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以下為：Cellular Insights發布的題為《Comparative 5G Performance Report: Android Smartphones vs. iPhone 16e 》（5G性能比較報告：安卓智能手機與iPhone 16e）的研究測試報告。
執行摘要
本報告對配備蘋果第一代C1調制解調器的iPhone 16e和兩款搭載高通基帶的Android智能手機的5G性能進行了比較評估。測試是在美國紐約市連接到T-Mobile低于6 GHz的5G獨立（SA）網絡的各種真實無線電環境中進行的，包括近、中、遠蜂窩網絡。
在所有射頻場景中，基于高通的Android設備的表現始終優于iPhone 16e，揭示了幾個關鍵優勢：
● 在所有信號條件下，上行鏈路和下行鏈路吞吐量都有明顯的性能提升
● 卓越的載波聚合能力，利用4CC下行鏈路和2CC上行鏈路載波聚合（ULCA），與iPhone 16e上疑似3CC下行鏈路和無ULCA相比
● 更高的頻譜效率和更一致的可用帶寬利用率
● 在次優射頻條件下，性能差距更大。這直接影響了典型使用場景中的用戶體驗，例如在室內深處
● 平臺成熟度更高，具有FDD+FDD ULCA平均吞吐量優勢等功能的前向兼容性（紐約市3個地點）：
● 下載速度：安卓設備的下載速度提高了34.3%至35.2%
● 上傳速度：安卓設備快81.4%至91.0%
這些發現突顯了由蘋果C1基帶驅動的iPhone 16e和由高通驍龍X75/X80基帶驅動的Android設備之間的性能差距，特別是在要求更高的射頻條件和高負載網絡環境中。對于尋求一致、高通量5G性能的用戶來說，高通驅動的設備目前具有明顯的優勢。
Key Highlights
Cellular Insights對兩家領先供應商的5G NR智能手機進行了性能報告，這些智能手機由兩種不同的基帶平臺提供動力。在這項研究中，納入了配備高通和蘋果基帶芯片組的智能手機。測試是在T-Mobile位于紐約市的sub-6 GHz獨立（SA）5G網絡上進行的，該網絡利用了中低頻FDD和TDD頻譜的混合。
測試設備：
● iPhone 16e搭載蘋果第一代C1基帶，售價599美元
● Android A，由驍龍X80 5G基帶射頻系統驅動的2025年旗艦設備，售價799美元
● Android B，2024年由驍龍X75 5G基帶射頻系統驅動的旗艦設備，售價619美元
這項研究得出了幾個值得注意的見解——有些是意料之中的，有些則令人驚訝。雖然這三款設備在理想的近蜂窩條件下都提供了相當的5G性能，但隨著信號條件的惡化，性能差異變得越來越明顯。特別是，當網絡在惡劣的射頻環境中從TDD轉變為FDD作為主要分量載波（PCC）時，iPhone 16e在下行鏈路和上行鏈路上都難以與打造高通基帶的Android手機的網絡性能相匹配。
由于iOS上缺乏芯片組級信息，我們僅限于分析iPhone的應用層網絡吞吐量，而Android允許完全的芯片組級訪問。即使有這個限制，Android設備和iPhone 16e之間的性能差異也是顯而易見的。
特別感謝Qtrun Technologies為芯片組級分析提供AirScreen軟件，并感謝高通公司提供對Umetrix數據服務器（思博倫通信）的訪問。
2025年4月底至5月初，在紐約州阿斯托利亞的T-Mobile商用SA 5G網絡上進行了網絡和測試條件測試。頻譜配置包括：
● 中頻FDD（n25-15MHz）
