去年底,工信部向三大電信運營商發(fā)放了4G牌照,國內(nèi)移動通信網(wǎng)絡正式進入4G時代。在普通網(wǎng)絡(Cat.3)環(huán)境下,如果你想從一部2100萬像素智能手機下載十張照片,需要51秒,而在Cat.6網(wǎng)絡環(huán)境下,只需要16秒,當升到Cat.9時,下載時間會更少。具體有多快呢?
日前,廣州移動聯(lián)合高通和中興通訊,聯(lián)手開展4G LTE Advanced Cat.9三載波聚合技術(shù)試驗,現(xiàn)場可見,下行峰值速率可達330Mbps,相當于現(xiàn)有4G網(wǎng)速的近3倍。
廣州移動試驗現(xiàn)場 基于樂視樂Max
該試驗采用中興通訊提供的無線基礎設備及演示設備,內(nèi)置高通驍龍810處理器集成X10 LTE的終端,進行了下行三載波聚合的演示。通過聚合2575~2635M頻段帶寬為60M的三個無線電信道或載波(每載波20M),使下載速率實現(xiàn)最高3倍增長、并同時實現(xiàn)對頻譜資源的充分利用。
中國移動廣州分公司副總經(jīng)理鐘偉鋒透露,廣州移動早在4G牌照發(fā)放之前就已經(jīng)和合作伙伴投入到載波聚合的研究試驗中。2014年起,廣東移動開展雙載波聚合技術(shù)的規(guī)模部署,廣州主區(qū)內(nèi)的網(wǎng)絡已具備雙載波聚合能力,峰值速率達到單載波的2倍。上月,廣州進行了全國首個4G下行三載波聚合的外場業(yè)務測試,下載速率是當前4G單載波速率的三倍。目前,廣州移動已經(jīng)在全球通營業(yè)廳搭建起了支持Cat.9三載波聚合的網(wǎng)絡環(huán)境,搭載高通驍龍810處理器的商用終端,進行LTE-A三載波聚合高速網(wǎng)絡的應用體驗。
中興通訊副總裁、TDD產(chǎn)品線總經(jīng)理柏燕民表示:“中興通訊致力于推動TD-LTE商用化進程技術(shù)與產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展。今年3月2日于西班牙巴塞羅那開幕的世界移動大會(Mobile World Conference)上,中興通訊攜手中國移動在室內(nèi)實現(xiàn)了首次TD-LTE下行三載波聚合演示。”
高通業(yè)務拓展副總裁夏權(quán)介紹,除了上述這些最高支持Cat.9的商用產(chǎn)品,高通也在全球推出了首款宣布商用的Cat.10調(diào)制解調(diào)器,它的下行速率最高達到450Mbps,上行速率最高達到100Mbps,更重要的是,它支持最高60MHz的三載波聚合,同時支持跨TDD和FDD頻譜的載波聚合,并支持LTE廣播和全球的四種衛(wèi)星系統(tǒng),包括北斗。目前,全球有超過2300款采用高通芯片的LTE終端設計,而高通LTE芯片已經(jīng)發(fā)展到了第五代。
載波聚合是當下及未來實現(xiàn)高性能連接的關(guān)鍵技術(shù)之一。2014年年底,中國移動全球合作伙伴大會期間,中國移動總裁李躍曾表示,“2015年中國移動要大力推動LTE Advanced載波聚合,讓系統(tǒng)和終端都能支持載波聚合技術(shù)。”根據(jù)GSA報告,目前全球已經(jīng)有64個LTE Advanced載波聚合網(wǎng)絡實現(xiàn)商用。作為業(yè)界最領先的技術(shù)形態(tài),目前全球共有13個Cat.9網(wǎng)絡正在部署或處在試商用/測試階段。
現(xiàn)場可見,小米Note、樂視樂Max等終端均支持LTE-A Cat.9。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學、編程等任務上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。