MWC 2025 | 紫光展锐联合移远通信推出全面支持R16特性的5G模组RG620UA-EU
2025年世界移动通信大会(MWC 2025)期间,紫光展锐联合移远通信,正式发布了全面支持5G R16特性的模组RG620UA-EU,以强大的灵活性和便捷性赋能产业。

展锐芯加持,关键性能优异
RG620UA-EU模组基于紫光展锐V620平台开发,搭载4核Arm®Cortex®-A55 CPU,符合3GPP R16标准,在传输速率、计算能力、R16关键特性等方面表现优异。该模组配备了丰富的功能接口,包括USXGMII、PCIe3.0、USB3.1、SDIO3.0、UART、SPI、I2S、I2C、GPIO等,可广泛应用于5G FWA、5G手持终端、笔电、网关等领域。同时,该模组还支双卡功能,以及eSIM、软卡等多种双卡场景,为用户提供了卓越的灵活性和便捷性。
紫光展锐V620是业界首款全面支持5G R16宽带物联网特性的芯片平台,具备强劲的射频能力和全网通特性,最高支持NR 2CC和LTE 5CC;支持HPUE PC1.5;支持5G TSN、5G室内高精度定位等业界领先的5G R16特性;拥有超级上行技术,支持丰富的NUL和SUL组合;搭载4核Arm®Cortex®-A55 CPU,算力相比上一代提升近200%。该芯片平台可广泛应用于5G FWA、5G手持终端、5G模组、笔电、网关等多种形态的设备,在全球范围内为宽带应用、电力、能源和高端制造等垂直领域带来出色的5G连接。
赋能5G to B,全面支持R16特性
拥有紫光展锐V620平台的加持,RG620UA-EU全面支持5G R16特性,包括5G TSN(时间敏感网络)、5G LAN、URLLC(超可靠低时延通信)、高精度定位、高精度授时、低功耗等,为其在工业领域的应用注入了新的活力,将进一步推动工业智能化发展。
在双方的共同探索下,RG620UA-EU将5G技术引入工业TSN网络,为工业物联网带来了全新的变化——该产品成功实现室内高精度定位,高达90%的概率误差小于3米,显著提升了对室内人员、物料及AGV等目标的追踪精度。
RG620UA-EU将平均RTT(往返时延)缩短至8ms,满足对时延要求极为严格的工业场景需求,如工业机器人控制、远程PLC等。该产品还支持WUS(唤醒信号)、UAI(上行辅助信息)等R16低功耗特性,进一步降低了终端设备的功耗,进而有效延长了设备的使用寿命,为工业物联网的规模化部署提供了可靠保障。
紫光展锐深耕5G垂直行业领域多年,以V620为代表的一系列5G产品在垂直行业中已形成成熟且广泛的应用,且屡次获得行业应用奖项。基于5G创新技术,紫光展锐解决方案在全球范围广泛赋能产业合作伙伴。未来,紫光展锐将持续推动技术普及应用,为客户带来更加优质、高效的产品和解决方案,助力千行百业实现数智化升级。
新紫光、新展锐、新征程、新未来。作为全球领先的芯片设计企业,紫光展锐秉承“专业、共赢、奋斗”的价值观,持续打造高质量产品和创新性解决方案,为全球生态伙伴创造价值,为产业高质量发展贡献力量,用芯成就美好世界。
相关文章:
MWC 2025 | 紫光展锐联合移远通信推出全面支持R16特性的5G模组RG620UA-EU
2025年世界移动通信大会(MWC 2025)期间,紫光展锐联合移远通信,正式发布了全面支持5G R16特性的模组RG620UA-EU,以强大的灵活性和便捷性赋能产业。 展锐芯加持,关键性能优异 RG620UA-EU模组基于紫光展锐V62…...
PyCharm 接入 DeepSeek、OpenAI、Gemini、Mistral等大模型完整版教程(通用)!
PyCharm 接入 DeepSeek、OpenAI、Gemini、Mistral等大模型完整版教程(通用)! 当我们成功接入大模型时,可以选中任意代码区域进行解答,共分为三个区域,分别是选中区域、提问区域以及回答区域,我…...
