近日,中国移动研究院联合中国电子飞腾、浪潮信息、苏移集成、中国移动江苏紫金研究院等产业链核心伙伴,正式发布了自主研发的“CIS-RAN无线智脑系统原型”。这一系统基于中国移动提出的“智能协作无线接入网”创新架构,依托自研的5G-A通算一体灵云基站,构建了网络与人工智能深度融合、双向赋能的技术体系,标志着我国在面向6G的无线智能系统领域取得重要突破。

构建完整技术体系,支撑6G演进与智能业务孵化
CIS-RAN无线智脑系统原型包含四大核心组成部分:异构融合硬件底座、无线智能体云平台、面向无线接入网的多模态基础模型,以及赋能AI感知的无线具身大脑。这一完整的系统架构旨在解决传统无线网络与人工智能系统相互独立、难以高效协同的根本性问题,为6G网络新架构探索和新技术验证提供了系统性平台,将显著加速智能新业务的孵化和产业化进程。

四大创新技术模块,精准破解产业核心痛点
一是无线通算智硬件平台:突破ICT系统分立瓶颈,构建自主可控数字底座。针对传统通信设备与计算系统长期分立、难以高效协同的产业痛点,中国移动自研的无线通算智硬件平台创新实现了ICT融合设计。该平台在确保全国产自主可控的基础上,成功实现了通信、计算与智能的异构融合,既兼顾了IT领域的开放生态理念,又满足了CT领域的实时可靠性要求。这一平台将成为6G时代构建通算智深度融合核心基础设施的关键“数字底座”,为下一代信息服务的全面升级提供坚实基础。
二是无线智能体云平台:解决移动智能体服务连续性挑战,构建智能中枢神经系统。面对移动智能体在复杂移动环境下普遍面临的性能保障不足、任务韧性差与服务连续性中断等核心挑战,中国移动倾力打造的“无线智能体云平台”具备“感知调控闭环”与“持久通信续传”两大核心能力。平台基于创新的内核级非侵入式可观测性技术,对从基站到移动智能体全链路的多维指标进行毫秒级实时采集,构建动态、多维的端到端业务服务质量画像,并生成对未来性能演化趋势的预测性分析。
通过将关键数据洞察以服务化形式精准推送给上层,移动智能体能够基于高时效、高维度的精准数据输入,进行主动的业务调度或服务调整等智能化决策。这种“感知-建模-开放-决策”的完整流程,构建了从被动响应到主动调控的数据驱动反馈闭环。同时,平台通过协议层与会话层协同优化的双层保障体系,构建了智能体持久通信能力,为移动智能体提供“高确定性、强韧性、高效率”的在网运行环境,真正成为其稳定运行的“中枢神经系统”。
三是无线多模态基础模型:提升基站环境感知能力,打造6G智能核心。针对当前基站对物理环境感知与理解能力不足的局限性,中国移动从底层构建的无线多模态基础模型依托大规模多模态数据完成预训练,构建起物理空间与电磁空间的统一特征表征。这一创新使得信道预测、信道反馈、波束预测、室外定位等下游任务在性能与泛化性上获得整体提升。作为6G核心基础设施的“神经元”,该模型显著增强了基站对环境的智能感知与理解能力,为下一代网络的智能演进奠定了关键基础。
四是无线具身大脑体系:破解机器人算力成本矛盾,开创云边端协同新路径。直面具身智能机器人无法在本体上部署大规模算力的产业瓶颈,中国移动创新推出的无线具身大脑体系通过三大突破实现四大优势:分离式架构解决算力部署难题,融合式网络保障通信性能,协同式智能实现系统优化,最终具备高经济性、高确定性、高安全性与高实用性的综合优势。
在分离式架构方面,通过将机器人“大脑”上移至5G-A网络边缘并部署于通算一体基站,实现算力跨机器人共享,大幅降低本体成本与功耗。融合式网络方面,基站通过通算融合互感与跨域协同优化,实现数据本地分流与一跳直达,网络时延低于10ms,并通过联合编排机制保障端到端业务时延的确定性。协同式智能方面,系统依托自研“无线智能体云平台”,将视觉、语音等AI模型封装为智能体,通过标准化协议实现开放协作。同时,基于国产软硬件构建的系统确保数据在RAN侧本地处理,实现“数据不出场”,全面保障安全可控。
示范应用与未来展望
在2025中国移动全球合作伙伴大会现场,由无线智脑系统赋能的硅基讲解员作为首个标杆示范参与发布,通过流畅的人机交互和专业的内容讲解,充分展现了系统技术可行性和巨大应用潜力。这一示范应用验证了系统在复杂场景下的稳定性能和实用价值。

中国移动研究院副院长丁海煜表示:“本次发布的CIS-RAN无线智脑系统原型是6G技术5G化的创新实践,有力加速‘RAN for AI’与‘AI for RAN’的理念落地。这一系统不仅展示了中国移动在无线智能领域的技术领先性,更为产业提供了可落地、可验证的系统级解决方案。”
未来,中国移动将充分发挥产业“链长”的引领作用,携手广大合作伙伴,继续完善CIS-RAN无线智脑系统,并持续拓展智能制造、智能陪护等多元化应用场景,推动系统规模落地,构筑起泛在智能时代坚实的数字基石,为我国在全球6G技术竞争中保持领先地位提供有力支撑。
                            
                            
                            
                            
                            






                                    

































