構建AI時代移動通信能力，預演6G技術創新路徑。

當AI手機成為人手必備的智能終端，當XR眼鏡開始走進日常辦公與娛樂場景，當具身智能機器人在工廠車間、城市街道完成越來越復雜的任務，過去三十年以“下行主導”為核心的網絡建設邏輯正在被改寫。

過去三十年以“下行主導”為核心的網絡建設邏輯正在被改寫。

與傳統移動通信時代用戶主要追求“下載更快”不同，新一代智能終端普遍具備的強交互、多模態、實時感知特性，正在將網絡上行能力推向前所未有的重要位置。盡管這給現有網絡帶來了上下行覆蓋不平衡、邊緣上行體驗差、密集并發能力不足等多重挑戰，但也為作為網絡技術核心供應商的通信設備商，開啟了新一輪技術創新與市場重構的增長周期。

從“下載時代”到“上傳時代”

近年來，隨著短視頻上傳、高清直播、XR實時交互、AI Agent等業務爆發，用戶主動上傳數據的需求迅速增長，推動上行流量持續攀升。在部分高密度、高互動性的熱點場景中，上行PRB利用率顯著升高。這種流量結構的變化，正在打破傳統移動通信網絡“下行占主導”的基本假設。

在人工智能技術的驅動下，AI終端、AI智能眼鏡、智能網聯汽車和具身智能等新興業務正加速進入規模化發展新階段。這些業務不再只是被動接收信息，而是主動生產和上傳海量數據，對網絡上行能力提出了系統性的更高要求。

運營商積極部署大上行為設備商帶來了新一輪增長機遇。

其中，AI終端普遍集成具備自主環境感知、意圖理解、決策與執行能力的AIAgent系統，當前主流采用“端云協同”架構。復雜任務由云端大模型推理完成，而本地產生的高清圖像、音頻及視頻流等原始數據需實時上傳至云端處理。若上行業務容量不足或速率受限，將導致AI終端出現云端推理延遲、響應卡頓等問題，嚴重影響交互體驗的連貫性和流暢度。

智能網聯汽車作為新一代移動智能空間，融合了自動駕駛、車載娛樂與遠程辦公等多元功能，依賴移動通信網絡實現車、人、路、云的高效協同。當前智駕系統普遍采用“數據驅動+云端訓練”的發展模式，車輛需持續上傳行駛過程中的感知數據、決策日志和環境信息，用于優化云端智駕大模型。面向后續演進的無人駕駛系統，需要遠程進行實時接管，要求后臺同步接收來自車載46路1080P高清攝像頭的視頻流，并將空口時延嚴格控制在20ms@99%以內。

中國電信此前召開5G-A×AI大上行技術創新暨樣板點發布會。

具身智能基于通用AI大模型，實現在線認知推理與學習，同時需將視覺、觸覺、位置等多模態傳感器數據實時上傳至云端，用于環境建模與決策優化。該類業務具有數據維度多樣、傳輸連續性強等特點，對網絡上行的速率、可靠性等提出更高要求。

面對上行流量持續攀升帶來的網絡壓力，單純依靠增加基站數量已無法從根本上解決問題，底層技術架構的調整成為必然選擇。相較于4G時代的固定幀結構，5G的靈活幀結構設計為大上行能力提升提供了核心基礎，通過動態調整子載波間隔、時隙長度和上下行資源配比，網絡能夠根據不同業務場景的需求實現精準適配，也為通信設備商劃出了一條清晰的技術演進路線。

多維度構建大上行能力體系

從技術架構來看，面對上行流量持續攀升帶來的網絡壓力，單純依靠增加基站數量已無法從根本上解決問題，產業界正在構建覆蓋時域、頻域、空域、功率域以及端網深度協同的多維度大上行技術體系。

在TDD模式下，網絡可根據業務需求動態配置上下行時隙比例。3GPP定義了多種預配置幀結構選項，網絡可按需選擇，實現“一網通用"到“一網多用，網隨業動”的轉變，為多樣化服務提供底層支撐。

