5G與人工智慧相輔相成 高通推動AI產業發展

2019年，5G時代正式拉開了帷幕，它不同於以往的網路技術革新，將萬物互聯的5G影響的不止通訊行業，它與其它行業的結合也能夠推動產業革新，創造出巨大的價值。5G作為作為行業的發展發現，被全行業所重視，人工智慧同樣如此，它也被看做是未來的發展方向。

高通作為行業中的領跑者，對於5G與人工智慧兩方面都有著獨到的見解，其認為5G與人工智慧的結合，將推動更多的新用例實現，二者在未來的聯繫會愈發緊密。同時高通方面也在積極推動這方面的進展。

5G：高速度、低時延的全新體驗

作為新一代的通訊技術，5G所改變的並不僅僅是網路速度那麼簡單，它將人與萬物全部連接了起來，這將會徹底改變通訊行業，也會帶動其它行業發生變革。比如5G三大使用場景中的uRLLC（超可靠、低時延連接）使用場景，就可以在未來的自動化工業中有著決定性的作用。

5G對於我們來說，最主要的體驗變化肯定就是更快的網路速度了，通過5G新技術與新協議的幫助之下，目前的5G手機大多能夠實現炒股1Gbps的網路速度。上周OPPO就展示了OPPO Reno 5G版手機，該機在中國聯通實際搭建的5G網路中已經實現了超過1300Mbps的網路速度，在這個速度下去下載一部1GB容量的高清視頻只需要大約6秒鐘的時間，比起目前的4G LTE網路有著碾壓式的明顯優勢。

在高速體驗之外，5G的低時延與高可靠性同樣能夠變革我們的網路體驗，其有著低至幾毫秒甚至不到1毫秒的超低時延，網路通訊有著極強的可靠性。正是這種特性，讓一些使用從不可能化為了可能，比如在「雲遊戲」的使用上，用戶無需去下載遊戲客戶端，只要通過網路即可與直接在自己的手機中進行遊戲，依託5G網路的低時延特性，享受到與本地客戶端一致的多人遊戲體驗。

5G所提供的豐富功能與變革式體驗，離不開基礎的通訊功能支持，在全行業的共同推動下，已經攻克了5G商用的技術難題。高通作為技術領先著，在5G方面的貢獻顯著。比如在毫米波技術的應用中，高通主導的波束成形與波束追蹤等技術，完美的解決了毫米波本身的傳輸難題，使其成為5G通訊中的主要頻段。

在5G通訊的測試階段，採用高通驍龍X50數據機的5G手機參考設計，則幾乎參與了各式里程碑式的測試，首次5G數據連接、首次5G NR通話的打通等等測試，驍龍X50功不可沒。也正是由於高通方面的不斷推動，5G到來的時間比起計劃的時間表要提前了1年。

共同促進缺一不可 5G與AI相輔相成

那麼5G的到來，會對AI有著什麼樣的影響？提及目前的AI公司，大家首先到了似乎就是Google、亞馬遜、阿里巴巴等公司，它們擁有海量的數據支持，運用這些數據，可以在雲端比較輕鬆地實現大量運算。

不過人工智慧若是要真正的融入到大眾層面中，需要從雲端逐步拓展到無線邊緣側，所要注重的是本地側的人工智慧應用與運算。這其實並不難理解，比如在我們常用的人工智慧實時AR翻譯中，如果我們將拍照的內容上傳到雲端，再從雲端處理後重新傳回到手機終端，其所耗費的時間肯定要比在手機終端中直接運算長得多，體驗上的差距顯然不是一個層級的，我們需要的是立刻就能呈現的翻譯，而不是需要連接雲端的「雲翻譯」，況且將這種用戶數據傳送到雲端再進行處理，也存在用戶因素數據泄露的風險。高通與有道合作的實景AR翻譯功能，就是邊緣側AI的最典型用例，使用時只要將手機取景框對準需翻譯的文字內容，即可實現實景AR翻譯，無需進行拍照，也無需依賴網路或雲端進行處理。這才是用戶真正需要的AI體驗。

