全球RedCap网络渐趋完善 广和通5G RedCap解决方案商用进程提速

Release time：2024-09-26
author：AMEYA360
source：广和通
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　　如果将具备高传输速率和容量的5G eMBB喻为“豪华超跑”，那么5G RedCap就是“经济适用型”。“豪华超跑”性能拉满，但需要极高功耗和成本支撑，对网络环境要求高;“经济适用型”虽通过精简带宽、天线、基带/射频，使得5G速度和性能简化，但已然满足目前5G“日常通勤”的商用需求，仍保留5G LAN、R17网络切片、VoNR等5G NR关键原生特性。若高速连接并非必需，那这对该场景来说，就是过剩的性能。

全球RedCap网络渐趋完善 广和通5G RedCap解决方案商用进程提速

　　目前，全球RedCap稳步发展，在网络建设、芯片/模组研发、商用试点、终端应用上均有所建树，为以FWA应用为典型的场景提供优于5G eMBB成本、低于LTE Cat.4功耗的产品及解决方案。

　　5G SA网络是RedCap网络建设的基础条件，目前，全球运营商SA网络均在稳定部署。据GSA最新数据显示，截至2024年8月，全球范围内已有332家运营商推出5G商用网络。这332张5G网络中，有70张是SA独立组网，其中亚太地区26张、欧洲24张(北欧6张、南欧11张、西欧5张、东欧2张)、美洲12张、中东非8张。中国内地的四大运营商早在2020年就已实现了5GC(5G Core，5G核心网)商用，率先步入SA时代。

　　为进一步打造RedCap网络，工信部规划：2024年12月前将实现超100个地级及以上城市城区的连续覆盖，并在2025年，实现全国县级以上城市5G RedCap规模覆盖。目前，移动/广电、电信/联通主要基于n28和n1承载了RedCap业务。其中，700MHz和2100MHz正是目前国内5G现网中用于广覆盖的频段，恰恰符合RedCap的20MHz频宽要求。同时，700MHz和2100MHz均为FDD频段，可带来相较TDD频段更优质的上行速率，充分赋能RedCap在视频监控、工业传感等数据上行应用。

　　随着全球运营商5G SA的加速建设以及RedCap网络的部署，原有LTE和LTE-A的FWA应用将向RedCap应用演进。同时，5G FWA自身的规模增长会带来RedCap应用的新机会。以上两方面因素，都将为RedCap FWA带来规模化增长。

全球RedCap网络渐趋完善 广和通5G RedCap解决方案商用进程提速

　　具体来说，RedCap FWA将在CPE、MiFi、Dongle等固定及移动终端上规模应用。作为5G领军企业，广和通已推出了多平台的RedCap模组及解决方案。其中，2024年2月MWC 2024上，广和通全球首发基于MediaTek T300 的模组及Dongle解决方案。2024年6月COMPUTEX 2024上，广和通发布RedCap模组FG332，并行业首发Wi-Fi能力达BE3600和AX3000的两款5G CPE解决方案。目前，广和通最新5G RedCap模组FG332-NA已率先进入工程送样阶段，且已为多个运营商及FWA客户提供更具成本效益和能效优化的5G解决方案，为用户带来更高阶、更便捷的网络体验，加速5G商用进程。

全球RedCap网络渐趋完善 广和通5G RedCap解决方案商用进程提速

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广和通Fiboclaw开发助手：智能体协同，推动终端开发缩短至天级
行业新闻

