C114讯 11月12日消息（岳明）中国移动在近日的“2026移动网络大会”上正式发布了自研CIS-RAN通智一体小站样机。
根据中国移动研究院方面披露的消息，CIS-RAN通智一体小站样机面向AI时代网络演进，构建硬件、软件、运维三层通智融合架构。
其中，硬件平台由通智一体基站与智算扩展单元协同构成，基站BBU集成国产智算芯片，扩展单元支持算力按需扩容与多站共享；AI赋能网络（AI4RAN）增强无线性能与感知能力，网络使能AI（RAN4AI）实现AI业务大容量、低时延、确定性承载；无线运维智能体实现自然语言驱动的自开通、自运维、自优化。
下一步，中国移动将以小站为试验田，推动通智融合从架构探索走向工程实践。
另据C114了解，此前，中国移动研究院联合中国移动紫金（江苏）创新研究院共同研发的以通智一体基站为核心的CIS-RAN无线智脑系统，已中标苏州市具身智能机器人创新中心算力网络及“无本体”数据采集设施项目，后续将部署在苏州市具身智能机器人综合创新中心。
这一CIS-RAN无线智脑系统以自研通智一体基站为核心，实现通算智深度融合，为中心提供统一、灵活、高效的通算一体化基础设施，贯通中心无线采集、边缘推理与多机验证全环节。
整体来看，通智一体基站与国际上提出的AI RAN理念在方向上是基本一致的，二者瞄准的都是AI与无线接入网（RAN）的深度融合与原生赋能：一方面，AI4RAN推动无线网络从规则驱动向数据驱动转变，突破传统网络的性能与效能瓶颈；另一方面，RAN4AI推动通信网络从传输管道向通算智融合服务演进。
异构路线利旧，GPU路线功耗/成本大幅下降
C114注意到，中国移动集团级首席专家、中国研究院无线与终端技术研究所所长李男在近日举办的“2026半导体无线网络芯片技术论坛”上，围绕中国移动在6G无线通算智一体化体系设计方面的探索做出详细介绍。
李男指出，为了支持AI4RAN与RAN4AI的双向赋能，亟需开展无线通算智一体化协同设计，但在数据、算法、算力三个维度，仍面临传统AI范式与RAN双向适配难题，以及强实时、低功耗、高可靠、低成本等工程约束。
中国移动围绕6G无线通算智一体技术方向，以网络真实应用场景为牵引，在数据、模型、算力和基站架构方面开展了系统性攻关。
在算力路线的选择方面，李男在演讲中重点进行了研判。值得关注的是，基于GPU的AI RAN解决方案，在功耗与成本方面已逐渐逼近传统架构。
他表示，AI与RAN共基础设施、AI for RAN、RAN for AI三类需求对基站智算能力的并行度、实时性和显存要求各不相同，需按实际需求选择最具性价比的算力方案，业界在“ASIC+GPU+CPU异构协同”与“GPU原生”两条路线上尚未形成共识。从5G设备利旧角度看，专用ASIC叠加GPU智算卡的异构路线可快速兑现AI for RAN价值，能耗与成本更低、更具性价比；面向6G双向赋能需求，采用GPU统一承载物理层协议栈和AI应用同样是不可忽视的技术路线——初步实验显示，以GPU承载4TR小站物理层协议栈，经优化后功耗与成本已大幅降低，与传统架构接近。
李男强调，6G无线通算智一体技术距规模化工程应用仍需持续探索，倡议产业各方联合打造高质量标准数据集，通过样机试验探索多元模型技术路线，明确不同场景下的算力部署与演进路径，兼顾现网利旧与长期发展，并持续优化传统基站架构与探索光电混合基站架构，推动技术试点与应用示范。
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