在剛落幕的 2024 ChinaJoy（中國國際數碼互動娛樂展覽會）上，可以看到大量游戲廠商、終端廠商展出了大量的游戲和硬件產品，但除此之外，我們也不能忽略運營商的存在。
畢竟，網絡對于游戲體驗的影響也是至關重要的。所以除了在 ChinaJoy 場館外能見到運營商的網絡保障車，在展館內見到它們的展區(qū)，也就不太意外了。今年 ChinaJoy，中國聯(lián)通就在 E4 驍龍主題館包下了一片展區(qū)進行展示。
與此同時，中國聯(lián)通還在這屆 ChinaJoy 期間聯(lián)合高通，共同發(fā)布了「AI 終端+全時連接」行動計劃。
AI 終端的全時連接，可以說是一條必經之路，但要怎么做業(yè)內并未達成統(tǒng)一的共識。不過在這次的「行動計劃」中，中國聯(lián)通指出計劃主要基于「AI+RedCap+eSIM+X」方案，通過融合 5G RedCap 與 eSIM 兩大技術，為 AI 終端注入「前所未有的高速連接能力」。
在演講中，中國聯(lián)通甚至預測，eSIM 將成為數據連接網絡接口主流。
圖/雷科技
eSIM 要火？RedCap，又是什么？
AI 終端，需要前所未有的「連接」
「AI 終端」這個概念，相信現在大部分讀者都不太陌生了。
隨處可聞的 AI 手機、AI PC、AI 電視、AI 眼鏡等各種 AI 硬件產品，都可以被統(tǒng)稱為「AI 終端」。甚至在這一波以大模型為核心的 AI 技術浪潮中，還誕生了一批專為 AI 而生的新型終端設備，比如 Rabbit R1、AI Pin 等產品，也都被歸納為「AI 終端」。
但不管是芯片算力相對較強的 AI 手機、AI PC，還是 AI 眼鏡或 AI 原生終端，都不可避免地面臨一個現實：AI 離不開云端大模型的調用。
就 AI 手機、AI PC 來說，雖然從芯片廠商到終端廠商都在強調端側 AI，但實際上所有廠商也明白，終端的算力終究不能與云端的算力相比較。更具體地說，云端 AI 的「智能」要明顯超越端側 AI。
所以綜合「云端」和「端側」兩種優(yōu)勢混合 AI，成為了從高通到英特爾，從手機廠商到 PC 廠商的共識。
圖/高通
包括蘋果，在 Apple Intelligence 中除了包括一層運行在蘋果設備本地的端側 AI，一層基于「私有云計算」技術運行在蘋果自有數據中心的云端 AI，還有一層接入了第三方云端大模型，比如 GPT-4o。
再比如聯(lián)想主推的智能體（AI Agent）——聯(lián)想小天，同時也是支持「本地」與「聯(lián)網」兩種模型。
這還是手機和 PC，可以憑借龐大的出貨量和較高的定價，坐擁消費級市場最好的計算處理和網絡連接能力。
可實際上，絕大部分其他終端都很難擁有與前者媲美的設備端算力，也難以覆蓋昂貴的網絡模塊。更何況，像是 AI 眼鏡、AI Pin 等 AI 終端，還面臨內部空間極其有限的問題。
而中國聯(lián)通推出的「AI+RedCap+eSIM+X」方案，其中「X」代表了各類終端，RedCap 技術能以較低成本的方式實現 5G 網絡連接能力，eSIM 則是進一步解放設備內部空間，也帶來更便捷的網絡連接體驗。
RedCap：甜品級的 5G
RedCap 技術對于普通用戶來說，比較陌生，但簡單來講，你可以將其理解為「輕量化、簡配版的 5G」。
RedCap 的全稱是「Reduced Capability」，直譯是「降低能力」的意思，它是 3GPP 在 5G R17 階段，專門針對速率、時延要求不高的 5G 應用場景推出的一種新技術標準協(xié)議。
相比完整版的 5G，RedCap 最大的優(yōu)勢就是成本。
圖/ 3GPP
完整版的 5G 終端芯片和模組在設計上極其復雜，同時研發(fā)門檻高，投入成本大，價格一直居高不下。RedCap 作為輕量化版本的 5G，在終端天線數、收發(fā)帶寬等方面雖然有一定縮水，但仍然繼承了大容量、低時延、高可靠、網絡切片等 5G 原生能力，同時成本會有明顯地降低。
這就好像我們常說的「甜品級」顯卡或者手機芯片，即在性能/能效和價格之間處于一個甜蜜點，再提高價格只能換來小幅的性能/能效提升。簡而言之，RedCap 帶來了成本和 5G 網絡連接性能的平衡。
不過說是這么說，但在此之前 RedCap 模組的價格可不低。按照中國聯(lián)通在演講中的透露，RedCap 模組過去價格可以達到 20 美元，現在才終于下探到 10 美金，為 5G 網絡連接能力在 AI 終端的鋪開降低了門檻。
另一方面，去年 4 年中國聯(lián)通就在廣東率先完成了全國最大規(guī)模 RedCap 預商用驗證。今年 3 月，廣東聯(lián)通還與華為聯(lián)手，在廣州國際生物島率先完成了 RedCap 車載終端路測，結果顯示「RedCap 滿足廣域、移動場景行業(yè)應用的技術要求」。
eSIM 要火？這回來真的
