5G-A：人形机器人规模部署的网络底座

第二届世界人形机器人运动会集中展示了当前人形机器人技术和应用能力的快速进步。赛事为期 5 天，共有 2056 台人形机器人参与 51 个项目、1301 场比赛，赛事规模以及机器人完赛能力、竞技水平均实现显著提升。

作为 5G Capital 联合创新伙伴，华为和北京联通为赛事提供了基于 5G-A 网络技术的保障体系，满足观众、媒体及不同形态人形机器人的差异化通信需求。

大量径赛和竞技项目要求机器人全自主运行，对网络稳定连接、状态回传和多终端协同提出了更高要求。依托 5G-A 的大上行、网络切片、AI 智能调度及 300MHz 大带宽，赛场可为机器人提供 20-30ms 稳定时延和 20Mbps 上行速度，支持遥操作及远端模型部署，实现机器人自主推理。这一实践验证了 5G-A 对人形机器人的网络赋能能力，也为云边端协同和远端模型部署提供了新的实践思路。

本届赛事是未来人机共融社会的典型缩影。国家速滑馆内数千名观众、数百台人形机器人和多路媒体高清机位同时运行，网络既要保障公众上网、流媒体直播及 8K 超高清视频回传，也要满足机器人低时延远程控制、多机协同和大带宽并发上行需求。

北京联通联手华为，在万人场馆内部署 LampSite 5G-A 皮基站，构建支持 300MHz 超大带宽的室内分布网络，并划出 100MHz 专属载波供机器人业务使用，实现机器人、媒体直播与公众上网业务隔离。场馆内峰值上行速度达到 1Gbps，平均端到端业务时延低于 30ms，开幕式期间机器人业务端到端业务时延达到 18ms。

与此同时，通过分时、分区、分业务的动态资源调度，在保障机器人和媒体等关键业务的同时，也确保普通用户的通信、票务、扫码和支付等基础业务稳定可用。这种资源调度机制，为未来多类型智能体共存环境下的网络服务提供了新的实践思路。

2026 年被视为人形机器人进入工业制造、物流和服务业常态化作业的重要拐点。根据 Counterpoint Research 预测，2026 年全球人形机器人出货量将突破 5 万台，四足机器人和商用智能机器人的出货量也将分别超过 9 万台和 20 万台，AI 机器人产业正迈入规模化发展阶段。

中国正成为具身智能产业的重要增长极。随着实景实训、数据沉淀、产品迭代和规模部署逐步形成闭环，人形机器人有望加速进入更多工业、服务及特种场景。同时，相关标准体系和“数字身份”建设也将为通过公共移动网络实现人形机器人全生命周期管理提供制度支撑。

当前，人形机器人仍面临模型能力、真实场景训练数据和端侧算力等多维度挑战。现阶段机器人对结构化环境依赖较高，长程任务往往需要拆分执行，面对真实场景中的异常情况仍需要人工介入。

5G-A 网络实践让产业进一步看到云边端协同的可行性。一方面，开发者可以利用 5G-A 的大上行能力远程监控机器人，实时回传作业数据，并通过 OTA 部署新的作业技能，从而提升后训练效率，加快机器人适配不同作业环境。

另一方面，随着 DaaS 业态发展，真机数据和人类示范数据的采集需求将快速增长。5G-A 的大上行能力可以支持多台数采设备远程集中管控，满足大规模、分布式数据采集需求。

此外，5G-A 还可以弥补端侧 VLA 模型推理能力的不足。在工厂、仓库等设施边缘部署 VL 大模型，可实现环境感知、异常识别和恢复策略生成，减少现场人工介入。结合网络切片，5G-A 也可为消防、救援等高危场景下的远程操控提供低时延连接。

根据 Counterpoint Research 预测，到 2030 年，智能制造、商业及家庭服务、仓储服务将成为人形机器人的主要落地方向，相关领域人形机器人出货量占比分别预计达到 45%、25% 和 20%。

按应用领域划分的全球人形机器人出货量

2026 年上半年 vs 2030 年预测

来源：Counterpoint Research

在智能制造领域，人形机器人将向群体智能发展。通过云端“云脑”整合不同机器人的局部经验，可以实现技能共享与协同学习，并突破单台机器人的算力瓶颈。未来工业场景需要全域超大带宽、稳定百兆上行及低时延网络，以连接机器人本体、工厂边缘算力和云端算力池，实现大规模机器人协同。

在商业和家庭服务领域，人形机器人部署更加分散，并需要与人接触，因此既需要安全连接和活动范围管理，也需要保障隐私并防止非授权远程操控。5G-A 可通过网络切片及加密传输，为分散部署的机器人提供安全连接，并支持高清音视频实时回传，结合云端大模型实现自然交互和多样化服务。

在智能物流仓储场景，机器人需要高精度定位、动态路径规划和智能调度。5G-A 网络具备通感一体能力，可以实现对 AI 机器人的亚米级高精度定位。面对‌高并发数据传输需求，通过载波隔离（Carrier isolation）、小区合并（Cell merging）等 5G-A 技术，在高密度高负载场景下，也能提供可靠、流畅的网络连接‌。

来源：Counterpoint Research

到 2030 年，全球人形机器人部署规模将迈入百万台量级，并围绕机器人、灵巧手等发展出 DaaS、RaaS 和 SaaS 等新的商业机会。随着智能体和大模型推理业务持续增长，网络也将从单纯的连接管道向融合安全连接、环境感知、分布式算力和大模型的原生智网演进。

Counterpoint Research 相信，具身智能产业与 AI 原生网络将相互促进、共同演进，为人形机器人从实验室走向规模化应用提供新的基础支撑。