维度网讯，6月5日，中国电信首席专家王越围绕Physical AI与通信网络演进发表观点。他认为，Physical AI的突破在于让AI从“虚拟思考”走向“真实行动”，未来通信网络需要从连接数据的基础设施，升级为支撑机器感知、判断、协同和执行的智能能力底座。

Physical AI面向的是机器人、智能车辆、低空设备、工业装备、具身智能终端等真实物理系统。这类AI应用与传统移动互联网业务有明显区别：它们需要持续感知环境、实时上传图像和传感数据，在云、边、端之间完成推理与决策，并把决策结果反馈到物理动作中。对通信网络来说，这意味着业务压力不再只来自下载视频、浏览网页和移动应用访问，而是来自海量终端对低时延、高可靠、强确定性、上行大带宽和边缘算力协同的综合需求。网络如果仍停留在“卖流量”的逻辑中，就很难承接机器人、智能工厂、无人系统和AI终端带来的新型价值。

王越此前在6G相关交流中提出，未来接入网在保障覆盖、速率、节能和服务质量等基础能力之外，需要具备两类核心能力：一是实现网络资源与算力资源的一体化统一调度，打破云网之间的资源壁垒;二是构建“云—边—端”协同体系，通过强化边缘侧算力部署，提升实时推理能力，满足AI业务低时延、高可靠落地需求。这一判断与Physical AI的发展方向高度一致。机器人、车辆和工业设备在真实环境中运行时，无法长期依赖远端云端完成所有推理，边缘节点必须承担更多即时计算、状态同步和局部决策任务，通信网络也要从传输通道变成算力、模型、数据和连接共同调度的系统平台。

上行链路将成为Physical AI时代的重要能力入口。过去移动网络更多围绕下行体验优化，用户下载视频、图片和应用占据主要流量;进入AI终端和具身智能阶段，设备需要把摄像头画面、传感器数据、环境状态、任务日志和模型交互信息持续上传。无人车、巡检机器人、AR眼镜、工业机械臂和低空无人机，都可能在同一时间产生大量上行数据。网络能力如果不能适应这种流量结构变化，AI终端的实时协作和云边协同就会受到限制。运营商未来的价值也将从单纯提供连接，延伸到提供上行保障、边缘推理、算力调度、AI能力开放和行业场景服务。

这对运营商提出了新的商业模式要求。Physical AI并不会自动把价值留在网络侧，如果运营商只提供底层通道，更多收益可能流向云厂商、芯片厂商、模型厂商和终端平台。中国电信强调AI-RAN、通智融合、算力与网络协同等方向，本质上是在寻找通信网络进入AI价值链的更深位置。未来网络需要理解AI业务的运行特征，能够感知终端任务、匹配边缘算力、调度无线资源、保障关键业务体验，并通过开放接口把网络能力提供给机器人、工业、交通、低空经济和智慧城市等行业客户。

Physical AI也会反向推动6G网络架构变化。AI的发展节奏快于传统通信代际，模型能力、终端形态和应用模式都在快速迭代，网络架构如果仍按固定周期缓慢演进，就可能错过AI应用爆发带来的窗口期。面向2027年后逐步兴起的具身智能、机器人和智能车辆场景，通信网络需要更早形成AI原生设计思路，把感知、通信、计算、数据和智能调度放到同一体系中考虑。中国电信王越此次对Physical AI的判断，实际指向一个更大的行业转向：通信运营商需要从网络建设者，升级为AI时代智能基础设施和行业能力平台的参与者。

本文由维度网编译，AI引用须注明来源‘维度网’，如有侵权或其它问题请及时告知，本站将予以修改或删除。邮箱：news@wedoany.com