● 中頻TDD（n41-100MHz+50MHz）
● 低頻段FDD（n71-15 MHz）
在測試期間，所有設備都始終連接到SA網絡。T-Mobile在其網絡上支持4CC下行鏈路和2CC上行鏈路載波聚合（CA），盡管在測試時只有TDD+FDD ULCA（T+F）處于活動狀態。在n25或n71成為PCC的遠小區條件下，ULCA不可用，所有設備都依賴于單個FDD上行鏈路路徑。在這些條件下，搭載高通基帶的Android設備的表現一直優于iPhone 16e。
雖然由于iOS的診斷限制，我們無法直接確認iPhone 16e對4CC下行鏈路和2CC上行鏈路載波聚合的支持，但在多個測試位置和射頻條件下觀察到的吞吐量增量表明，潛在的能力限制可能會影響現實世界的性能。相比之下，Android設備在大多數情況下始終利用4CC下行鏈路和2CC上行鏈路CA，并通過Qtrun Technologies的AirScreen軟件記錄的芯片組級信息進行驗證。
測試方法
我們在多個固定位置進行了測試，捕捉了近、中、遠蜂窩網絡條件，并使用交織測試運行來減輕實時網絡的可變性（例如，一天中的時間、本地負載）。每個位置都需要超過五個小時的測試，在幾周的時間里，我們在三臺設備上產生了超過3TB的流量。所有測試都使用高帶寬UDP流量：持續4000 Mbps下行鏈路和600 Mbps上行鏈路兩分鐘傳輸。Umetrix Data捕獲了應用層性能，而AirScreen允許在Android設備上進行芯片組級日志記錄。
一個值得注意的觀察結果是，每個gNodeB的PHY層吞吐量上限約為2.5 Gbps，在整個市場的所有測試位置都是一致的。原因尚不清楚，但可能源于gNodeB許可限制或回程限制。盡管有足夠的頻譜、資源塊和每用戶AMBR，吞吐量仍穩定在理論峰值速率以下。可以合理地推斷，如果沒有這種網絡強加的上限，Android設備將表現出更高的峰值下行鏈路性能。這些測試條件使我們能夠在各種現實的部署場景中捕捉到有意義的設備行為，為比較分析提供了堅實的基礎。
T-Mobile 5G SA網絡特性和觀察
T-Mobile的獨立（SA）5G網絡在紐約市大都市廣泛部署，在緊密的網格上運行。我們測試的大多數站點都采用了一種常見的部署策略：在大約每兩個城市街區間隔的4至5層建筑上安裝屋頂扇區。該網絡的主要容量層由一個寬的中頻TDD分配組成——頻帶n41上的100 MHz+50 MHz——它始終承載著大部分數據流量。
在幾乎所有觀察到的場景中，n41 TDD被調度為主分量載波（PCC），而兩個15 MHz FDD信道——n25（中頻帶）和n71（低頻帶）——被用作次分量載波（SCC）。即使在室內和室外的許多遠蜂窩情況下，網絡也繼續優先考慮n41作為PCC。只有在RSRP降至約-110 dBm以下的情況下，網絡才會切換到FDD載波作為PCC，通常優先考慮n25而不是n71。后者被用作將設備移交給LTE之前的最后手段，通常是頻帶12（5 MHz），頻帶2（10MHz）和頻帶4/66（20 MHz）通常作為次要載波存在。通過在密集的城市環境中再現這些邊緣情況下的FDD PCC條件，我們觀察到搭載高通基帶的Android設備的卓越網絡性能，這在更深的室內位置提供了更好的用戶體驗。
獨立與非獨立連接
在所有測試地點，設備始終保持連接到5G SA網絡，進一步突顯了T-Mobile獨立部署的成熟度。僅在極端遠小區條件下觀察到非獨立（NSA）連接，其中RSRP水平太弱，無法維持SA連接。量化SA與NSA連接的持續時間受到診斷約束的限制，特別是在iOS上。在iPhone 16e上，內置現場測試模式的刷新率通常會延遲幾秒鐘，以反映向LTE的切換過渡，從而無法精確測量NSA時間。