广和通Fiboclaw开发助手：智能体协同，推动终端开发缩短至天级

　　近日，广和通AI研究院推出自研模组智能体开发助手Fiboclaw。该平台面向通信模组、算力模组及端侧AI设备开发，将技术文档、调测经验与工程流程转化为可调用的Skill，帮助客户更快完成模组接入、二次开发和端侧AI部署周期，加快产品验证与行业应用落地。　　开发提速，决定模组落地效率　　随着AIoT终端持续向智能化、场景化演进，模组正在从基础通信单元，走向连接、计算与AI能力融合的关键底座。　　但是一款模组导入客户产品开发与量产链路，通常涉及系统集成、通信调测、固件烧录与测试验证等关键环节。客户项目类型分散，开发环境差异明显，工程团队需要在技术文档、调试工具和项目经验之间协同推进。　　对广和通而言，竞争力正在从单点硬件性能，进一步延伸到覆盖开发、交付和生态适配的系统能力。基于这一趋势，Fiboclaw将模组领域长期积累的工程Know-how，转化为智能体可辅助执行、持续复用的开发能力。　　轻量Agent框架，沉淀25+模组Skill　　Fiboclaw基于广和通自研轻量化Agent框架打造，采用极简架构，具备秒级启动、低资源占用、灵活部署等特点。该框架可运行在PC、工控机等常见开发环境中，也可根据场景部署在部分端侧边缘算力芯片上，适配通信模组与算力模组开发中的多类工程任务。　　围绕模组开发高频需求，Fiboclaw已内置25+模组开发相关Skill。开发者无需编写复杂的Agent底层逻辑，只需提供模组技术文档和需求描述，Fiboclaw即可辅助生成专用Skill和自动化脚本，把领域知识转化为可复用的自动化能力。　　Fiboclaw同时支持Windows与Linux开发环境，并支持私有化部署，可接入企业私有云大模型及广和通微调模型，帮助客户在技术数据安全可控的前提下使用智能体能力。　　从连接调测到AI部署，压缩开发链路　　面向客户开发链路，Fiboclaw可将通信调测、算力部署与测试验证等关键环节纳入智能体工作流，减少重复配置、资料检索和问题排查工作。　　在通信模组开发中，Fiboclaw可基于特定AT指令集、内核版本和客户开发环境，辅助完成调测、异常定位与驱动适配，降低4G/5G模组集成门槛。　　面向算力模组，还可配合Fibocom AI Stack使能平台，完成不同硬件环境下的依赖检查、编译配置与自动化部署，加快AI能力在边缘算力模组上的落地。　　在测试验证环节，Fiboclaw可解析测试用例、技术标准和合规文档，辅助生成测试报告模板，并针对内存泄漏、指针异常、AT指令阻塞等嵌入式常见问题进行代码审查。　　在典型客户开发场景中，Fiboclaw可将部分开发、调测和脚本编写流程从“周级”压缩至“天级”，帮助客户更快完成产品验证与方案落地。　　让AI能力进入客户开发现场　　Fiboclaw面向客户开发、生态伙伴适配和技术支持协同，将分散的模组知识、调测方法和工程经验系统化沉淀，形成可持续复用的开发能力，推动端侧AI从“能运行”走向“易开发、快交付”。　　面向万物智联时代，广和通将持续以无线通信与人工智能为技术底座，完善覆盖模组、算法、工具链与行业应用的全栈能力，助力客户加速智能终端创新与规模化落地，推动千行百业从万物互联迈向万物智联。
2026-06-16 10:36 reading：307
技术攻坚！广和通突破端侧LLM长上下文限制
行业新闻

技术攻坚！广和通突破端侧LLM长上下文限制

　　近日，广和通AI研究院取得关键技术突破，自研端侧长文本缓存管理技术FiboCache面向大模型推理中的缓存膨胀、内存受限、端侧部署效率低等业界难题，在有限缓存占用下支撑16K+上下文稳定推理，为端侧设备处理长文档、多轮交互及复杂任务提供核心支撑。　　AI要走向复杂任务，先要“理解得更完整”　　长文档理解、代码分析和多轮交互，正成为AI演进的重要方向。大模型能够参考的信息越完整，对复杂任务的理解、判断和执行也越可靠。　　在实际应用中，信息长度直接影响任务效果。上下文不足时，对话记忆快速衰减，模型输出容易停留在片段总结和局部判断，难以支撑复杂业务流程。　　在云端，这一问题可以依托服务器算力和大显存持续缓解。但在端侧，终端设备受到内存、功耗、成本和散热等限制，长文本处理难度显著提升。　　随着输入信息不断增加，模型推理过程中用于保存中间状态的KV缓存会快速膨胀，带来时延上升、资源占用增加和运行稳定性下降。　　如何让设备在有限资源中持续、稳定、低成本地处理大量信息，成为端侧长文本处理的关键挑战。　　有限缓存，跑出更强理解力　　FiboCache是广和通AI研究院自研的端侧长文本缓存管理技术，能够在有限缓存条件下，让端侧设备处理更大规模的信息输入。　　该技术面向端侧静态图推理环境设计，可在推理过程中对历史信息进行高效管理，自动识别和保留与当前任务相关性更高的关键Token，减少低价值信息对缓存空间的占用。　　在实际部署中，FiboCache可在约4K级缓存占用下支撑16K至32K级上下文推理，在显著降低资源占用的同时保持生成质量稳定。　　同时，该技术面向主流大语言模型架构设计，不绑定单一模型或单一芯片平台，可作为Fibocom AI Stack使能平台的通用能力，赋能各类终端落地端侧 AI。　　真实场景落地，让端侧AI真正处理“超大信息量”　　基于FiboCache，广和通AI Stack解决方案可进一步覆盖更复杂的信息处理场景。　　在AI会议机场景中，设备可在本地处理更长会议转写内容，完成纪要生成与重点总结，帮助用户从海量会议文本中提炼关键洞见，并实现数据本地驻留。　　在AI陪伴、智能座舱和家用AI助手场景中，终端可保留历史对话与用户偏好，让交互更连贯，个性化角色设定更稳定。　　在广和通龙虾智算盒等端侧AI设备中，FiboCache可支撑长文档摘要、复杂知识问答、多轮任务规划与本地化执行，帮助企业和行业客户在边缘侧部署更复杂的AI应用。　　面向智慧工业与IoT场景，边缘设备可本地处理长周期设备日志、连续巡检记录和多源告警信息，完成故障排查、异常定位和预测性维护分析，提升现场响应效率。　　底层能力突破，夯实端侧AI技术底座　　FiboCache的突破，进一步补齐了广和通在端侧推理中的关键能力，为AI的深度应用提供坚实支撑。　　围绕前沿模型适配、长文本处理等方向，广和通AI研究院将持续推进端侧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。
2026-06-15 09:41 reading：288
闪耀 MWC 上海｜广和通用 5G×AI 打开万物智联新玩法
行业新闻

