什么是双频 GNSS？芯讯通模组L1+L5技术如何实现定位性能升级？

Release time：2025-09-12
author：AMEYA360
source：芯讯通
reading：188

　　随着各类设备对位置服务的需求激增，GNSS技术随之演进以满足需求。双频GNSS技术凭借有效提升定位精度、缩短启动时间、在复杂环境中保持稳定性能的优势，成为定位技术发展的重要突破。芯讯通(SIMCom)优化后的GNSS模组，让国内物联网开发者能更便捷地将这些技术优势融入产品，为各行业的智能导航、安全出行及可靠追踪提供有力支撑。

　　通过接收地球轨道卫星的信号，GNSS可使设备精准获取自身的位置、速度与时间(PVT)，应用领域覆盖：自动驾驶汽车、配送无人机、可穿戴追踪设备及关键基础设施监控等。

　　然而，GNSS系统的性能存在差异，主要取决于三大关键指标：定位精度、信号捕获时间与信号灵敏度。对于国内多数物联网应用而言，尤其在高楼密集的城区、多山的乡村等复杂环境中，这些指标直接决定了应用的可靠性与实用性。

　　精度与响应速度

　　定位精度易受多种信号误差影响。卫星信号从太空传输至地面时，需穿过电离层与对流层，由此产生延迟;城市建筑与地形可能导致信号反射或遮挡，进一步降低定位可靠性。而以双频GNSS为代表的定位技术，能够有效补偿这类信号失真，提升定位的稳定性。

　　响应速度是另一关键指标。TTFF(首次定位时间)指GNSS接收器启动后开始输出有效数据的时长。较短的TTFF不仅能提升用户体验，还可降低设备功耗，这对便携式及电池供电的物联网终端尤为重要。

　　DR与RTK的协同增效

　　当卫星信号微弱或失效时，例如在地下停车场、隧道、城市峡谷等场景中，航位推算(DR)技术发挥关键作用。它通过加速度计、陀螺仪等传感器，基于已知历史位置推算移动轨迹，确保定位连续性。同时，实时动态定位(RTK)技术借助地面基站的差分数据，可将GNSS定位精度提升至厘米级。DR与RTK均与GNSS形成高效互补，显著提升复杂场景下的系统性能。

　　双频L1+L5

　　传统GNSS接收器多依赖单一频段(通常为 L1)，而双频GNSS模组通过同时利用L1与L5频段，实现了更精准的定位解决方案，其核心优势源于两个频段的技术特性互补。L5频段凭借物理特性与技术设计，成为复杂环境下的“可靠保障”。L5波长更长，自由空间衰减更小，到达地面的信号功率比L1高，因此在密集城区、茂密林区等信号易受遮挡的场景中，信号可靠性显著增强。同时，L5可以提高位置解算的精度，在弱信号等复杂环境中加快定位速度。L1频段则以“数量优势”成为快速启动的“助推器”，依靠更多的卫星覆盖，能快速捕获信号。

　　双频段协同工作时，可通过交叉校验信号数据滤除干扰，大幅提升定位精度与抗干扰能力，这对需实时追踪的物流运输、城区无人机作业等应用尤为关键。

　　芯讯通双频GNSS模组

　　芯讯通的双频GNSS模组充分发挥了上述技术优势。针对高精度需求行业，SIM66D-R、SIM66MD-R、SIM68AD等型号融合L1+L5双频接收能力、出色的信号灵敏度与快速捕获性能，适合应用于车载导航、无人机及智能测绘设备等场景。

什么是双频 GNSS？芯讯通模组L1+L5技术如何实现定位性能升级？

　　对于资产追踪、物流管理、工业监控等注重性能与成本平衡的场景，SIM66MD、SIM68D、SIM68MD等型号提供标准精度双频定位，相较传统单频方案，仍具备更快的TTFF与更强的抗干扰能力，且成本也更具优势。

什么是双频 GNSS？芯讯通模组L1+L5技术如何实现定位性能升级？

　　此外，芯讯通(SIMCom)通过统一全系列GNSS模组的外形尺寸与接口，确保开发者在将现有设备升级至双频系统时，无需大幅改造硬件。便于客户更轻松地升级解决方案，同时又能满足市场对定位速度、精度与稳定性的需求升级。


