AI 與 5G 並行發展，高通想讓裝置應用 AI 成為現實

AI 在手機等智慧裝置的應用深化，是當前的大勢所趨。

過去幾年，高通一直致力將人工智慧技術應用到智慧手機。2016 年起，高通發表驍龍神經處理引擎 SDK，吹響了進軍裝置人工智慧的號角。

今年 2 月，高通推出人工智慧引擎（AI Engine，以下簡稱 AIE），讓人工智慧在裝置的應用更快速高效。

高通身為行動晶片霸主，在 AI 和智慧裝置的結合有天然優勢。據高通總裁 Cristiano Amon 介紹，過去 12 個月，高通平台提升了 200% 的人工智慧性能。

除了算力提升，5G 商用的接近也加速人工智慧向裝置遷移。在 5G 的技術積累，高通處於領先位置。Amon 表示，未來高通將和眾多營運商合作構建 5G 網路邊緣的計算能力。

過去的訓練、推理，大量依賴雲端算力，5G 時代的到來，憑藉高速率和低延遲的特性，將進一步釋放邊緣計算的潛力，讓所有邊緣終端都具備機器學習能力。

裝置的智慧，不僅可及時回應用戶指令，個人資訊更安全，更重要的是，可以提供個性化的用戶體驗，針對所處場景自主學習，讓身邊的裝置更「了解」你。

未來的人工智慧、雲端和裝置將並行發展。裝置的人工智慧，可讓資料處理最靠近數據源的位置，和雲端互補。

與此同時，5G 還可以將兩者打通，將各裝置連接到 5G 網路，達成萬物互聯互通，最大限度釋放裝置智慧的能量。

現在，高通不斷推出 AI 相關新產品，拓展與裝置廠商合作，讓 AI 的深度應用逐漸成為裝置標配。

AIE 家族再添新成員

AIE 是高通推動人工智慧裝置應用的核心。

目前，高通旗下晶片產品驍龍 845、驍龍 835、驍龍 820、驍龍 660 等都已支援 AIE。現在有位新成員加入行列──驍龍 710 行動平台。24 日高通人工智慧創新論壇，高通發表了這款產品。

包括小米、一加、vivo、OPPO、華碩、錘子、黑鯊等眾多廠商，都在產品融合高通的 AIE。驍龍 710 為硬體廠商提供了更豐富的選擇。

驍龍 710 是驍龍 700 系列產品組合的首款行動平台，基於 10 奈米製程，整合多核人工智慧引擎，並具備神經網路處理能力。

驍龍 710 可提升手機 AI、拍攝、顯示、連接多方面的性能。與驍龍 660 相比，驍龍 710 在 AI 應用中做到 2 倍的整體性能提升。

相機是目前主流手機比拚的最大賣點，也是 AI 應用的主要場景之一。相比 660 的 Spectra 160 ISP，驍龍 710 的 Spectra 250 ISP 解析度有提升，支援最高 3,200 萬像素單相機和最高雙 2,000 萬像素相機；並延續出色的弱光拍攝、降噪、快速自動對焦、平滑變焦和即時背景虛化特效等功能。

值得一提的是，驍龍 710 還有 4K HDR 播放功能，支援觀看 HDR 影片和應用軟體，讓影片有更好亮度、色域和色深。這是驍龍頂配 800 系列之外首次支援該功能。

此外，連接的性能也得以最佳化，710 加入驍龍 X15 LTE 數據機，支援高達 800 Mbps 下載速率。4×4 MIMO 技術加持，在信號強度較弱的條件下可提高下載速度達 70%。

除了演算法提升，710 的全新架構也讓能耗利用更有效。對於裝置 AI，能耗是必須解決的問題。與 660 相比，搭載 710 的裝置，玩遊戲和播放 4K HDR 影片時，可降低 40% 功耗，傳輸影片時，則可降低功耗達 20%。

710 平台 24 日起開始供貨，搭載 710 的消費裝置預計今年第二季上市。

宣布多項合作，讓 AIE 賦能更多裝置廠商

隨著 5G 時代接近、物聯網拓展，AI 賦能裝置的前景，將擁有更豐富的想像空間。

過程中 AI 引擎將與大量的裝置應用結合。隨著越來越多廠商採用高通 AIE，AIE 也將成為真正的 AI 底層平台，進而在 AI 引擎比拚中脫穎而出。

24 日的人工智慧創新論壇，除了 710 發表，高通還宣布與百度 PaddlePaddle、網易有道和創通聯達的合作。AIE 家族不僅增加新成員，還將應用到更多廠商的裝置。

