如今,移動(dòng)終端所承載的應(yīng)用場(chǎng)景正變得愈加豐富,比如之前在PC上出現(xiàn)的“光線追蹤”技術(shù),未來(lái)也將在手機(jī)、平板等移動(dòng)終端上落地。與此同時(shí),包括新一代無(wú)線網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)Wi-Fi 7、AI 圖像語(yǔ)義分割技術(shù)、5G雙通通信、高保真藍(lán)牙音頻、高精度定位等技術(shù),也會(huì)率先在移動(dòng)端設(shè)備上進(jìn)行實(shí)裝,作為移動(dòng)芯片供應(yīng)商,聯(lián)發(fā)科對(duì)于這些新技術(shù)進(jìn)行了搶先布局。

以移動(dòng)端光追技術(shù)為例,隨著支持Vulkan Raytracing API的Vulkan 1.3標(biāo)準(zhǔn)于今年1月發(fā)布,移動(dòng)GPU的光追技術(shù)也將加速普及,并覆蓋更廣泛的內(nèi)容類型。據(jù)聯(lián)發(fā)科GPU工程師介紹,早在一年前,聯(lián)發(fā)科就已提前布局Vulkan Ray Query技術(shù)方案,并一次來(lái)構(gòu)建移動(dòng)光追技術(shù)生態(tài)。

在硬件端,ARM最新的旗艦GPU Immortalis-G715也已經(jīng)宣布可全面支持硬件級(jí)移動(dòng)光追,支持更復(fù)雜、更真實(shí)的場(chǎng)景應(yīng)用,通過(guò)硬件加速,可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的移動(dòng)光追效果,包括光追軟陰影、反射效果和全局光照技術(shù),提升全場(chǎng)景畫(huà)質(zhì)。

此外,面向開(kāi)發(fā)者和硬件廠商,聯(lián)發(fā)科基于移動(dòng)端游戲等應(yīng)用的發(fā)展特征,提出移動(dòng)GPU增效方案,針對(duì)GPU性能提升,搭配GPU周邊技術(shù),實(shí)現(xiàn)保持系統(tǒng)資源平衡的基礎(chǔ)上,滿足高復(fù)雜度內(nèi)容的計(jì)算需求。

“盡管硬件與算法端都在進(jìn)行推進(jìn),但距離用戶能夠在移動(dòng)終端上體驗(yàn)到真正的光線追蹤還需要一段時(shí)間。”在采訪環(huán)節(jié),聯(lián)發(fā)科工程師表示。

除了移動(dòng)端的光線追蹤,SoC在GPU算力上的進(jìn)步同時(shí)也服務(wù)于影像能力以及日常使用當(dāng)中,像一些自拍應(yīng)用中的美肌美顏,或者像抖音/快手等短視頻上面的面部捕捉特效,還有包含現(xiàn)在相機(jī)里面的AR應(yīng)用或者影像算法,這些都是會(huì)應(yīng)用GPU算力的部分。

在目前手機(jī)競(jìng)爭(zhēng)最激烈的拍照?qǐng)鼍?,MediaTek也帶來(lái)了AI圖像語(yǔ)義分割技術(shù)(AI Image Semantic Segmentation),讓追焦更精準(zhǔn),因?yàn)橄啾葌鹘y(tǒng)的追焦方式,通過(guò)AI圖像語(yǔ)義分割技術(shù)可自動(dòng)區(qū)分主體和背景,針對(duì)主體可精準(zhǔn)設(shè)定快門(mén)參數(shù)以確保準(zhǔn)確對(duì)焦,讓抓拍更清晰。

與此同時(shí),AI圖像語(yǔ)義分割技術(shù)還可以應(yīng)用于手機(jī)的顯示當(dāng)中,它可以針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中不同的物體特征進(jìn)行差異化圖像處理,也可針對(duì)主體背景物體生成特殊效果。此前這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在很多電視等大屏產(chǎn)品上得到了應(yīng)用,通過(guò)對(duì)畫(huà)面進(jìn)行AI識(shí)別,增強(qiáng)視頻畫(huà)面的景深效果。

此外,在視頻的整體觀感上,也能通過(guò)聯(lián)發(fā)科的AI技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化,比如通過(guò)AI場(chǎng)景畫(huà)質(zhì)增強(qiáng)技術(shù)可實(shí)時(shí)識(shí)別圖像中的場(chǎng)景內(nèi)容,以優(yōu)化建筑、風(fēng)景、人像等場(chǎng)景下每幀畫(huà)面的對(duì)比度、銳利度和色彩。另一方面,AI區(qū)域畫(huà)質(zhì)增強(qiáng)技術(shù)還可實(shí)時(shí)進(jìn)行物體識(shí)別和切割,調(diào)節(jié)每幀畫(huà)面中不同物體的圖像參數(shù)。

