6G通算融合赋能具身智能白皮书2026年_20页_1mb
报告摘要
6G 通算融合赋能具身智能 白皮书总结
核心内容概述
本白皮书由中国移动通信研究院、中关村泛联移动通信技术创新应用研究院、乐聚(深圳)机器人技术有限公司、联发科技股份有限公司、罗德与施瓦茨有限责任公司、大唐移动通信设备有限公司、浙江大学、香港科技大学(广州)联合发布,旨在推动6G与具身智能机器人从技术融合走向产业共生,构建低时延、轻量化、长续航的具身智能服务新生态。
具身智能发展现状与典型应用场景
发展现状
- 具身智能机器人正从“机械执行”向“智能交互”演进,逐步实现“通用泛化”。
- 2025年《政府工作报告》首次将“具身智能”列入未来产业重点培育清单,“十五五”规划进一步明确其作为“新的经济增长点”。
- 全球具身智能机器人市场规模预计在2030年达到2051亿元人民币,其中中国市场份额预计达685亿元人民币。
典型应用场景
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家庭服务场景
- 家庭服务机器人可完成清洁、整理、设备控制等任务。
- 典型应用包括:机器人管家、智能整理机器人、助教机器人、养老看护机器人。
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工业制造场景
- 工业机器人可实现24小时不间断、高精度生产作业。
- 典型应用包括:电路板质检、焊接机器人协同作业、AGV小车与机器人联动。
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应急救援场景
- 机器人可作为“探路尖兵”进入危险环境,提供环境感知、任务规划与执行。
- 典型应用包括:危险气体泄漏现场的探测、高层火灾中的协同灭火。
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公共服务场景
- 机器人可承担导览、环境维护、警用巡逻等任务,提升服务效率与安全性。
- 典型应用包括:智能导览机器人、环境维护机器人、警用机器人。
具身智能规模化应用瓶颈
终端侧瓶颈
- 算力不足:主流机器人本地算力有限,难以支撑复杂大模型的实时推理。
- 续航能力弱:机器人续航时间普遍在1-3小时,无法满足长周期作业需求。
- 成本高企:集成高性能算力芯片显著提升终端成本,限制消费级市场普及。
网络侧瓶颈
- **5G-A网络当前采用“UPF外挂MEC”架构,虽能降低时延,但通信与计算仍为“弱耦合”关系,缺乏协同调度。
- QoAIS保障机制不成熟:在不同任务场景下,网络难以提供确定性、高质量的AI服务保障。
- 实测结果显示:当前5G-A网络在搬箱子场景下,端到端时延约55ms,基本满足需求,但仍有优化空间。
6G 通算融合赋能具身智能的总体需求
6G网络需具备以下能力,以实现对具身智能机器人的赋能:
- 通算原生融合:实现通信与计算的灵活按需编排,支持网络侧与终端侧的协同推理与资源调度。
- QoAIS确定性保障:基于用户意图解析,将业务需求映射为网络可调度的QoAIS指标,实现时延、准确度、能耗等服务质量的保障。
- 终端能耗优化:通过将高计算任务卸载至网络边缘,降低终端能耗与算力需求,延长续航时间并降低成本。
6G 通算融合赋能具身智能关键技术
1. 基于通算协同的 QoAIS 保障技术
- 意图解析与转译:通过8B大语言模型,将用户模糊意图转化为标准化QoAIS指标,实现端边协同推理。
- 多维资源融合调度:网络根据QoAIS需求,动态分配通信、计算、数据、模型等资源,保障业务服务质量。
- 实时置换机制:在无线环境波动时,网络可动态调整通信与计算资源配比,实现“以算补通”或“以通补算”。
2. 基于通算置换的终端能耗优化技术
- 端网协同推理机制:机器人将任务数据上传至网络侧,由网络完成高复杂度计算任务。
- 动态数据压缩与传输:在通信条件受限时,通过关键特征提取与分层传输优化数据传输效率。
- 实测结果:在视频分类任务中,网络侧计算方案能耗显著低于本地推理,终端续航时间可延长。
6G 通算融合试验验证
1. 具身智能原型样机
- 已完成原型样机研制,支持基于意图解译的QoAIS保障与基于通算置换的终端节能。
- 实现语音、图像、视频多模态输入,支持非实时交互与实时目标追踪等AI业务。
- 在弱网环境下仍可保障实时业务运行,降低终端功耗。
2. 6G 通算融合实训外场
- 由中国移动牵头,联合多家产业链企业共建,已在中国移动(昌平)国际信息港投入运行。
- 外场采用6G工作频段,实现机器人超远距离高精度操控、实时自然语言人机交互。
- 验证了6G大上行增强技术、边缘计算与通信的深度融合,以及QoAIS的保障能力。
展望与倡议
展望
- 随着6G技术的成熟,其与AI机器人的深度融合将推动高度自主化、智能化的未来。
- 6G将从“连接管道”演进为“智能体服务平台”,赋能机器人产业实现规模化应用。
倡议
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凝聚高价值业务场景共识
- 联合设备商、终端厂商、应用开发者,打造可商业落地的业务场景,形成价值共识。
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聚力核心关键技术攻关
- 突破通算智一体化调度、QoAIS保障、终端节能等技术瓶颈,构建新型网络能力体系。
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构建6G机器人产业生态
- 建立统一技术标准与开源生态,集成6G通信、VLA大模型、机器人控制等模块,开放API接口。
- 推动成立全球性“机器人应用商店”,实现一次开发、全球部署,打破生态孤岛。
关键技术术语缩略语列表
| 缩略语 | 英文全名 | 中文解释 |
|---|---|---|
| 5G-A | 5G-Advanced | 5G增强 |
| AI | Artificial Intelligence | 人工智能 |
| AGV | Automated Guided Vehicle | 自动导向车 |
| ACT | Action Chunking with Transformer | 动作分块模型 |
| API | Application Programming Interface | 应用程序接口 |
| CPU | Central Processing Unit | 中央处理单元 |
| GPU | Graph Processing Unit | 图形处理单元 |
| MEC | Mobile Edge Computing | 移动边缘计算 |
| NPU | Neural Processing Unit | 神经处理单元 |
| QoS | Quality of Service | 服务质量 |
| QoAIS | Quality of AI Service | AI服务质量 |
| SLAM | Simultaneously Localization and Mapping | 同时定位与地图构建 |
| TFLOPS | Tera Floating-point Operations Per Second | 每秒万亿次浮点运算 |
| TOPS | Tera Operations Per Second | 每秒亿万次操作 |
| UPF | User Plane Function | 用户面功能 |
| VLA | Vision-Language-Action Model | 视觉-语言-动作模型 |
结语
本白皮书系统分析了6G通算融合在具身智能机器人领域的关键作用,提出了面向未来6G网络的QoAIS保障与终端节能方案,并通过样机与外场试验验证了技术可行性。未来,需产学研各方共同努力,推动6G与具身智能机器人从技术融合走向产业共生,实现规模化商用。
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