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快中有智的5G馬拉松,高通助力釋放“無線AI”時代乘數效應

2024年7月2日 08:16  CCTIME飛象網  作 者:魏德齡

飛象網訊(魏德齡/文)自5G正式商用以來,業界不時用“馬拉松”一詞來形容它的發展。這項以快為特性的技術,被冠以了“長期持續演進”的屬性。隨著近期5G Advanced的首個標準版本——Release 18正式凍結,這場技術演進的“馬拉松”也正式跑向了后半程。相比于起跑階段的興奮與高速推進,奔向后半程的5G,若要避免“撞墻”且保持住速度優勢,就需要大腦的更多參與,思考體能分配并制定策略。如今,5G Advanced的眾多技術成果已經顯示出了快中有智的特性。

 

快中有智的5G Advanced

作為一場長跑,在保持速度節奏的同時又不一味地“傻跑”,是取得最終勝利的關鍵。隨著5G Advanced在國內多個場景中得到驗證與應用,該技術已經展現出了持續提升速率體驗的能力。

在以速度比拼為看點的F1中國大獎賽期間,高通攜手上海聯通完成了5G Advanced高低頻協同連片組網,首次實現網絡連續覆蓋體驗突破5Gbps的里程碑,同時還在現場展示了5G Advanced下行萬兆、三載波聚合、通感一體等技術演示,為推動5G Advanced相關應用場景落地奠定技術基礎。

MWC上海展前夕,中國聯通研究院聯合高通完成首次5G-A高低頻NR-CA新技術現場驗證,利用了高頻段的800MHz帶寬與3.5GHz低頻段的100MHz帶寬進行載波聚合,在采用搭載驍龍X80調制解調器及射頻系統的智能手機形態終端上實現了超過8.5Gbps的單用戶下行峰值速率,為XR、裸眼3D等5G-A大帶寬新業務提供了沉浸式體驗的保障。

從上述驗證中不難發現,驍龍X80成為終端側實現速度穩步突破的關鍵一環,而這款產品的硬件規格特性恰恰又反映出了“快中有智”的特點,如同長跑賽事中的運動員,策略得當、合理分配節奏,才能收獲最佳表現。驍龍X80除了保持最高10Gbps的峰值速率優勢,更是將AI和無可比擬的頻譜靈活性、能效與性能相融合,集成了專用5G AI處理器和5G Advanced-ready架構,實現了多項全球首創的里程碑,包括首次在5G調制解調器中集成NB-NTN衛星通信、首次面向智能手機支持6Rx、首個下行六載波聚合以及首次面向CPE支持由AI賦能的毫米波增程通信。

“我們認為,5G在釋放應用潛能的同時,5G Advanced也正開啟‘無線AI’時代。無線通信技術與AI的融合,為行業帶來了變革未來無線技術的獨特機遇!备咄ü局袊鴧^董事長孟樸在MWC上海展期間的GTI國際產業大會上專門提到,驍龍X80正是高通將前沿AI和無線連接技術相融合的最新成果。

隨著生成式AI的爆發,以及AI在千行百業中的需求涌現,無線技術與AI融合所釋放的巨大潛能,正為產業帶來前所未有的變革機遇。

 

相輔相成的“無線AI”時代

不可否認,當下很多人對于生成式AI的使用和認知還停留在云端AI的層面,認為無論是通過客戶端還是網頁,都需要依托千里之外的云端來獲得想要的結果。

“高通公司對AI的看法與對計算的看法相同:許多計算發生在云端,而其余的則發生在終端側。我們認為AI也是如此。未來將會有AI在云端運行,而且我們已經看到了很多這樣的例子。下一步則是將AI、生成式AI的用例帶到終端側!备咄ü臼紫攧展偌媸紫\營官Akash Palkhiwala在MWC上海展期間談到了AI的未來走向,他認為終端側AI將會充分展現出在低時延與隱私保護上的優勢,并且相比于非常耗費資源的云端生成式AI來說,終端側的計算能力將更具經濟性。

盡管業界已經習慣于把云端AI比作是“大腦”,但云端AI和終端側AI在能耗與時延方面卻有著天壤之別。與云端AI相比,能夠以極低功耗在終端側運行生成式AI,則更像是萬物肩膀上的“大腦”——具備低功耗且高效智能的優勢。

“在終端側驅動生成式AI的關鍵在于能以極低的功耗進行計算。我們在手機上進行的所有操作都與電量息息相關。如今,由于用戶對電池續航時間有很高的期待,我們無法為了推動某些應用場景而選擇犧牲電池續航”,Akash Palkhiwal表示。對此,NPU是高通專為AI全新設計的一項關鍵技術模塊,它能夠以極低的功耗驅動AI應用。

以目前正在被大量旗艦智能手機采用的第三代驍龍8為例,高通為了實現更好的功耗控制,專門為Hexagon NPU配備了加速器專用電源,同時進行了微架構升級以實現性能提升。今年2月的MWC巴塞羅那期間,高通首次在Android平臺上通過搭載第三代驍龍8參考設計的終端運行了基于圖像和文本輸入、超過70億參數的大語言和視覺助理大模型技術演示,再次證明了終端側AI的能力潛質。