我們來看一下具體內容。

首先是百度與高通的合作。雙方將利用 AIE，透過 ONNX 交換格式，來推動做到百度 PaddlePaddle 開源深度學習框架模型，在驍龍平台的轉換與應用。這將幫助全球開發者和 OEM 廠商，更輕鬆在搭載驍龍平台的裝置開發 AI 相關特性。
PaddlePaddle 是百度 2013 年自主研發的深度學習平台，初期用於支援百度內部各項業務，2016 年 8 月底，百度開源了 PaddlePaddle。今年 2 月，百度表示計劃全面支援高通 AIE 及其生態系統。與網易有道的合作則聚焦 AR 性能提升，雙方將利用 AIE，加速有道實景 AR 翻譯功能。

隨著裝置軟硬體的升級，本地化 AI 將應用於越來越多的場景。AIE 可以加速裝置的深度神經網路執行速率，讓裝置的應用具備更強的實用性。
有道實景 AR 翻譯為例。與 AIE 的融合，讓前者的辨識速度提升了 10 倍以上，動態追蹤的範圍也大大增加，從原來的 0.3-0.5cm 提升至 3cm，辨識的準確度也得到提升。

與創通聯達的合作則是為了幫助開發者，提升硬體的智慧化程度。這一合作將幫助中國開發者打造 AI 本地化性能更好的硬體產品，比如工廠控制器、汽車配件、零售鏡頭和機器人等。

基於這項合作，創通聯達將推出一款 AI 開發套件 TurboX AI Developer Kit。TurboX 計畫包含支援多種用例的參考 AI 應用和模型，如物體辨識、缺陷檢測、場景檢測及寵物辨識。此外，它還將採用模組化設計，支持擴展 AI 和拍攝功能。

成立 AI Research，深化基礎研究

人工智慧之爭很大程度上就是技術積累的競爭。因此，雖然面向應用的新產品雖然更容易引人注目，但是基礎研究的重要性同樣不可忽視。早在 2007 年，高通就啟動了第一個人工智慧研究計畫。過去兩年，高通把人工智慧的重點聚焦在行動產業的發展。

除了 710 平台和上述合作外，高通還宣布成立 Qualcomm AI Research，將公司範圍內開展的全部人工智慧研究，進行跨各職能部門的協作式強化整合。Amon 表示，統一架構是為了加速高通在裝置人工智慧的創新。

目前，這些研究已經落地到產品側。可以看到，從第一代人工智慧平台驍龍 820 到第三代平台驍龍 845，已經覆蓋了包括三星、vivo、小米、一加、黑鯊、努比亞、HTC 等眾多廠商。

據相關負責人介紹，AI Research 並非一個獨立的公司，而是高通內部的一個組織，人員分布在全球各地，共計一百餘名。

AI Research 將開展多樣化的研究工作，涉及高能效人工智慧、個性化和數據高效學習。這些基礎研究已經幫助打造出多個面向智慧手機、汽車和物聯網的商用解決方案。

除了支援高通的產品部署外，AI Research 還將透過多種方式與研究團體進行交流，包括透過學術刊物、參加技術會議及學界合作計畫等。

小結

人工智慧的熱潮之下，AI 晶片的市場也風生水起。現在，越來越多的廠商加入了 AI 晶片的戰爭，除了傳統晶片廠商輝達、高通、英特爾、AMD、ARM 外，還有蘋果、Google、百度、華為、阿里等手機和網路企業。這些廠商在不同的領域及場景下，各擅其長。
在裝置的人工智慧上，高通有著明顯的優勢。AI 向裝置遷移的趨勢，將進一步放大高通這種優勢。憑藉 AI、5G 的技術積累，行動晶片領域的霸主地位，加上眾多手機廠商的長期合作，高通將繼續在行動產業引領人工智慧的發展。

未來，人工智慧與 5G 的並行發展，將會讓越來越多的裝置更加智慧，並讓所有裝置互連互通，進而進一步實現高通「萬物互聯」的願景。

（本文由 36Kr 授權轉載；首圖來源：Flickr/Kārlis Dambrāns CC BY 2.0）