广和通:Cat.1 bis如何破解智能设备的“移动与续航”难题?

Release time:2025-12-26
author:AMEYA360
source:广和通
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  广和通要闻

  物联网的下半场,正在经历一场从“多点连接”到“智能场景”的深刻变革。

  传统的智慧家庭设备正在走出室内,走向无电无网的户外;资产追踪不再局限于单一区域,而是要求全球漫游;AI穿戴设备则在算力提升的同时,面临着电池技术的物理瓶颈。面对这些痛点,全球版Cat.1 bis技术正凭借精简的一体化设计、微安级功耗以及全球单SKU的兼容性,成为打破这些场景僵局的关键钥匙。

  IPC的新战场:从“固定哨兵”到“移动神探”

  IPC应用正从传统的智慧家庭安防,加速走向移动化、便携化和多场景化。用户不再满足于插电连网的固定监控,而需要适应“无电弱网”环境的户外设备,以及能够随时随地进行“精彩抓拍”的便携式镜头。

  当IPC走向户外,不确定的网络环境和有限的电池容量成为最大掣肘。如何保证在移动过程中视频传输的稳定性?如何在全天候待机的同时,不错过任何关键画面且不耗尽电量?这对通信模组的尺寸、移动性和功耗管理提出了极致要求。

  针对移动场景下网络波动的难题,新一代Cat.1 bis技术引入了带宽自适应技术。它能根据当前信号质量动态调整码流,极大提升了网络带宽的利用效率,确保在弱网环境下视频依然流畅传输。

广和通:Cat.1 bis如何破解智能设备的“移动与续航”难题?

  为了解决续航焦虑,基于智能检测和灵活录制技术的方案应运而生。Cat.1模组可以在保持网络在线的同时,仅在检测到异常或关键事件时才触发录制。这种“平时微安级休眠,动时毫秒级唤醒”的策略,在保证捕捉精彩瞬间的同时,成倍延长了设备的待机时间。

  资产追踪:打破边界的“全球一张网”

  随着供应链的全球化,货物往往需要在不同大洲间流转。传统的方案中,企业需要针对不同国家采购不同频段的硬件,导致SKU管理混乱,增加了研发和库存成本。此外,为了隐蔽安装和长时间使用,设备对体积和功耗的压缩已接近物理极限。

  全球版Cat.1 bis模组通过多区域高兼容设计,实现了“单品覆盖全球连接”。企业只需维护一个硬件版本,即可满足全球主流运营商的入网要求。这不仅有效降低了产品管理的复杂度和边界成本,更为跨境资产追踪提供了无缝的漫游体验。

  通过硬件的精简和一体化设计,新一代模组进一步压缩了PCB占用面积,不仅满足了定位器对“极致尺寸”的苛刻要求,更通过软件优化将休眠态功耗降至微安级,让设备在只有纽扣电池大小的空间内,也能实现长周期的资产守护。

  AI陪伴与穿戴:多功能合一的“平衡艺术”

  在AI大模型的推动下,智能陪伴玩偶、老人健康手环等新兴应用迎来了爆发。这类设备是典型的“既要又要”:既要满足AI语音交互对速率和移动性接入的高要求,又要控制成本以普及市场,更要在极小的体积内塞入大电池以维持AI应用的高频调用。深刻的变革要求通信连接必须做到“多功能合一”。

  Cat.1 bis在速率上完美匹配语音交互和数据回传的需求,避免了高速模组的性能过剩和高成本。针对AI应用频繁唤醒的特点,通过底层的软件优化功耗和休眠机制,实现了通信与计算的能效平衡。配合硬件上的“小尺寸”设计,让穿戴设备更加轻便,真正实现了全天候的智能陪伴。

广和通:Cat.1 bis如何破解智能设备的“移动与续航”难题?

