•
測試結果出爐：高通5G基帶性能吊打蘋果C1
5月28日消息，行動網路分析機構 Cellular Insights公佈了一份受美國高通公司委託的研究測試報告顯示，基於高通基帶（數據機）的Android 裝置的 5G 網路表現始終優於搭載蘋果自研基帶晶片C1的iPhone 16e。
在經過多年的自研及收購英特爾基帶晶片業務之後，今年2月20日，蘋果正式發佈了首款搭載自研的5G基帶晶片C1的廉價版機型iPhone 16e，同時外界預計蘋果接下來很快會逐步採用自研基帶晶片來全面替代高通的5G基帶晶片。
但是，不可否認的是，蘋果第一代的5G基帶晶片C1與高通當前的5G基帶晶片在性能上仍有巨大差距。比如，目前的C1下行最高速率僅3Gbps，並且不支援毫米波網路。
在此背景之下，高通自然是希望讓使用者瞭解到，自己的5G基帶晶片的性能表現要遠比蘋果自研基帶晶片優秀。為此，高通委託行動網路分析機構 Cellular Insights對於搭載蘋果自研基帶晶片C1的iPhone 16e和搭載高通5G基帶晶片Android智慧型手機的網路性能進行了對比測試。
最終的測試結果顯示，搭載高通基帶的Android智慧型手機相比搭載蘋果C1基帶的iPhone 16e，在下載速度上快34.3~35.2%，上傳速度更是快了 81.4~91.0%。並且，在測試過程中，iPhone 16e 頻繁出現表面過熱現象。
對於該測試結果，高通通訊部門發佈聲明稱：“這是迄今為止在美國網路環境下完成的唯一全面、科學的對比研究。”
以下為：Cellular Insights發佈的題為《Comparative 5G Performance Report: Android Smartphones vs. iPhone 16e 》（5G性能比較報告：Android智慧型手機與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數據機的iPhone 16e和兩款搭載高通基帶的Android智慧型手機的5G性能進行了比較評估。測試是在美國紐約市連接到T-Mobile低於6 GHz的5G獨立（SA）網路的各種真實無線電環境中進行的，包括近、中、遠蜂窩網路。
在所有射頻場景中，基於高通的Android裝置的表現始終優於iPhone 16e，揭示了幾個關鍵優勢：
● 在所有訊號條件下，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頻寬利用率
● 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使用者體驗，例如在室內深處
● 平台成熟度更高，具有FDD+FDD ULCA平均吞吐量優勢等功能的前向相容性（紐約市3個地點）：
● 下載速度：Android裝置的下載速度提高了34.3%至35.2%
● 上傳速度：Android裝置快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裝置之間的性能差距，特別是在要求更高的射頻條件和高負載網路環境中。對於尋求一致、高通量5G性能的使用者來說，高通驅動的裝置目前具有明顯的優勢。
Key Highlights
Cellular Insights對兩家領先供應商的5G NR智慧型手機進行了性能報告，這些智慧型手機由兩種不同的基帶平台提供動力。在這項研究中，納入了配備高通和蘋果基帶晶片組的智慧型手機。測試是在T-Mobile位於紐約市的sub-6 GHz獨立（SA）5G網路上進行的，該網路利用了中低頻FDD和TDD頻譜的混合。
測試裝置：
● 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年旗艦裝置，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裝置，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。雖然這三款裝置在理想的近蜂窩條件下都提供了相當的5G性能，但隨著訊號條件的惡化，性能差異變得越來越明顯。特別是，當網路在惡劣的射頻環境中從TDD轉變為FDD作為主要份量載波（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手機的網路性能相匹配。
由於iOS上缺乏晶片組級資訊，我們僅限於分析iPhone的應用層網路吞吐量，而Android允許完全的晶片組級訪問。即使有這個限制，Android裝置和iPhone 16e之間的性能差異也是顯而易見的。
特別感謝Qtrun Technologies為晶片組級分析提供AirScreen軟體，並感謝高通公司提供對Umetrix資料伺服器（思博倫通訊）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網路上進行了網路和測試條件測試。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，所有裝置都始終連接到SA網路。T-Mobile在其網路上支援4CC下行鏈路和2CC上行鏈路載波聚合（CA），儘管在測試時只有TDD+FDD ULCA（T+F）處於活動狀態。在n25或n71成為PCC的遠小區條件下，ULCA不可用，所有裝置都依賴於單個FDD上行鏈路路徑。在這些條件下，搭載高通基帶的Android裝置的表現一直優於iPhone 16e。
雖然由於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援，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裝置在大多數情況下始終利用4CC下行鏈路和2CC上行鏈路CA，並通過Qtrun Technologies的AirScreen軟體記錄的晶片組級資訊進行驗證。
測試方法
我們在多個固定位置進行了測試，捕捉了近、中、遠蜂窩網路條件，並使用交織測試運行來減輕即時網路的可變性（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，在幾周的時間裡，我們在三台裝置上產生了超過3TB的流量。所有測試都使用高頻寬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裝置上進行晶片組級日誌記錄。
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，但可能源於gNodeB許可限制或回程限制。儘管有足夠的頻譜、資源塊和每使用者AMBR，吞吐量仍穩定在理論峰值速率以下。可以合理地推斷，如果沒有這種網路強加的上限，Android裝置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裝置行為，為比較分析提供了堅實的基礎。
T-Mobile 5G SA網路特性和觀察