相對而言，eSIM 技術對于普通用戶顯然是一個更熟悉的概念。早在 2014 年，蘋果在 iPad Air 2、iPad mini 3 中開始采用 eSIM 技術，就帶動了 eSIM 概念的第一次出圈。
簡單來說，eSIM 是一種替代實體 SIM 卡的技術。與傳統(tǒng)的實體 SIM 卡不同，eSIM 不需要物理插拔，可以直接集成在設備的主板中。
eSIM 技術的出現，可以說不僅改變了 SIM 卡的存在形式，也在推動終端設備的發(fā)展。目前在智能手表、平板電腦、物聯(lián)網設備等領域，eSIM 技術的應用已經越發(fā)普遍。以智能手表為例，通過 eSIM 技術，手表可以獨立于手機實現網絡連接，使得用戶可以更加方便地接收信息、進行通話等操作。
eSIM 使終端能夠獨立通訊、上網，實現戶外運動上網通話，老人小孩健康實時監(jiān)控立即呼叫，戶外隨時隨地辦公。eSIM 的應用，也使得我們可以更從容地更換另一張「卡」，不需要插入或者更換實體 SIM 卡，甚至降低轉網的門檻。
同時由于 eSIM 直接嵌入到設備的硬件中，無需額外的卡槽，大大節(jié)省了設備內部的空間。尤其對于追求輕薄設計的終端設備來說，eSIM 的重要性就更加凸顯，可以讓設備在保持功能性的同時，也擁有足夠輕薄的設計，或是塞下更多、更多的元器件。
不過，eSIM 過去幾年在國內面臨諸多挑戰(zhàn)，一直是在曲折中前進。但從去年開始，事情好像變得明朗了。
iPad（第 10 代）圖/蘋果
2023 年 10 月，蘋果官網上架了新款 iPad（第 10 代），最讓人驚訝的是國行 iPad（第 10 代）首次引入了 eSIM 功能，支持中國聯(lián)通辦理。隨后，中國聯(lián)通、中國電信雙雙「重啟」eSIM 業(yè)務辦理。
今年 5 月，蘋果發(fā)布搭載 M4 芯片的 iPad Pro 以及搭載 M2 芯片的 iPad Air，至此國行全系均移除了實體 SIM 卡槽，轉而支持 eSIM。
RedCap+eSIM：AI 終端的雙劍合璧
了解了 RedCap 和 eSIM 技術，大概就能明白中國聯(lián)通為何是基于「AI+RedCap+eSIM+X」方案推出「AI 終端+全時連接」行動計劃。
簡而言之，RedCap 技術極大地降低了 5G 模組成本，使得 5G 技術更加親民與普及。而 eSIM 技術的無縫集成，擺脫了傳統(tǒng) SIM 卡的束縛，實現更加靈活、便捷的連接方式。
這不僅滿足了 AI 終端對小巧緊致形態(tài)設計的極致追求，也為用戶帶來了前所未有的使用體驗，讓智能設備更加貼近生活，隨時隨地保持全時在線。
更重要的是，RedCap 和 eSIM 技術給 AI 終端帶來了兩大優(yōu)勢。
圖/雷科技
一方面是更穩(wěn)定的大模型調用能力。RedCap 技術通過降低成本，使得更多的 AI 終端可以負擔得起 5G 網絡連接，可以做到更快速、更穩(wěn)定地全時連接，也意味著能夠更快速、更穩(wěn)定地連接云端大模型，并對用戶的提問作出回應。
如果說移動時代「掉網」等于「失聯(lián)」，那 AI 時代「掉網」就等于「失智」。對于 AI 終端而言，「外層」的第三方云端大模型通常在性能上更強大，也更「智能」，無法聯(lián)網調用，直接意味著「AI 智商」的降低。
5G RedCap 盡管在某些方面進行了簡化，但它仍然保持了 5G 的大部分核心功能，這使得 AI 終端可以在更多場景下實現高效的網絡連接，確保 AI 算法和大模型的實時調用。
另一方面是更靈活的產品設計。eSIM 不僅提供了更加靈活的網絡連接方式，還進一步優(yōu)化了設備內部空間。AI 終端不再需要傳統(tǒng)的 SIM 卡槽，可以將更多的空間用于其他關鍵組件，如更大的電池、更強的處理器或者更多的傳感器。
比如在眼鏡類 AI 終端中，輕量化、成本、聯(lián)網能力都是要綜合考量的關鍵因素，強上 5G 模塊不僅會大幅推高設備成本，同時也會影響設備的外觀設計以及重量，從而影響佩戴體驗乃至使用體驗。
eSIM 和 RedCap 技術的融合，則是提供了一個目前看來最好的技術方案。RedCap 提供了穩(wěn)定且低成本的 5G 連接，而 eSIM 則確保設備可以在全球范圍內無縫切換網絡。這對于需要隨時隨地獲取信息和進行計算的移動 AI 終端來說，無疑是一個巨大的優(yōu)勢。
寫在最后
AI 終端會是一個偽概念嗎？顯然不是。
首先必須要說，AI 消除、AI 通話摘要等 AI 功能，已經在一定程度上影響用戶的使用習慣和體驗。但也要坦誠講，目前 AI 對各種終端的改變才剛剛開始，還談不上真正改變設備體驗，AI Pin、Rabbit R1 等 AI 原生終端也遠未達到人們的期待。
但隨著大模型的進步、產品層面的不斷探索和嘗試、用戶的習慣養(yǎng)成，AI 終端將越來越逼近爆發(fā)的「臨界點」。不過在此之前，是基礎也是核心的連接能力，將是所有 AI 終端的一場「摸底大考」。
