2026年数字智能基站站点技术白皮书

数字智能基站站址技术白皮书 GTI 数字智能基站 网站技术白皮书 保密性：本文件可能包含机密信息，且仅限于“保密级别”中列明的人员访问。未经 GTI的事先书面授权，本文件不得全部或部分使用、披露或复制，获得授权的人员仅能按照授权目的使用本文件。GTI 对本文件所含信息的准确性、完整性或及时性不承担任何责任。本文件所含信息如有更改，恕不另行通知。 文档历史 目录 1 执行摘要..........................................................................................................................1 1 执行摘要 在5G-Advanced（5G-A）和人工智能（AI）深度融合的背景下，无线网络正从基础“连接”服务向高级“智能”服务转型。作为无线网络的核心载体，基站——通过其发展形态和技术能力——不仅直接决定了网络服务能力的上限和价值边界，也构成了新服务部署、新场景探索和新能力孵化的关键基础支撑。 针对这一发展趋势，白皮书创新性地提出了“一基座、三层、三域”的数字化智能基站站址技术架构。纵向构建“感知-决策-应用”的三层递进结构，横向形成覆盖“运维、能效、服务”的三域协同模型，打造数字智能技术深度融合的集成系统。依托数字化智能基座，该架构实现各类站址要素的精准感知，提供按需部署、弹性伸缩的计算资源，并交付跨层跨域场景化解决方案，推动基站向“连接、感知、计算、智能”一体化节点演进。截至目前，已在实践中应用多项关键技术，有效提升网络运维效率与用户体验，显著降低站址能耗，为无线网络的持续演进树立了行业标杆。 本白皮书旨在为行业提供前瞻性见解与参考，促进协同发展共识，加速研发创新及数字智能场域技术的规模化部署，为5G-A网络的演进和未来6G的发展奠定坚实基础。 2 缩写 3 数字智能基站站址概述 3.1 当前挑战 随着人工智能技术深度融入无线接入网（RAN），无线网络正从基础连接服务向高级智能服务演进。作为无线网络的核心承载，基站数智化水平是构建高级自主网络的关键基础。为达成极致体验、简化运维和超低能耗的发展目标，传统站点在资源分配、运维模式和能效管理方面仍面临挑战： 资源分配：元宇宙、具身人工智能和人工智能助手等新服务不断涌现。这些服务种类繁多、快速演变且高度动态。传统的单一站点固定资源模式难以适应动态变化的计算能力需求，且无法根据服务动态实现按需资源分配和弹性伸缩。当面临不断变化的资源需求和发展不确定性时，这往往导致资源分配冗余和利用效率低下，从而推高建设成本。 操作与维护模式：站点设备包括主要设备以及天线和馈线系统、传输、电源和时钟链路等多种类型的支持设施，构成复杂的设备系统。目前，每套设备独立维护，导致无法进行统一管理和协调决策。难以根据网络状态、负载容量、用户分布等实时数据动态优化网络元件配置。同时，被动设备无法实时感知拓扑关系或故障位置。操作与维护及故障处理依赖人工干预，整体操作维护效率有待提高。 能效管理：基站设备与供电系统之间缺乏协调交互，导致在保障服务体验的同时难以实现最优节能效果。现有节能措施多涉及在低流量时段关闭部分射频信道、载波频率或将整个站点置于休眠模式。需要更精确的节能控制，需考虑多标准、多频段网络特性、差异化服务场景及用户需求，以提升低碳站点运营和碳减排能力。 3.2 进化驱动力 针对上述挑战，亟需提升站点资源利用率、运营敏捷性及绿色发展能力，以构建新一代数字智能基础设施。在服务需求和科技创新的驱动下，站点数字智能化演进已成为必然趋势。 服务需求：各行业的数字化转型正在加速，新的服务和场景不断涌现，对无线网络提出了更高的要求。 推动站点向智能化、服务化和集成化演进。沉浸式交互（如XR/元宇宙）、具身式AI应用、低空智能连接、智能交通系统和远程工业控制等新兴服务对带宽和时延提出了严峻挑战。