高通作為通信產業的高通重要品牌，在MWC 2026中將會圍繞6G基礎技術演進、瞻G展示打造新體驗的基礎技術加拿大pc加拿28规则AI原生設計，以及面向效率提升與新服務的生態感知賦能的數字孿生平臺三大主題進行展示。

PChome 2月28日消息，協同高通作為通信產業的高通重要品牌，在MWC 2026中將會圍繞6G基礎技術演進、瞻G展示打造新體驗的基礎技術AI原生設計，以及面向效率提升與新服務的生態感知賦能的數字孿生平臺三大主題進行展示。其展廳位居3號廳3E10號，協同在此可以感受到最新通信技術帶來的高通全新體驗。

6G基礎技術演進：新頻譜、新技術、基礎技術早期生態協同

高通方面已經確認，生態將會展出端到端6G原型系統，協同該原型系統展示了超大規模MIMO、概率整形和子帶全雙工，在結合更高頻譜效率的同時，提高上下行鏈路吞吐量。表明6G正朝著更智能、更高效的系統形態演進，以支撐未來數據密集型應用。

6G射頻校準與互操作性測試，通過對新頻譜使用、大帶寬和關鍵射頻前端性能目標進行驗證，標志著實現預期中6G性能飛躍的重要一步。

高通和諾基亞貝爾實驗室合作開發的互補性概念驗證，將基于AI的聯合信源和信道編碼應用于HARQ反饋機制。系統通過學習真實世界網絡狀況，并對反饋信令進行實時自適應，有效降低了誤碼率和不必要的重傳次數，不僅能夠提升當下的可靠性和效率，還將為未來6G網絡中智能化、AI原生的空口接口奠定基礎。

AI原生體驗與服務

AI對網絡通信方面的重要性不言而喻，高通對于6G方面的追求，不僅僅是峰值數據，而是打算將6G設計成一個AI原生系統。

智能體AI與AR體驗是這方面的重點展示項目，高通會演示展示基于分布式計算賦能的AI回溯用例——AI工作負載（例如視覺記憶的生產與檢索）能根據鏈路條件與功耗約束，在終端與網絡邊緣之間動態遷移。演示還呈現了多個蜂窩聯網終端相互協作，共同支撐業務體驗，綜合展示了6G如何在更高效地管理終端約束與網絡資源的同時，支持AI驅動的AR體驗。

第二項演示聚焦于面向6G、AI賦能的情境感知通信——終端側AI讓連接能夠根據業務意圖、所處情境以及動態變化的網絡環境實現自適應調整。技術方向旨在構建AI原生協議，無需完全依賴傳統服務質量（QoS）機制，即可為視頻通話、云游戲等應用提供更具適應性的性能表現，并最終實現網絡的響應方式與其所支撐的應用體驗真正匹配。

規模化部署網絡計算與推理服務展示揭示了6G如何通過在終端與邊緣網絡之間分布式部署智能，幫助終端獲取更強大的AI能力，同時兼顧能耗、時延與可靠性。還為運營商指明了全新的服務機遇，而隱私與安全始終是其中不可忽視的核心考量。

終端側智能體AI還指向一種更主動的模式，以實現體驗連續性。本演示重點展示終端如何綜合應用（app）行為、網絡狀況與環境情境，主動識別性能問題并進行預先調整，從而提升日常移動場景下的體驗連續性。

感知+ 數字孿生：擴展服務能力，提升運營效率

通感一體化（ISAC）讓無線通信突破單純的連接功能，延伸至感知領域。ISAC與AI、無線電數字孿生相結合，不僅為全新服務機遇開辟路徑，也為無線系統的高效運營創造了全新實現方式。

6G感知與智能分類

本演示通過三個實時場景，重點展示了實時目標檢測、追蹤與分類能力， 包括：無人機的檢測與分類、在限定區域內的遠距離車輛探測，以及對車輛的精準追蹤。這項工作推動移動網絡超越純粹的連接功能，賦能安全、安防與智慧城市等領域的智能應用，并為數字孿生平臺開辟了全新的服務方向與應用可能。

通過感知與AI實現可擴展的無線電數字孿生

感知技術賦能的高保真無線電數字孿生，可用于持續調優網絡性能、降低系統開銷，并賦能新型服務的落地。本演示展示了網絡集成射頻感知與AI相結合，如何在6G中構建可擴展、持續更新的無線電數字孿生。

基于數字孿生的人工智能/機器學習（AI/ML）模型訓練

無線環境日趨動態復雜，終端所用的AI模型（比如波束預測模型）必須在不能依賴大規模空口OTA數據采集的情況下，實現高效自適應。本演示重點展示了如何利用無線電數字孿生生成的合成訓練數據，在規模化條件下訓練面向特定環境的AI模型，進而降低網絡流量、能耗與運營開銷。將這預訓練模型與輕量級終端側自適應機制相結合，為面向6G的無線AI模型的高效生命周期管理提供了可行方向。

6G網絡和終端節能

能效對6G來說是基本要求。本演示重點展示了通感一體化（ISAC）和無線電數字孿生如何優化網絡和終端側的功耗。通過結合射頻感知與AI、數字孿生輔助無線電建模，以及終端級低功耗運維技術（如喚醒接收器），6G系統能夠動態調整資源配置、減少能源浪費，同時保障良好的用戶體驗。