以中國移動為例，其4.9GHz網絡最初采用DDDSU DDSUU幀結構，通過最大化下行時域資源占比，滿足高清視頻流媒體、數據內容下載等傳統業務的需求。隨著日益增長的上行業務需求，網絡可基于業務需求靈活調整上下行資源占比,DDSUU幀結構適用于視頻會議、實時協作等上下行均衡業務，通過相對平衡的上下行時域資源配置，避免某一方成為瓶頸，保證交互流暢性;DSUUU幀結構適用于視頻監控、云游戲、工業物聯網傳感器數據回傳等上行密集型應用場景。

當前，5G網絡主要采用NRTDD組網，上行和下行時分復用同一段頻譜資源。受限于當前上下行時隙配比，上行可用時頻資源相對受限，成為用戶上行體驗提升的瓶頸。5G SUL通過將上行數據在NR TDD頻譜和NR SUL頻譜上分時發送，在不影響下行資源的前提下,顯著擴展了用戶的上行時頻資源，從而有效提升上行用戶體驗。

隨著超高清視頻回傳、網絡實時直播等應用的快速發展，用戶對上行高速率的需求日益增長。上行三載波聚合通過跨頻段、跨制式的頻譜資源整合，顯著提升單用戶上行峰值速率，在熱點區域及高價值場景中展現出廣闊的應用前景。上行三載波聚合通過將多個分散的上行載波進行聯合調度與并行數據傳輸，實現終端上行鏈路的帶寬疊加，大幅提升單用戶的上行峰值速率表現。

在足球賽事、演唱會等高密用戶場景中，由于大量終端集中發起業務請求，導致網絡擁塞，嚴重影響用戶體驗。3GPP R17標準引入了上行數據壓縮（UDC）機制，終端通過對上行數據包中重復數據進行壓縮，基站進行解壓縮，能有效節約上行空口資源，降低終端發射功率，實現上行傳輸效率和上行覆蓋范圍的提升。

5G UDC技術通過在終端和基站的PDCP層引入數據壓縮和解壓縮機制，對上行數據包的包頭和凈荷中重復數據進行整體壓縮。在傳輸相同的業務數據時，UE可以使用更少的功率和空口資源發送。

值得一提的是，面向單個終端存在帶寬/通道/資源等多重限制，難以滿足部分場景的業務需求，UE聚合技術通過將處于信道質量欠佳的遠端UE與其他UE建立直連鏈路，全部數據或部分數據經由后者“中繼”至網絡，實現數據的聯合傳輸，有效提升傳輸速率和可靠性。

在創新技術架構下，大上行時代的到來，為通信設備商帶來了新一輪技術創新與市場重構。目前，全球主要的通信設備商都已經將大上行作為5G-A技術研發的重點方向，形成了各具特色的技術路線和市場布局。

作為大上行技術的核心推動者，主設備商掌握著從標準制定、芯片設計到系統集成的全鏈條能力，其技術路線選擇直接決定了整個產業的發展方向。目前全球主設備商均已將大上行作為5G-A階段的核心戰略，形成了“中國廠商引領技術創新、歐美廠商深耕全球市場”的競爭格局。

中興通訊聚焦“技術+商用”雙輪驅動，構建了覆蓋時域、頻域、空域、功率域以及端網深度協同的多維度大上行技術體系。作為3GPPR17/R18上行增強技術的主要貢獻者，中興通訊主導了多項關鍵技術的標準化工作。其與中國聯通聯合發布的5GAxIUniMAX泛在確定性連接方案，依托基站內生的專用AI加速計算，實現用戶體驗一致性提升20%以上、頻譜效率提升40%以上。在商用落地方面，中興通訊的大上行技術已成功應用于杭州明星演唱會直播保障、工業機器視覺檢測等多個場景，累計完成30多個行業應用落地，在中國移動5G-A集采中獲得第二大份額。