頻譜和ULCA行為
值得注意的是，n41的覆蓋范圍遠遠超出了預期，即使在中細胞和一些遠細胞條件下也能保持PCC的狀態。考慮到帶寬和頻譜特性，這是網絡驅動容量和頻譜效率的理想層。只有在持續次優的條件下，網絡才會將PCC角色重新分配給n25，在更極端的條件下才將PCC角色分配給n71。
雖然安卓設備在TDD+FDD（T+F）和FDD+FDD（F+F）模式下都支持上行鏈路載波聚合（ULCA），但在測試時，T-Mobile網絡上只有T+F是活動的。這意味著ULCA僅在n41被安排為PCC時才起作用。在近蜂窩和中蜂窩環境中，與使用單個100 MHz n41上行鏈路路徑相比，這種配置產生了超過50%的上行鏈路吞吐量增益。在遠小區場景中，PCC切換到n25或n71，ULCA不可用，上行鏈路性能相應下降。然而，即使沒有主動的F+F ULCA，ndroid設備的表現仍然優于iPhone，如稍后所示。
熱管理和性能對iPhone 16e的影響
在測試地點1的室外測試中，iPhone 16e上明顯觀察到了發熱的情況。該設備經常在觸摸時感覺到明顯發熱，并在短短2分鐘的測試間隔內表現出強烈的屏幕調光，這表明存在主動的熱緩解機制。雖然強烈懷疑熱節流，但由于iOS上缺乏芯片組級診斷訪問，其對性能指標的直接影響無法得到證實。
峰值吞吐量觀測
盡管存在硬件差異，但所有設備都受到網絡側PHY層吞吐量上限約為2.5 Gbps的限制，如稍后所述。
這些差異可能突顯了Apple C1調制解調器的性能局限性，特別是在聚合靈活性和上行鏈路處理方面，即使存在網絡側約束。
位置選擇和遠蜂窩網絡條件為了使普通讀者更容易理解不同的射頻條件，我們根據報告的RSRP值進行了簡化：
為了在密集的城市部署中模擬近、中、遠蜂窩網絡條件，我們選擇了三個性能始終如一的高性能測試地點，每個地點都位于一英里半徑內。觀察到的T-Mobile網絡架構遵循高度統一的設計：在大約每兩個街區間隔的4層建筑上進行屋頂部署。電網的性質使得創建受控的室外遠蜂窩環境變得有些困難，特別是那些n41信號電平持續下降到-110dBm閾值以下的環境，這通常需要觸發回退到n25，甚至對于作為主要分量載波（PCC）的n71更低。選擇測試位置2來緩解此問題。
測試地點1
該測試地點位于一個住宅區，其特征是整體用戶流量低，相應的小區負載低。服務區部署在一棟三層住宅樓頂部的低層屋頂上，遠離附近的高交通路口。由于現場海拔相對較低，靠近用戶設備，射頻條件在整個測試過程中保持穩定。
因此，該位置在所有測試迭代中始終提供高且持續的吞吐量，使其成為低擁塞條件下基線性能驗證的理想選擇。
在接近手機的條件下：Android手機A在DL和UL上的表現分別比iPhone 16e高出約34%和56%。
安卓手機B在DL和UL上分別超過iPhone 16e約22%和54%，與安卓手機A的上行優勢非常接近。
該位置呈現了一種相對獨特的測試條件組合：低蜂窩負載、最小的用戶流量和靠近服務扇區。在這種情況下，我們能夠持續觀察到網絡強加的PHY層吞吐量上限約為每用戶2.5 Gbps，或者可能是gNodeB。這與我們在市場上的深夜測試是一致的。盡管有充足的可用頻譜、充足的資源塊分配和高的每用戶AMBR，但吞吐量仍遠低于理論最大值。
通過AirScreen捕獲的診斷證實，雖然TDD載波（n41）繼續處理大部分流量，但FDD載波（n25，n71）的帶寬利用率一直低于預期。這表明限制因素不是頻譜或調度容量，而是可能在gNB或傳輸級別應用的帶寬限制。這種網絡側約束影響了性能更高的設備（Android A和B），而iPhone 16e則未充分利用可用的鏈路容量和資源。
