一次“循序渐进的智能重构”。

　　当一辆自动驾驶汽车在高速上同时接收路侧感知数据、车辆协同信号与云端决策指令，当一座智慧工厂里成千上万台设备需要毫秒级响应的精准联动，当远程手术的高清影像与机械臂操控信号必须零延迟同步，随着人工智能的不断渗透发展，我们不禁要问，曾以“传输速率”和“覆盖范围”为核心指标、仅承担数据搬运功能的移动通信，还能满足如今“智能连接”对“精准、协同、主动”的深层需求吗？

　　过去数十年，移动通信更像一条高效的“管道”。

　　过去数十年，移动通信更像一条高效的“管道”，一端接入用户终端，一端连接网络核心，核心任务是把数据快速、稳定地从A点送到B点。但随着AI、物联网、工业互联网等技术的深度渗透，“连接”的内涵已彻底改变，它不再是孤立的点对点传输，而是需要打通数据、算力、场景的“智能协同枢纽”。

　　当连接开始承载“决策辅助”“资源调度”“风险预判”等更复杂的使命，移动通信的角色，必然要从被动的“管道”向主动的“中枢”加速转型。而这场转型的关键，就藏在对“智能连接”需求的深度回应中。

　　四大特征定义智能体连接

　　当前，以人工智能大模型、物联网全域覆盖、算力网络协同为代表的技术浪潮，推动各类物理设备与数字系统加速向“自主决策、协同交互”的智能体形态演进。从工业生产的柔性制造单元，到城市治理的智能感知节点，再到深空探测的无人装备集群，越来越多的场景需要超越传统“数据传输”的连接能力，这种连接不仅要实现“万物互联”，更要支撑“万物智联”。

　　相较于传统移动通信的“管道式连接”，智能体连接以“智能协同”为核心，呈现出四大显著特征，实现了从“能通”到“智通”的本质转变。

　　一是需求驱动的动态适配能力。智能体连接打破了“一刀切”的网络服务模式，能够基于智能体的业务属性动态调整网络参数。例如工业场景中，焊接机器人需毫秒级时延保障操作精度，网络可自动将其接入低时延切片；而仓储机器人侧重高并发数据传输，网络则优先分配带宽资源。华为AI核心网通过“体验经营智能体”实现资源动态调度，可根据智能体类型生成差异化QoS保障策略，这种适配能力使网络从“被动响应”变为“主动服务”。

　　二是通感算智的深度融合特性。作为智能体连接区别于传统连接的核心标志，随着5G-A向6G技术的演进，通信、感知、算力、AI四大技术能力突破单点局限，进入深度协同的融合阶段。通信层面，从毫米波、太赫兹等新型频谱技术到网络切片的动态编排，构建起可按需调配的高速数据传输通道，支撑智能体海量异构数据的实时交互；感知层面，通过基站雷达、超宽带定位、多模态传感融合等技术，使网络具备对物理环境的精准认知能力，能够为智能体提供位置、距离、运动状态等多维环境信息，辅助其完成路径规划与障碍规避；算力层面，依托边缘-云端协同的算力网络架构，将轻量化算力部署于网络边缘节点，满足智能体低时延实时计算需求，同时通过云端集约化算力支撑复杂模型训练与全局数据处理，实现“就近计算”与“全局优化”的平衡；AI层面，从边缘侧的轻量化推理模型到云端的大模型决策系统，形成分层智能体系，能够对通信质量、感知精度、算力负载进行动态优化，驱动整个连接系统向“感知-决策-执行”的闭环演进。

　　同时，通感算智的融合还在空间维度上实现了从地面到空天的拓展。星地融合通信技术通过高轨、中低轨卫星与地面基站的协同组网，构建起全域覆盖的连接网络，解决了偏远地区、海洋、空域等传统地面网络覆盖盲区的智能体连接问题。在这类场景中，卫星不仅承担数据回传的通信功能，还可通过载荷搭载的遥感感知设备，为智能体提供大范围的环境监测数据；边缘节点与卫星载荷的算力协同，能够在近空间完成数据预处理与快速决策，减少对地面云端的依赖；AI算法则负责对卫星通信链路质量、感知数据精度进行动态校准，同时优化多卫星与地面节点的资源调度策略。