華為憑借在5G領域的積累，構建了行業最完整的全棧大上行技術體系。在硬件層面，其2026年MWC發布的U6GHz 256TR xAAU，通過超分辨MU-MIMO算法和400MHz超大帶寬，首次實現了上行1Gbps的商用體驗；在算法層面，與中國電信聯合推出的“智聚大上行”技術，通過AI模型實現時域、頻域、空域、功率域和用戶域的五維協同調度，將網絡上行時延降低30%以上，速率提升15%以上；在商業落地層面，華為不僅推出了面向C端的“超級直播神器”隨行WiFiX，還聯合運營商驗證了toC動態切片技術，為高價值用戶提供確定性上行保障。

愛立信和諾基亞作為全球傳統通信設備巨頭，更加注重技術的通用性和網絡的智能化水平。

愛立信L4S技術測試現場。

愛立信提出“智能編織”網絡架構，強調網絡應具備海量數據傳輸、端到端低時延和動態資源調整三大核心能力，其大上行解決方案重點通過AI算法實現上行資源的智能調度，在IMT-2020（5G）推進組的組織下，完成了上行L4S技術測試。

諾基亞攜手中國移動上海公司以5G-A網絡上行能力再增強為核心為2026F1中國大獎賽量身打造極速上行網絡。

諾基亞則聚焦高可靠場景，其AirScale大上行基站針對工業互聯網和車聯網進行了專門優化，支持SUL和上行載波聚合等技術，在歐洲和亞太市場擁有穩定的客戶群體，同時通過諾基亞貝爾積極拓展中國市場。

中信科移動作為國產替代的核心力量，重點深耕國內市場，構建了完整的自主可控大上行技術體系。其推出的5G-A基站產品全面支持TDD幀結構調整、SUL、上行三載波聚合等關鍵技術。在行業應用方面，中信科移動的大上行解決方案已廣泛應用于智慧礦山、智慧港口、智慧工廠等垂直領域，成為國內能源、交通等關鍵行業數字化轉型的重要支撐。

同樣，大上行的發展，正在推動基站天線從傳統的“發射優先”向“收發并重”轉型。過去基站天線的設計主要圍繞下行發射性能優化，而現在上行接收靈敏度、多波束賦形能力、多頻段融合支持成為衡量天線性能的核心指標，這為天線廠商帶來了全新的技術創新空間和市場機遇。

5G-A大上行應用正在遍地開花。

通宇通訊作為全球基站天線行業的領軍企業，在大上行天線技術方面走在行業前列。其推出的5G-A Massive MIMO天線，通過優化陣列設計和波束賦形算法，顯著提升了上行接收靈敏度；同時積極布局通感一體化天線、智能超表面(RIS)天線和太赫茲相控陣天線等前沿技術，其中6-7GHz256TRAFU產品已實現商用。

亨鑫科技則聚焦特殊場景的上行覆蓋解決方案，其超材料透鏡天線增益可達20dB，能夠有效提升邊緣區域的上行信號質量，已在隧道、地鐵等場景實現大規模應用。同時，亨鑫科技推出的4.9GHz擴頻漏纜和HPLAS柔性饋線方案，解決了室內和地下空間的上行覆蓋難題，成為三大運營商核心供應商，在國內漏纜市場占據領先地位。

京信通信和摩比發展也在各自領域形成了差異化優勢。京信通信的超寬帶Massive MIMO天線和有源天線系統(AAS)，能夠支持多頻段、多制式的融合部署，其室內分布式大上行天線解決方案已廣泛應用于商場、寫字樓等熱點區域。摩比發展則專注于多頻段融合天線和小型化大上行天線的研發，為華為、中興等主設備商提供定制化天線產品，同時積極拓展行業應用市場。

大上行對基站的信號處理能力、數據存儲能力和傳輸效率提出了更高要求，也直接帶動了射頻器件和存儲芯片等核心元器件的技術升級。低噪聲放大器、功率放大器、高速存儲芯片等產品的性能，成為決定大上行網絡最終體驗的關鍵因素。

江波龍作為國內存儲芯片行業的領先企業，針對大上行場景推出了高速大容量存儲芯片和低功耗射頻存儲解決方案。其基站基帶存儲方案能夠滿足上行數據量大幅增加帶來的存儲需求，邊緣計算存儲方案則為數據本地處理提供了支撐。

