未來AI應用將呈爆炸式增長，高通目標成為各應用平台首選

集微網消息 （文/陳冉）2017年科技行業的焦點非人工智慧（AI）莫屬，無論科技巨擘、互聯網巨頭還是投資商、終端廠商幾乎所有的公司都紛紛投身於人工智慧領域，似乎宣告人工智慧的時代正在到來。人工智慧的概念提出距今已經60多年了，期間經歷了兩起兩落，苦於軟硬體技術的局限，幾十年來都沒有很大的進展。如今，隨著並行計算、大數據、深度學習演算法等領域的飛速發展，使得人工智慧技術突飛猛進。

手機作為全球銷量最大的電子消費品，有著龐大的用戶群體，但幾乎所有調研數據都顯示，在未來幾年，全球手機市場都將會維持在個位數的增長，在5G商用前夕，手機如果沒有「顛覆性」的創新，很難激起用戶的換機需求。AI與手機的結合讓創新乏力的手機有了新的希望，成為手機差異化的最大賣點。

2017年，高通、蘋果、華為發布的最新手機晶元中，AI功能的介紹都是著墨最多的地方。新一代iPhone搭載的A11晶元，內置了人工智慧「神經引擎」，已在人臉識別上得到了應用；華為最新的麒麟970處理器擁有一個專門的神經處理單元（NPU），並用在了剛發布的華為Mate 10系列和榮耀V10中；而高通一周前剛剛發布的驍龍845則是基於分散式架構的神經網路處理引擎(SNPE)，可以運行在驍龍異構平台的CPU、GPU、DSP等每一個單元上。

不同的AI硬體實現方式

值得注意的是，這一次在AI功能的實現方面，移動晶元廠商們採取了不同的方式。蘋果和華為都選擇了時下最熱門的「特殊應用積體電路」（ASIC）方式來實現AI功能，並擁有獨立AI模塊。而高通則採用了異構計算的方式來實現，在剛剛結束的第二屆驍龍技術峰會上，Qualcomm Technologies, Inc.高級副總裁兼移動業務總經理Alex Katouzian在專訪環節介紹道，「Qualcomm的產品架構本身已具備了NPU的能力，支持機器學習在不同引擎上的運行，包括GPU和DSP，並具備足夠的智能去把不同的用例分配到不同的核心上，而不是去額外再添加NPU。」

Qualcomm Technologies, Inc.執行副總裁兼QCT總裁克里斯蒂安諾?阿蒙（左）

Qualcomm Technologies, Inc.高級副總裁兼移動業務總經理Alex Katouzian（右）

驍龍845發布以來，就AI實現方面很多人略有微詞，糾結於高通沒有獨立的AI模塊。實際上，高通在AI領域的探索很早就啟動了。在2007年高通開始啟動人工智慧項目，並開始探索麵向計算機視覺和運動控制應用的機器學習脈衝神經方法，隨後還將其研究範圍從仿生方法拓展到了人工神經網路。Qualcomm Technologies, Inc.執行副總裁兼QCT總裁克里斯蒂安諾?阿蒙強調，驍龍845已經是高通第三代人工智慧平台了，整體性能較上一代提升3倍。阿蒙表示，高通一直都致力於確保驍龍平台具備機器學習特性，支持諸多移動用例的運行，而這其中有許多用例可能本來是在雲端運行的。由於移動終端在功耗和散熱方面具有一些不同特質，我們打造了一個非常靈活的架構，讓機器學慣用例可以在多種引擎上運行，比如GPU、DSP等。

高通認為，針對移動終端的特性，可以提供更有彈性的深度學習，協調各個核心的能力，所以能實現如今移動終端處理上最高的效率與最佳的性能。深度學習的功能也正在向中端晶元擴展。Alex Katouzian稱，「我們發現，大部分完成此類運行的引擎（被其他公司稱為NPU）都是針對向量處理（vector）工作，而這些都能在我們的DSP中進行完美處理。高通堅信，獨立元件是很難與集成解決方案競爭的。集成的解決方案讓我們能獲得規模化，也讓我們不僅能把機器學習帶到頂級平台中，還能擴展到更廣泛的層級，比如高端的驍龍600系列中。」

我們可以理解為，高通通過SNPE來協調各個硬體的功能，讓CPU、GPU、DSP都在承擔AI的計算功能，不同的任務交由不同的硬體來運行，從而實現效率和性能最佳。

AI是變革性的技術，未來將滲透在生活的方方面面，無所不在。高通預計到2025年AI的軟硬體生態系統的市場將達到1600億美元規模。高通一直強調，AI的發展正在轉型，正在從雲端過度到終端。一方面終端計算能力的提升；另一方面是用戶連接體驗、隱私性、和可靠性等方面的需求，都促進了AI向終端側的轉移。終端側的AI所需的高性能低功耗的設備，利用無線通信技術實現設備和雲端之間的連接都是高通所專註的領域。

