预见2026：“通信+AI”，新产业链正在形成

2025年是通信网络从“外挂AI”到“内生智能”的质变之年。AI如神经网络般原生融入，贯穿芯片、模组乃至核心网——通信行业在这一年完成了自身的“静默进化”。

进入2026年，CES展会上呈现的趋势更为清晰：通信网络正从被动的“数据管道”，进化为具备主动感知、实时决策与自适应能力的智能生命体。这一转变不仅是技术升级，更是网络本质的重构。

在此背景下，与非网与通信产业链展开了一场深度对话，探讨在这场由“连接万物”迈向“连接即智能”的变革中，芯片、模组、分销与测试测量等各环节企业是如何调整战略，应对这场根本性变革的？

端侧能效“死亡三角”挑战，芯片厂商怎么破？

进入2026年，端侧设备面临着严苛的“死亡三角”挑战：超高带宽通信、实时AI推断、极低功耗要求。传统的通用处理器在处理每秒数GB的高频信号流时，若再叠加复杂的AI算法（如信道估计或非线性补偿），会导致严重的功耗过热。此外，先进制程（2nm/3nm）的成本攀升与良率瓶颈，迫使行业放弃盲目的算力堆叠，转而寻求架构维度的“通信即计算”。

为了破局，芯片巨头不再将AI视为基带外的附属插件，而是将其直接嵌入通信物理层（PHY）。高通（Qualcomm）发布的Snapdragon X80 5G调制解调器便是一个极具代表性的转折点。该系列芯片通过集成专用张量加速器，实现了业界首个物理层AI辅助通信。这种设计允许芯片在亚毫秒级时间内自主进行波束成形管理和天线调谐，在提升复杂环境下连接速率的同时，将信号搜索功耗显著压缩。

这种“AI原生”的理念同样在联发科（MediaTek）M80系列基带中得到体现。通过引入“AI-Native”调度机制，芯片能够基于历史轨迹预测模型自动优化基站切换算法，将高铁等高速移动场景下的信令开销大幅降低。这种将AI能力融入协议栈底层的做法，标志着AI已从基带外的附属组件转化为通信链路的核心驱动力。

而在AIoT侧，芯科科技（Silicon Labs）在其EFR32xG24系列等无线智能SoC中配置的矩阵向量处理器（MVP）提供了另一种视角：通过将计算密集型的矩阵乘法和卷积操作从主CPU卸载到专用硬件加速器上，机器学习推理速度比纯CPU运行提升了8倍。更重要的是，完成同等负载的能耗仅为原来的1/6。这种“专用硬件优化”不仅是能效的突破，更确立了“通信+AI”在底层硬件层面的深度耦合标准。

图 | 芯科科技高级产品营销经理Chad Steider

此外，异构架构在特定通信场景中的优势愈发凸显。对此，芯科科技高级产品营销经理Chad Steider表示：“随着人工智能技术向更多应用领域渗透，市场上出现了许多新的‘通信/连接+AI’的应用场景，其中有应用极为广泛和需求规模巨大的端侧智能以及边缘AI。由于这些端侧或者边缘的系统不仅需要低延迟和保护隐私，因而需要本地化的处理和AI计算，同时还需要保持低功耗，因此这些主控SoC更倾向于通过多核异构架构和高集成度来满足应用的严苛要求。”

而作为更上游的IP提供商，Ceva公司市场情报部副总裁Richard Kingston对此表示认同，他透露：“公司主推的NeuPro-M架构就支持系统级芯片(SoC)和异构SoC (HSoC)可扩展性，它由多个专用协处理器和可配置硬件加速器组成，是瞄准广阔的边缘 AI 和边缘计算市场的异构处理器架构，最高性能可达 1200 TOPS。”

