Al Aerial 平臺解決方案組合賦能開發者推動 AI-RAN 與 6G 研究突破

電信行業正加速采用 AI 技術，以實現即使在信號強度不佳的條件下也能夠提供無縫連接，同時最大化可持續性與頻譜效率（單位帶寬內可傳輸的信息量）。

AI-RAN 技術的進步為 AI 原生 6G 無線網絡奠定了基礎。這些網絡在設計之初就利用 AI 與加速計算技術進行構建，以滿足數十億 AI 驅動設備、傳感器、機器人、攝像頭及自動駕駛汽車的連接需求。

為助力開發者與電信行業領先企業構建 AI 原生 6G 無線網絡，NVIDIA 宣布為NVIDIA Aerial研究平臺擴展新的工具組合。

擴展后的解決方案組合包括：基于 NVIDIA DGX Cloud 的 Aerial Omniverse 數字孿生平臺、基于NVIDIA MGX的 Aerial 商用測試平臺、NVIDIA Sionna 1.0開源庫、NVIDIA Jetson加速計算平臺上的 Sionna 研究套件。

上述工具將加速 AI-RAN 與 6G 研究進程。目前，Amdocs、Ansys、Capgemini、DeepSig、富士通、是德科技、京瓷、MathWorks、聯發科、三星研究院、軟銀集團、VIAVI Solutions 等行業領先企業，以及美國東北大學、萊斯大學、得克薩斯大學奧斯汀分校、蘇黎世聯邦理工學院、弗勞恩霍夫電信研究所、海因里希·赫茲研究所（HHI）、新加坡科技設計大學、奧盧大學等全球 150 多所高校與科研機構，已經開始利用 NVIDIA Aerial 研究平臺開發、訓練、仿真與部署突破性 AI 原生無線創新技術。

支持研發全流程的新工具

Aerial 研究平臺為處于從早期實驗到商業部署各階段的開發者，提供了極高的靈活性與易用性，包括：

Aerial Omniverse 數字孿生（ADDT）平臺：可在物理精確的無線系統數字復刻環境中測試與優化算法的仿真平臺，可以通過NVIDIA DGX Cloud訪問。開發者可在本地、筆記本電腦、公有云或NVIDIA云服務中無縫使用ADDT。

Aerial 商用測試平臺（ARC-OTA）：全棧式 AI-RAN 部署系統，支持開發者通過無線方式實時部署與測試新AI模型。該系統目前可以在 NVIDIA MGX 上使用，也可以通過包括 Supermicro 在內的制造商獲取，或者通過 Sterling Skywave 以托管服務的形式提供。ARC-OTA 整合商用級 Aerial CUDA 加速 RAN 軟件、OpenAirInterface（OAI）開源 L2+ 與 5G 核心網，以及 WNC 和麗臺科技提供的 O-RAN 7.2 分頻開放射頻單元，構建端到端 AI-RAN 商用測試系統。

Sionna 1.0：全球使用最廣泛的 GPU 加速開源通信系統研究庫，累計下載量超 135,000 次。最新版本新增高速射線追蹤無線電傳播模塊、靈活鏈路級仿真器及系統級仿真功能。

Sionna研究套件：基于 NVIDIA Jetson 平臺，集成 AI 與機器學習加速計算能力，以及 OAI 構建的軟件定義 RAN。研究人員可連接 5G 設備，在數小時內完成下一代無線網絡 AI-RAN 算法的原型設計。

NVIDIA Aerial 研究生態推動 AI-RAN 與 6G

NVIDIA Aerial 研究平臺包含 NVIDIA 6G 開發者計劃——這一開放社區匯聚 2,000 多名成員，涵蓋技術企業、學術界、研究機構與電信運營商等，共同利用 NVIDIA 技術推進 AI-RAN 與 6G 研究。

測試與仿真在開發 AI 原生無線網絡中至關重要。Amdocs、Ansys、是德科技、MathWorks 與 VIAVI 等企業正通過 NVIDIA ADDT 增強其仿真解決方案；運營商則構建無線接入網數字孿生，優化動態流量場景下的性能表現。

世界移動通信大會（Mobile World Congress）上，AI-RAN 聯盟選用的 10 項演示中有 9 項基于 NVIDIA Aerial 研究平臺開發，并取得了突破性的進展。

軟銀集團和富士通展示了在無線信號較差的環境中，通過基于 AI 的上行鏈路信道插值技術，網絡吞吐量可提升高達 50%。

DeepSig 開發 AI 原生無線接口 OmniPHY，消除了傳統的導頻開銷，利用神經網絡在某些場景下可實現高達 70% 的吞吐量提升。OmniPHY 借助 NVIDIA Aerial 平臺，將機器學習融入調制、接收與解調環節，優化頻譜效率、降低功耗并提升無線網絡性能。

“AI 原生信號處理正在重塑無線網絡，并在實際應用中取得了成果。”DeepSig 聯合創始人兼 CEO Jim Shea 表示，“通過將深度學習集成到無線接口，并利用 NVIDIA 工具，我們正重新定義 AI 原生無線網絡的設計與構建。”

除了 NVIDIA Aerial 研究平臺的系列工具外，開發者還可基于 CUDA 構建的 NVIDIA CUDA-X 庫開放生態，開發性能大幅提升的應用程序。