當然，在人工智慧的應用中，有一些運算必須要在雲端完成，目前的AI應用中需要大量雲端數據運算支持，這種必須通過網路傳輸的應用，就需要5G網路來提升體驗，它能夠高速、安全、可靠的完成數據傳輸，縮短用戶等待時間提升使用體驗。

終端與雲端兩種人工智慧應用的實現方式，確保了AI在終端側的落地使用，二者缺一不可。這也是高通方面對於5G與人工智慧方面的發展道路相吻合。

自動駕駛就是5G與AI結合的最典型用例，運用高通主導的C-V2X連接技術的車聯網汽車，能夠與其它汽車或基礎交通設施進行通訊，它有著極強的時效性要求，必須依託本地終端側的運算。實現通信之後，終端可以通過車聯網與雲端連接，人工智慧即可對周圍場景的進行分析，給駕駛員提供駕駛建議。在整個應用過程中，終端側雲端側均不可或缺，5G作為二者之間的連接紐帶，重要程度不言而喻。

隨著5G的不斷發展，未來會有大批量的設備互聯互通，它們所產生的數據全部傳給核心雲來完成處理和管理難度很大，即使能夠實現也會對雲端造成極大的負擔。未來顯然需要終端本身就具有智能化功能，它們要獨立地理解、推理並採取行動，僅在必要時向雲端傳回相關內容。

終端側的選擇題？

通過我們上述的分析不難看出，未來的人工智慧應用上，終端側與雲端同等重要。作為消費者的我們無法對雲端進行任何選擇，只能被動的去接受使用。終端側對於我們的體驗相對更為重要，並且是我們能夠選擇的。

我們能夠使用到的5G與AI終端設備，基本就是我們手中的智能手機。現在的智能手機或多或少都會配備人工智慧的相關應用。比如拍照中的各種場景識別功能，我們平常使用的指紋識別和人臉識別解鎖等，也需要通過人工智慧才能使用。

對於未來的5G手機，我們還是能夠有著選擇權的。而選擇的核心就兩條，第一是出色的AI運算能力，確保本地AI使用中的體驗；第二則是優秀的5G通訊能力，來保證與雲端之間的通信。

這道選擇題其實並不難做，甚至可以說有著標準答案——高通驍龍855。驍龍855移動平台的規格我們不多說了，這裡只談AI性能與5G通訊兩方面。其所配備的第四代驍龍人工智慧引擎AI Engine，AI整體性能較前代旗艦提升3倍。繼續使用高通主推的異構運算架構， Adreno 640 GPU、Hexagon 690 DSP、Kryo 485 CPU針對不同場景進行匹配，發揮出各個硬體所擅長的運算，在加上Hexagon 690 DSP中新配備的張量加速器，對AI運算能夠實現硬體加速，最終得以實現每秒超過7萬億次運算（7TOPS）的優秀性能。

高通驍龍855移動平台也是全球首款支持5G的移動平台，與驍龍X50數據機搭配即可支持5G連接。目前已經有小米、三星、中興等多家手機OEM廠商推出了採用驍龍855移動平台的5G手機，2019年會有超過30款採用該平台的5G手機推出。

在手機終端中的AI功能是十分豐富的，高通此前已經展示過很多了。在拍照的背景虛化功能上，目前手機大多利用雙攝原理進行拍照實現，而人工智慧則不需要雙攝，只需要單攝即可實現背景虛化的效果。它能夠真正的識別出照片中的拍照主體，進而將背景與主體分離，分別進行處理。

可以肯定的是，未來人工智慧的使用會更加偏重於邊緣側終端的運算，雲端主要負責AI的訓練與必要的支持，更多的AI邏輯推理運算將負載到邊緣側。畢竟邊緣側更貼近用戶數據，這就要求本地要具有優秀的運算性能，驍龍平台與驍龍AIE人工智慧引擎，無疑是邊緣側最優秀的搭配。

5G與人工智慧缺一不可，雙方會共同演進，打造智能化的終端連接方式。AI觸手可及的時代，5G與AI的結合還將產生怎樣奇妙的反應，未來，高通會給我們答案。

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