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芯讯通：边缘AI只看 TOPS？这些“隐藏实力”很关键
行业新闻

芯讯通：边缘AI只看 TOPS？这些“隐藏实力”很关键

　　随着人工智能成为智能终端的核心组成部分，我们对计算性能的理解也需要与时俱进。对于许多工程师和产品团队而言，关注点仍停留在一个关键参数上：TOPS(每秒万亿次运算)。但在实际应用中，在边缘侧实现AI远不止于单纯的算力 —— 而是要在严格的系统约束下，实现快速、可靠且高效的智能表现。　　为什么10 TOPS的AI芯片，连人脸识别都跑不流畅?　　尽管TOPS 能从理论上衡量芯片的 AI 性能，但它无法反映部署过程中真正重要的因素。一款 10 TOPS 的处理器在纸面上或许令人印象深刻，但如果模型超出了可用内存，或者硬件不支持必要的网络层或量化格式，那么在实际应用中，它无法发挥出全部的性能。　　实际上，开发者经常会因为内存带宽、软件兼容性或芯片温度过高导致的降频问题使开发陷入瓶颈。对于摄像头、机器人等AI设备而言，真正重要的是在实际环境中运行模型的表现：是否具备稳定的帧率、低延迟和最低功耗。　　低延迟和高吞吐量，谁更重要?　　边缘AI与云端最大的不同在于云端追求“批量处理效率”，而边缘需要“单次响应速度”。降低延迟需要优化模型、减少预处理，并使用专为低延迟推理设计的硬件加速器(如神经网络处理器 NPU)。　　边缘AI 应用需要的是快速响应和高性能计算的结合。从辅助驾驶、实时翻译到智能制造业和医学影像，这些场景都依赖快速高效的处理能力，才能实现精准且及时的决策。无论是要让机器人反应灵敏，还是要进行高精度分析，各行业对可扩展的边缘AI 计算的需求都在迅速增长。　　为满足这些多样化需求，芯讯通(SIMCom)的AI算力模组产品提供了从 1 至 48 TOPS 的多样化选择，让开发者能够为边缘侧的各类实际场景定制解决方案。　　精度越高，AI效果越好?　　当云端训练的模型带着FP32高精度来到边缘设备，等待它的往往是“水土不服”——飙升几倍的功耗，慢如蜗牛的响应。　　云端训练的AI 模型通常采用高精度格式，虽能保证较高准确性，但会消耗更多电量和内存。对于边缘设备而言，量化(将模型转换为 INT16或INT8 等低精度格式)是一种广泛使用的简化技术。　　然而，量化并非毫无风险。量化不当的模型可能会损失精度，尤其是在视觉复杂场景或光照条件多变的环境中。开发者应使用量化感知训练或训练后校准工具，确保精度下降不会对性能造成显著影响。选择支持混合精度计算的芯讯通AI算力模组，也能为平衡速度与精度提供灵活性。　　硬件够强就行，软件不重要?　　硬件只是成功的一半。如果没有强大的软件栈，即便是性能出色的AI芯片也可能成为研发障碍。开发者在模型转换、推理优化或系统集成过程中，时常会遇到各种问题。　　因此，选择具备成熟软件开发工具包(SDK)、工具链和框架支持的 AI 模组十分重要。无论使用 TensorFlow Lite、ONNX 还是 PyTorch Mobile，都必须支持流畅的模型转换、量化和运行时推理。芯讯通AI算力模组提供调试工具、性能分析工具和示例代码，这些都能加速开发进程并降低部署风险。　　借助芯讯通(SIMCom)的AI算力模组，不仅能打造具备AI算力的产品，更能让其具备实用性、可靠性，适应现实世界的应用需求。
2025-09-12 15:23 reading：192
芯讯通智能双方案：赋能智能收银，提速零售数字化
行业新闻

