最近這段時間，國內各地運營商密集發布5G-A套餐，掀起了一股頗具規模的5G-A商用浪潮。

在宣傳5G-A的時候，有一個詞經常會掛在運營商的嘴邊，作為5G-A的核心亮點進行推介。

這個詞，就是——“大上行”。

運營商們是這么說的：“5G-A相比5G有十倍的理論速率提升，將會推動移動通信邁入‘下行萬兆，上行千兆’時代。大上行，將滿足AI時代的用戶場景需求，帶來全新的網絡體驗。”

那么，為什么運營商們都開始強調“大上行”的重要性呢？這背后有著怎樣的技術背景和市場需求呢？5G-A，在技術上又是如何實現“大上行”的呢？

今天這篇文章，小棗君就和大家深入聊聊這個話題。

傳統上行，為什么這么慢？

所謂“大上行”，就是更高的上行連接速率。

大家都知道，像手機這樣的移動終端，既會從基站接收數據，也會向基站發送數據。前者是下行，后者是上行。

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上行和上行的通信速率，一直都是不平等的。上行速率明顯慢于上行速率。

原因很簡單，蜂窩移動通信一直都是中心化的架構，一個基站服務幾百上千個終端。

基站的無線發射功率比手機大3個數量級，信號更強，傳播距離更遠。

5G基站

這就好比在一個操場上，一個老師和N個學生說話，為了能讓學生們能聽見，老師會拿一個大話筒。而學生手里沒有話筒。所以，學生很容易可以聽清老師的聲音，而老師卻很難聽見學生的聲音。

站在手機的角度，不僅手機的發射功率小，它的天線數量也有限制。一般來說，手機終端天線都是2T4R（2發4收）或者1T2R（1發2收），這也是不平衡的。

現代移動通信系統在設計的時候，就偏向于下行。例如，5G TDD的幀結構配置中，上行時隙和下行時隙的比例通常是3:7，下行多于上行。

此外，手機在接收下行數據后，還要占用上行帶寬回傳應答消息，進一步影響了上行的能力。

從具體的技術代際來看，4G（FDD LTE）的上行/下行理論速率分別是50Mbps和150Mbps，5G NR的上行/下行理論速率分別是200-300Mbps和1.5-2Gbps（視具體頻段和配置而定）。可以看出，無論是4G還是5G，上行速率都明顯低于下行速率。

我們為什么需要提升上行？

上行弱于下行，是通信網絡中心化架構決定的。從某種意義上來說，也屬于“歷史遺留問題”。

移動通信的早期發展階段，主要用于人與人之間的通訊，業務也以語音通話和短信為主。這種通信業務雖然屬于點對點，但對通信帶寬的要求不高。

后來，互聯網崛起，越來越多的網站和內容服務提供商出現。內容的形式，也從文本向音視頻等多媒體演進。整個網絡開始變成了中心化的業務架構。

在這種架構下，大部分的通信需求，是需要將多媒體內容從數據中心傳輸到手機終端。這顯然屬于下行需求，所以，那一時期的移動通信網絡，會偏向于加強下行能力。

如今，時代又發生了劇烈的變化。

由于攝像頭等技術的不斷升級，終端具備了很強的影像采集能力，催生出了高清視頻通話、視頻會議、視頻直播等新型業務。這些業務，對移動通信網絡的上行能力提出了更高的要求。網絡業務的模式，從“下行為主”開始走向“上下行并重”。

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除了手機之外，不斷發展的物聯網，也對上行能力有更高要求。物聯網的業務類型包括控制和采集。就采集而言，同樣也包括了大量的視頻終端（例如工業攝像頭、交通攝像頭、安防攝像頭等）上傳數據需求。

物聯網的終端規模更大，有些工業場景（例如智能制造）采集的視頻分辨率極高，不僅需要更高的上行速率，還需要更低的上行傳輸時延。

如果說視頻業務只是對上行能力提出了初步考驗，那么，正在快速崛起的移動AI，將會讓這個考驗變得更加嚴峻。

AI是典型的數據驅動型業務。和AI相關的業務，例如AI助理、實時翻譯、圖像識別等，都需要將大量的原始數據（如語音、視頻、環境信息）上傳至云端處理。一些AI應用涉及到多模態交互（文本、語音、視頻、AR等），對上行鏈路的帶寬、時延、穩定性也有多樣化的要求。

如大家所見，AI端側應用正在加速走向以Agent為中心的交互方式。80%的Agent交互場景，對上行的需求超過下行。

除了手機消費類AI應用之外，行業AI應用對上行能力會帶來更大的挑戰。海量的場景數據需要上傳云端，經過處理后成為大模型訓練的樣本數據。

例如車聯網場景，自動駕駛車輛每秒需要上傳的環境感知數據，就高達數GB。

總而言之，在視頻業務、AI業務的多重壓力下，移動通信網絡的上行能力提升變得迫在眉睫。在新一代移動通信技術標準5G-A中重點加強上行能力，打造Gbps級的上行速率，也成為整個行業的普遍共識。

