飞象网讯 （计育青/文）刷抖音时视频秒加载，打游戏延迟低到几乎感觉不到卡顿，现在的 5G 网络确实让大家体验到了 “飞一般的网速”。就连二三线城市的街头，不少人都用上了支持 5G-A 的新手机，理论下载速度甚至能和家里的千兆宽带掰手腕。但奇怪的是，当你想用手机问问 AI “附近有什么好吃的火锅店”，或者让它画一张卡通自画像时，却常常遭遇尴尬 —— 对话框转圈圈半天没反应，发送图片后更是直接 “卡成 PPT”，说好的高速网络，怎么一遇到 AI 就 “掉链子” 了？究其原因，移动通信网络还没有为AI的大范围普及应用做好准备。
长期以来，人们在手机上登录微信、抖音、影视、网游等的体验很好，是因为电信运营商、应用开发商和终端厂商已经进行了端到端的优化，所以要改善移动AI业务的体验，必须要考虑移动网络与AI应用的协调发展。在近日举行2025年世界电信和信息社会日纪念活动“5G-A产业生态融合发展专题研讨”上，中国通信标准化协会理事长闻库闻库明确提出要推进移动AI网络体验的标准化工作，从实际应用和客户的角度出发，为全国各地的5G-A网络和AI融合发展确立前进方向。
AI爆发，移动网络体验需要再定义
2025年初，以deepseek为代表的低成本、高效能人工智能大模型技术迅速崛起，在全国掀起了人工智能大模型普及应用热潮。从社交软件、影音app到政企办公、行政服务系统，纷纷引入AI功能。据统计，全球已有300多万款app引入了AI功能。与此同时，端侧AI与5G、5G-A结合也在催生大量的创新型产品，涌现出了AI电脑、AI手机、AI眼镜、AI助手、AI智驾、具身机器人等新事物。中国AI大模型也因此迎来了爆发性增长阶段。据据市场机构评估，2024年中国AI大模型市场规模约为294亿元，2025年有望增至495亿元，并于2026年突破700亿元，复合年均增长率30%-40%。
然而在各种AI应用投入使用后，用户的反馈并不都是正面的，反应慢、卡顿、中断等问题频繁出现。其中固然有模型算法、端侧和云端软硬件配置等因素的影响，但主要还是缘于移动网络对AI应用的支撑能力不足。
其实这就像给跑车装上了飞机引擎，却没修好赛道。5G 和 5G-A 网络确实快，但 AI 应用的运行逻辑和普通 APP 完全不同。比如我们日常用的微信、抖音，数据传输相对规律，就像在城市道路上按固定路线行驶的公交车；而 AI 大模型每一次对话、每一张生成的图片，都需要瞬间调动海量数据和算力，更像是随时需要急转弯、加速的赛车，对网络的稳定性、实时性要求极高。现在的移动通信网络，就像是还没来得及拓宽改造的老赛道，自然容易 “堵车”。
考虑到移动通信网络已经成为AI大模型应用创新、触及用户的主要平台，现阶段确实需要制定一个全新、多维的体验评价体系，明确定义AI时代的网络质量标准，为5G-A等移动网络后续的建设和优化提供借鉴。
观察移动网络体验的新视角
评价面向AI的移动网络体验，首先需要明确AI应用对移动网络的要求和带来的变化。
从手机用户的角度出发，AI让用户可以解放双手，借助手机的影音传感器进行影像、声音交互式操作，由此进一步衍生出AI拍照识物、AI实时翻译、AI内容生成等新应用。这些都需要移动网络与AI高度融合，让用户可以随时随地调用。
从物联应用的角度出发，AI多模态交互技术大大加快了智慧城市、智慧交通、智慧工业、智慧机器人等创新，对业务连续性和时延有非常苛刻的要求。在工业控制、矿山等场景下，每一次网络中断或抖动都可能导致生产事故，要求移动网络必须具有极致的稳定性和可靠性。
如今车联网、智驾等应用发展很快，未来也将是AI的主要应用场景。车用AI每天都要上传大量数据用于训练，智驾功能还需要毫秒级的反应速度，这些意味着移动网络必须具备高速上行能力和毫秒级时延。
总而言之，当AI技术进入社会经济的关键领域时，AI应用体验和移动网络体验就无法再单独评价，必须要通盘考虑。然而纵观业界流行的AI大模型测评方法，目前都局限于任务耗时、处理任务数量、参数规模等自身特征方面，并不涉及网络。通信网络的质量评价多基于时延、丢包率、带宽等传统技术指标，局限于话音、数据、视频等三大典型业务场景，很难与多模态AI交互体验对应起来。因此，评估面向AI的移动网络体验需要采用新视角、新方法。
借鉴与创新双管齐下
面向AI评估移动网络体验，需要在现有方法的基础上进行创新，把网络质量的各项指标与影响AI应用体验的重要因素对应起来。
首先，要考虑到不同模态AI应用对网络质量的要求不尽相同。文本交互简单快捷，AI语音交互对时延非常敏感，视频交互则需要大带宽，理想的AI应用应该能够感知用户特征，自动调配算力和网络资源，为语音交互用户提供快速、清晰的反馈，为视频交互用户流畅、精美的影像体验。
其次，可以借鉴评估固网宽带下视频体验的U-vMOS模型，在传统网络质量评价方法的基础上，纳入云端模型推理能力、网络传输质量、终端感知交互体验指标，形成云管端体验基线，实现AI体验的可理解、可预测、可衡量、可优化。
第三，从用户角度出发，确立影响多模态交互的评价指标体系。比如从用户输入到获得反馈的时延会显著影响交互感受，上下行带宽、抖动、丢包等会影响多模态数据传输，网络覆盖率、连接稳定性等对交互质量也有难以忽视的影响。此外，用户的主观感受会随着时间不断变化，需要采取适当的机制和方法来评估网络质量对用户主观认知的影响。
中国信通院曾在2021年发布了《基于用户体验的移动网络质量白皮书》，白皮书中提出应围绕全国移动网络质量数据感知平台，采用平台云测、现场路测、定点监测等手段，评测通话、数据、视频和典型app等应用体验，这些方法完全可以扩展用于多模态AI应用网络体验的评测。
如今各行各业拥抱AI是大势所趋，作为经济社会运行和发展的基石，移动通信网络必须要为业务应用的AI化做好准备。这就要求电信行业通盘考虑移动网络与AI应用的融合发展，兼顾语音、视频、游戏等AI多模态交互场景，建立面向AI的移动网络体验感知评测体系，从而改进移动网络的建设思路和标准，为亿万用户提供高品质的“5G-AxAI”服务体验。
