6月下旬的一天，上海新国际博览中心N4馆里，一场机器人点球大战正在上演。包括宇树科技在内的八支具身智能公司派出的“铁人战队”依次登场。

哨声响起，机器人稍显笨拙地左右踏步、小幅摆臂、抬脚射门——接下来便是各种“翻车”场面：有的双腿绊住了球，有的一脚飞出却没碰到球，还有的身体失去重心当场摔倒。每一次踉跄和射偏，都引来围观人类的低笑声。偶有射中的，机器人高举双臂奋力挥舞，“得意”得有些笨拙。

但如果把这一幕视作又一场噱头式表演，就低估了它的技术含量。与提前排练、按脚本执行的春晚舞蹈不同，这场点球大战全程禁止远程操控，也不能预先写死动作路径，机器人需要自主识别足球位置、判断门将（另一位机器人）站位、计算射门角度与力度。而它们的每一帧视觉识别、每一条运动控制指令、与云端AI模型的每一次交互，都依赖于毫秒级响应的无线网络。它们每次抬脚，考验的都是具身智能和通信网络的协同作战能力。

这是2026上海MWC大会刻意设计的一个环节。主办方GSMA（全球移动通信系统协会）试图提醒沉浸于AI炫技的人们：再强大的算法，若没有同样强大的移动通信网络，也将一事无成。

创始于1987年的MWC（世界移动通信大会）是通信行业的年度盛会，主会场设于巴塞罗那。在上海举办的亚洲分会场到今年已进入第15个年头。本届上海大会的一个核心主题就是“移动AI”，意即AI已经不再只是跑在网络之上的应用，而是正在加速与移动网络融为一体，使得网络能够实时感知、预测和优化。

在接受《财富》（中文版）专访时，GSMA总干事白德伟（Vivek Badrinath）提到了“AI+移动通信”的三个典型应用场景，而它们在今天的中国都在迅速铺开。

首先就是机器人。机器人点球大赛就是一个最为浓缩的样本，而更多的人形或专用机器人正开始批量走进工厂、餐厅、交通枢纽。“机器人需要连接网络，才能接受指令、理解环境、调用AI完成任务，”白德伟说。“这意味着网络不再只连接人手里的手机，它要同时管理成千上万个移动的、有决策能力的物理终端。”

第二是低空经济。中国目前登记在册的无人机超过300万架，高峰时段每一刻都有数万架无人机同时在空中飞行，同样依赖稳定、安全、低延迟的网络连接。

第三个领域是智能网联汽车，它们已经从移动工具变成“软件定义的、能够感知环境的移动平台”。根据国家信息中心数据，截至2025年，全国道路上已上牌、搭载L2组合驾驶辅助功能的乘用车超4100万辆。

白德伟说：“机器人、无人机、网联汽车，这三种截然不同的技术，都有赖于新一代基础设施。中国在这些领域的领先地位来自多年的持续投入——全球超过40%的5G连接都在中国。”

预计到2030年，中国5G连接数将突破17亿，届时将约占全球总量的三分之一。GSMA预测，到2030年，移动技术对中国经济的贡献将达到约2万亿美元。

Token，运营商的新“摇钱树”？

如果说短信承载了通信时代的黄金十年，流量成就了移动互联网的繁荣，那么随着AI时代与“Token经济”的到来，移动运营商的计价单位，甚至商业模式，也势必再次发生改变。

国家数据局披露，截至2026年3月，中国日均Token调用量已突破140万亿，较2024年初增长超千倍。

“Token不等于流量，”白德伟解释道，“流量衡量的是简单的数据量，而Token还包含了计算——调用数据中心的AI模型、为你生成答案的那部分算力。”

事实上，一场运营商的Token转型竞赛已经打响。

中国移动自今年4月起在北京等地陆续推出Token套餐。北京移动向个人用户提供最低24.99元/月可获1000万Token的算力月包，目标是让“AI算力消费像流量一样成为日常标配”。

中国联通推出了Token Plan及融合套餐，将“网络+算力+应用”当作整体来定价。中国电信则于5月推出试用Token套餐，个人用户最低支付9.9元/月可获1000万Token，希望扮演AI算力“批发商”的角色。

不过，白德伟认为，运营商卖Token还处于早期阶段，使用者也可能选择直接从AI大厂购买Token，而不是通过运营商。但运营商把算力和网络连接打包在一起卖，是一个非常合逻辑的新商业模式。

在全球AI竞赛中处于领先位置的中国与美国，恰巧也是全球移动通信网络最强大的两个国家。白德伟对此的观察是：“网络是地基。没有地基，很难参加AI竞赛。”

他说，两国有一个相似之处：都有三家巨型移动运营商。中国移动、中国联通、中国电信三家基础电信企业合计移动电话用户数在18亿以上，平均每家约4.5亿用户；美国的AT&T、Verizon、T-Mobile同样具备全国覆盖的规模能力。“这种规模让运营商有能力在全国范围内快速部署一项新服务，让所有企业都能受益，而这在全球很多国家是做不到的。”

而在AI大基建的边缘推理（Edge Inference）环节——意指推理计算发生在靠近数据产生源头和最终用户的位置，而不是回传到远端大型云端数据中心去做，白德伟指出了中国独特的物理资产优势。比如，全球规模最大的通信铁塔运营商——中国铁塔公司在全国各地建设了超过210万座通信塔，它们紧邻用户侧，理论上都可以用来做边缘推理。

白德伟认为边缘推理的趋势将会越来越明显，有两个原因。首先，这样就不必动辄建造“像整座城市那么大”的数据中心；第二，随着AI更多用于机器人或汽车这类场景，对响应速度的要求就会越来越高，而距离越短，延迟越低，响应越快。

内存涨价正在扩大技术鸿沟

每一轮技术突进，都伴随着担忧：技术和财富向更少数人集中，贫富差距进一步扩大。这一次AI浪潮同样如此——如果基础设施与终端不跟上，“智能鸿沟”甚至可能比过去的“数字鸿沟”更深。

就在世界各地的富裕人群和产业开始享受AI+移动通信的便捷与红利时，“全球还有约30亿人虽然身处移动网络覆盖之下，却从未体验过移动互联网，”白德伟说，“不是因为他们没有网络信号，而是因为他们买不起手机。”

而在手机匮乏这一点上，他说，全球正在经历一个“非常糟糕的时刻”，原因是近期内存芯片的涨价。而随着内存价格大幅上升，制造商更愿意把有限产能分配给利润更高的高端产品——导致“双重打击”。

GSMA正在游说各国政府对低端智能机免税，试图从政策侧改善设备可负担性。“但手机的‘使用鸿沟’（usage gap）正在成为通信行业的一大难题，”白德伟说。（财富中文网）