信道编码

高通技能公司及诺基亚贝尔试验室互助开发的一项互补性的观点验证，将基在AI的结合信源及信道编码运用在HARQ反馈机制。体系经由过程进修真实世界收集状态，并对于反馈信令举行及时自顺应，有用降低了误码率及没必要要的重传次数，不仅可以或许晋升当下的靠得住性及效率，还有将为将来6G收集中智能化、AI原生的空口接口奠基基础。

AI原生体验与办事：让毗连顺应用意、情境及计较需求

跟着AI驱动的运用不停演进，体系面对的焦点挑战已经从传输比特改变为连结始终一致的体验。漫衍式计较、协同通讯与情境感知自顺应，由此成为新的主要课题。

智能体AI及AR体验

智能体AI与AR体验依靠连续感知、影象及回溯能力。要于范围化场景下撑持这些能力，需要从头思索终端计较与毗连的方式。本演示展示了基在漫衍式计较赋能的AI回溯用例——AI事情负载（例如视觉影象的出产与检索）能按照链路前提与功耗约束，于终端与收集边沿之间动态迁徙。演示还有出现了协同通讯赋能的“见我所见”用例：多个蜂窝联网终端彼此协作，配合支撑营业体验，从而晋升体系的靠得住性、扩展笼罩规模并降低时延。上述能力综合展示了6G怎样于更高效地治理终端约束与收集资源的同时，撑持AI驱动的AR体验。

AI赋能的情境感知通讯

第二项演示聚焦在面向6G、AI赋能的情境感知通讯——终端侧AI让毗连可以或许按照营业用意、所处情境以和动态变化的收集情况实现自顺应调解。技能标的目的旨于构建AI原生和谈：无需彻底依靠传统办事质量（QoS）机制，便可为视频通话、云游戏等运用提供更具顺应性的机能体现，并终极实现收集的相应方式与其所支撑的运用体验真正匹配。

范围化部署收集计较与推理办事

跟着模子能力连续晋升，将来的毗连将不仅作为传输数据的通道，还有需助力智能，达到所需的地方。本演示展现了6G怎样经由过程于终端与边沿收集之间漫衍式部署智能，帮忙终端获取更强盛的AI能力，同时统筹能耗、时延与靠得住性。演示还有为运营商指了然全新的办事机缘，而隐私与安全始终是此中不成轻忽的焦点考量。

使用终端侧AI智能体加强蜂窝体验

终端侧智能体AI还有指向一种更自动的模式，以实现体验持续性。本演示重点展示终端怎样综合运用（app）举动、收集状态与情况情境，自动辨认机能问题并举行预先调解，从而晋升一样平常挪动场景下的体验持续性。

感知 + 数字孪生：扩大办事能力，晋升运营效率

通感一体化（ISAC）让无线通讯冲破纯真的毗连功效，延长至感知范畴。ISAC与AI、无线电数字孪生相联合，不仅为全新办事机缘斥地路径，也为无线体系的高效运营创造了全新实现方式。

6G感知与智能分类

本演示经由过程三个及时场景，重点展示了及时方针检测、追踪与分类能力， 包括：无人机的检测与分类、于限制区域内的远间隔车辆探测，以和对于车辆的精准追踪。这项事情鞭策挪动收集逾越纯粹的毗连功效，赋能安全、安防与聪明都会等范畴的智能运用，并为数字孪生平台斥地了全新的办事标的目的与运用可能。

经由过程感知与AI实现可扩大的无线电数字孪生

感知技能赋能的高保真无线电数字孪生，可用在连续调优收集机能、降低体系开消，并赋能新型办事的落地。本演示展示了收集集成射频感知与AI相联合，怎样于6G中构建可扩大、连续更新的无线电数字孪生。

基在数字孪生的人工智能/呆板进修（AI/ML）模子练习

无线情况日益动态繁杂，终端所用的AI模子（好比波束猜测模子）必需于不克不及依靠年夜范围空口OTA数据收罗的环境下，实现高效自顺应。本演示重点展示了怎样使用无线电数字孪生天生的合成练习数据，于范围化前提下练习面向特定情况的AI模子，进而降低收集流量、能耗与运营开消。将这预练习模子与轻量级终端侧自顺应机制相联合，为面向6G的无线AI模子的高效生命周期治理提供了可行标的目的。

6G收集及终端节能

能效对于6G来讲是基本要求。本演示重点展示了通感一体化（ISAC）及无线电数字孪生怎样优化收集及终端侧的功耗。经由过程联合射频感知与AI、数字孪生辅助无线电建模，以和终端级低功耗运维技能（如叫醒吸收器），6G体系可以或许动态调解资源配置、削减能源华侈，同时保障优良的用户体验。

不停演进的非地面收集（NTN）：将宽带扩大至地面界限以外

非地面收集（NTN）连续演进，3GPP生态体系也将蜂窝毗连扩大至传统地面体系的笼罩规模以外。本演示切磋了毫米波NTN怎样撑持高机能链路，并扩展靠得住宽带通讯的接入规模。

宽带NTN的演进

本演示摸索了下一代宽带接入终端怎样使用毫米波频谱，提供高机能的卫星毗连。演示成果注解，借助紧凑型硬件、进步前辈的波束捷变能力及挪动卫星的及时自顺应能力，可以于更广泛的区域提供稳健、高速的宽带接入。

实现毫米波卫星直连终端NTN

本演示重点展示了毫米波NTN怎样扩大全世界毗连能力，为手机、汽车及无人机等终端，提供高速通讯链路。经由过程卫星直连手持终端通讯的演示，展示了高几次谱、进步前辈天线技能及6G时代体系设计交融后，怎样于更广泛的场景下提供快速靠得住的接入。

总结

高通于MWC 2026上的技能演示清楚地勾画出6G成长的三年夜焦点支柱：坚实的技能底座、AI原生的体验重构以和感知赋能的效率革命。从端到端原型体系的互操作性验证，到基在AI的结合信源信道编码立异；从撑持智能体回溯与协同通讯的漫衍式架构，到使用数字孪生实现收集能效优化与模子练习，这些结果配合证实了6G正于成为支撑将来千行百业数字化进级的“智能底座”。