中关村泛联院：网络AI服务质量指标和测试体系白皮书（2026年）（31页）.pdf

1、 1 网络网络 AI 服务质量服务质量 指标和测试体系指标和测试体系 白皮书白皮书（2026 年）年）发布单位：中国移动通信研究院，罗德与施瓦茨（中国）科技有发布单位：中国移动通信研究院，罗德与施瓦茨（中国）科技有限公司，唯亚威通讯，中关村泛联移动通信技术创新应用研究院，浙限公司，唯亚威通讯，中关村泛联移动通信技术创新应用研究院，浙江大学江大学 前前 言言 当前，5G 规模化商用持续深化，6G 技术研发与标准制定全面提速。以生成以生成式大模型、多模态式大模型、多模态 AI 为代表的人工智能技术高速发展，推动通信网络从传统数为代表的人工智能技术高速发展，推动通信网络从传统数据传输管道，向端边网云

2、深度协同的智能服务基座演进。网络与据传输管道，向端边网云深度协同的智能服务基座演进。网络与 AI 深度融合成深度融合成为为 6G 核心发展方向核心发展方向，全息交互、数字孪生、通感互联、智能机器人、车联网、元宇宙等新型业务场景不断落地，AI 服务逐步成为移动通信网络的主要承载业务之一。不同于传统通信业务，大模型驱动的网络 AI 业务具备 Token 流式传输、全链路推理、多模态并发、泛在接入等典型特征，用户体验不再单纯由带宽、时延、丢包等传统 QoS 指标决定。现有 5G QoS 体系聚焦数据传输能力，缺失算力、模型、数据等 AI 核心要素度量维度，难以量化、保障 6G 场景下的网络 AI 服

3、务质量，行业亟需一套贴合用户直观体验、网络可执行的专属评价与测试体系。针对上述网络 AI 业务特性，本白皮书构建网络 AI 服务质量（QoAIS）指标体系，采用系统、任务、资源三层架构，围绕连接、计算、数据、模型四大核心要素，完成指标映射规则设计；同步搭建配套测试床与测试方案，配套数据集、AI模型全生命周期基准测试方法，实现数据、模型与AI服务执行统一质量标准，并针对首 Token 时延、推理时延、Token 间隔等核心指标开展多场景实测，形成系统的指标体系、测试规范与分析结论。本白皮书旨在促进网络 AI 服务质量指标的共识达成，为网络赋能 AI 创新技术研究的问题分析和验证提供测试床基础，助

4、力 6G 网络 AI 技术、业务协同发展，加速网络 AI 规模化商用，共同构建高质量、可测、可优化的 6G 智能服务产业生态。中国移动 网络 AI 服务质量指标体系和测试白皮书（2026）1 目目 录录 1 网络 AI 演进背景.2 1.1 网络与 AI 融合趋势与新特性.2 1.2 5G 网络服务质量体系局限性.4 1.3 网络 AI 服务质量指标体系的必要性.5 2 网络 AI 服务质量指标体系.6 2.1 三层指标体系框架.6 2.2 系统级 QoAIS 指标体系设计.8 2.3 任务级 QoS 指标体系设计.9 2.4 资源级 QoAIS 指标体系设计.10 3 网络 AI 服务质量指

5、标体系测试床.12 3.1 测试床整体架构.12 3.2 专项数据采集方法.14 3.2.1 功耗高精采集方法.14 3.2.2 数据集质量解析方法.15 3.2.3 模型性能监测方法.16 3.3 核心指标测试方案.17 3.3.1 资源级指标测试方案.17 3.3.2 任务级指标测试方案.19 3.3.3 系统级指标测试方案.20 4 典型测试用例.21 4.1 偏差无线环境下不同部署方案性能测试.21 4.2 信道波动对 LLM 交互体验测试.22 4.3 不同 LLM 模型规格性能测试.23 4.4 对话上下文对 LLM 性能影响测试.24 4.5 多用户并发 LLM 系统承载性能测试

6、.26 5 未来展望.27 缩略语列表.28 参考文献.29 中国移动 网络 AI 服务质量指标体系和测试白皮书（2026）2 1 网络网络 AI 演进背景演进背景 1.1 网络与网络与 AI 融合趋势与新特性融合趋势与新特性 随着 5G 网络规模化部署与行业数字化应用持续深化，通信、人工智能、大数据、云计算技术加速融合，持续推动全社会数字化、智能化转型升级。面向面向 2030年及未来，年及未来，6G 将以“数字孪生、智慧泛在”为核心发展愿景，进一步实现人、将以“数字孪生、智慧泛在”为核心发展愿景，进一步实现人、机、物、空间全域智能连接机、物、空间全域智能连接，催生全息交互、通感互联、数字孪生