  从IPC的移动化抓拍,到Tracker的全球无缝追踪,再到AI穿戴的智能长续航,物联网终端的每一次进化,本质上都是对通信连接技术的极限挑战。新一代全球版Cat.1 bis技术,正通过“高兼容性、优性价比、带宽自适应、智能休眠、全球单SKU”的核心能力,精准击中多场景应用的痛点。它不仅让硬件做到了极致的“小”与“省”,更为中国智造的出海之路,提供了一个统一度量衡的连接基座。


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2026-07-15 13:34 reading:156
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2026-07-09 10:59 reading:308
率先适配!广和通完成Qwen3.5高通NPU端侧适配
  近日,广和通AI研究院基于高通跃龙TMQCS8550处理器,率先完成Qwen3.5系列小尺寸模型在高通NPU上的端侧部署适配验证,打通模型转换、混合精度量化、NPU后端编译与端侧推理运行链路,为前沿大模型在端侧设备本地运行提供关键技术支撑。  端侧NPU适配Qwen 3.5,难在哪?  过去,端侧大模型部署更多围绕Full Attention等机制展开。Qwen3.5系列采用混合注意力架构,引入了Linear Attention相关机制,有助于提升长上下文处理效率,也让模型结构更复杂。  在云端,大模型可以依托更充足的算力和内存运行;到了端侧NPU,模型需要重新完成转换、量化、编译和推理验证,才能适配终端设备的计算方式。一旦适配不足,就可能出现编译失败、运行不稳定、NPU算力调用不充分等问题,直接影响设备响应速度、功耗表现和本地交互体验。  因此,Qwen3.5端侧NPU适配的难点,在于能否让它在资源受限的端侧设备中稳定运行,并充分调用NPU算力资源。  全链路适配,释放端侧NPU算力资源  围绕Qwen3.5模型结构与高通跃龙TMQCS8550处理器特性,广和通AI研究院基于Fibocom AI Stack使能平台开展专项适配。Fibocom AI Stack使能平台覆盖AI Module、AI工具链、AI引擎、AI模型仓、支持与服务等,覆盖模型适配、推理部署与应用开发等关键流程。  本次适配重点解决三类核心问题:模型转换与编译可行性、量化后运行稳定性、推理过程中的缓存与状态维护。通过对模型结构和NPU后端特性的联合适配,广和通完成了Qwen3.5系列小尺寸模型从模型转换、混合精度量化、NPU后端编译到端侧推理验证的完整链路。  这意味着,Qwen3.5已具备在高通跃龙TMQCS8550处理器NPU后端本地运行的可行性。通过面向NPU后端的专项适配,模型推理可更充分调用端侧专用AI算力资源,为AI模组和边缘智能设备在低功耗、低时延、本地化部署条件下运行大模型提供技术基础。  让Qwen3.5等前沿模型,赋能端侧设备更智能  基于此次适配成果,广和通可进一步将以Qwen3.5为代表的前沿大模型能力,转化为端侧设备和行业方案可调用的本地推理能力。  在端侧Agent、AI会议机等场景中,该能力可与语音识别、知识库检索和工具调用能力结合,支撑智能终端在本地完成自然语言交互、内容理解、信息提炼与任务分解等。  在智能座舱、边缘智能设备等场景中,该能力可支撑本地多轮对话与任务辅助,提升弱网、无网或高隐私要求场景下的交互连续性、响应效率与数据本地化处理能力。  多项技术攻坚推进,广和通端侧AI版图加速展开  Qwen3.5系列小尺寸模型在高通跃龙TMQCS8550处理器上的NPU适配验证,是广和通AI研究院围绕端侧AI关键技术推进的重要成果,也进一步验证了Fibocom AI Stack使能平台在前沿模型适配中的工程化能力。  围绕前沿模型适配、长上下文处理、端侧Agent与具身智能推理等方向,广和通将持续推进多项AI技术创新,加速大模型能力向终端设备与业务场景落地,助力千行百业迈向万物智联的AI时代。
2026-07-08 10:02 reading:300
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