站点迫切需要构建集成接入、计算和智能的近端算力池，以实现本地数据渲染和智能推理，从而保障低时延、高可靠性的沉浸式服务体验。新兴服务发展迅速、变化频繁，对资源弹性、智能调度、能效和部署效率提出了更高要求。这迫使传统站点架构和运营模式创新，推动构建灵活可重构、智能可调度、绿色高效的新基础设施，以支撑数字应用的大规模、高质量发展。 技术创新：人工智能、环境感知和数字孪生等前沿技术正越来越多地融入通信网络，持续为站点数字化智能化演进注入动力。人工智能与无线接入网络的深度融合不仅优化了网络性能，还赋能了站点交通预测、资源调度和故障自愈等能力。环境感知技术能够实时采集设备、天线和馈线系统、能源、传输及环境状况等多维数据，为智能分析提供完整的数据源。数字孪生通过创建物理站点的虚拟镜像，实现状态映射、策略仿真和持续优化，推动运维模式从被动人工处理向主动预测自主转变，从而全面提升站点的智能化水平和运营效率。 3.3 核心目标 数字智能基站站点旨在构建具备全面态势数字感知、灵活计算部署、智能资源编排、内生智能决策和开放协作能力等特征的智能基础设施。它们将逐步构建站点级数字孪生系统，以提升网络运营效率、降低运营成本，并赋能服务创新。 全面数字化感知：通过智能传感器和硬件设备，实现对所有场地要素（包括基站设备、能源、传输、天线和馈线系统以及环境条件）的精准数据采集与融合分析，打破数据孤岛，赋能可视化智能运维。 灵活计算部署：构建一个分层、可扩展的无线计算基础架构，以实现跨多个基站计算资源的共享以及人工智能能力的集中部署。这确保了各种服务的有效部署，并支持计算资源的灵活调度和按需分配。 智能资源编排：建立从软件参数到硬件资源范围内的动态、可调整和可重构能力。基于实际服务需求，实现网络资源的按需、动态和细粒度调度，最大化频谱效率和资源利用率。 内生智能决策：支持站点自主执行参数优化、故障预测、根本原因定位、策略生成等操作，从而提升站点整体运维效率、能源利用效率及网络运行稳定性。 开放协作与共享：将站点“原子能力”暴露给上层平台——例如传感数据、计算资源和调度权限——这能够实现能力的灵活调用和统一编排，从而赋能更多创新应用。 4数字智能基站选址架构系统 4.1 整体架构 数字化智能基站站点以数字化智能基础设施为基础。它形成了一个感知、决策和应用层垂直划分、运行维护、能效和服务领域横向覆盖的系统。通过全场景感知实现实时多维度数据采集。通过实现全面感知，它实时采集多维度数据，并利用跨层跨域数据分析融合，生成智能优化和决策，将分析结果转化为可执行的服务应用。在运行维护领域，实施预测性维护和自动化闭环管理，以提高系统可靠性和稳定性。在能效领域，实现智能节能和低碳运行，以削减全流程能耗。在服务领域，系统支持体验优化和服务创新，以提升网络质量和用户体验。 4.2 垂直三层结构 4.2.1 感知层 作为系统的“眼睛”和“神经末梢”，感知层负责从站点元素（包括设备状态、时钟、电源和光链路）获取和监控全面数据，为决策层提供可靠的数据基础。它是实现智能运维和精细化管理的关键支撑。具体细节如图4.2所示，主要包括以下方面： *时钟子系统：感知时钟信号数据、时钟拓扑、时钟同步状态等。*电源子系统：感知电压、电流、功率等电气指标，以及电源拓扑信息等。 4.2.2 决策层 决策层作为系统的“大脑”，负责执行聚合海量数据、进行人工智能计算和做出智能决策等任务。它具备自主分析和优化的能力，并能灵活地在基站、智能板、无线智能网关和网络管理系统等环境中运行。 在运维领域，该系统整合了各站点多维状态感知数据，运用智能算法实现故障根本原因的精准定位与划分，并提前预测潜在风险。系统输出决策指令后，可进行持续调控与迭代优化，显著提升运维效率与系统可靠性，并有效支撑 智能化转型 在能效领域，实时感知服务负载与能效指标之间的动态关系，构建站点级和设备级能效模型，结合人工智能技术预测服务负载和能源需求，制定最优电力调度和节能策略，例如按需激活设备、载波频率休眠以及精炼备用电源功能，实现精细化能源管理，并持续降低站点能耗和运营成本。 