图 | Ceva公司市场情报部副总裁Richard Kingston

与此同时，RISC-V架构凭借其指令集的可扩展性，在卫星通信等细分赛道实现了精准突围。达摩院（DAMO Academy）与SiFive合作开发的定制化RISC-V向量扩展核心，允许开发者针对特定的通信协议栈定制专用AI指令。在功耗受限的低轨卫星直连终端中，这种精简的定制架构能够以极小的芯片面积实现高效的抗干扰算法，其性价比与功耗表现均优于传统的通用ARM核心。

所以，芯片厂商的破局生机在于如何更好地实现异构集成与NPU下沉。当前，芯片巨头已经开始将专用AI引擎直接嵌入基带芯片，实现“通信即计算”。同时，RISC-V架构在垂直细分领域的定制化优势凸显，为低功耗、高智能的边缘通信芯片提供了新路径。

如果芯片已经搞定了一切，模组的附加值在哪里？

在物联网（IoT）的黄金十年里，通信模组曾被视为“纯硬件管道”：其核心任务是将设备连接上云。然而，跨入2026年，随着5G-A（5G-Advanced）的全面商用与边缘AI的爆发，模组行业正迎来一场深刻的身份变革。

眼下，传统模组厂商正面临前所未有的生存压力。一方面，标准化模组的价格战已进入白热化，硬件毛利持续走低。另一方面，高通、联发科等上游芯片厂商通过“SoC+AI算力”的深度集成，试图在芯片层直接解决大部分智能问题。

如果芯片已经搞定了一切，模组的附加值在哪里？这不仅是技术天花板的挑战，更是模组厂商在产业链中话语权的保卫战。

面对冲击，头部玩家如移远通信（Quectel）、广和通（Fibocom）和美格智能（Meig Smart）已率先完成了从“单纯连接”向“决策中枢”的身份跳跃。

因此，当与非网记者抛出“单纯比拼模组出货量和成本控制的时代是否已经结束？”这样的问题时，移远通信给出了这样的反馈：

确切地说，不是 “结束”，而是 “升维”了。出货量与成本控制仍是物联网模组行业的基础能力，也是规模化优势的根基，尤其是像NB-IoT、4G通用模组这种海量刚需场景，规模化带来的成本优势与交付保障，仍是客户选择移远通信的核心考量之一，这也是移远通信巩固全球市占率的核心优势。

但AI 驱动的 “连接 + 计算 + 智能” 一体化需求，已经把行业从 “单纯拼硬件” 带到了“软硬一体 + 服务生态” 的综合竞争阶段，单纯依赖出货量与成本的增长逻辑难以为继，必须叠加高附加值的AI能力与解决方案能力，才能持续引领市场。

另外，行业的价值重心也在迁移：客户更关注模组如何帮助他们快速落地 AI 场景，而非仅看硬件价格与数量。例如在工业检测、AI 玩具、人形机器人等场景，“算力适配 + 算法预集成 + 开发效率” 的综合价值，远高于单纯的硬件成本差异，这也促使我们完成从 “模组供应商” 升级为 “AIoT 整体解决方案服务商”的转变。

至于下一代智能模组的核心价值，我们认为并非单一的算力、算法或效率，而是 “连接底座 + 弹性算力 + 端云协同算法 + 高效开发体系” 这四个维度的融合，最终目的是帮客户快速实现创新。

具体来说，连接底座是基础保障，提供稳定、高速、低时延的全域连接能力，是 “计算+智能” 的前提；弹性算力是性能支撑，可以适配多场景的分级算力，兼顾实时性与低功耗；端云协同算法为场景适配服务，通过预集成算法+开放模型对接，降低AI应用门槛；高效开发体系为创新赋能，降低各个行业智能化升级门槛，缩短产品上市周期。总结而言，下一代智能模组的核心价值，是在 “连接+计算+智能” 一体化框架下，以弹性算力匹配场景、以丰富算法降低门槛、以高效开发加速创新，最终帮助客户快速释放AIoT场景价值。