芯讯通智能双方案：赋能智能收银，提速零售数字化

　　在移动支付普及、全渠道零售加速融合的今天，电子收银机(ECR)已从单一收款工具升级为集交易处理、库存管理、客户互动于一体的智能终端。　　面对国内复杂的零售场景 —— 从便利店高峰时段的高并发支付，到户外快闪店的移动收银，再到偏远地区的弱网环境作业，传统收银设备常因连接不稳、处理滞后、外设兼容差等问题制约效率。芯讯通智能模组SIM8965与SIM8966以全场景适配、双方案互补、强性能支撑，成为破解国内零售痛点的优选方案。　　全网通覆盖，告别 “断网焦虑”　　芯讯通智能模组SIM8965与SIM8966均支持LTE-FDD/TDD、GSM/WCDMA 多制式，配合双频 Wi-Fi(2.4G/5G)和蓝牙 5.0，实现 “蜂窝网络 + 短距通信” 无缝切换。其中，SIM8965全球频段优势上更为突出，覆盖全球主要市场，适合有跨国零售业务的品牌。　　无论在商场地下室、偏远县域还是跨境门店，两款模组都能保障微信、支付宝扫码支付、NFC 闪付的实时完成，改善传统设备“掉线断单”问题。　　强劲性能，应对高峰压力　　超市早高峰、促销活动期，收银终端需同时处理扫码识别、支付验证、会员积分等多任务。两款模组均搭载高通8核Kryo260处理器(主频2.0GHz)与Adreno 610 GPU，安兔兔跑分达210K。可轻松、高效处理大量交易，扫码响应速度提升。通过4 lane MIPI_DSI接口支持2520×1080分辨率@60fps，双屏异显流畅运行。顾客屏在实时展示促销广告的同时，收银屏同步完成结算，购物体验与运营效率双提升。　　全接口兼容，外设 “即插即用”　　国内收银终端常需外接扫码枪、身份证阅读器、小票打印机等设备，传统模组接口有限导致兼容性差、故障率高。　　两款模组均配备MIPI_CSI摄像头接口(SIM8965支持双路摄像头，SIM8966支持三路摄像头)、USB、UART、SPI等丰富接口，无需额外转接板即可直连各类外设。这样，当便利店需要新增人脸识别支付功能时，摄像头可即插即用，无需复杂调试;当快闪店搭建时，短时间即可完成扫码枪、触摸屏的全套连接，部署效率得到提升。　　低功耗长续航，适配移动场景　　户外露营、周末市集、商圈快闪、演唱会、音乐节等休闲方式的兴起，催生了大量 “移动零售场景”。这些户外场景缺乏固定电源，对收银设备的续航要求很高。SIM8965与SIM8966均采用低功耗设计，工作电压均为3.4～4.2V，配合安卓系统，能支撑电池供电设备长时间工作，满足户外收银需求。　　北斗+多星定位，赋能精细化运营　　对于连锁品牌的区域化管理需求，两款模组均集成GNSS功能，满足不同环境下快速、精准定位。总部可实时监控各门店客流高峰时段、热销商品分布，为智能补货、动态定价提供数据支撑。　　封装兼容，内存方案差异化　　SIM8965与SIM8966均采用LCC+LGA封装，尺寸40.5×40.5×3.0mm，封装完全兼容。零售设备厂商无需修改硬件设计，即可根据场景需求灵活切换方案，降低研发与生产成本。　　两款模组的差异化内存方案能满足多样化需求。SIM8965采用二合一内存方案设计，适合对内存稳定性要求高、场景相对固定的零售终端(如便利店、大型商超)，减少因内存兼容问题导致的故障。SIM8966采用分立式内存方案设计，内存组合更丰富，尤其适合需要频繁加载广告素材、运行复杂会员系统的场景(如商圈快闪店、品牌体验店)。　　芯讯通智能模组SIM8965与SIM8966，为零售终端提供从固定门店到移动场景、从国内到全球的全场景解决方案。让每一台电子收银机都成为零售数字化的神经末梢，助力商家降本增效，为消费者带来更流畅的购物体验。
2025-08-22 10:49 reading：377
会议卡成PPT？芯讯通AI算力模组让会议“丝滑”起来
行业新闻

