作者:高通技术公司产品市场总监Mohammed Al Khairy,产品管理高级总监Gajinder Vij署名文章
在汽车向软件定义汽车架构转型的时代,连接已成为支持这一变革不可或缺的基础。
骁龙汽车智联平台提供全面的连接解决方案组合,包括蜂窝5G/4G、Wi-Fi、蓝牙、蜂窝车联网(C-V2X)和精准定位等技术,旨在提供无缝的车内连接体验。下一代应用和车内体验正变得日趋重要,推动对更大容量、更高传输速率和更稳健无线连接的需求。
近日,高通技术公司推出骁龙汽车智联平台的最新产品,业界首个车规级Wi-Fi 7接入点解决方案——高通QCA6797AQ,进一步扩大公司在连接领域的领导力。接下来,我们将探讨Wi-Fi 7将如何变革下一代汽车体验。
满足对先进车内体验和应用的需求
汽车正在成为个性化的网联空间,这包括先进信息娱乐系统和增强现实仪表盘等。沉浸式车内体验愈加普及,推动下一代应用和互动娱乐的兴起。Wi-Fi 7作为一股变革力量,将助力满足丰富车内体验和先进应用所必需的连接需求。
Wi-Fi 7将关键的全新技术创新引入市场:
· 高频并发(HBS)
· 多链路多射频(MLMR)
· 320MHz 信道带宽
· 4K QAM
· 自适应打孔
基于Wi-Fi 7,高通QCA6797AQ面向车内体验和应用,助力提升链路可靠性、降低时延、增加网络容量,支持更快的连接
提高链路可靠性并降低时延
Wi-Fi 7支持高频并发技术和多链路多射频模式,显著提高连接的可靠性,并能消除几乎所有外部干扰导致的连接中断。通过在5GHz和6GHz信道同时运行,Wi-Fi 7可持续选择最佳可用信道与车内每个终端进行通信,从而提供更可靠的连接,实现不间断数据传输和更低时延。在Wi-Fi 7的支持下,面对来自收费站、拥堵路口和固定无线链路的干扰,电影流媒体播放、游戏和其它时延敏感型应用的运行能够更流畅,减少卡顿或掉线的发生。
实现更大容量和更快连接
Wi-Fi 7通过采用6GHz频谱的320MHz信道显著提升容量。配合4K QAM,Wi-Fi 7可实现高达5.8Gbps的峰值吞吐量,支持汽车更快地下载高清地图。此外,自适应打孔技术能够在部分信道不可用的情况下使用更宽信道,从而更有效地利用频谱。随着消费者在车内使用越来越多的Wi-Fi终端,Wi-Fi 7带来的更大容量、更高数据速率和更低时延,将赋能车载体验新时代。
通过网联服务变革汽车
随着车辆越来越多地集成网联功能,汽车制造商和车队服务供应商面临着提供网联服务的新机遇。这些服务不仅创造了持续的收入来源,而且还重新定义了商业模式,改变了汽车制造商与车主互动的方式。车辆可以利用Wi-Fi 7更快地获得软件更新;汽车制造商可以在经销商、充电站或零售店高效地传输车辆数据;作为一种可选的高级功能,租赁公司可以在有限的时间内提供增强的功能和用户体验。骁龙汽车智联平台和骁龙车对云服务提供的无缝连接使汽车制造商和车队供应商在车辆销售之后仍能与消费者保持直接联系。
高通技术公司的Wi-Fi 7解决方案凭借更高的速度、更低时延和提升的网络容量,突破了Wi-Fi体验的边界。
凭借跨几乎所有终端类别的超过450款Wi-Fi 7产品设计,高通技术公司成为全球领先的无线技术创新者。骁龙汽车智联平台的最新解决方案QCA6797AQ巩固了高通在推动软件定义汽车革新方面的领导地位。
这让高通技术公司成为那些致力于重塑驾驶体验和引领未来汽车连接的汽车制造商们的优选合作伙伴。
欲率先见证Wi-Fi 7的强大能力,欢迎前往高通公司位于MWC巴塞罗那3号厅3E10号的展位了解更多细节。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。