高通積極深化 AI 於手機應用

作者 | 發布日期 2018 年 09 月 06 日 13:27 | 分類 AI 人工智慧 , 手機 , 晶片 follow us in feedly

高通(Qualcomm)將於今年 12 月年度技術峰會推出 Snapdragon 855(首款整合 NPU 的 AI 晶片)。2018 年高通推出智慧型手機旗艦機款主用的 Snapdragon 845 晶片組,為高通行動 AI 平台,強調非同步架構 AIE(Artificial Intelligence Engine),全面性提升 AI 運算能力。



目前包括 Google 和 Facebook 紛紛投入自己的 AI 模型。事實上,高通自 2015 年起,便在 820 晶片組加入 AI 功能,支援當時起步最早、來自 Facebook 的 Caffe 模型,隨著 2015 年 11 月 Google 宣布將其機器學習技術 TensorFlow 以開放源碼(Open Source)專案釋出,Snapdragon 835 便開始支援 TensorFlow 和 Caffe,並首次在 GPU 和 DSP 等多個晶片加入 AI。

而遊戲機端 VR 裝置的運算核心主要來自 PS4,採用的是 AMD 晶片,至於獨立 VR 裝置選用的晶片會偏向手機晶片,也就是高通的 Snapdragon 8 系列晶片。因此,即使 VR 市場的確有向上成長,但 PC 端 VR 裝置其中占比卻降低,很難以此拉升 PC 顯卡的性能需求。

▲ 高通 AI 引擎 AIE。(Source:高通,2018.8)

由於手機有功耗限制的挑戰,若本地(local)透過行動晶片組進行運算,可能會產生超負荷、超強度運算,因此大量運算適合在伺服器(Sever)實現,因而有「雲」和「端」概念,藉由 5G 技術的高頻寬、高穩定性和低延遲特性,雲伺服器和手機端進行即時資料交換,大幅提升手機 AI 性能。

人工智慧正刺激變革和破壞數位生態系統

人工智慧(AI)正影響各個產業,產業將面臨智慧化帶來的衝擊,有鑑於此,大廠開始以資料分析為決勝關鍵,搭配 AI 加速創新,透過大數據及物聯網基礎,加上深度學習(Deep Learning)、自然語言處理(Natural Language Processing)、機器學習(Machine Learning)、語意感知的運用,希望機器能夠模仿人類的判斷、學習及運作。換言之,AI 是指像人類一樣思考或具備像人類大腦能力的人工智慧,而智慧型手機的 AI,較類似安裝機器學習功能,然而機器學習為一種計算程式,根據所給的結果進行學習並回饋與決策。

自從進入工業 4.0 時代後,AI 發展從單純像工業革命以機器取代人力,至今演變為深度學習現況,而 AI 成長驅動力,除了機器學習技術越來越成熟外,亦包括越來越便宜的運算及大數據累積,大幅提升在智慧型手機的應用。

過去從 PC 到手機時代,使用者介面都是透過螢幕或鍵盤來互動,AI 帶領使用介面更多元,尤其行動 AI 在手機的運用,即裝置間 AI 共生和雲 AI,透過雲端來訓練龐大非結構化的數據,並以專用內建 AI 晶片使裝置能執行推理(將 AI 演算法用於訓練,並推斷正確結果)。

人工智慧功能成為各手機品牌廠產品差異化關鍵

2018 年手機規格戰已告一階段,手機大廠積極將注意力轉移至手機使用體驗改善,目前硬體在各價格區間內幾乎每支手機差異不大。換言之,軟體應用成為下一個競逐戰場,業者紛紛透過軟體將用戶界面最佳化,目標在功能上比他牌手機更智慧更有競爭優勢。其中應用程式(App)和 AI 功能迅速成為主流,自 MWC 2018 展會起,不難發現品牌廠行銷手機,不論從臉部辨識到功率效率皆強調更智慧化,在旗艦機款中強調更多 AI 應用。

智慧型手機透過提供 AI 功能,預測用戶下一步要做什麼及對其採取學習經驗,因此 AI 演算法需使用大量數據來訓練和學習,即雲端運算為核心,不過雲端運算具有侷限性,產生延遲、隱私風險和網路依賴性,若 AI 需要無處不在,則可使用專用 AI 晶片以邊際運算(Edge Computing)為輔,同時改善用戶體驗時間。

(首圖來源:高通

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