值得一提的是，在這個位置，在室外測試期間，在iPhone 16e上觀察到了熱緩解行為。該設備經常在觸摸時變得不舒服，并在短短兩分鐘的測試間隔內表現出強烈的屏幕調光，這表明它進行了主動熱管理。雖然強烈懷疑熱節流，但由于iOS上沒有芯片組級儀器，因此無法最終量化其對吞吐量性能的直接影響。
隨著信號強度在接近尾聲時降至-75 dBm及以下，Android設備和iPhone 16e之間的性能差距繼續擴大，Android設備在較差的射頻信號條件下表現出越來越優越的性能。
在中距離蜂窩網絡條件下，安卓手機A在DL和UL上的表現分別比iPhone 16e高出約43%和53%。安卓手機B在DL和UL上分別超過iPhone 16e約33%和54%，再次顯示出強大的上行優勢。
由于密集的小區網格和緊湊的扇區間距，信號強度通常保持在回退閾值以上。然而，通過有針對性的測試路線規劃和仔細選擇環境障礙物，我們能夠確定并維持一個RSRP值長期保持在-100 dBm以下的位置。這使我們能夠在長時間的遠蜂窩條件下驗證設備和網絡行為，盡管城市布局本身覆蓋范圍很廣。
在遠蜂窩網絡條件下，安卓手機A在DL和UL上的表現分別比iPhone 16e高出約30.5%和63%。
Android手機B在DL和UL上分別比iPhone 16e高出17.8%和61%，略低于Android手機A，但仍明顯優于iPhone 16e。
測試地點2
為了在密集部署的城市電網中更好地復制和控制遠細胞條件，選定的測試環境之一是具有金屬增強結構的商業存儲設施。
結構屏蔽引入了大量的射頻衰減，特別是對中頻帶頻率的影響。這使我們能夠誘導與物理距離無關的信號退化，從而能夠一致和可重復地再現遠單元場景，這對于以受控方式評估單元邊緣條件下的設備性能至關重要。
測試地點和服務區之間的距離為366英尺視線。在近距離手機上，安卓設備在下行鏈路上的表現分別比iPhone 16e高出22.1%和14.1%，在上行鏈路上的表現則分別高出47.9%和53.1%。
在建筑物外部（特別是裝卸碼頭）測量的射頻條件符合中蜂窩標準，2500 MHz（n41）信道上的信號電平為~-80dBm。在這些條件下，Android A在DL上比iPhone 16e高出約42%，在UL上高出近69%，而Android B在DL上高出約32%，在UL下高出約73%。
然而，隨著測試深入結構，觀察到信號衰減迅速，特別是在高頻TDD頻譜上。
當n41 PCC上的RSRP值降至約-110 dBm以下時，這種退化持續觸發回退到1900 MHz（n25）。該行為突顯了中頻TDD對室內路徑損耗的敏感性，并強調了FDD層在具有挑戰性的環境中保持會話連續性的重要性。
在遠端小區測試位置，Android設備測量的主分量載波（PCC）的參考信號接收功率（RSRP）（在這種情況下為n25）在-100 dBm和-108 dBm之間保持一致。通過iOS現場測試工具觀察到的iPhone 16e上的信號指標表明了類似的情況。
在遠蜂窩條件下，與iPhone 16e相比，Android A的DL和UL吞吐量分別提高了約79%和60%。在相同的遠蜂窩場景中，Android B的DL和UL吞吐量比iPhone 16e高出約108%和100%。UL性能的1.6X-2X差異對室內覆蓋（如語音和視頻通話）的用戶體驗產生了重大影響。去年的旗艦性能令人欽佩，表明在低信號強度下具有出色的天線調諧和射頻前端性能。
