C114訊 5月15日專稿（蔣均牧）在人工智能（AI）技術狂飆突進的當下，一場前所未有的變革正在通信領域上演。從自動駕駛汽車實時回傳海量路況數據，到人形機器人以毫秒級精度與云端同步動作，再到多模態AI通話中高清畫面的同步上傳——這些場景對網絡的需求已從“錦上添花”升級為“生死時速”。
傳統網絡上行資源的分配往往遠高于下行，在5G-A的演進升級中，對上行能力的提升是一個重要方向。在一年一度的“5·17世界電信和信息社會日”到來之際，是時候對大上行技術作個盤點，以厘清其發展前路，為AI應用的蓬勃發展掃清障礙。
AI覺醒：上行提速迫在眉睫
AI的迭代與普及持續加速下，“+AI”或者“AI+”已然是上至各國政府、下至各行各業眾所關注的焦點。然而，當AI這個“超級大腦”試圖解析世界時，傳統網絡的“神經末梢”正面臨挑戰。
智能駕駛，數據洪流倒逼“上行革命”：智能網聯汽車日益演變為“移動的智能終端”，海量、高頻的路況數據交互已成剛需。以京雄高速智能車路協同示范區為例，這里單輛智能駕駛貨車就配有13個視覺傳感器，109公里專用車道每隔800米距離就安裝了一根數據采集桿，采集到的數據需實時上傳至云端進行路況分析與決策反饋。若上行速率不足、時延過長，系統將如同“盲人摸象”，難以應對突發狀況。
多模態交互，高清畫面呼喚“雙向車道”：AI視頻通話、數字人實時交互等場景中，從終端上傳圖像、視頻到云端成為必要，同時分辨率也正從1080P躍升至4K/8K。研究顯示，80%的普通應用需20Mbps上行速率才能保障流暢體驗，60%的高體驗應用則需30Mbps以上。
產業智能化，從“涓涓細流”到“江河奔涌“：智能制造工廠中，4K工業相機每秒產生數百張檢測圖像；智慧農業領域，無人機需實時回傳農田多光譜數據；具身智能產業興起的背后，有賴高頻傳感器與云端的實時交互；甚至直播電商，也因8K實時連麥煥發新生。當下行帶寬如同“江河奔涌”、上行鏈路卻仍似“涓涓細流”，再強大的AI算法也將淪為 “無源之水”。
這些需求的變化，徹底顛覆了傳統網絡“重下行、輕上行”的格局。補上上行這塊“木桶短板”，成為AI時代的大勢所趨。
F/A SUL：打破桎梏關鍵“武器”
根據GTI與中移智庫的聯合報告《5G-A×AI新技術、新服務、新模式》，上行帶寬能力提升10倍，可滿足多模態交互、機器視覺、海量寬帶物聯網等不同AI應用場景的上傳需求，從而加速千行百業智能化升級。F/A SUL等大上行技術正是在這樣的背景下橫空出世，提供了關鍵的“武器”。
F/A SUL創新性地將F和A頻段與4.9GHz高頻段動態聚合，實現了高達1Gbps的上行峰值速率，相當于幾秒鐘就能上傳一部4K電影。同時，相較于存量已有頻段，F/A SUL可顯著提升覆蓋，將邊緣用戶上行體驗提升8倍。
在這背后，是一系列技術和思路上的重大突破。上行鏈路增強技術通過高頻與低頻協同的機制，優化無線網絡中的上行譜資源配置，可有效緩解當前上行帶寬受限的瓶頸問題。該技術融合智能頻譜調度策略，能夠在遠距覆蓋不足等復雜環境下顯著提升上行速率與覆蓋能力，特別適用于智能制造、遠程醫療等對上行通信質量要求較高的場景，有助于實現更高質量、更強魯棒性的AI交互體驗。
上行載波聚合則通過聚合多個上行載波增強上行鏈路的總吞吐能力，顯著提升無線資源利用效率。該技術支持TDD與FDD頻段的靈活聯合調度，使頻譜資源配置更加高效靈活，能夠滿足多樣化業務場景對上行通信的需求。隨著不斷演進和成熟，預計其將在更多垂直行業中實現規�；渴�，進一步提升網絡的上行承載能力，為AI業務提供強有力的通信支撐。
再比如，幀結構調整通過靈活調整上下行時隙比例，一舉解決了傳統TDD時隙配比“鎖死”上行資源的問題，實現了上行資源利用率的最大化。此外，設備利舊、頻譜重耕亦不可或缺，中國移動在湖北等地將4G F/A頻段設備改造為5G-A基站，在做到性能和能耗雙雙大幅優化的同時，顯著降低了運營商的技術迭代成本。
據GTI等第三方預測，到2028年F/A SUL技術將撬動超萬億規模的信息消費市場，“大上行”有望成為AI時代的網絡“標配”。實際上，已經有不少產業鏈上下游企業瞄準了大上行這一賽道，運營商也已紛紛展開行動。例如在今年的世界移動通信大會上，高通宣稱其第五代調制解調器X85通過四層上行載波聚合技術，將上行峰值速率推至3.7Gbps量級；聯發科技則基于3GPP R17上行鏈路傳輸切換技術標準引入的時隙級天線切換算法，在室內高頻場景下仍可維持20%的穩定速率躍升。
F/A SUL等大上行技術的出現，標志著通信網絡在AI時代邁出了關鍵一步。它不僅滿足了當下AI應用對上行速率的迫切需求，更為未來智能社會的構建奠定了堅實基礎，其意義遠不止于一次技術升級。隨著大上行技術的不斷演進和推廣、5G-A與AI的深度融合，有理由相信AI時代的輝煌篇章將加快展開，我們的世界也將變得愈發智能且精彩。 
