日均Token调用量从1000亿飙升至140万亿、生成式AI手机年出货量逼近4.5亿部、移动AI市场规模已达1.7万亿美元——三个数据勾勒出一个确定性趋势：移动通信与人工智能的融合正在从“物理叠加”走向“化学融合”。IMT-2020与IMT-2030推进组这份建议书，首次系统定义了移动AI的三阶段演进路线。

报告给出了一个核心判断：移动AI不是传统“移动互联网+AI”的简单升级，而是技术逻辑的根本重构。在“移动互联网+AI”阶段，移动生态和AI生态之间存在明显的物理边界和逻辑边界——云端与端侧缺乏深度协同，AI功能局限于特定应用，人机交互依赖清晰指令触发。移动AI则通过“端—边—网—云”深度协同，使智能服务从“被动响应”向“意图预判”与“主动伴随”跃迁。
这一跃迁体现为三大范式升级。连接范式升级——移动AI将从面向人与物间的数据传输升级为面向人与智能体间、智能体与智能体间、智能体与物理世界间的连接体系，在广覆盖、低时延、强协同、高确定性等方面持续升级。能力范式升级——从面向文本的问答、推荐、生成等单模态能力升级为支持语音、图像、视频和自然语言等多模态输入，具备流程拆解、智能体调度和算力负载智能分配的能力。服务范式升级——从基于指令触发的“被动响应”向基于意图预判的“主动伴随”变革，实现从“人找服务”向“服务找人”的跃迁。

报告重点提出了智能体通信网络（ACN）这一概念，标志着网络服务的对象由人和物进一步扩展到智能体。随着系统级助手、车载智能体、机器人等多形态智能体加速涌现，网络承载的不再只是语音、视频和数据流量，而是感知、决策、执行与协作等新型交互需求。
ACN的核心特征包括：身份可信——智能体在网络中具备可验证的数字身份，确保交互对象可追溯；协同高效——多智能体间可实现实时感知、动态组网与任务协同；意图驱动——网络从“指令响应”升级为“意图理解”，根据任务目标自主调度资源。报告指出，智能化核心网将从静态配置的功能节点集演进为具备“自组织—自协同—自演化”闭环能力的网络智能体集群，实现从“离线人工升级”向“在线智能进化”的跨越，推动网络主体从“哑管道”向“交互智能体”的跃迁。

报告将移动AI的发展划分为三个阶段。MobileAI 1.0（2025—2027）是“系统级智能体下的自然交互”阶段。基于自然语言的交互方式逐步取代点按式交互，操作系统具备长期记忆和意图感知能力，智能体服务内嵌至操作系统。5G-A网络以低时延、高可靠、大上行支撑用户泛在场景获得良好体验（首Token交互时延≤650ms）。
MobileAI 2.0（2027—2030）是“复杂任务下的多智能体无缝协同”阶段。AI手机、智能穿戴、AI机器人、AI网联汽车等多类型终端在低时延、高可靠的5G-A/6G网络支持下具备毫秒级多智能体协同能力，首Token交互时延≤400ms。网络运行范式从“集中管控”向“自组织自协同”转变。
MobileAI 3.0（2030—2035）是“环境感知和智能内生物理AI”阶段。6G网络将感知与智能作为内生能力，具备多目标检测和高精度环境重构能力。具身智能终端全面爆发，在家庭服务、工业生产等各方面发挥作用。这一三阶段路线图的价值在于：它为产业各方提供了可预期的技术演进节奏和投资参考时间表。