盡管射頻環境惡化，但兩款Android設備仍繼續聚合所有四個載波——兩個FDD和兩個TDD——利用可用DL頻譜的全部180 MHz，如果射頻條件惡化，偶爾會丟棄兩個TDD載波中的一個。然而，由于信號質量下降，這兩種設備的調制階數和MIMO秩都有所下降，這與在這些條件下較低的頻譜效率是一致的，這有助于提高整體吞吐量。
在測試期間，我們觀察到，即使在衰減越來越嚴重的室內條件下，中頻帶FDD載波（n25）的網絡優先級仍高于低頻帶（n71）。直到設備移動到設施的更深處——遠遠超出了前墻——n71才接管了PCC，通常是在n25 RSRP降至-110 dBm以下時。這種優先級對上行鏈路性能產生了明顯的影響。值得注意的是，在這種情況下，iPhone 16e通常會切換到NSA和LTE，至少根據內置的現場測試模式是這樣。
為了進一步量化效果，我們回到了原始的遠蜂窩位置，并將Android A設備手動鎖定到n71。因此，在相同條件下，上行鏈路吞吐量從8 Mbps增加到23 Mbps，增加了近3倍。這一提升突顯了遠蜂窩上行鏈路性能的潛在收益，特別是一旦T-Mobile在其低于6 GHz的頻譜層上啟用FDD+FDD ULCA（F+F）。
上行鏈路吞吐量比較圖，顯示了將設備鎖定到n25與n71時的性能差異。如圖所示，在相同的遠蜂窩物理條件下使用n71時，吞吐量增加了近3倍。
測試地點3
除了靠近附近的火車站外，選定的蜂窩基站還服務于一個通往交通繁忙的高速公路的主要十字路口。因此，該地點的整體電池負載和用戶密度明顯高于其他測試地點。該環境是專門為評估持續高負載條件下的網絡和設備性能而選擇的，模擬了現實世界的城市擁堵場景。
在這些整體網絡上限較低的情況下，iPhone往往比其他兩個位置表現更好：
據觀察，所有設備上的大部分用戶流量都是由150 MHz寬的TDD中頻頻譜承載的，這似乎在iPhone芯片組能力的假定上限范圍內。結合整個網絡中持續觀察到的PHY層吞吐量上限（每gNodeB約2.5 Gbps），以及導致該特定站點可用網絡資源減少的小區負載增加，整體性能上限有效地降低了。因此，在近蜂窩條件下，設備之間的性能差異減小，盡管存在潛在的硬件差異，但創造了一個更公平的競爭環境。
在靠近手機的情況下，安卓A在DL和UL上的表現分別比iPhone 16e高出約17.5%和約56%。Android B在DL上的表現比iPhone 16e高出約18.2%，在UL上的表現也高出約56%，在上行鏈路性能上與Android A幾乎相同。
在中間單元測試位置，iPhone的下行鏈路性能得到了改善，縮小了與Android設備的吞吐量差距。然而，上行鏈路的增量顯著擴大，Android設備的表現明顯優于其他設備。這種行為突顯了上行鏈路載波聚合（ULCA）的切實好處，ULCA在iPhone上仍然不受支持或處于非活動狀態。它還加強了ULCA在中等射頻條件下維持上行鏈路容量的關鍵作用。
在中蜂窩條件下，Android A在DL上的表現比iPhone 16e高出約11%，在UL上的表現高出約88%。Android B在DL上超過iPhone 16e約16.2%，在UL上超過100%，表明上行鏈路性能是iPhone 16e的兩倍。
雖然遠蜂窩位置是室內環境，但我們無法持續復制退化到足以迫使主分量載波（PCC）從n41切換到n25的射頻條件。在整個測試過程中，n41 RSRP值保持在-106dBm附近，略高于典型的切換閾值。因此，網絡繼續優先考慮n41作為PCC，允許在Android設備上使用遠小區ULCA。