会议卡成PPT？芯讯通AI算力模组让会议“丝滑”起来

　　在数字化办公加速渗透的当下，智能视频会议系统已从 “辅助工具” 升级为企业协同、远程沟通的核心载体。然而，当中型会议室的多人讨论、大型报告厅的混合办公等场景成为常态，传统系统不仅面临音视频卡顿、适配性差的问题，“会后整理 3 小时纪要”、“关键信息漏记” 等效率痛点也愈发突出。　　芯讯通(SIMCom)针对性推出SIM9630L-W、SIM9650L-W、SIM9850三款AI模组，以 3-48 TOPS的阶梯式算力、灵活的接口配置，不仅解决了音视频流畅性难题，更通过原生AI能力实现会议记录自动生成、实时字幕等智能功能，为不同规模会议提供“流畅 + 智能”的双重解决方案。　　实际应用中的常见困扰　　视觉跟踪问题　　传统摄像头角度固定，自动对焦能力有限。开会时有人站起来走动，镜头要么卡顿半天跟不上，要么直接把人移出画面，得手动调整才能恢复;多人轮流发言时，镜头切换慢吞吞，往往是发言结束了，镜头才转过来。更麻烦的是，4K高清模式在逆光(比如窗边)或光线较暗的下午，画面容易发白或布满噪点;如果同时接3个以上摄像头，系统还会因算力问题变得卡顿，会议流畅度大打折扣。　　音频采集问题　　开放式会议室里，普通麦克风像个“大喇叭”，不仅收录说话声，连键盘敲击、空调运转的噪声也一并录入，远程参会的人总抱怨“听不清重点”。多人同时讨论时，声音更是混在一起，根本分不清谁在说话。　　效率与记录痛点　　除了音视频卡顿，人工记录会议内容的低效问题同样突出：2小时会议需1小时整理纪要，关键信息时常漏记;跨部门会议中，“责任人是谁”“何时截止”常因记录模糊引发推诿;远程参会者因口音、杂音导致信息误解，影响项目推进效率。　　延迟与拓展性限制　　依赖云端推理的系统受国内网络波动影响，易出现音视频不同步，破坏沟通节奏。而且不同场景需求不一样：小会议室要双屏显示，大报告厅要三屏布局，但老设备很难灵活调整，要么得大改硬件，要么勉强能用却顾不上散热和功耗。　　三款模组　　从“流畅会议”到“智能会议”的阶梯式升级　　为智能视频会议系统选择合适的AI算力模组需要考虑关键部署参数：房间大小、参会人数、预期视频布局复杂度、所需摄像头角度以及并发AI工作负载密度(如跟踪人数、并发流数量、输出显示器数量、AI 功能复杂度等)。芯讯通提供分层产品组合，以满足这些多样化需求。　　SIM9630L-W、SIM9650L-W和SIM9850三款模组搭载可扩展边缘AI算力，从3 TOPS到48 TOPS全覆盖。无需依赖云端即可在设备端完成实时处理：通过内置的深度学习模型，能精准识别人脸、手势，实现发言人自动跟踪，摄像头切换响应速度有效提升，确保画面始终锁定说话人。原生ISP和硬件加速视频pipeline支持8路摄像头同时输入(SIM9850)，即使在逆光、弱光环境下，也能通过智能算法优化出清晰的4K画面，满足大型会议室多视角拍摄需求。　　在此基础上，不同算力模组可承载针对性AI功能。SIM9630L-W凭借3 TOPS算力，可支持基础语音转写与关键词提取，会后自动生成精简纪要，适配小型会议的快速记录需求;SIM9650L-W以14 TOPS算力支撑更复杂的AI任务，可实现多种语言实时字幕、结构化纪要自动标注，解决中型会议多人讨论时的信息同步问题;SIM9850则依托48 TOPS高算力，提供多语言实时互译、会议内容智能检索、参会者专注度分析等高阶功能，满足大型峰会的跨语言协作与细化复盘需求。　　音频处理上，三款模组集成支持多麦克风波束成形、噪声抑制和回声消除功能，可实现精准的空间音频采集。这些功能在声学环境复杂或人员密集的房间中效果尤为显著，哪怕会议室人多、环境吵，远程也能听得清清楚楚。　　此外通过MIPI-DSI和DisplayPort，模组还支持双路或三路4K显示输出，可灵活实现多种输出布局，例如发言人跟踪与内容分享并排显示，或大型报告厅中的控制室预览与观众显示。集成的Wi-Fi 6E/7和蓝牙5.x确保与会议平板、麦克风阵列等设备高速互联，简化硬件部署。　　从日常会议到大型报告厅，芯讯通AI算力用灵活的算力、出色的音视频处理和简单的部署，让智能会议系统变得更好用、更省心，为不同场景的高效协作保驾护航。
2025-08-22 10:42 reading：356
芯讯通AI模组芯片介绍！
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芯讯通AI模组芯片介绍！