小智智能体语言大模型硬件软件开发
硬件可以参考ESP32-AI语音助手 - 立创开源硬件平台 单片机使用esp32s3,可以直接替换,但是引脚IO有变化,而且esp32s3 io35 36 37不能用,所以得飞一条线,原先接在io35的飞到io4上。如果不飞线的话系统一直重启 软件使用…...
网络tcp协议设置,网络tcp协议设置不了
网络TCP协议的设置通常涉及到多个方面,包括IP地址、子网掩码、默认网关、DNS服务器等参数的配置,以及TCP/IP协议栈本身的配置。如果遇到网络TCP协议设置不了的问题,可能是由多种原因导致的。以下是一些可能的原因及解决方法: 一、…...
配置Hadoop集群
Hadoop的运行模式 本地运行:在一台单机上运行,没有分布式文件系统,直接读写本地操作系统的文件系统。特点:不对配置文件进行修改,Hadoop 不会启动 伪分布式:也是在一台单机上运行,但用不同的 …...
模型微调-基于LLaMA-Factory进行微调的一个简单案例
模型微调-基于LLaMA-Factory进行微调的一个简单案例 1. 租用云计算资源2. 拉取 LLaMa-Factory3. 安装依赖环境4. 启动 LLaMa-Factory 界面5. 从 Huggingface 下载模型6. 模型验证7. 模型微调 1. 租用云计算资源 以下示例基于 AutoDL 云计算资源。 在云计算平台选择可用的云计…...
设置重定向不缓存
response.setHeader(“Cache-Control”, “no-cache, no-store, must-revalidate”); response.setHeader(“Pragma”, “no-cache”);response.setHeader(“Expires”, “0”);response.sendRedirect(newURL); response.setContentType(“text/html;charsetUTF-8”); PrintWr…...
java-算法基础优化
一、ACM风格输入输出(高效,替换原有的输入输出流) 1.推荐原因:(内存托管) 对于原本的Scanner读取流,只能根据行来读取数据,而BufferredReader读取信息可以直接读取整个文件…...
⚡ 回声谷即时通讯系统
基于SpringBootVue3的实时通信解决方案 🌟 核心特性 #mermaid-svg-uxEwEcjlUVI6Tjjf {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-uxEwEcjlUVI6Tjjf .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-uxEwEcjl…...
《 PyQt5》—— 创建 Python GUI(图形用户界面)
文章目录 PyQt5安装基本概念进行配置配置QtDesigner配置PyUIC配置Pyrcc 使用PyQt5使用如何使用ui文件 PyQt5 PyQt5 是一个用于创建 Python GUI(图形用户界面)应用程序的强大工具包,它是 Qt 应用程序框架的 Python 绑定。Qt 是一个跨平台的 C…...
Python图形编程之EasyGUI: indexbox的用法
目录<<上一章:ynbox用法详解 下一章:boolbox用法详解 >> # 1 Python图形编程之EasyGUI: indexbox的用法 1.1 基本用法 indexbox提供用户一个选择不同选项的功能,不同的选项由按钮来表示,提供类似功能的还有choicebox…...
vue+dhtmlx-gantt 实现甘特图-快速入门【甘特图】
文章目录 一、前言二、使用说明2.1 引入依赖2.2 引入组件2.3 引入dhtmlx-gantt2.4 甘特图数据配置2.5 初始化配置 三、代码示例3.1 Vue2完整示例3.2 Vue3 完整示例 四、效果图 一、前言 dhtmlxGantt 是一款功能强大的甘特图组件,支持 Vue 3 集成。它提供了丰富的功…...
游戏引擎学习第147天
仓库:https://gitee.com/mrxiao_com/2d_game_3 上一集回顾 具体来说,我们通过隐式计算来解决问题,而不是像数字微分分析器那样逐步增加数据。我们已经涵盖了这个部分,并计划继续处理音量问题。不过,实际上我们现在不需要继续处理…...
