专栏首页鲜枣课堂深度揭秘:业界首创的5G AI基带,到底有啥用?

深度揭秘:业界首创的5G AI基带,到底有啥用?

2022年伊始,5G手机芯片的技术创新又有了新动向。

在不久前结束的MWC2022巴展上,高通发布了最新的5G调制解调器及射频系统——骁龙 X70。

众所周知,调制解调器及射频系统也就是我们常说的手机基带系统。作为手机SoC芯片的重要组成部分,基带的技术性能,直接决定了手机的网络通信能力。

正因为如此,每次有新的基带发布,总能引起行业的密切关注。这次也不例外。

这款全新基带系统,有什么特别之处呢?

根据官方发布的资料,骁龙X70采用4纳米工艺,最高支持10Gbps的下行速度,以及3.5Gbps的上行速度。同时,它是目前全球唯一一款能够支持从600MHz到41GHz全部5G商用频段的基带芯片。

接下来的一句话,让人眼前一亮:骁龙X70是全球首款内置了AI处理器的基带芯片

这些年,AI技术发展迅速,逐渐成为了人们关注的焦点。在包括通信在内的很多领域,都已经有了它的身影。以手机为例,智能手机都集成了AI芯片。不过,此前的AI能力主要集中在应用处理器(AP)之中,包括作为独立AI芯片的NPU(神经网络处理器),以及集成AI能力的CPU、GPU等等硬件及其支持的一系列软件算法。

而骁龙X70这次首发的内置AI处理器,最大的不同之处在于,它是专门配备给基带(BP)和射频服务的AI处理器。

换言之,X70的AI处理器,专门负责基带连接部分的AI处理,用于提升手机的5G连接速度、链路稳健性和能效,降低时延,改善用户体验。

那么,AI应用于5G真的有那么神奇吗?它的工作原理究竟是怎样的?我们不妨根据资料,深入研究一下。

█ 5G AI处理器的应用场景

我们逐一来看这个5G AI处理器的应用场景。

首先,我们看看AI辅助信道状态反馈和动态优化

手机在正常的使用过程中,其实一直在和基站“互动”。也就是说,手机在不停地探测无线信道的状态,并将状态上报给基站。

基站这边呢,根据手机终端汇报的信道状态,在下行调度时,及时地为终端选择更合适的调制方式、更好的时频资源等,让手机获得最合适的网络服务。

如果终端上报的互动状态信息过于保守,那么,网络就会“降级”,限制了性能的发挥。如果终端上报的信息过于激进,又会导致网络“超限”,造成资源的“溢出”浪费。

所以,终端如何与网络互动,并实时将信道状态准确上报,非常重要。

引入AI处理器之后,可以明显帮助提升反馈的实时性和准确性。

在AI的帮助下,终端可以在传统算法之外,基于大数据的统计训练模型,上报更能准确匹配当前无线信道情况的CSI(信道状态信息)。也就是说,终端的感知能力更强,信道反馈更加精准。这样一来,基站就能更好地进行动态优化,帮助手机终端提升吞吐量和其它关键的性能指标。

仿真测试的结果显示,在突发数据流量情境中(也就是持续时间很短的剧烈突发流量情境中),AI辅助的信道状态反馈和动态优化能够针对小区边缘、小区中段和小区中央分别实现20%、16%和24%的下行吞吐量提升。

在典型数据流量情境中,借助AI的帮助,小区边缘、小区中段获得的下行吞吐量增益分别为26%和12%,同样效果显著。

再来看看AI辅助毫米波波束管理

Massive MIMO(增强天线阵列),是5G最重要的技术创新之一。它的工作原理,就是通过多个天线振子组成的阵列,产生多个波束,然后结合波束赋形技术,对手机终端进行信号“跟踪”,增强信号质量。

