21世纪经济报道见习记者冉黎黎 北京报道
今年的政府工作报告提出，扩大5G规模化应用，加快工业互联网创新发展。从行业发展角度看，当前在推动5G与工业互联网深度融合过程中面临哪些挑战？从5G到5G-A，再到5G-A商用一周年，为6G的发展带来了哪些经验或启示？AI发展如火如荼，作为通信企业，如何看待AI for Industry在未来几年的发展趋势？7月2日—5日，2025全球数字经济大会在北京举行，会议间隙，北京移动副总经理刘南接受了21世纪经济报道记者的专访。
刘南称，“5G-A是5G向6G发展的关键阶段，5G-A仍属于地面范畴，而6G是空天地一体化，能够对国内广袤的54%网络未覆盖区域实现有效覆盖。”他表示，5G与工业互联网深度融合是扩大5G规模化应用的重要前提，目前“5G+工业互联网”应用场景多针对共性需求，与不同行业、企业的个性化需求契合度不够。当前，5G-A历经不到一年的建设，与行业的融合已经颇具成效。从5G到5G-A，再到5G-A商用一周年，正从技术研发、应用场景、产业生态三个层面为6G的发展带来启示。
真正的万物互联靠6G
《21世纪》：今年政府工作报告提出，扩大5G规模化应用，加快工业互联网创新发展。从行业发展角度看，当前在推动5G与工业互联网深度融合过程中面临哪些挑战？5G与工业互联网融合经历着怎样的阶段性演进过程？
刘南：5G与工业互联网深度融合是扩大5G规模化应用的重要前提，目前主要面临成本、需求等多方面的挑战。
成本层面，5G网络建设、现有设备改造及后续运营成本较高，这对于企业，尤其是中小企业而言，存在一定压力，制约了5G与工业互联网融合的大规模推广。需求匹配层面，工业各垂直行业相对独立分散，需求呈现碎片化、个性化特征。目前“5G+工业互联网”应用场景多针对共性需求，与不同行业、企业的个性化需求契合度不够。
根据工业和信息化部印发的《打造“5G+工业互联网”512工程升级版实施方案》，未来5G和工业互联网将在网络设施、技术产品、融合应用等方面进行演进。未来“5G+工业互联网”将广泛融入实体经济重点行业领域融可赢配，推动其在更广范围、更深程度、更高水平上创新发展，届时5G将与工业互联网实现深度融合，成为工业生产中不可或缺的基础设施。
《21世纪》：5G-A与哪些行业的深度融合与高效应用正在或即将改变城市生活？5G-A与新兴产业的结合将如何释放出新质生产力方面的价值和潜力？
刘南：5G-A是新兴产业的重要技术驱动力，以低空经济为例，在5G-A通感一体技术的加持下，低空经济将发挥更大的价值及潜力。第一，促进高端技术创新，带动上下游产业协同，如无人机技术可推动人工智能、5G通信、卫星导航等技术融合升级；第二，创造新经济增长点，催生新的商业模式和消费业态。如低空旅游、娱乐等；激发消费者支付意愿，拓展消费场景；第三，增进民生福祉，低空经济广泛应用于基础设施巡查、应急救援等公共服务领域，提升公共服务效率。
《21世纪》：2024年被业界称为5G-A商用元年。从5G到5G-A，再到5G-A商用一周年，为6G的发展带来了哪些经验或启示？
刘南：4G是消费物联网，5G是产业互联网，向前一步形成通感能力，6G则不同，真正的万物互联靠6G。从5G到5G-A，再到5G-A商用一周年，为6G的发展带来的经验和启示可以从技术研发、应用场景、产业生态三个层面来看。
首先是技术研发层面，5G-A通过频谱资源扩展提升了网络带宽，这为6G在高频段频谱利用方面提供了经验，5G-A的智能网络架构通过AI调度算法，提高了网络资源利用率，也为6G网络智能化发展提供了思路。
其次是应用场景层面，5G-A进一步丰富了5G的应用场景，如“5G+采矿”“5G+工业质检”等。这表明6G技术发展应更加注重与垂直行业的深度融合。以场景需求为导向，挖掘网联汽车、低空经济等领域的应用潜力，为6G应用落地开拓方向。
最后是产业生态层面，5G-A的发展强调产业协同，通过与设备厂商、应用开发商等合作，打造生态体系。6G发展需要强化产业协同，构建产业生态，加强标准制定协同，产业链上下游企业需增进技术研发合作，共同攻克关键技术。
7月2日—5日，2025全球数字经济大会在北京举行，会议间隙，刘南接受了21世纪经济报道记者的专访。（21世纪经济报道记者 拍摄）AI应用场景将发生裂变
《21世纪》：6月上旬，工信部两度召开会议部署“人工智能+”行动。根据中国信通院的研究，AI for industry这一领域中，通信行业处于领跑地位。如何看待AI for Industry在未来几年的发展趋势？在这个方向上，信息通信行业及业内企业正在关注或需要关注的主要问题有哪些？
刘南：AI for Industry 在未来几年将呈现迅猛发展的态势。从技术演进角度看，技术融合加速。AI将与5G-A、工业互联网、算力网络等通信基础设施深度融合，形成“感-传-算-控”一体化智能体系，驱动制造、能源、交通等领域的智能化升级。在应用拓展方面，应用场景裂变。从目前通信等少数领跑行业，加速向制造业、能源、交通等更多行业渗透，形成智能质检、网络自优化、供应链预测等标准化解决方案，大幅提升各行业的生产效率、降低成本、增强创新能力。
对于信息通信行业及业内企业而言，有诸多关键问题需要大家共同关注。首先是数据质量与安全，工业场景产生海量数据（603138），如何保障数据准确、完整且安全存储与传输，是有效应用AI的基础。其次是算力支撑，强大的算力是运行复杂AI模型的必要条件，需不断提升算力水平并优化算力成本。再者是行业标准制定，统一规范有利于不同企业、不同系统间的协同与互操作性。此外，人才培养也至关重要，既懂AI技术又熟悉工业业务逻辑的复合型人才极度匮乏，只有储备这类人才，企业才能在AI for Industry浪潮中抢占先机，推动行业持续健康发展。
《21世纪》：当前，我国大模型应用正从通用领域向行业纵深渗透。在促进大模型从“通用泛化”向“领域专精”升级的过程中，北京移动积累了哪些问题和经验？
刘南：北京移动在推动大模型从“通用泛化”向“领域专精”的升级过程中，直面数据壁垒、算法精度、场景适配三大挑战，探索出一套可借鉴的实践路径。
一是数据治理先行。针对行业高质量数据集稀缺的痛点，凭借多年数据治理经验，自主研发数据清洗、标注工具，构建全链路数据生产平台，实现从基础数据到优质训练数据的高效转化。
二是算法精度优化。针对工业等领域对模型容错率要求极高的特点，通过多机分布式部署优化推理效率，扩展上下文记忆提升交互准确性，并完成国产芯片适配，实现大模型全栈国产化部署，既保障性能又强化技术自主性。
三是生态协同共建。秉持开放共赢理念，联合产业链上下游企业，在物流、交通、教育等专精领域打造一系列标杆试点应用，以场景驱动反哺行业模型迭代优化。
未来，北京移动将继续深耕数据治理，攻克跨行业数据融合难题融可赢配，深化与行业企业合作，持续提升大模型在细分领域的专业化服务能力。
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