在服务领域，基于实时和历史数据，例如服务流量、用户行为、运行状态、时间段等，结合预设规则和机器学习算法，它生成最优策略，驱动网络自主运行并持续优化服务。 4.2.3 应用层 应用层充当系统的“四肢”，主要负责将感知层和决策层的处理结果转化为适用于实际应用场景的解决方案。它为运维管理、能效优化和服务创新提供一站式服务。同时，它集成了具备数据可视化、实时监控和远程操作功能的应用程序界面。这进一步使得该地点的高精度定位、计算能力等能力能够通过应用层为外部服务所用，实现价值创造。 在运维领域，依托智能运维中心，实现了故障预测、诊断、决策和恢复的闭环处理。结合智能算法，准确定位根本原因并执行自愈策略，显著降低了人工干预成本，提升了运维的自动化水平和系统可靠性。 在能效领域，通过能效管理平台，它支持多种能源（市电、电池、绿电等）的协同调度，并下发设备级节能策略。通过可视化管理和远程控制功能，实现场地能效的精细化管理与动态优化，有效降低全生命周期内的能耗与碳排放水平。 在服务领域，以服务使能平台为核心，基于决策所生成的交通预测、资源调度和用户分析等关键信息，实现动态资源分配，确保服务的高效稳定运行；提供个性化服务与定制功能，以提升用户体验，驱动服务创新与价值增长。 4.3 水平三域 “哑设备”因缺乏感知能力而形成了信息孤岛。它们无法实时上报参数或异常告警，仅依靠人工巡检被动响应故障。与此同时，各类新兴业务正推动基站站点向多频多制式融合演进，使网络拓扑与设备耦合日益复杂。站点故障呈现“多点源、隐蔽性、链式关联”特征。传统解决方案依赖人工定位，效率低下且难以准确追溯原因，无法满足“高可靠、低时延”的服务要求。这导致运维复杂度增加，对系统可靠性构成严峻挑战。数字化站点以“硬件盲点补强+软件赋能”为双轮驱动，构建全维度、高精度的数据感知与智能运维体系。 在硬件方面，重点是“弥补感知的不足”。通过在现有的“笨设备”上部署智能传感器，或将智能传感单元集成到新构建的设备中，实现了对设备的关键运行数据（如电气参数、环境指标和网络性能）进行全面、实时的采集。同时，在上级平台上部署了具备计算能力的智能网络元件，以对海量感知数据进行实时汇聚、智能处理和多模态融合。 对于软件而言，通过多维相关性分析，挖掘出设备的底层运行模式和潜在关联。依托智能诊断算法，可快速识别设备健康状况，预测故障风险，并基于长期数据积累进行趋势预测，为设备运行策略优化、动态资源分配和未来扩展规划提供支持。最终实现对运行状态的精准感知、异常情况的快速诊断以及潜在风险的预测预警，从而构建从感知到决策的闭环能力，全面提升系统的智能化水平和主动运维能力。 4.3.2 能效领域 在5G网络大规模部署和数字化转型加速的背景下，数据流量需求持续增长，网络负载显著增加，基站耗电问题日益突出。随着基站电力成本的不断增长，节能已成为降低电信运营成本的重要手段。传统的基站节能措施通常采用简单粗暴的关停方式，例如关闭部分射频信道、载波频率，或在低流量时段关停整个站点。然而，由于多系统多频段组网、服务场景复杂、用户感知需求差异等客观因素，难以实现“一站一策”的节能方案，以实现精准高效的节能。 数字化智能基站站点，通过全面态势感知和智能算法，可显著降低能耗，提升整体能效，并实现服务与整个站点的高效协同。通过整合动态 在电源、储能、能耗和服务负荷之间进行匹配，能够根据实时服务负荷智能调整资源配置，实现“服务跟随能源”，全面提高能源利用效率，达到整个站点的最优能效，并构建高效绿色的未来基站站点。 4.3.3 服务域 在新服务融合和5G-A持续演进背景下，跨行业数字化进程不断深化，推动着用户服务领域需求发生根本性变化。当前需求正朝着智能化、融合化、体验保障化和高灵活性方向发展。以通信服务为中心的传统基站架构无法应对多样化场景的挑