邁向 6G 智慧連網：5G 網路的生成式 AI 用戶體驗測試技術解析
隨著大型語言模型（LLM）的爆發性成長，生成式 AI（Generative AI）技術已經從雲端伺服器迅速向邊緣運算與終端設備蔓延，從智慧型手機、AI 擴增實境眼鏡到智慧機器人，使用者正以前所未有的頻率透過無線網路存取由 AI 生成的文字、圖像與影音內容，然而，這股「AI 普及化」的浪潮，也對現有的行動通訊網路與終端設備帶來了全新的考驗。
在 2026 年的 MWC 上海展會上，羅德史瓦茲（Rohde & Schwarz，簡稱 R&S）與中國移動研究院攜手合作，針對此一痛點提出了解決方案，雙方首度展示了針對生成式 AI 應用的創新測試架構，成功實現了在複雜多變的網路環境下，對 AI 應用終端用戶體驗的「量化評估」，本文將深入探討此一創新測試技術的底層架構、關鍵評估指標（KPIs），以及其對未來 5G-Advanced 與 6G 網路優化的深遠影響。
生成式 AI 網路體驗的技術挑戰
傳統的行動網路測試通常著重於最大資料傳輸量（Throughput）、封包遺失率（Packet Loss）或單純的網路延遲（Ping Latency），然而，生成式 AI 應用具有截然不同的資料傳輸特徵。
當使用者透過智慧終端發送一個提示詞（Prompt）時，資料會經由上行鏈路（Uplink）傳輸至雲端 LLM 進行推理（Inference），接著，雲端伺服器會以「串流」的形式，將生成的 Token 逐一透過下行鏈路（Downlink）傳送回使用者的設備上。在這個過程中，任何微小的網路抖動（Jitter）、通道衰落（Fading）或延遲突增，都會直接導致文字生成卡頓、語音回覆中斷或圖像渲染失敗。
目前，業界仍缺乏針對這類 AI 互動體驗的成熟衡量標準與標準化測試框架，這也是 3GPP 與 GTI 等國際通訊標準組織正積極研究的重點領域，為了解決這個問題，必須建立一套能夠在實驗室內精準重現真實網路環境的封閉測試平台。
創新測試架構與關鍵評估指標 (KPI)
R&S 與中國移動研究院共同開發的「生成式 AI 用戶體驗測試平台」，採用了真實的端到端（End-to-End）Client-Server 架構。
雲端/伺服器端： 部署真實的大型語言模型（LLM），負責接收終端請求並進行高算力推理。
網路模擬端： 扮演 5G 基地台與核心網的角色，負責建立射頻連線，並精準控制各種網路變數。
終端設備端： 運行客製化的客戶端測試應用程式，負責發送 Prompt 並接收回傳的 Token。
在此架構下，研究團隊定義並量化了兩項衡量生成式 AI 體驗的核心指標：
首個 Token 產生時間 (TTFT, Time to First Token)： 衡量從使用者發送請求，到終端螢幕上顯示出第一個生成字元（或語音開始播放）所需的時間，這項指標高度依賴網路的來回延遲（RTT）與上行連線的穩定性，直接影響使用者的等待耐性。
每秒生成 Token 數 (TPS, Tokens Per Second)： 衡量 AI 內容持續輸出的流暢度。在網路訊號不佳或頻寬受限的邊緣覆蓋區，封包遺失會導致 TCP/UDP 重傳，進而使 TPS 大幅下降，造成「AI 說話結巴」的糟糕體驗。
透過在終端應用程式輸入自動化 Prompt 並接收推論回應，測試系統能精準計算出 TTFT 與 TPS。產生的數據隨後由主機端 PC 軟體進行彙整與分析，並自動生成視覺化圖表，讓工程師能一目了然地比較不同網路條件下的 AI 體驗差異。
核心硬體解密：R&S CMX500 單機信令測試儀
要實現上述精確的網路參數控制，這套測試解決方案的核心仰賴於羅德史瓦茲久經考驗的 5G 單機信令測試儀，它不僅僅是訊號產生器，更是完整的 5G 基地台與核心網模擬器。