波束跟踪

5G毫米波,频率高,波长短,覆盖能力弱于Sub-6GHz。因此,它的波束跟踪管理,需要做得更好,这显然加大了技术难度。

手机终端在移动的过程中,毫米波波束需要时刻紧跟,进行聚焦,增强手机的信号。这对波束的运算和跟踪能力,提出了很高的要求。

这个时候,在手机的基带和射频系统中引入AI,能够有效提升波束跟踪的效率。在提升信噪比的同时,降低发射功率,从而提高能效。

我们可以借用雷达技术来理解它。

基站就是雷达,手机终端是天上的飞机。这些飞机都是本方的飞机。为了更好地跟踪飞机的位置,我们需要雷达有很强的性能。

如果飞机引入了AI的帮助,就能够更智能、更迅速地对不确定的环境进行排查和预测,及时将情况反馈给雷达。雷达在辅助下,进行波束调整和聚焦,紧紧地盯住飞机。

骁龙X70集成的5G AI处理器的第三个典型应用场景,是网络选择

大家都知道,我们国内每个运营商拥有多种网络制式,每种制式又有多个工作频段。

对于手机来说,如何判断和选择最合适的网络制式和频段,是个非常棘手的问题。

举个例子来说,当你处于一个演唱会或大型比赛的环境,现场人数众多,5G网络非常拥堵,而4G网络反而比较流畅。这时,如果你的手机终端选择了5G,那么,可能会网络速率低下,甚至掉线。而如果选择了4G,速率反而快,体验也好很多。

那么,手机终端该如何判断选择4G还是5G呢?

答案就是反复测量。也就是说,为了选择当前最好的网络,手机终端会不断地进行网络状态的测量,并进行择优选择。

大家应该看出来了,测量效率的高低,对手机终端性能影响很大。低效的测量过程,不仅会增加能量损耗(加速耗电),还会降低服务稳定性。

于是乎,高通的技术专家们就想到了AI。

通过AI和大数据的加持,终端可以基于场景,在不同的网络制式之间进行选择。终端还可以基于获得的业务质量,在同制式不同频段基站之间,进行选择。

AI对所有的网络状态进行智能识别和监测,从而预测和规避掉有问题、有风险的网络,实现更出色的移动性和链路稳健性,在减少卡顿的同时,提高用户体验。

最后一个要介绍的AI辅助案例,是自适应天线调谐

众所周知,在我们的手机里,内置了很多根天线。不同的天线,处于不同的位置。然而,我们在使用手机时,也存在不同的手势握姿。这样一来,就存在手部对天线的干扰问题。

不同的握持方式

为了对抗干扰,就需要让手机射频系统对天线进行调谐。传统的方式,是根据当前使用的应用(App)以及陀螺仪状态,判断握持方式,形成经验,生成一些调谐模式。

而引入AI后,可以智能侦测用户握持终端的手部位置,并实时动态调谐天线,从而实现更高的传输速度,更低的能耗,以及更稳的网络质量。

█ 结语

以上介绍的,是骁龙X70基带内置AI处理器的四大应用场景。

大家应该也看出来了,5G AI处理器的特点,是利用强大的AI能力;它所擅长的,是复杂的资源调度,以及对动态变化条件的实时计算和反馈。

当触发条件出现高速变化时,为了更好地感知变化,就需要AI的算力支撑。在AI算力的加持下,才有可能算出最准确的结果。而准确的结果,会应用到系统的反馈中,从而提升运算的效率,最终改善用户5G连接体验。

这是一次革命性的技术创新,也揭示了基带系统的未来发展趋势。

2022年,是5G R16全面落地的一年。根据最新的统计数据显示,全球已有200家运营商推出了5G商用服务,还有超过285家运营商正在投资部署5G;预计从2020年到2025年,5G智能手机的出货量将超过50亿。

想要让这几十亿5G手机终端充分享受5G带来的完美网络体验,想要更多的运营商和用户完全认可5G的价值和魅力,我们必须从通信网络的各个维度进行性能挖潜和技术变革。在进一步提升吞吐量的同时,我们需要持续优化传输效率,提升频谱利用率并节省发射功耗。

毫无疑问,智能化是实现上述目标最有效的途径。

集成AI处理器的高通骁龙X70基带,给手机终端基带系统的未来发展指明了方向。相信未来,其它厂商也会跟进,推出相应的智能化基带。

“5G+AI”,在移动通信领域大有可为。让我们拭目以待吧!

(全文完)

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作者:小枣君
原始发表时间:2022-03-23
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