對(duì)于未來(lái)手機(jī)的網(wǎng)絡(luò)、通信體驗(yàn),聯(lián)發(fā)科也同時(shí)對(duì)5G雙通以及Wi-Fi 7技術(shù)進(jìn)行了布局。一個(gè)有趣的現(xiàn)象是,即便在目前的5G時(shí)代,雙卡雙待手機(jī)依然只能實(shí)現(xiàn)一卡通話、一卡斷網(wǎng)的體驗(yàn),即便非通話卡依然能夠維持在5G頻段,但其也并不具備聯(lián)網(wǎng)功能。

而聯(lián)發(fā)科則已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了使用單套基帶、射頻以及“動(dòng)態(tài)雙車道”軟件架構(gòu)實(shí)現(xiàn)5G新雙通,其中,全時(shí)雙通可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)雙車道數(shù)據(jù)傳輸,支持30種以上的頻段組合,分時(shí)雙通則可實(shí)現(xiàn)“下行同時(shí)+上行分時(shí)”數(shù)據(jù)傳輸,可支持70種以上的頻段組合。

據(jù)聯(lián)發(fā)科通信工程師介紹,5G新雙通擁有彈性架構(gòu)、覆蓋更廣的優(yōu)勢(shì),支持頻段組合可達(dá)100種以上,并可覆蓋更多網(wǎng)絡(luò)制式,包括SA(SA+SA和SA+LTE)、NSA(NSA+LTE)、LTE(LTE+LTE)等。網(wǎng)絡(luò)性能方面,新雙通技術(shù)可實(shí)現(xiàn)一卡通話,另一張卡保持高速率的網(wǎng)絡(luò)連接,在雙卡同頻段下,全時(shí)雙通比分時(shí)雙通網(wǎng)速快30%以上。

而Wi-Fi 7技術(shù)也將在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)逐步走入大眾視野,相較現(xiàn)有的Wi-Fi 6標(biāo)準(zhǔn),它除了擁有更高吞吐率、更低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延以及更高網(wǎng)絡(luò)使用效率等新特性。還帶來(lái)了4K QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 調(diào)變技術(shù)以及MLO (Multi-Link Operation) 技術(shù),可實(shí)現(xiàn)鏈路聚合,且在6GHz 頻段支持更高的320MHz帶寬。

同時(shí)借助新增的MRU (Multiple Resource Unit) 技術(shù)可提升網(wǎng)絡(luò)使用效率,大幅降低噪音干擾對(duì)頻段的影響,在多用戶負(fù)載的網(wǎng)絡(luò)下提升吞吐率。在通信、游戲、拍照、顯示等高頻交互場(chǎng)景之外,聯(lián)發(fā)科也同時(shí)加速了對(duì)于高保真藍(lán)牙音頻以及MPE融合技術(shù)的開(kāi)發(fā)。

其中,MPE 融合技術(shù)使用微機(jī)電傳感器(加速器、陀螺儀、磁力計(jì))融合全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),可廣泛運(yùn)用于駕駛、步行與跑步等智能手機(jī)用戶日常導(dǎo)航應(yīng)用場(chǎng)景。與現(xiàn)有的導(dǎo)航體驗(yàn)相比,MPE融合技術(shù)可優(yōu)化隧道、高架橋下與市區(qū)樓宇等區(qū)域的導(dǎo)航體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)更高精度、持續(xù)性更強(qiáng)的定位,并支持車道級(jí)導(dǎo)航。

以上提到的這些技術(shù),未來(lái)都會(huì)在聯(lián)發(fā)科推出的旗艦級(jí)處理器平臺(tái)當(dāng)中出現(xiàn),之后再逐步向中端產(chǎn)品進(jìn)行延伸。

隨著芯片制程工藝效能提升幅度的降低與架構(gòu)潛力挖掘難度的升高,近幾年移動(dòng)處理芯片正在從單純的拼算力、核心數(shù)、頻率向比較場(chǎng)景應(yīng)用流暢度和創(chuàng)新力過(guò)渡,對(duì)于像聯(lián)發(fā)科這樣的上游供應(yīng)商而言,不僅要注重產(chǎn)品打磨,更需要找準(zhǔn)用戶需求和把握未來(lái)技術(shù)應(yīng)用趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)技術(shù)賽道的搶先布局,聯(lián)發(fā)科已經(jīng)將未來(lái)的移動(dòng)終端體驗(yàn)藍(lán)圖擺在了大眾面前。(本文首發(fā)鈦媒體App)

本文系作者 鄧劍云 授權(quán)鈦媒體發(fā)表,并經(jīng)鈦媒體編輯,轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處、作者和本文鏈接。
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