端側AI的發展為混合AI的未來提供了可能,這就意味著,終端側將可以運行部分AI工作負載,云端則負責更高運算量需求的工作;隱私數據與快速響應的需求可以留在本地,從而使云與端之間實現優勢互補。高通認為,混合AI是AI的未來,在云端、邊緣云和終端側協同運行AI,有助于實現更加強大、高效、普及的應用。

這也意味著混合AI將對連接提出極高的要求,必須具備極低時延、極大帶寬與連接可靠性。而正如驍龍X80在一系列5G Advanced驗證測試中所起到的重要作用,當連接技術成為支持生成式AI規模化擴展的核心推動力之一的時候,在無線與終端側AI領域深耕多年的高通,在此方面的獨有優勢也變得愈發凸顯。

“高通認為,5G+AI將真正徹底改變所有行業,不僅是我們現在所處的移動通信行業,還包括PC以及許多其他行業!备咄ü救蚋笨偛煤蠲骶暝贛WC上海展期間就“5G商業:下一輪增長浪潮在哪里?”的話題討論中,選擇將“5G+AI”作為答案。

兩者間甚至不止于1+1>2的關系,孟樸更是在演講開篇表達出“5G與AI融合創新將為數字經濟發展釋放‘乘數效應’”的聲音。在5G與AI雙向賦能的過程中,諸多行業都將因此迎來全新升級。

 

釋放數智化未來“乘數效應”

高通早在多年前就正式確定了業務多元化戰略,致力于將先進技術擴展到多種類型的終端上。如今,正如高通公司總裁兼CEO安蒙近期在COMPUTEX上所說,高通公司正從一家通信公司轉變為互聯計算公司,讓智能計算無處不在。為了讓AI能夠賦能千行百業,高通正在積極探索AI在各類終端中的作用,包括手機、PC、汽車、工業設備等。

除了提供領先的AI硬件之外,高通還能提供一個靈活的跨終端、跨OS、跨平臺的高通AI軟件棧!拔覀兊暮献骰锇楹烷_發者朋友們,只需在高通的一個平臺上完成模型的部署,就可以非常方便地遷移到高通的其他產品線上!备咄ü続I產品技術中國區負責人萬衛星表示,高通AI軟件棧已經能夠賦能高通幾乎所有產品線上的絕大多數平臺。

在具備卓越連接和隨時隨地在終端側運行AI的能力后,行業關注的下一個問題便是“5G+AI”到底能夠為我們開啟怎樣的數智化未來?

對此,侯明娟用一款AI乒乓球訓練機器人進行了很好的舉例。由高通技術賦能的這款機器人能夠幫助教練為每個學員量身定制訓練計劃,幫助喜歡這項國球運動的參與者進一步提升水平,這一應用場景,展現了AI切實改變包括教育和體育行業在內的眾多行業的潛質。

XR正在面臨的變革也是一個極好的例證。今年初,高通攜手中國移動、中興通訊和當紅齊天,完成了業界首個5G Advanced多并發大空間XR競技游戲業務試點,利用搭載高通解決方案的終端,在近千平米的大空間內,12路XR業務同時接入時,畫面清晰流暢無卡頓,平均空口時延低于10ms,帶來免背包、去線纜的多并發大空間XR競技游戲體驗。

通過上述用例不難發現,5G Advanced讓XR告別了繁重的設備與背包,而AI則是讓XR實現體驗飛躍的下一個關鍵所在。AI將推動眾多終端設備的交互界面演變,而XR或將成為變革最為明顯的行業,以往此類設備在初次佩戴調試與日常操控中往往較為繁瑣,未來通過AI助手,用戶可以執行更多在過去無法完成的任務,擺脫尺寸、顯示屏等方面的限制;用戶也可以直接與AI助手對話,并通過云端處理和執行更多任務。

作為年度通信行業盛會,以往很多人絕不會想到,今年MWC上海展的各個展館中,汽車成為了隨處可見的移動智能終端。孟樸表示:“‘AI上車’正在成為現實!蹦壳埃硐、小鵬、極越等多家汽車廠商,基于驍龍8295座艙平臺,已經發布了其打造的車端大模型功能。隨著多模態技術的發展,生成式AI有望為智能座艙、自動駕駛等領域打開全新的應用空間。

高通還在聚焦Ambient IoT的開發,同時靈活采用NB-loT、RedCap等技術,通過面向不同層級物聯網終端和服務的技術,實現對物聯網應用場景的全方位覆蓋。對于工業領域與AI的結合,Akash Palkhiwal則指出,許多工業應用需要連接、處理和AI的賦能,市場將從微控制器向具有AI功能的微處理器轉變。

作為一場馬拉松,行至半程的5G,不僅繼續穩步提速,還正變得愈加聰明,在與AI協同發展的過程中,助力釋放“無線AI”時代的乘數效應。

編 輯:路金娣
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