怎樣才能提升上行能力？

那么，5G-A究竟該如何實現“大上行”的呢？

在此前的5G早期階段，其實已經開始研究如何提升上行能力。

例如，在5G中引入的SUL（Supplementary Upload，輔助上行）技術，通過增開LTE FDD低頻（例如1.8GHz頻段）做上行，高頻段NR TDD做下行，可以一定程度解決手機發射功率弱導致的遠點上行瓶頸。

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SUL（輔助上行）

再例如，通過適當修改幀結構，增加上行時隙，可以提升數倍的上行速率。或者，在上行中采用CA載波聚合，也可以提升上行能力。

2019年，華為和中國電信還聯合發布了“超級上行”技術，通過TDD/FDD協同、高頻/低頻互補、時域/頻域聚合等方式，解決上行帶寬不足和覆蓋受限的問題。

在5G-A時代，業界基于這些嘗試，進行了更加深入的探索。

我們來看看近期的一些最新進展：

不久前，浙江移動聯合華為等單位，在杭州率先完成全國首個F/A SUL（Supplementary Uplink）大上行外場規模組網技術驗證。

F/A SUL技術通過在錨點站（本次試點采用4.9GHz）下行時隙內引入F頻段（1880～1900MHz）或A頻段（2010～2025MHz）全上行頻譜，實現“異頻同時上行”，突破傳統TDD鏈路的上行資源瓶頸。

這次驗證實現商用終端單用戶上行峰值超1Gbps，證明了F/A SUL技術的上行能力，也為下一階段的商用規模組網驗證奠定了基礎。

業界首款F/A SUL大規模天線陣列AAU

上個月，浙江電信、浙江聯通、華為攜手，共同完成1.8GHz + 2.1GHz雙頻8T8R基站創新商用驗證，5G單用戶上行速率突破1.1Gbps。

此次商用驗證采用的1.8GHz + 2.1GHz雙頻8T8R基站具備頻分雙工（FDD）上下行各95MHz大帶寬能力，通過上行載波聚合（CA）和單用戶多輸入多輸出（SU-MIMO）技術的協同作用，有效提升了基站的上行能力。

6月19日，也就是2025 MWC上海展期間，中國電信聯合華為共同舉辦了5G-A“智聚大上行”聯合創新發布會。他們提出的“智聚大上行”技術，非常值得關注。

該技術包括智能頻譜聚合、智能小區協同、智能鏈路管理三大創新，充分挖掘多天線的上行覆蓋能力，并結合分布式UCN（User-Centric Network，用戶中心網絡）和時頻制空功全資源實時共享，引入無線智能化技術，構筑無線網絡AI業務承載網。

5G-A“智聚大上行”聯合創新發布會

智能頻譜聚合，是指以往傳統4G/5G不能做到頻譜跨制式靈活分配，而采用這個創新之后，可以實現跨制式智能頻譜池化，將部分4G上行頻譜“借給”5G上行使用。

智能小區協同，是在組網上進行創新，讓多個網絡級小區進行智能協同，為用戶提供確定性時延保障。

智能鏈路創新，是指通過智能信道追蹤，智能化重構上行鏈路，實現極致的頻譜效率。

根據發布會上的數據，這些創新可以讓5G-A網絡具備精準預估能力，讓時延降低超30%，上行速率提升超15%，邊緣體驗提升超15%。

最后的話

目前，5G-A在國內的發展已經進入了快車道。三大運營商已在國內31個省份，300余個城市部署5G-A網絡，覆蓋核心商圈、交通樞紐、工業園區等關鍵場景，預計可支撐5000萬用戶。

具體來看，中國移動5G-A商用城市已超330個，2025年中國移動將投入98億元推進5G-A商用，預計年底發展5000萬5G-A用戶。中國聯通計劃2025年在39個重點城市主城區全面啟動5G-A業務，其他300余城市重點場景啟動5G-A業務。中國電信2024年在121個城市規模部署了約7萬5G-A基站。2025年，他們計劃進一步擴大5G-A基站覆蓋規模，覆蓋至超過150個重點城市。

隨著5G-A網絡的不斷普及，越來越多的用戶將會享受到包括“大上行”在內的卓越網絡體驗。“大上行”的推進，不僅僅是技術上的革新，更是對未來網絡需求的積極響應。希望產業鏈各方能夠共同努力，加速推動這項技術的創新升級和應用拓展，為移動AI時代的到來奠定堅實的基礎。