卓勝微和唯捷創芯則在射頻前端領域實現了突破。卓勝微的高性能低噪聲放大器(LNA)和射頻開關，具有更低的噪聲系數和更高的線性度，能夠顯著提升基站的上行接收性能；唯捷創芯的功率放大器(PA)和集成射頻前端模組，在提升發射效率的同時降低了功耗，在國內射頻前端市場占據重要地位。

產業鏈協力“向上”

伴隨AI終端、智能網聯汽車與具身智能等新興業態持續規模化落地，市場對于移動通信網絡上行傳輸能力的訴求還將持續走高，5G-A大上行技術也將步入穩步迭代、深度落地的全新發展階段。縱觀行業整體發展走向，未來,移動通信網絡將告別長期以來下行優先的建設思路，穩步邁入上下行能力均衡協同的全新發展階段，依托幀結構優化、補充上行、多載波聚合、數據壓縮等成熟技術完成全網能力普及，逐步搭建起適配全場景上行業務需求的網絡底座，持續夯實萬物智聯時代的通信傳輸根基。

在清晰的產業發展路徑之下，大上行相關技術將循序漸進完成布局升級，短期內產業重心將聚焦現有成熟技術的全網規模化部署，推動靈活時隙調配、上行增強傳輸等方案在城區熱點、交通干線、產業園區等重點區域完成全覆蓋，不斷優化存量網絡上行體驗，滿足高清直播、實時交互等大眾化上行業務需求。

中長期階段，行業將推動大上行技術與邊緣計算、網絡智能調度、通感融合技術深度相融，打通端、網、云三者之間的數據傳輸與算力協同壁壘，進一步壓低傳輸時延，拓寬上行傳輸帶寬，全面適配自動駕駛遠程管控、工業多模態數據回傳、XR沉浸式交互等高端垂直業務。長遠來看，大上行能力還將作為核心基礎能力，持續向著6G全域互聯體系延伸拓展，依托新一代通信技術實現更廣范圍、更高速率、更高可靠性的上行傳輸，賦能數字孿生、全域智能協同等前沿應用落地生根。

行業高速發展的同時，大上行產業前行之路依舊存在諸多現實阻礙。

從技術層面而言，大規模開啟上行增強配置后，基站基帶數據處理壓力顯著增加，多類上行增強技術協同適配難度較大，不同終端設備與網絡架構之間的兼容適配問題，依舊會制約整體上行效能的充分釋放。

從網絡建設層面來看，大上行網絡升級改造涉及基站硬件迭代、頻譜資源重新規劃、全網參數優化調整等多項工作，前期建設投入與后期運維能耗成本偏高，一定程度上放緩了全網升級推進節奏。

從產業生態層面分析，目前上行高價值行業應用場景仍處于培育階段，傳統流量計費模式難以匹配大上行網絡的建設價值，合理可持續的商業化運營模式尚未成型，同時產業鏈上下游協同力度不足，終端、芯片、行業應用端的適配進度，難以跟上網絡側上行能力升級步伐。立足行業整體發展大勢，未來通信產業將持續圍繞大上行完成全方位轉型升級，網絡建設由單純追求傳輸速率，轉向速率、時延、覆蓋、能效一體化統籌優化；技術研發由單點功能突破，轉向多技術融合協同創新；市場布局由通用網絡搭建，轉向細分行業定制化解決方案輸出。與此同時，國內通信產業鏈將持續強化自主技術研發與資源整合力度，推動基站設備、天線射頻、終端芯片等核心產品完成技術升級，不斷完善大上行產業配套體系。

5月25日《通信產業報》第15期特別策劃,“5G-A大上行：面向智能時代的通信”，直擊5G-A大上行產業變局，解碼設備商創新路線與全鏈升級機遇，獲產業鏈廣泛關注。

在全行業協同發力之下，大上行將逐步成為5G-A網絡的標配能力，持續打通萬物互聯的數據上行通道，為人工智能產業、高端智能制造、智能交通等數字產業高質量發展，提供穩定強勁的通信支撐，推動移動通信產業完成新一輪高質量轉型升級。

采寫：黨博文

編輯：博文

制圖：張曙念

指導：辛文