GSMA 2025 MWC 上海今日在上海浦东嘉里大酒店举行开幕式,正式拉开帷幕。本届为期三天的盛会在上海新国际博览中心(SNIEC)举行,汇聚约400位演讲嘉宾与思想领袖,带来主旨演讲、峰会论坛及前沿技术展示等精彩内容。今年大会围绕四大核心主题展开:5G融合、人工智能+、行业互联与赋能互联。
GSMA会长白德伟Vivek Badrinath表示:“中国是全球最大的5G市场,并在 AI 与开放式 API 的发展方面走在前沿,这一切得益于运营商与开发者之间的深度协作。MWC 上海持续为展示这些技术如何重塑行业格局、推动广泛且可持续的增长提供重要平台。”
本次开幕式由GSMA Ltd.首席执行官洪曜庄John Hoffman和GSMA大中华区总裁斯寒共同主持。出席开幕并发表主旨演讲的嘉宾包括:中国移动董事长杨杰、重庆长安汽车董事长兼党委书记朱华荣、中国铁塔董事长张志勇、华为副董事长兼轮值董事长徐直军、新加坡电信国际数字服务首席执行官叶安娜、以及GSMA会长白德伟Vivek Badrinath。
GSMA Ltd.首席执行官洪曜庄John Hoffman表示:“我们非常高兴再次来到上海,迎来最具活力的一届MWC。从自动驾驶出租车、人形机器人,到AI智能终端和全自动驾驶技术,展会现场所呈现的创新成果充分彰显了亚洲数字与移动产业的惊人变革速度。我们诚挚欢迎各界观众亲临展会,共同见证连接技术如何赋能个人、产业与社会走向成功。”
推动 GSMA Open Gateway 在中国的发展
2025 MWC 上海今日举办了GSMA OpenGateway开放网关峰会,汇聚运营商、开发者及企业,共同探讨网络API的商业化前景。参与Open Gateway倡议的全球移动运营商集团已覆盖全球近80%的移动连接。峰会聚焦API商业变现策略、生成式AI集成及实际部署案例,凸显API在全球各行业中日益增长的战略价值。
2024 年,中国的网络API支出达5.14亿美元,占全球总量的94%,预计到2030年将增长至28亿美元*。GSMA Open Gateway倡议提供标准化的网络API接口,帮助开发者轻松将数字服务接入多个移动网络。目前,大中华区14家移动网络运营商均已加入Open Gateway倡议,并已在游戏、金融服务、媒体与制造等多个行业成功部署商用的按需网络质量(QoD)API。
推动行业协作
GSMA Foundry 作为行业协作与商业发展的创新平台,将在2025 MWC 上海呈现一系列创新项目展示,亮点将包括中国移动的电信行业大模型,Skylo卫星紧急通信解决方案演示,以及中兴通讯的多智能体协作解决方案。
2025 MWC 上海还将举办GTI国际产业大会,探索5G-Advanced向6G的创新发展路径,洞见未来的科技前沿交叉发展趋势。大会期间还将揭晓由GSMA Foundry及GTI 5G-A × A融通发展项目联合支持的“新通话×AI”挑战赛获奖团队。
本届MWC 上海全新推出GSMA 创新高地展区与GSMA政策领导者论坛,并首次举办2025世界机器人大赛选拔赛和IOTE。此外,备受期待的4YFN创新系列活动也将以全新活力回归,另有标志性的未来科技展厅,政府展团、GSMA主题峰会以及GSMA数字领导者计划等多项内容。请点击此处了解更多精彩活动。
推动气候行动进展
GSMA 今日在大会上发布了《移动净零排放:大中华区》报告。报告显示,尽管用户需求激增、5G部署迅速,中国移动运营商在2024年首次实现了运营碳排放同比下降4%。
MWC 上海今年还与上海新国际博览中心合作推出了一项全新回收倡议。N1 至 N5 展馆各出入口设置了回收箱,用于收集塑料瓶、易拉罐及印刷品。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。