　　三是协议驱动的自主协同机制。智能体之间的高效交互依赖标准化通信协议，如同HTTP协议支撑了互联网的发展。当前业界正加速构建智能体原生协议体系，如ANP试图成为智能体互联的“HTTP”，通过底层数据直接交互替代传统UI层面的间接沟通，大幅提升智能体协同效率。这种协议驱动模式使智能体能够自主发现、认证与协作，例如电商供应链中，订单智能体可直接与库存、物流智能体交互完成调度，无需人工介入，推动连接从“人机交互”为主转向“机机协同”为主。

　　四是意图驱动的运维闭环体系。智能体连接实现了网络运维从“人工干预”到“自主闭环”的跨越。依托AI原生网络构建的运维智能体，可通过自然语言交互接口处理网络告警与服务投诉，结合多维度网络数据实现故障的自主诊断与根因定位；搭配数字孪生技术构建的虚实协同验证机制，能在虚拟仿真空间预演网络参数调整、策略更新等操作，提前评估可能存在的风险，大幅降低现网操作的不确定性。

　　这种闭环体系使网络具备持续自我进化能力，可基于智能体交互过程中产生的流量特征、服务质量数据等，动态优化资源分配策略与运维规则，不断提升长期服务稳定性与效率。

　　网络如何建？

　　智能体连接不是移动通信的局部升级，而是一场“连接范式”的根本性变革，它将网络从“数据传输管道”重塑为“智能协同中枢”，成为AI与实体经济融合的关键纽带。目前，智能体连接产业链已形成“上游技术支撑、中游核心构建、下游场景落地”的完整架构，其中设备商作为中游核心，主导着技术路线与生态整合方向，成为产业链的关键枢纽。

　　具体来看，技术路线上，设备商凭借底层技术积累，直接决定智能体连接的演进方向。华为以“AI 核心网”为核心，构建“网络-算力-AI”一体化能力，分阶段实现从“AI赋能”到“AI 原生”的升级；中兴聚焦“通感算智融合”，通过基站集成感知功能，定义“通信+导航”的场景化技术标准；中信科移动则依托6G研发优势，搭建“终端-边缘智脑-核心网-智脑中心”五级架构，确立分层智能的技术框架。三者的技术路线选择，也共同构成了当前智能体连接的主流技术图谱。

　　在生态资源整合上，智能体连接需跨网络、算力、行业场景协同，设备商是生态整合的核心枢纽。一方面，设备商向上整合芯片、AI引擎等上游资源，如华为将传统电信云升级为叠加 FusionMind AI 引擎的智能融合电信云；另一方面，向下联动运营商、行业伙伴推进场景落地，例如华为联合中国移动（600941）、乐聚机器人发布5G-A具身智能机器人，中兴与行业伙伴打造“5G-A+低空经济”标杆案例，通过“技术+伙伴”模式打破产业壁垒。

　　在基础设施的构建上，智能体连接的“智能协同中枢”定位，依赖底层网络基础设施支撑，设备商是这一环节的唯一实现者。从华为的AI核心网设备，到中兴具备感知功能的5G-A基站，再到中信科移动支持数字孪生的网络设备，设备商提供的硬件与软件系统，构成了智能体连接的物理基础，直接决定网络的算力承载、协同效率与场景适配能力。

　　由此看来，智能体连接带来的“连接范式”变革，正在打破传统设备商竞争格局，催生新的产业座次调整。

　　目前，国内头部设备商主导地位进一步巩固在“通感算智融合”与场景落地速度上，国内设备商已形成明显领先优势。华为的全栈技术整合能力、中兴的场景化突破路径、中信科移动的6G前瞻性布局，使其在智能体连接的核心技术与商用进度上，远超国际同行。

　　而国际设备商陷入“技术跟跑”与“场景滞后”困境爱立信、诺基亚等国际设备商虽在局部领域推进研发，如爱立信聚焦Network AI的运维智能化、诺基亚通过ReefShark芯片提升算力支持，但在“通感算智融合”的核心技术整合与场景落地速度上，已落后于国内设备商。其核心问题在于技术路线相对单一，缺乏与实体经济的深度绑定，难以快速响应低空经济、智慧工厂等新兴场景的需求，未来在全球智能体连接市场的份额可能进一步收缩。