該平台具備高度靈活的配置能力，能夠精準模擬從「理想的完美覆蓋」到「訊號微弱的蜂巢邊緣」等各種極端情境，工程師可以自由調整網路參數、通道衰落模型（Channel Fading Models）、傳輸延遲、抖動以及射頻損耗（RF Impairments）等變數，以測試 AI 應用在惡劣環境下的強健性（Robustness）。
這款一體化測試平台全面支援獨立建網（SA）與非獨立建網（NSA）架構，頻率範圍涵蓋 FR1、FR2 甚至高達 18 GHz 的 FR3 頻段。其內建的 IMS 伺服器與直覺的網頁版圖形介面（CMsquares），讓使用者能一站式完成射頻一致性測試、協定驗證、VoNR 音訊品質測試以及載波聚合（CA）驗證。憑藉這些頂尖功能，該儀器已成為 5G-Advanced 與 6G 研發不可或缺的關鍵測試平台。
深入了解此核心測試平台，請造訪宥億企業產品專區：
延伸應用：從 NTN 衛星通訊到多模切換
未來，生成式 AI 的應用將不再侷限於都會區的地面網路，隨著 3GPP Rel-17/18 將非地面網路（NTN）納入標準，使用者在偏遠地區、海上或空中，都可能透過低軌衛星（LEO）存取 AI 服務。衛星通訊帶來的極端延遲與強烈都卜勒效應，將對 TTFT 與 TPS 造成毀滅性的打擊。因此，將 NTN 網路模擬納入 AI 用戶體驗測試將是未來的必然趨勢。
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此外，在行動過程中，終端設備可能會遭遇 5G 訊號盲區並回落（Fallback）至 4G LTE 或其他傳統網路技術（Multi-RAT），在這種多模切換的瞬間，AI 應用的連線是否會中斷？Token 傳輸能否迅速恢復？這類複雜的跨技術驗證，則需要依賴支援多重無線存取技術的寬頻通訊測試儀來進行全面把關。
了解支援多重存取技術的經典測試儀器：
產研攜手，奠定 6G AI 時代的技術基礎
這項測試技術的突破，不僅為設備製造商與應用開發者提供了量化評估的工具，能據此優化終端 AI 應用程式的緩衝（Buffering）與容錯設計；同時，也為電信營運商在規劃未來 6G 網路時，提供了極具價值的參考數據。
中國移動首席專家兼中關村泛聯院首席科學家劉光毅指出：「要實現 6G『泛在智慧連網』的願景，行動網路必須超越單純的連接功能，透過原生網路運算能力的加持，網路將能提供無所不在、超低延遲的智慧服務。這種轉變同樣呼喚著全新的 AI 服務指標與測試方法學。我們與 R&S 共同建立的測試平台，讓跨越各種無線環境的生成式 AI 體驗測試成為可能；展望未來，我們計畫進一步擴展測試指標與應用場景，以支持 6G AI 技術的演進、驗證與標準化。」
羅德史瓦茲中國區產品與系統部資深總監金海良也表示：「在大型語言模型飛速發展的當下，這套聯合開發的測試平台為生成式 AI 的用戶體驗測試樹立了重要的標竿，建構於此測試架構之上，雙方期望能持續拓展測試場景與產業用例，推動生成式 AI 體驗測試的標準化進程，並為 6G AI 時代奠定堅實的技術根基。」
總結
生成式 AI 與 5G/6G 行動網路的深度融合，正在重新定義我們與數位世界互動的方式。透過先進的網路模擬技術與量化評估指標（如 TTFT 與 TPS），業界終於擁有了一套科學化的方法來衡量並優化 AI 在無線環境中的真實表現。隨著硬體測試平台的不斷演進，我們有理由相信，未來的行動網路將能夠完美承載高算力、低延遲的 AI 應用，真正實現智慧服務的無所不在。
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