从产品侧去验证这样的说法，我们看到移远通信推出了基于高通 QCS8550 平台开发的 SG885G  AI 模组，并基于 SG885G 模组（48 TOPS 算力）+ 预集成机器人导航、关节控制等专用算法 + 飞鸢物联网平台（设备管理、FOTA 升级）+ 云端大模型接入（豆包 VLM），打造了Robrain AI 机器人大脑解决方案。

移远通信方面透露：“该方案能有效解决人形机器人面临的 ‘端侧算力不足+算法开发周期长+云端协同复杂’的难题，目前已在逐际动力的双足机器人Tron1上落地了。”

除了移远通信外，广和通推出了SC171及更高阶的SC19x系列智能模组，重点针对零售大脑、工业视觉检测进行优化。这些模组在出厂时便可选配预装的人脸识别、疲劳监测或缺陷检测算法，试图实现“模组即服务”的理念。而美格智能则是通过“高算力SoC+定制化底层”的组合，希望在车载与低速无人驾驶领域建立技术和市场壁垒。

所以，对通信模组厂商而言，破局生机在于智能模组的“应用场景化”。 2026年的模组，不再只卖连接，而是卖“算法+连接”。例如，自带视觉识别能力的5G-A工业模组，或具备轻量化大模型推理能力的车载模组，通过软硬一体化解决方案提升议价能力。

AI原生网络不可解释且动态多变，怎么测？

AI的引入让通信网络变得不可解释且动态多变。以主流的无线通信为例，5G向6G的过渡，远不止是速度的提升。在5G时代，AI主要应用于网络层面，并且是通过无线接入网智能控制器（RIC）功能来实现；在6G时代，它将渗透到无线接入网（RAN）和物理层（PHY）中。如何做好测试测量配套工作？

“AI原生网络只有在能够进行测试、基准评估并可靠部署的情况下才能真正发挥作用。”，是德科技6G解决方案专家Jessy Cavazos指出，“这种转变要求建立全新的测试标准和方法论，包括建立标准化的工作流程，涵盖模型训练、模型交换和设备端推理；定义衡量准确性、时延、能耗和内存的KPI指标；并构建可互操作的接口，使AI模型能够在多供应商环境中运行等。”

图 | 是德科技6G解决方案专家Jessy Cavazos

MVG研发部门副总裁Lars Jacob FOGED向与非网描述了更为具体的挑战：“面对具备AI自优化和自主决策能力的通信网络，传统测试用例已无法全面覆盖动态演化和潜在涌现行为。”他透露，MVG正在构建一个持续、闭环的动态验证环境，在这种环境中，被测设备不仅被动响应外部刺激，还会主动影响测试场景，使测试情境能够随着设备决策不断演变。

图 | MVG研发部门副总裁Lars Jacob FOGED

此外，测试测量行业正在面临一个共性难题：在“空天地海”全域通信时代，测试场景的组合呈指数级增长。随着天线数量、NTN链路、RIS面板的激增，传统采用物理实体反复试错的方法已难以为继，但测试设备必须在动态范围、时序精度、场景逼真度等关键指标上持续领先被测设备。

面对这一挑战，两家企业不约而同地将目光投向了数字孪生技术。Jessy Cavazos认为，基于富含各种干扰模型的数字孪生技术正变得不可或缺，可在实地测试前降低物理层选择、共存策略及城市级部署的风险。

而MVG则在通过软件定义仪器与硬件资源虚拟化，实现测试资源在不同频段、协议与场景之间的动态重构和共享。Lars Jacob FOGED透露，他们正在探索基于AI的自动化测试编排，通过智能调度将测试资源集中投入最具价值的环节。

随着测试对象演变为高度融合感知、通信与智能决策的一体化系统，测试测量企业的角色也在发生变化。Lars Jacob FOGED表示，这些数据经过结构化处理和分析后，可以用于性能调优、鲁棒性评估和设计取舍分析，而不仅仅是传统的通过/失败判定。