Python自动点击器开发教程 - 支持键盘连按和鼠标连点
Python自动点击器开发教程 - 支持键盘连按和鼠标连点 这里写目录标题 Python自动点击器开发教程 - 支持键盘连按和鼠标连点项目介绍开发环境安装依赖核心代码解析1. 键盘模拟实现2. 鼠标点击实现 开发要点使用说明注意事项优化建议打包发布项目源码开发心得参考资料成品工具 项…...
C++ 链表List使用与实现:拷贝交换与高效迭代器细致讲解
目录 list的使用: 构造与赋值 元素访问 修改操作 容量查询 链表特有操作 拼接(Splice) C11 新增方法 注意: stl_list的模拟实现: 一、链表节点设计的艺术 1.1 结构体 vs 类的选择 二、迭代器实现的精髓 2…...
Manus联创澄清:我们并未使用MCP技术
摘要 近日,Manus联创针对外界关于其产品可能涉及“沙盒越狱”的疑问进行了正式回应。公司明确表示并未使用Anthropic的MCP(模型上下文协议)技术,并强调MCP是一个旨在标准化应用程序与大型语言模型(LLM)之间…...
ACE学习2——write transaction
用于处理缓存行的数据更新到主内存(main memory)的操作。 以下是用于更新主内存的几种事务类型: WriteBack: WriteBack事务用于将cache中的dirty态的cacheline写回主存,以释放cache中的cacheline,用于存…...
c++ 返回引用
在C中,返回引用是一种常见的做法,特别是在需要返回大型对象时,以避免不必要的复制,从而提高程序的效率。返回引用通常有两种情况:返回局部变量的引用和返回成员变量的引用。下面分别讨论这两种情况以及如何安全地实现它…...
Docker篇
1.docker环境搭建: 1.1软件仓库的配置rhel9: #cd/etc/yum.repos.d #vim docker.repo [docker] namedocker-ce baseurlhttps://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/rhel/9/x86_64/stable gpgcheck0 1.2安装docker并且启动服务 yum install -y dock…...
TypeScript基础类型详解:与JavaScript的对比与核心价值
TypeScript作为JavaScript的超集,最大的特性是引入了静态类型系统。本文将基于TypeScript官网内容,解析其基础类型设计,并与ES/JavaScript进行对比,揭示类型系统的实际价值。 一、基础类型全景图 1. 原生类型的强化 JavaScript原…...
Vim 调用外部命令学习笔记
Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...
docker详细操作--未完待续
docker介绍 docker官网: Docker:加速容器应用程序开发 harbor官网:Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台,用于将应用程序及其依赖项(如库、运行时环…...
<6>-MySQL表的增删查改
目录 一,create(创建表) 二,retrieve(查询表) 1,select列 2,where条件 三,update(更新表) 四,delete(删除表…...
为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?
在建筑行业,项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升,传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去,许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理,导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...
LLM基础1_语言模型如何处理文本
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn 工具介绍 tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器" torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器 理解词嵌入:给词语画"…...
vue3+vite项目中使用.env文件环境变量方法
vue3vite项目中使用.env文件环境变量方法 .env文件作用命名规则常用的配置项示例使用方法注意事项在vite.config.js文件中读取环境变量方法 .env文件作用 .env 文件用于定义环境变量,这些变量可以在项目中通过 import.meta.env 进行访问。Vite 会自动加载这些环境变…...
学习STC51单片机32(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏2
每日一言 今天的每一份坚持,都是在为未来积攒底气。 案例:OLED显示一个A 这边观察到一个点,怎么雪花了就是都是乱七八糟的占满了屏幕。。 解释 : 如果代码里信号切换太快(比如 SDA 刚变,SCL 立刻变&#…...
JS设计模式(4):观察者模式
JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中,我们经常会遇到这样的场景:一个对象的状态变化需要自动通知其他对象,比如: 电商平台中,商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户;新闻网站中࿰…...
4. TypeScript 类型推断与类型组合
一、类型推断 (一) 什么是类型推断 TypeScript 的类型推断会根据变量、函数返回值、对象和数组的赋值和使用方式,自动确定它们的类型。 这一特性减少了显式类型注解的需要,在保持类型安全的同时简化了代码。通过分析上下文和初始值,TypeSc…...
Python 训练营打卡 Day 47
注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上,对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...