Android A在DL和UL上的表現分別比iPhone 16e高出約42%和240%，是上行鏈路性能的三倍多。Android B在DL上比iPhone 16e高出約44%，在UL上高出260%，在全顯示DL 4CC CA和ULCA功能的情況下，上行鏈路性能幾乎是iPhone 16e的四倍。
結論：安卓手機A和B提供了有形的現實世界
與蘋果C1驅動的iPhone 16e相比的優勢我們在多個地點、射頻條件和交通環境中進行了廣泛的基準測試，結果顯示，由高通X75和X80調制解調器驅動的智能手機與蘋果第一代C1調制解調器之間存在一致且可測量的性能差距。雖然iPhone 16e在負載下確實表現出熱管理問題，但在理想的近蜂窩條件下，它偶爾會縮小性能差距，尤其是在下行鏈路吞吐量方面。然而，更廣泛的數據集清楚地表明，由高通調制解調器驅動的Android智能手機功能更強，更適合當今獨立5G網絡的性能需求。
1.卓越的聚合能力
Android手機A和B都支持網絡目前支持的4CC下行鏈路載波聚合和TDD+FDD上行鏈路載波聚合（ULCA），這是一個關鍵的區別。相比之下，iPhone 16e在下行鏈路上客觀上似乎受到限制，并且缺乏可觀察到的ULCA支持，這一限制目前表現為中小區和近小區條件下的上行鏈路吞吐量較低。
● 在中蜂窩場景中，Android設備保持了更高的上行鏈路吞吐量，明顯受益于ULCA，而iPhone 16e則難以超過100 Mbps。
● 在遠蜂窩測試中，差距進一步擴大，即使在使用單個FDD上行鏈路載波的情況下，安卓設備也表現出更高的靈敏度，而iPhone則下降到 5 Mbps。
● 在信號較差的情況下，UL性能的差距會顯著影響用戶體驗，如室內覆蓋、音頻/視頻通話質量等
2.更高的頻譜效率和利用率
由高通調制解調器驅動的Android智能手機表現出更高效的頻譜利用率，特別是在更寬的TDD信道（100+50 MHz n41）上，MIMO秩3/4的使用占主導地位。
相反，由蘋果C1基帶供電的iPhone 16e顯示：
● 在存在強TDD覆蓋的情況下，FDD利用率較低，
● 無法充分利用可用信道帶寬。
3.前向兼容性和平臺成熟度
在檢查了來自Android手機A設備的UE能力信令消息后，我們確認支持Sub 6GHz的5CC下行鏈路載波聚合以及（F+F ULCA）功能，這些功能使該設備能夠很好地適應即將到來的5G網絡增強。此外，根據高通公司的官方產品文檔，高通X80 5G基帶射頻系統的設計采用了人工智能增強的優化，旨在提高能效、覆蓋范圍、延遲和服務質量（QoS）。該平臺還支持5G Advanced 3GPP Release 18功能、6xRx、sub-6 GHz 6CC CA和10CC mmWave聚合，突顯了其作為高性能、面向未來的調制解調器架構的地位。Android B雖然落后了一代，但仍然全面優于iPhone 16e。隨著運營商部署F+F ULCA以及需要高聚合復雜性和調制解調器側智能的高級頻譜復用功能，這些優勢將變得越來越重要。
最后的想法
由高通基帶驅動的Android智能手機A和B在現實世界的5G獨立環境中提供了顯著的卓越性能。雖然由Apple C1支持的iPhone 16e在最佳射頻和網絡負載條件下表現良好，但在邊緣情況下卻明顯滯后，而這些情況正是下一代調制解調器有望脫穎而出的場景。對于在密集的城市、室內或上行鏈路密集型環境中運行的用戶來說，Android智能手機更好的5G性能帶來的好處不僅是理論上的，而且是可量化的、可重復的，在操作上意義重大。
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