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专访高通CTO:关于5G和智能手机的未来

2015-03-10 17:444140中国通信网
      作为移动通信行业的领军企业,Qualcomm(美国高通公司)在刚刚结束的MWC2015上仍旧是最受关注的参展商,最新的骁龙处理器、领先的LTE Advanced技术、万物互联的演示等都成为媒体报道的头条。最新的无线技术会给我们移动生活带来怎样的改变?放眼更远的未来,Qualcomm又将引领怎样的无线发展趋势?在对Qualcomm执行副总裁兼首席技术官Matt Grob进行采访之后,我们得到了一些答案。
 
      5G时代最早2020年来临
 
      尽管中国市场才刚刚走过4G元年,全球范围来看LTE网络的部署也不过三五年,但5G已经成为本次MWC上一个热门话题。在GSMA举行“5G之路”圆桌论坛上,Qualcomm首席执行官史蒂夫·莫伦科夫也介绍了高通对5G的理解和在相关技术上的努力。
 
     
 
  Qualcomm执行副总裁兼首席技术官Matt Grob(资料图)
 
      Matt Grob向我们进行了更详细的解释,他表示,第五代蜂窝移动技术将会带来性能、可靠性、安全性等很多方面的提升,同时,它还将支持更多数量的终端。不过,对于5G这一飞跃性的技术进展,Qualcomm认为最早要到2020年才会实现。它不仅在于一个全新的频段,或者是更高的速度,而应该是建立一个全新的生态系统,特别是会带来更多效率和安全上的提升。
 
      尽管Qualcomm在无线技术领域具有领先的技术和领导地位,但是5G技术需要整个产业的推动。Matt Grob介绍称,Qualcomm正在积极地和产业内的其他公司进行合作,比如手机制造商、基础设施提供商等,希望携手共同推动整个5G技术的标准化,以及之后的试验、原型开发以及商用部署。另外,Qualcomm计划和包括健康医疗、汽车、机器人、智能城市等在内的很多垂直行业的公司合作,一起定义5G所需要的生态系统。
 
      在谈及5G技术演进时,Matt Grob表示,5G的标准化仍在统一的讨论中,但他认为5G不会建立在一套完全不同的调制技术之上,作为4G基础的OFDMA技术架构仍将继续被运用到5G当中。对于Qualcomm而言,芯片业务和技术许可业务模式也会继续有效运行。
 
      4G仍有潜力挖掘
 
      5G并不会很快实现,但移动技术并不会停止发展。在Qualcomm看来,4G还远远没有到达它可以提供的峰值性能和效率,而且4G的功能即便在在未来5G的技术演进中也将继续发展。
 
      Matt Grob介绍称,Qualcomm正在努力提升LTE的数据吞吐量,并降低时延,为运营商的服务提供更多的可能性。此外。Qualcomm也很关注一些LTE的新功能,比如在本次MWC大会上重点展示的LTE在非授权频谱上的部署、LTE direct等,这些不断出现4G技术的特性都可以成为5G技术部署初期很重要的组成部分。
 
       LTE在非授权频谱上的部署(LTE-U)技术,能够使运营商把无线蜂窝技术部署在由Wi-Fi使用的同一频谱上面,使两者能够实现高效率的共存,同时带来性能的极大提升。LTE Direct则是一种点对点的通信技术,可以实现终端与终端之间的直接发现和沟通,这种技术可以用在很多方面,比如邻近网络、发现、数据挖掘、公共安全管理等。
 
      谈到4G的进一步发展乃至5G时代可能遇到的无线频谱资源紧张的困境。Matt Grob认为需要一方面需要与各国监管部门合作,推动开放更多的频谱资源供无线产业使用,同时也要继续提高频谱的利用效率,通过打造更好的射频收发器、发展MIMO(多输入多输出)技术、提高调制解调器性能等方式来实现频谱的高效利用。
 
      关于智能手机的明天
 
      在本次MWC2015Qualcomm的展示中,连接技术要比骁龙处理器更加抢眼,但骁龙820的公布还是让人们对未来智能手机的期待变得极高。
 
      对于这一处理器所采用的Kryo架构,Matt Grob并未进行更多介绍,但面对我们“如何权衡自主微架构和标准ARM架构”的问题,他表示,基于和ARM之间的商业协定,Qualcomm可以对之进行大幅的优化与提升,因此即使是采用ARM构架,骁龙处理器的CPU也是独特的产品。而且,Qualcomm一直在研究如何从指令集以及处理器基础设计方面来改进性能。
 
      他特别谈到的仍然是Zeroth认知计算,这一技术应用于机器学习和环境感知来进行移动计算,实现笔迹识别、指纹识别、计算机视觉、扩增实境等一系列创新,这些都需要性能强大的骁龙处理器提供支持。
 
      对于未来的智能手机,特别是骁龙820引领的2016年智能手机,Matt Grob认为连接技术的性能将会继续提升;我们会看到更多的计算机视觉的应用;持续的传感计算,如在非常低功耗的状态下持续监测周围环境、监测健康状况等会是一个趋势;生物识别技术、指纹识别技术等也会有更新的发展和普及。 
 
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