高通在機器學習上的研發分為兩個部分：第一部分，為終端構建最高效的機器學習處理器，可以支持運行我們與合作夥伴的各種用例；第二部分，會投入研究終端側AI的相關用例，比如安全、連接管理、拍照等，但同時希望生態系統中的公司，不論是谷歌應用開發者，還是百度、騰訊、阿里巴巴，能利用智能終端獲取數據，開發雲端側人工智慧，不斷完善雲端訓練演算法，再放到終端去運行。

「我們在機器學習上的策略是希望驍龍成為移動終端側運行機器學習演算法的首選平台。」 克里斯蒂安諾?阿蒙告訴記者，為了實現這個目標，我們會花精力在以終端為核心的技術研發上，並將合作夥伴的演算法加入到移動體驗中。

未來AI的應用將呈現爆炸式增長

現如今，移動晶元的計算能力已經十分強大了，搭載高通的上一代旗艦處理器驍龍835的PC即將問世， PC上也可以享受跟手機一樣的體驗，在連接性、續航能力方面都將有很大的提升，不需要攜帶電源線，全天隨時隨地可用，保持開機狀態，改寫了使用者的體驗。在性能方面，移動晶元已經為AI的硬體提供了強有力的保證，採取不一樣的AI技術發展路徑，其實對用戶來說不會有很大的不同，應用方面的才是影響用戶的關鍵因素。

人工智慧手機的核心是不斷的學慣用戶的各種習慣，從觀察用戶開始進而理解用戶，並在不同場景下對用戶的行為做出預判，通過各種人機互動，讓機器讀懂人類。如此一來，每個人的手機都將化身為一個私人助理，而且是獨一無二的。

目前，關於AI的應用更多的聚焦在拍照、圖像識別等方面。AI的智能化場景應用方面還十分的缺失。

高通看來，認為未來AI的應用將呈現爆炸式增長，這些應用主要將增強現實、沉浸遊戲體驗、語音以及健康監測等領域。

克里斯蒂安諾?阿蒙承認，雖然高通很早就開始研發AI技術，但以往沒有過多宣傳AI，主要是因為過去的AI用例還不是很成熟。但現在，諸多AI用例已經開始逐漸成為現實。他認為，「我們將看到AI用例在未來迎來爆發性增長。」

他舉例，比如一類是像安全方面的應用，驍龍845上非常強調安全特性。機器學習會知道用戶平常的行為習慣。如果你的行為和平常不一樣，終端就會知道可能會存在安全方面的問題。另外，機器學習會了解你是怎麼使用手機的，以及你所在的位置，是使用Wi-Fi好還是使用蜂窩網路好，以及在兩者之間如何切換。

更重要的一類應用則來自收集海量數據的公司。他們會在雲端訓練演算法，之後在驍龍平台上運行這些演算法。他補充道，儘管很多用例是我們目前還無法想像的，但這些用例都會從雲端運行到驍龍平台。一個典型的例子就是購物。比如亞馬遜或者阿里巴巴，它們會知道相似的人群都會購買什麼，然後為他們推送廣告。手機也可以知道在某個特定的地點，大多人都會做些什麼，通過與雲端數據進行比對，然後為你提供推薦。

高通的目標則是希望把驍龍平台做到最好，成為支持多種不同用例的首選平台。目前高通已經與很多夥伴等建立了合作，包括谷歌、Facebook、騰訊、百度、商湯科技、阿里巴巴等，支持打造AI相關的功能。

當下，蘋果、三星、華為都紛紛試水，推出了一些創新性的人工智慧應用，如語音助手、人臉識別，使得手機已經具備人工智慧的雛形了。蘋果iPhone X的face ID加入人工智慧機器學習AI演演算法，為Face ID和動圖表情符號animoji等新功能提供支持，Siri的人機交互能力也大大提升；剛剛發布的榮耀 V10 在系統中具備「負一屏」便具備了主動提供給用戶常用的生活 APP、並一鍵直達的功能；三星的 Bixby 語音助手功能則更是 AI 對 App 整合的一個典型代表，包含語音、視覺、主頁、提醒四大功能，這幾種交互方式中用戶可以自由切換結合進行。

AI是否可以帶動手機的新一輪增長，我們尚且不清楚。不可否認的是在5G換機潮來臨之前，AI給「創新乏力」、「千機一面」的手機市場點亮了一盞明燈，隨著驍龍845的發布，2018年高通將帶領眾多安卓陣營的手機廠商全面邁進AI時代。AI手機對用戶的體驗影響是潛移默化的，很難感知到它的存在，當有一天，你發現離不開它的時候才會驚訝的發現它已經是你身體的延伸了。

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