4月22日，中国移动研究院院长黄宇红出席6G技术与产业生态大会，并在全场景电磁孪生试验设施论坛上发表题为《无线网络电磁世界模型构建与实践》的演讲，系统阐释了中国移动在无线网络电磁世界模型领域的最新研究进展，深入剖析了当前面临的三大核心挑战及关键技术，并分享了世界模型在低空网络的初步应用成效。

黄宇红指出，传统无线通信领域的电磁传播特性主要以无线信道模型来表征，难以满足6G时代空天地一体、通感算智一体发展的新需求。中国移动创新提出无线网络电磁世界模型的理念，其核心内涵是将单一信道空间扩展至信道、空间、频谱、时间、网络等多维认知空间，支持异构多模态输入，深入感知、理解电磁环境，实现多任务高效精确决策和输出。

黄宇红介绍，在构建无线网络电磁世界模型的过程中，主要面临三大核心挑战：一是广域异构电磁数据协同表征机理，如何低开销实现全域海量数据采集，且面向多模态异构数据如何构建统一表征空间是模型构建的关键基础；二是神经网络规模约束下的高精度与泛化性的矛盾，如何在有限模型参数规模下实现高精度、强泛化的世界模型是提升无线网络智能优化与自主管控水平的核心内容；三是面向无线网络的实时精准预测方法，由于无线网络会受到环境变化等因素影响，其网络状态在时间和空间上呈现明显的时变和非线性特征，实时精准预测未来网络状态是保障模型赋能网络高效调度的重要前提。

为应对上述挑战，中国移动提出系列关键技术：

数据采集方面，创新海量异构电磁数据高效采集、智能增广技术。通过“仿真+装置试验+现网实测”结合及多样化采集手段构建高质量数据集；同时针对全域全场景数据采集成本效率的挑战，创新基于通信规律约束的智能增广技术，依托少量飞测数据实现全局数据增广，已在上海、深圳等多地开展试点验证。

模型构建方面，搭建了“全空间特征学习-轻量化模型派生-智能服务输出”的全空间电磁世界模型。创新多源电磁数据特征提取与融合技术，借助交叉熵约束、多模态对比学习及联合损失函数，实现多源信息高效表征；同时引入联合嵌入预测预训练框架与多任务快速适配机制，利用融合后的多模态数据训练形成电磁基座模型，再结合场景需求派生专家模型，为电磁态势全域感知、策略动态优化等功能全面赋能。

赋能网络方面，提出分层智能精准预测技术与部署架构,实现面向无线网络的实时精准预测。提出两级循环轻量化精准预测技术，构建基于网络拓扑增强的注意力机制，设计长时的“大循环”，用于网路整体结构化特征融合，设计短时的“小循环”，每一个子周期基于轻量化时序模型快速预测，从而实现未来网络的轻量化精准预测。同时，构建集中式全局建模与分布式轻量智能结合的高效部署架构，并已在基于云化服务化的6G试验装置中开展试验验证。

在应用实践方面，中国移动积极推动该模型赋能低空网络。面向低空通信，借助多维电磁特征分析与AI大模型技术，无线网络电磁世界模型可支撑低空航路的精细规划与智能切换；面向低空感知，创新提出“环境-信号-杂波”映射模型，并联合业界伙伴构建“高精准仿真评估”闭环组网评估体系，实现杂波有效抑制、目标精准识别，保障低空网络规划部署精准落地。

面向未来，中国移动认为无线网络电磁世界模型可深度赋能无线网络，但仍需在数据安全、模型构建与应用拓维实现系统性演进。中国移动愿携手产业链上下游伙伴，持续筑牢无线网络电磁世界模型的技术根基，加速电磁技术与6G通信、低空经济、工业制造等重点领域的深度融合，共同开创电磁技术创新与产业应用生态的崭新局面。