　　需要注意的是，随着移动通信的不断发展，设备商的格局竞争焦点也正转向“6G前瞻性”与“场景深度适配”，随着智能体连接向6G演进，设备商的竞争将从当前的“技术落地”转向“长期布局”。中信科移动的五级分层智能架构、华为的AI原生网络规划，均已瞄准6G时代的智能协同需求；同时，谁能更快实现“技术-场景”的深度适配，如中兴在低空经济、华为在具身智能的突破，将成为决定未来格局的关键。具备“6G前瞻性+场景落地能力”的设备商，将在新一轮竞争中占据主动。

　　循序渐进的智能重构

　　在相关专家看来，智能体连接将在技术演进与生态完善的双轮驱动下加速发展，未来3-5年有望实现从“试点验证”到“规模化应用”的跨越。

　　其中，5G-A将成为智能体连接的近期主力，重点实现工业、低空等场景的落地；6G则将推动连接能力向“空天地一体”与“全域智联”升级。根据IMT-2030(6G)推进组规划，6G将实现“通感算智”的全面融合，通过太赫兹通信、天地一体化网络，为太空机器人、深海智能设备等极端场景智能体提供连接服务。同时，AI原生网络将进一步成熟，网络能够自主理解智能体意图并生成服务方案，实现“用户只提目标，网络搞定一切”的终极形态。

　　然而，智能体连接的发展仍面临多重挑战，需产业链协同突破，避免陷入“技术先进但落地困难”的困境。

　　首先是当前智能体连接的核心技术仍存在瓶颈。一是多智能体协同能力不足，当大量智能体同时交互时，网络易出现资源调度混乱，现有算法难以实现全局最优；二是算力能耗平衡难题，边缘侧轻量化模型的推理精度与云端大模型的算力需求存在矛盾，如何在低能耗下保障服务质量仍是关键；三是感知与通信的干扰问题，基站集成感知功能时易产生信号干扰，影响连接稳定性。

　　同时，智能体连接尚未形成统一的标准体系，导致不同厂商的解决方案兼容性差。在协议层面，ANP、MCP等协议并存，智能体跨平台交互存在障碍；在接口层面，网络与智能体的对接接口缺乏规范，增加了企业的接入成本；在评价体系层面，智能体连接的性能指标尚未统一，难以量化技术价值。这种碎片化严重制约了生态的规模化发展。

　　更为关键的是，智能体连接涉及大量敏感数据，但当前缺乏针对性的安全防护体系，智能体被劫持、数据泄露等风险突出。同时，智能连接基础设施的部署成本高昂，边缘智算节点、通感一体基站的建设与运维费用对运营商构成压力，而工业、医疗等领域的付费意愿尚未完全培育，投资回报周期较长，影响产业链的投入积极性。

　　因此，相关专家建议，智能体连接要避免“技术先进但商业无效”的陷阱，必须遵循“短期聚焦痛点、长期逐步扩展”的节奏，而非一味追求的远期目标。先锁定“高需求、低门槛”场景破局，以“场景收益”反哺技术升级，逐步向“高门槛、高价值”场景渗透。

　　无疑，智能体连接的发展，正在重塑产业链各主体的定位，过去“设备商卖硬件、运营商建管道、行业客户买服务”的单向关系，将转变为“共同定义需求、共同创造价值”的共生关系。

　　未来运营商若仅承担基站建设，将难以收回投资成本，必须参与到场景运营中，通过“管道收入+运营收入”的双模式，提升投资回报能力，进而更主动地参与智能体连接的生态建设；设备商的核心竞争力，不再是基站、核心网等硬件的性能，而是整合AI引擎、算力资源、行业数据的能力；行业客户需更主动地参与技术标准制定，才能让智能体连接真正解决实际问题。

　　可见，智能体连接的未来，不在于是否能实现“颠覆式创新”，而在于能否以务实的态度打破“技术、标准、生态”的制约，让每一步发展都匹配产业需求与商业价值。它不是一场“一蹴而就的革命”，而是一次“循序渐进的重构”。