　　随着人工智能成为智能终端的核心组成部分，我们对计算性能的理解也需要与时俱进。对于许多工程师和产品团队而言，关注点仍停留在一个关键参数上：TOPS(每秒万亿次运算)。但在实际应用中，在边缘侧实现AI远不止于单纯的算力 —— 而是要在严格的系统约束下，实现快速、可靠且高效的智能表现。　　为什么10 TOPS的AI芯片，　　连人脸识别都跑不流畅?　　尽管 TOPS 能从理论上衡量芯片的AI性能，但它无法反映部署过程中真正重要的因素。一款 10 TOPS 的处理器在纸面上或许令人印象深刻，但如果模型超出了可用内存，或者硬件不支持必要的网络层或量化格式，那么在实际应用中，它是无法发挥出全部性能的。　　实际上，开发者经常会因为内存带宽、软件兼容性或芯片温度过高导致的降频问题使开发陷入瓶颈。对于摄像头、机器人等AI设备而言，真正重要的是在实际环境中运行模型的表现：是否具备稳定的帧率、低延迟和最低功耗。　　低延迟和高吞吐量，　　谁更重要?　　边缘AI与云端最大的不同在于云端追求“批量处理效率”，而边缘需要“单次响应速度”。降低延迟需要优化模型、减少预处理，并使用专为低延迟推理设计的硬件加速器(如神经网络处理器 NPU)。　　边缘AI应用需要的是快速响应和高性能计算的结合。从辅助驾驶、实时翻译到智能制造业和医学影像，这些场景都依赖快速高效的处理能力，才能实现精准且及时的决策。无论是要让机器人反应灵敏，还是要进行高精度分析，各行业对可扩展的边缘 AI 计算的需求都在迅速增长。　　为满足这些多样化需求，芯讯通(SIMCom)的AI算力模组产品提供了从 1 至 48 TOPS 的多样化选择，让开发者能够为边缘侧的各类实际场景定制解决方案。　　精度越高，　　AI效果越好?　　当云端训练的模型带着FP32高精度来到边缘设备，等待它的往往是“水土不服”——飙升几倍的功耗，慢如蜗牛的响应。　　云端训练的 AI 模型通常采用高精度格式，虽然能保证较高准确性，但会消耗更多电量和内存。对于边缘设备而言，量化(将模型转换为 INT16 或 INT8 等低精度格式)是一种广泛使用的简化技术。　　然而，量化并非毫无风险。量化不当的模型可能会损失精度，尤其是在视觉复杂场景或光照条件多变的环境中。开发者应使用量化感知训练或训练后校准工具，确保精度下降不会对性能造成显著影响。选择支持混合精度计算的芯讯通AI算力模组，也能为平衡速度与精度提供灵活性。　　硬件够强就行，　　软件不重要?　　硬件只是成功的一半。如果没有强大的软件栈，即便是性能出色的AI芯片也可能成为研发障碍。开发者在模型转换、推理优化或系统集成过程中，时常会遇到各种问题。　　因此，选择具备成熟软件开发工具包(SDK)、工具链和框架支持的AI模组十分重要。无论使用 TensorFlow Lite、ONNX 还是 PyTorch Mobile，都必须支持流畅的模型转换、量化和运行时推理。芯讯通AI算力模组提供调试工具、性能分析工具和示例代码，这些都能加速开发进程并降低部署风险。　　借助芯讯通(SIMCom)的AI算力模组，不仅能打造具备AI算力的产品，更能让其具备实用性、可靠性，适应现实世界的应用需求。
2025-08-08 11:40 reading：333
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