手握全网通和载波聚合，中国电信要靠高通来逆袭？

一入电信深似海，从此手机不好买。每次看到这句话的时候总是会笑而不语，也还记得每年魅族手机发布后，一些电信用户都要问一句：会有电信版吗？答案往往是"没有！"

不过最近魅族和电信不再形同陌路，魅蓝Note和魅蓝Note 2终于有了电信版，算是给电信用户一点儿慰藉。原来老死不相往来的魅族和电信前不久又签署 500 万台的年度销售协议，也就是说，在魅族 2000 万的年度销售目标中，电信手机要占到四分之一。

今年2月份，中国电信终于获得FDD LTE牌照，开始积极发力4G。截止到2015年3月底的业绩数据显示，其4G终端用户数达到1.675万户，首季净增967万户。

近期，中国电信联合高通在南京推出了"天翼4G+"的品牌，准备为广大电信用户提供更高速更高效的移动网络。中国电信明确提出智能终端发展新策略，要全面支持双卡六模全网通手机。通过中国电信一直在强调的载波聚合、全网通这些字眼，看似充满了逆袭之志。

电信逆袭的可能性，与两个关键词有关，全网通，载波聚合，而这两个关键词又通通和高通有关。

在以往，许多手机都要标注自己是移动/联通版，还有电信版，但是近来有些手机并不如此，一些手机开始打出"全网通"的卖点，比如刚刚发布的小米 Note 全网通版，搭载高通骁龙801处理器，支持 7 模 19 频，可兼容中国移动、联通、电信的所有 4G/3G/2G 网络，包括 4G（LTE TDD 和 LTE FDD）、3G（CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA）以及 2G 网络（GSM、CDMA），并支持双卡双待。也就是说，这部手机可以随便装国内运营商的电话卡，包括电信。

全网通手机的背后，则是手机基带芯片的支持，目前全网通基带芯片中，高通占据了大头，近来 MTK 开始从低端开始，有了全网通芯片，魅蓝 Note 2 电信版中采用的 MT6753 开始支持 CDMA 网络，此前魅蓝 Note 电信版采用的高通骁龙 615，不过需要说明的是，魅蓝 Note 2 所采用的 MT6753 并不是原装的全网通 MT6753。并且 MTK 目前的支持全网通的芯片还集中在低端，难以冲击高通在全网通的地位，而即使是全网通，也有更细致的频段支持，这一点还是高通领先。所以全网通手机的出现，使得电信手机不再被歧视，成为基带芯片发展的受益者。

载波聚合技术是 LTE 提高网速的关键技术，在天翼 4G+品牌发布会上，中国电信董事长王晓初在发言中表示，这项业务的"能力基石"即为载波聚合技术。据介绍 "天翼 4G+"将支持 LTE-A Cat.6载波聚合网络，下行峰值速率可达300Mbps，比目前4G 的网速快一倍。

不久前披露的新 iPhone 6s 的主板信息中，很值得说道的就是 iPhone 6s 将采用高通 MDM9635M 基带芯片，属于 9X35 系列，有别于现在 iPhone 6 双机的 9X25 系列，支持 LTE cat 6 。理论上， LTE cat 6 下载速度能达到 300Mbps，是现在 iPhone 6/6 Plus 的两倍。

MDM9635M是高通于 2013 年底推出的芯片，是世界上第一款支持 LTE Cat.6 的基带芯片。网络制式方面则支持 FDD-LTE/TDD-LTE/HSPA+/WCDMA/TD-SCDMA/CDMA/GSM 等 4G/3G/2G 制式。之前，该芯片已被应用于三星 S5 Prime 之上。使用了 MDM9635M 的 S5 Prime 在韩国运营商 LTE-A 网络的支持下，实际的下行速度能达到 225Mbps。

于是乎电信也很高兴地，适时的表示将来 iPhone 6s 将支持自己的天翼 4G+ 网络。至于目前载波聚合技术中，支持得最好的仍旧是高通，MDM9x45 基带芯片已经支持 LTE cat 10，而骁龙 810 也支持 LTE cat 9，基本上是把 MTK 和海思甩了不小的距离，目前 MTK 也才达到 LTE cat 6 的程度，而传闻下一代海思麒麟 950 将支持 LTE cat 10，当然，只是传闻。

细致到全网通这块，比如小米Note全网通那颗高通芯片就支持7模19频，而MT6753是支持6模。更为关键的是，MT6753目前只支持到LTE cat 4，不及高通能够达到的LTE cat 9或cat 10的级别，放在天翼4G+的理论体系中，魅蓝Note 2所采用的MT6753并不是最好的搭配。

正是在基带和载波聚合技术上的领先，Qualcomm执行董事长保罗·雅各布表示，全模处理器正助力 4G 及其演进版持续发展，他强调骁龙处理器支持单个SKU设计，支持2G、3G及LTE所有主要模式。他还表示，Qualcomm正依托骁龙处理器推动LTE-A载波聚合在中国的发展，所有层级的骁龙处理器均支持LTE-A载波聚合，为所有骁龙终端用户带来更快的数据吞吐。