T-Mobile的獨立（SA）5G網路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採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層建築上安裝屋頂磁區。該網路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資料流量。
在幾乎所有觀察到的場景中，n41 TDD被調度為主份量載波（PCC），而兩個15 MHz FDD通道——n25（中頻帶）和n71（低頻帶）——被用作次份量載波（SCC）。即使在室內和室外的許多遠蜂窩情況下，網路也繼續優先考慮n41作為PCC。只有在RSRP降至約-110 dBm以下的情況下，網路才會切換到FDD載波作為PCC，通常優先考慮n25而不是n71。後者被用作將裝置移交給LTE之前的最後手段，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裝置的卓越網路性能，這在更深的室內位置提供了更好的使用者體驗。
獨立與非獨立連接
在所有測試地點，裝置始終保持連接到5G SA網路，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，內建現場測試模式的更新頻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的覆蓋範圍遠遠超出了預期，即使在中細胞和一些遠細胞條件下也能保持PCC的狀態。考慮到頻寬和頻譜特性，這是網路驅動容量和頻譜效率的理想層。只有在持續次優的條件下，網路才會將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Android裝置在TDD+FDD（T+F）和FDD+FDD（F+F）模式下都支援上行鏈路載波聚合（ULCA），但在測試時，T-Mobile網路上只有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裝置的表現仍然優於iPhone，如稍後所示。
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。該裝置經常在觸摸時感覺到明顯發熱，並在短短2分鐘的測試間隔內表現出強烈的螢幕調光，這表明存在主動的熱緩解機制。雖然強烈懷疑熱節流，但由於iOS上缺乏晶片組級診斷訪問，其對性能指標的直接影響無法得到證實。
峰值吞吐量觀測
儘管存在硬體差異，但所有裝置都受到網路側PHY層吞吐量上限約為2.5 Gbps的限制，如稍後所述。
這些差異可能突顯了Apple C1數據機的性能侷限性，特別是在聚合靈活性和上行鏈路處理方面，即使存在網路側約束。
位置選擇和遠蜂窩網路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、遠蜂窩網路條件，我們選擇了三個性能始終如一的高性能測試地點，每個地點都位於一英里半徑內。觀察到的T-Mobile網路架構遵循高度統一的設計：在大約每兩個街區間隔的4層建築上進行屋頂部署。電網的性質使得建立受控的室外遠蜂窩環境變得有些困難，特別是那些n41訊號電平持續下降到-110dBm閾值以下的環境，這通常需要觸發回退到n25，甚至對於作為主要份量載波（PCC）的n71更低。選擇測試位置2來緩解此問題。
測試地點1
該測試地點位於一個住宅區，其特徵是整體使用者流量低，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。由於現場海拔相對較低，靠近使用者裝置，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%。
Android手機B在DL和UL上分別超過iPhone 16e約22%和54%，與Android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、最小的使用者流量和靠近服務磁區。在這種情況下，我們能夠持續觀察到網路強加的PHY層吞吐量上限約為每使用者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。儘管有充足的可用頻譜、充足的資源塊分配和高的每使用者AMBR，但吞吐量仍遠低於理論最大值。
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）的頻寬利用率一直低於預期。這表明限制因素不是頻譜或調度容量，而是可能在gNB或傳輸等級應用的頻寬限制。這種網路側約束影響了性能更高的裝置（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。該裝置經常在觸摸時變得不舒服，並在短短兩分鐘的測試間隔內表現出強烈的螢幕調光，這表明它進行了主動熱管理。雖然強烈懷疑熱節流，但由於iOS上沒有晶片組級儀器，因此無法最終量化其對吞吐量性能的直接影響。
隨著訊號強度在接近尾聲時降至-75 dBm及以下，Android裝置和iPhone 16e之間的性能差距繼續擴大，Android裝置在較差的射頻訊號條件下表現出越來越優越的性能。
在中距離蜂窩網路條件下，Android手機A在DL和UL上的表現分別比iPhone 16e高出約43%和53%。Android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。
由於密集的小區網格和緊湊的磁區間距，訊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，我們能夠確定並維持一個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裝置和網路行為，儘管城市佈局本身覆蓋範圍很廣。
在遠蜂窩網路條件下，Android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%，略低於Android手機A，但仍明顯優於iPhone 16e。
測試地點2
為了在密集部署的城市電網中更好地複製和控制遠細胞條件，選定的測試環境之一是具有金屬增強結構的商業儲存設施。
結構遮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訊號退化，從而能夠一致和可重複地再現遠單元場景，這對於以受控方式評估單元邊緣條件下的裝置性能至關重要。
測試地點和服務區之間的距離為366英呎視線。在近距離手機上，Android裝置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%。
