通信与广电实务处于关键节点，此节点关乎技术迭代，关乎应用落地。从5G-A演进至6G，广电网络与通信网络深度融合，AI技术于传输环节全面渗透，于编码环节全面渗透，于播控环节全面渗透，正重塑行业生态。身为从业者，我觉得未来两年是重要阶段，此阶段能检验新技术可否真正服务用户，能否创造实际价值。
5G-A技术如何提升广电传输效率
5G-A处于5G迈向6G的过渡时期，它的核心价值是对当下网络能力予以增强，在广电范畴，5G-A借助引入更具灵活性的子载波间隔以及增强的多天线技术，能够支撑更高码率的超高清视频回传，以往敷设专用光纤的4K/8K直播场景，此刻借助5G-A网络便可达成稳定传输，显著降低了户外大型活动的直播成本。
毫米波频段被引入，这为固定无线接入提供了新的可能性，部分偏远地区的广播站能够借助5G – A毫米波链路来替代传统卫星传输，达成低延迟、高带宽的内容分发，在实际测试里，我们已经验证了借助5G – A网络同时传输16路4K信号是可行的，这为后续的VR/AR直播应用奠定了技术基础。
广电如何应对6G技术变革
6G技术虽还没进行商用，可是其太赫兹通信、智能超表面等关键技术已然开始对广电网络的规划思路造成影响，我们留意到，6G不再单单是传输通道，而是与感知、计算能力深入融合的基础设施，这表明未来的广电网络或许要重新构建现有架构，把内容制作、分发与终端感知能力有机关联起来。
广电行业要对语义通信、全息通信等新型业务形态进行提前布局，比如在节目制作环节，借助6G网络的原生AI能力，能够达成实时内容分析以及自适应编码，我们正于与科研机构展开合作，探寻以基于6G网络特性的新型媒体传输协议，此举或许会颠覆性地转变既有流媒体传输模式 。
AI如何优化通信网络运维
AI技术于通信网络运维里的应用，正从单点工具朝系统级解决方案演进，我们开发的智能运维平台，已达成基站能耗的精准预 测和动态调整， 单站年均节电超30%，借助深度学习算法对光缆振动数据加以分析，可提前48小时预警80%以上的潜在故障。
实际部署期间，我们察觉到AI模型的持续学习能力相当关键。某省广电网络借助引入联邦学习技术，于保障数据隐私的情形下，达成了跨区域故障特征的共享以及识别。这种协同运维模式把平均故障处理时间从原本的4小时缩减至1.5小时，明显提升了用户体验。
处于通信跟广电加快融合的情形下，您觉得行业所面临的最为重大的挑战是技术迭代的速率，是人才培育滞后，还是商业模式创新欠缺呢？欢迎于评论区域分享您的看法，要是认为本文具备助益，请点赞予以支持。
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