闪耀 MWC 上海｜广和通用 5G×AI 打开万物智联新玩法

　　汇聚5G-A/RedCap/WiFi8等前沿通信技术打造极速传输、超低时延、极致稳定的高性能通信能力夯实万物智联核心通信底座全面支撑各行业终端高速、稳定、智能化联网需求.
2026-06-11 09:32 reading：328
广和通远驰亮相2026高通汽车技术与合作峰会，共拓智能汽车通信新边界
行业新闻

广和通远驰亮相2026高通汽车技术与合作峰会，共拓智能汽车通信新边界

　　6月4日-5日，2026高通汽车技术与合作峰会在无锡成功举办。作为高通汽车生态的重要合作伙伴，广通远驰携车联网通信与智能座舱模组解决方案亮相大会，集中展示双方在汽车智能化领域的协同创新成果，并通过分论坛演讲分享“智联无界——5G+AI驱动汽车智能化革命”的实践与思考。　　依托高通车载芯片平台能力，广通远驰持续推进车联网通信模组与智能座舱模组双产品线协同发展，公司已形成覆盖5G-A、5G、5G RedCap等多层级产品体系，积累丰富的车规级量产经验。目前，广通远驰拥有20余个平台量产开发经验，累计出货量突破1500万套，与40余家主流车企和Tier1建立了长期合作。　　依托双方长期生态合作，广通远驰持续推动前沿平台能力向车规级产品转化。在车联网通信领域，公司率先实现高通第一代5G平台产品首发量产，并推动5G模组获得多国法规及运营商认证;在智能座舱领域，广通远驰已成为行业内通过AEC-Q104车规测试平台数量最多的模组厂商，并率先实现5G旗舰座舱平台通过海外NG-eCall认证量产出货。　　同时，作为业内唯一拥有Hypervisor与LXC量产经验的IDH厂商，广通远驰持续强化在车规级智能座舱、舱网融合及多域协同架构开发领域的领先优势。　　01　　生态合作持续深化　　推动车联网通信能力迭代升级　　依托与高通在芯片平台、通信架构及车规产品化层面的长期协同，广通远驰持续推动智能汽车通信产品迭代升级。从第一代5G模组产品规模验证，到第二代5G模组产品量产落地，再到5G-A高阶升级与RedCap轻量化拓展，逐步构建覆盖多层级智能汽车应用场景的通信产品体系。　　作为广通远驰第一代5G车规通信模组产品，AN958已在众多车企实现规模应用，积累了丰富的车规验证经验与量产交付能力，产品稳定性、兼容性得到市场充分认可。在第一代产品成熟应用基础上，AN960作为第二代5G车规通信模组，目前也已进入量产阶段，进一步体现了广通远驰基于高通平台在产品迭代、规模化交付及车企导入方面的成熟能力，也推动双方合作从单一产品验证走向持续规模落地。　　面向高阶智能网联时代，广通远驰进一步推出AN976 5G-A车规通信模组和AN931 5G RedCap车规级通信模组，持续推动双方合作从主流5G通信向高阶升级与轻量化应用延伸，进一步拓展高通平台能力在智能汽车多层级场景中的落地边界，为智能汽车通信能力持续升级提供更高效的产业落地路径。02　　舱网融合加速演进　　打造智能汽车协同体验　　除车联网通信产品外，广通远驰还集中展示了AN806S和AN803S等智能座舱模组解决方案，覆盖入门级、中高端及旗舰级智能座舱应用场景。　　依托与高通在智能座舱领域的长期协同，广通远驰座舱模组产品持续推进平台迭代升级，从早期AL656S、AN800S等演进至AN806S、AN803S旗舰级智能座舱模组，持续完善覆盖不同层级智能座舱应用场景的产品体系，进一步体现了广通远驰在车规级座舱模组可靠性、平台适配及产品化能力上的持续突破。　　随着智能汽车向多域协同架构持续演进，“舱网融合”正成为整车智能化升级的重要趋势。依托在车联网通信与智能座舱领域的长期技术积累，以及与高通的平台协同优势，广通远驰持续推动通信能力与座舱体验协同升级，加快车端连接、数据交互及云端协同能力融合落地。　　03　　聚焦行业趋势　　共话智能汽车未来　　峰会分论坛上，广通远驰受邀发表《智联无界——5G+AI驱动汽车智能化革命》主题演讲，围绕5G通信、AI能力以及智能汽车产业发展趋势展开分享，并结合车规级通信模组与智能座舱产品实践，探讨如何推动5G+AI在智能汽车领域加速落地。　　　　未来，广通远驰将继续深化与高通在汽车生态领域的协同合作，围绕5G-A、RedCap、智能座舱及AI汽车等方向持续创新，加速芯片平台能力向车规级产品与规模化应用转化。广通远驰也将携手产业合作伙伴，共同推动智能网联汽车产业高质量发展，为智慧出行与全域互联时代注入更强动能。
2026-06-08 09:53 reading：423
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