在建築物外部（特別是裝卸碼頭）測量的射頻條件符合中蜂窩標準，2500 MHz（n41）通道上的訊號電平為~-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，觀察到訊號衰減迅速，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，並強調了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裝置測量的主份量載波（PCC）的參考訊號接收功率（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上的訊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（如語音和視訊通話）的使用者體驗產生了重大影響。去年的旗艦性能令人欽佩，表明在低訊號強度下具有出色的天線調諧和射頻前端性能。
儘管射頻環境惡化，但兩款Android裝置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，由於訊號質量下降，這兩種裝置的調製階數和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，這有助於提高整體吞吐量。
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）的網路優先順序仍高於低頻帶（n71）。直到裝置移動到設施的更深處——遠遠超出了前牆——n71才接管了PCC，通常是在n25 RSRP降至-110 dBm以下時。這種優先順序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，至少根據內建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，並將Android A裝置手動鎖定到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在其低於6 GHz的頻譜層上啟用FDD+FDD ULCA（F+F）。
上行鏈路吞吐量比較圖，顯示了將裝置鎖定到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於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使用者密度明顯高於其他測試地點。該環境是專門為評估持續高負載條件下的網路和裝置性能而選擇的，模擬了現實世界的城市擁堵場景。
在這些整體網路上限較低的情況下，iPhone往往比其他兩個位置表現更好：
據觀察，所有裝置上的大部分使用者流量都是由150 MHz寬的TDD中頻頻譜承載的，這似乎在iPhone晶片組能力的假定上限範圍內。結合整個網路中持續觀察到的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路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，裝置之間的性能差異減小，儘管存在潛在的硬體差異，但創造了一個更公平的競爭環境。
在靠近手機的情況下，AndroidA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裝置的吞吐量差距。然而，上行鏈路的增量顯著擴大，Android裝置的表現明顯優於其他裝置。這種行為突顯了上行鏈路載波聚合（ULCA）的切實好處，ULCA在iPhone上仍然不受支援或處於非活動狀態。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，但我們無法持續複製退化到足以迫使主份量載波（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，略高於典型的切換閾值。因此，網路繼續優先考慮n41作為PCC，允許在Android裝置上使用遠小區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：Android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數據機驅動的智慧型手機與蘋果第一代C1數據機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，更廣泛的資料集清楚地表明，由高通數據機驅動的Android智慧型手機功能更強，更適合當今獨立5G網路的性能需求。
1.卓越的聚合能力
Android手機A和B都支援網路目前支援的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，並且缺乏可觀察到的ULCA支援，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裝置保持了更高的上行鏈路吞吐量，明顯受益於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，Android裝置也表現出更高的靈敏度，而iPhone則下降到 5 Mbps。
● 在訊號較差的情況下，UL性能的差距會顯著影響使用者體驗，如室內覆蓋、音訊/視訊通話質量等
2.更高的頻譜效率和利用率
由高通數據機驅動的Android智慧型手機表現出更高效的頻譜利用率，特別是在更寬的TDD通道（100+50 MHz n41）上，MIMO秩3/4的使用佔主導地位。
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，
● 無法充分利用可用通道頻寬。
3.前向相容性和平台成熟度
在檢查了來自Android手機A裝置的UE能力信令消息後，我們確認支援Sub 6GHz的5CC下行鏈路載波聚合以及（F+F ULCA）功能，這些功能使該裝置能夠很好地適應即將到來的5G網路增強。此外，根據高通公司的官方產品文件，高通X80 5G基帶射頻系統的設計採用了人工智慧增強的最佳化，旨在提高能效、覆蓋範圍、延遲和服務質量（QoS）。該平台還支援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、面向未來的數據機架構的地位。Android B雖然落後了一代，但仍然全面優於iPhone 16e。隨著營運商部署F+F ULCA以及需要高聚合複雜性和數據機側智能的高級頻譜復用功能，這些優勢將變得越來越重要。
最後的想法
由高通基帶驅動的Android智慧型手機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支援的iPhone 16e在最佳射頻和網路負載條件下表現良好，但在邊緣情況下卻明顯滯後，而這些情況正是下一代數據機有望脫穎而出的場景。對於在密集的城市、室內或上行鏈路密集型環境中運行的使用者來說，Android智慧型手機更好的5G性能帶來的好處不僅是理論上的，而且是可量化的、可重複的，在操作上意義重大。 (芯智訊)