是德科技则呼吁行业建立能够反映实际干扰条件的共享数据集，透明的模型文档，以及可重复性要求。Jessy Cavazos认为，只有通过这些基础工作，才能确保基站的编码器能与用户设备解码器无缝协作。

所以，测试测量厂商的破局生机在于数字孪生与“以AI测AI”。 测试大厂已经开始利用生成式AI构建虚拟电磁环境，进行百万级场景的自动化仿真。与此同时，测试重点也正在转向“智能适应度”——即网络在受到干扰时，AI算法自动恢复连接的速度与质量。

产业链“短链化”，分销商如何转型？

在通信与AI的融合催生硬件形态快速迭代、供应链波动加剧的背景下，作为产业链关键一环的分销商，也面临着价值重塑的深刻挑战。

分销商正经历从供应链服务商向技术赋能者的转型。大联大商贸中国区总裁沈维中指出，大联大的核心价值已从传统的货品供应转向"技术洞察力"与"供应链弹性"的有机结合。

图 | 大联大商贸中国区总裁沈维中

在产品支持层面，大联大具备提供跨原厂的核心元器件组合参考设计及预认证模块方案的系统化能力。针对"AI+通信"融合产品需求，公司在硬件层面，通过整合原厂技术资源，推出经过预测试的模块化方案；在软件与生态层面，公司通过战略投资及与合作伙伴的深度协同，构建从操作系统适配、驱动优化到AI算法部署的全栈支持能力，最终帮助客户缩短产品开发周期。

沈维中指出：“技术团队的边界已从元器件选型，拓展至系统级应用方案的共创。在汽车电子、人形机器人等前沿领域，我们的工程师正深度参与客户的概念验证、原型调试乃至小批量试产，提供从硬件设计、散热处理到信号完整性的全程支持。”

• 世平集团围绕工业自动化、电力与能源、电机驱动与控制、边缘计算四大功能模块，聚焦安防低空经济、边缘计算NAS、工商戶储、智慧医疗及人形机器人五大行业方向，构建以“硬件 + 软件 + 上下游生态”的共创模式，为客户提供从技术到生态的全链条支持，推动从产品分销到生态共建的价值升级。
• 诠鼎集团对于智能化布局也由来已久，位于台北的ATC团队（前瞻技术中心），则专注于计算机视觉等前沿技术的方案孵化，通过持续深耕视觉处理AI能力帮助芯片厂商打造产线检测，智能交通监控等整体解决方案，不断模拟及实践最新的芯片性能转化为可立即被客户采用的产业级解决方案。

此外，依托服务数十万客户所积累的广泛需求数据，大联大逐步形成“数据驱动产业洞察”的核心能力，并将其产品化为高价值的咨询服务。

对此，沈维中指出：“我们的数据中台能实时分析跨区域、跨行业的采购与设计需求趋势。例如，通过追踪关于特定AI芯片架构（如NPU）的咨询热度，供应链前端相关元器件的询价与采购行为变化，我们可以洞察到如‘边缘AI算力需求攀升’或‘通信协议市场扩展’的明确趋势。”

此类洞察形成的高价值市场情报，可用于与上游原厂进行战略对话，并为原厂、客户提供决策支持，进一步巩固大联大在产业链中的价值中枢地位。

所以，分销商的破局生机在于技术型代理和供应链风险化解能力。领先的分销商在2026年已演变为半个方案商，通过提供预集成的“AI+通信”参考设计方案，缩短客户的研发周期。同时，利用AI算法进行精准的库存预测与全球调配，对抗供应链的不确定性。

写在最后

2026年，通信行业不再讨论“要不要加AI”，而是在焦虑“如何让AI更懂通信”。这不再是一场关于带宽的军备竞赛，而是一场关于“认知力”的降维打击。谁能率先完成从“搬运数据”到“理解数据”的转身，谁就握住了下一个十年的入场券。