5G、6G工具累計下載逾100萬次，軟銀測試上行吞吐量高60.5%

5G、6G研究工具累計下載量突破100萬次；軟銀在屏蔽室進行的5G測試中，神經網路接收器的上行吞吐量比傳統接收器高60.5%。

輝達（NVIDIA，$NVDA）6日在官方部落格表示，Aerial與Sionna相關工具的開發者採用情形在過去一年增加10倍，使用這些工具的研究與學術機構超過8000家。下載量、採用情形與使用機構數均為公司自行統計，計算方式及是否經外部查證尚未確認。

Sionna是以Python為基礎的研究函式庫，包含追蹤無線電波傳播路徑的射線追蹤器，以及無線鏈路與系統層級模擬器。研究人員可在虛擬環境中模擬傳播條件與通訊演算法。

Aerial是一套運用圖形處理器（GPU）開發與測試無線接取網路（RAN）軟體的工具。研究人員可結合Sionna的模擬功能與Aerial的無線網路開發工具，在5G測試網路驗證研究構想。

輝達表示，單靠模擬無法完整重現真實無線環境中的設備故障、相鄰基地台干擾及實際流量特性，因此虛擬環境的結果應與使用實體設備進行的測試區分看待。

公開儲存庫的使用條件依元件而異。Sionna與Aerial Framework儲存庫採用Apache 2.0授權。

Aerial CUDA-Accelerated RAN（ACAR）儲存庫也已公開，但目前不接受外部貢獻。Aerial Omniverse Digital Twin（AODT）的用戶端儲存庫已公開；若要使用完整的AODT軟體，則須具備NVIDIA 6G開發者計畫會員資格。

軟銀（SoftBank）11月2日公布使用商用5G智慧型手機進行的屏蔽室無線測試結果。在有干擾的環境中，測試採用單一上行空間層，並將訊號干擾雜訊比（SINR）設定在約-0.6dB。平均實體層（L1）上行吞吐量方面，神經網路接收器為47.9Mbit/s，傳統接收器則為29.9Mbit/s。

在測試的15種干擾設定中，神經網路接收器的平均吞吐量都較高。不過，60.5%的差距是在屏蔽室內特定5G配置下測得。

軟銀在11月2日公布的測試結果中，將兩個上行空間層，以及更寬的通道與更多干擾條件列為下一階段的評估項目。

倫敦國王學院（King’s College London）研究團隊使用Sionna Research Kit與5G OpenAirInterface測試網路進行機器人作業實驗。團隊測試水果包裝與堆疊方塊兩種任務，各種方式分別重複20次，並納入物品掉落、碰撞等錯誤情況。

相較於定期傳送原始影像，只傳送完成任務所需資訊的方式，最多可縮短52.6%的作業完成時間，並將成功機率最多提高45%。這些結果來自研究團隊自行建置的機器人與5G網路。

上述兩項測試結果都不能代表商用6G網路的效能。本刊先前曾報導，高通的6G終端原型是用於測試與驗證的設備，與消費者產品上市不同。

國際電信聯盟（International Telecommunication Union，ITU）已擬定IMT-2030（6G）無線介面評估的效能要求草案。ITU-R第5研究組預計在12月1日的會議上推進草案報告的核准程序。