視頻發布 釋放5G潛力！通過高通，看懂終端側AI的重要性

告別百舸爭流的時代，如今的智能手機市場越來越像神仙打架，拼的是絕對的技術硬實力，真全面屏、挖孔屏、摺疊屏、10倍變焦等三五年前還在小編筆下對未來設想中的技術名詞一股腦湧現出來。當然，在這些技術升級或者變革中，IT之家小編覺得，還有一項是不能忽視的——AI。

AI在智能手機中應用的深入，是已經開始的必然，它是讓智能手機真正無愧於「智能」這個修飾詞的核心技術。如今的手機智能嗎？很難說不，但這只是相對於以往的功能機而言的。真正的智能，應該像一個真實的助手，擁有不同維度的感知能力和學習能力，並主動提供服務，當你想購物，她能主動提供比價信息；當你要看電影，會主動推薦你最喜歡的類型，你到達電影院時還能主動顯示取票碼，甚至當你說話中出現微妙的情緒變化，它也能準確捕捉到，並了解你的心意……這些，都有賴人工智慧技術的深入運用。

我們這裡說的只是智能手機，事實上，在我們所能看到未來，是萬物互聯的，悄然走近的5G時代就像一張大網，將電視機、汽車、冰箱、洗衣機、空調、音箱、甚至電錶水表等等海量設備，無數終端，都網羅在內，理論上，這些終端都應該具備這種真正的「智能」。

這就是我們所說的邊緣化。

5G時代，如何讓海量的設備都可以做到真正的智能？這是真正的難題。而在3G、4G時代發揮重要作用的基礎連接技術提供商高通，有他的解決之道。我們不妨了解一下。

終端AI和雲端AI，相輔相成

剛才我們說到智能手機的AI能力，以及萬物互聯時代海量終端的AI能力，其實我們在講一個重要概念——終端側AI。

終端側的AI，就是指數據的採集、計算、決策都在前端設備本地進行。相較於雲端AI，終端側AI擁有更好的隱私性、更高的可靠性和更低的時延，同時高效利用網路帶寬。

5G，一個新時代的開端，因為它顛覆的是通信系統最基礎的連接技術。我們知道，5G將成為一個統一的連接架構，能夠利用不同的頻譜、滿足不同的服務需求、採取不同的部署模式，從而實現萬物互連。而終端側AI，可以說是萬物互聯時代的「天然絕配」，它能夠很好地滿足物聯網高可靠低時延的核心需求。道理很簡單，目前全球已有數十億的聯網終端，未來只會越來越多，海量終端彼此互連並感知周圍環境。產生的海量數據全部傳給雲端進行處理和管理，不容易，也不現實，更影響體驗，因此，去中心化，讓邊緣化的每個終端設備都有智能計算的能力，是必然之路。所以，終端側AI的應用，至關重要。

而高通，是終端側AI的關鍵推動者，也是5G的關鍵推動者。高通技術副總裁李維興曾在發言中闡述了為什麼高通覺得5G和AI是高度相關的。因為在5G時代，訓練、推理將在雲端處理，所有的邊緣終端都將具備機器學習能力。這就意味著，數據處理將可以在最靠近數據源的位置處理，對雲端處理進行補充。5G AI的戰略，也能夠保證隱私性、可靠性、低時延和高效性。2019年是全球5G向前發展一個十分關鍵的時間點，在雲端進行AI的訓練、推理，在終端側進行AI的數據處理，這是值得期待的戰略。

一方面，集中式的雲端AI在大數據訓練以及支持時延不敏感的內容和存儲中發揮著重要作用，另一方面，AI的具體執行卻會越來越多的在無線邊緣的海量終端上，兩者相輔相成，互為補充，但前提是通過高速率低時延泛在網的5G彼此連接作用。

目前，高通的終端側人工智慧已經可以通過隨時隨地的網路連接同時與雲端協同合作。在面向手勢識別、連續認證、個性化用戶界面和面向自動駕駛的精密地圖構建等方面，通過使用場景來訓練終端側人工智慧，這一切的實現都得益於高速的連接和高性能的終端側智能處理。

高通，終端側AI的推進者

過去幾年，細心的小夥伴會發現，高通其實一直在強調驍龍移動平台的AI能力，事實上，他們也一直在堅持做一件事：將具有強大算力的人工智慧技術應用到終端上，推進終端側AI的發展。

當然，我們這裡說終端側AI，但由於過去包括現在這些年，智能手機是在我們日常生活中離我們最近的、最關鍵的智能終端設備，所以我們討論眼下的終端側AI，很容易還是會落腳在手機上。

舉例來說，早在2007年，高通就啟動了首個人工智慧項目，那個時候，其實還是功能機的天下。經過近10年的積累以及成果取得，高通在2015年驍龍820處理器上正式融入了第一代人工智慧引擎Zeroth，在CPU上實現運行神經網路，還採用了當時商用領域最為主流的深度學習框架Caffe，能自動根據用戶拍攝的照片進行分類，比如識別出實物和汽車的圖像，分別存儲在兩個不同的文件夾，方便用戶更好地管理拍攝的照片；

2016年，高通發布了驍龍神經處理引擎SDK，而在2017年初，第二代人工智慧引擎也隨著驍龍835的發布而問世，通過驍龍神經處理引擎SDK，第二代人工智慧引擎支持了TensorFlow和Caffe兩大主流框架，並且這一人工智慧晶元推出後，智能手機開始進入智能相冊管理和人臉識別的時代，成為智能手機新賣點；

2018年，隨著驍龍845移動平台發布，高通第三代人工智慧引擎AI Engine問世，這一代人工智慧引擎中，高通開始引入CPU、GPU和DSP的異構並行計算，AI算力性能方面相比上一代提升了3倍，並且加入了對百度PaddlePaddle、商湯Parrots、Android NN等等模型的支持，第三代人工智慧AI Engine讓智能手機也能擁有強大頂級的AI算力支持，同時異構計算的解決方案為開發者和OEM廠商提供了在AI手機或其他邊緣終端上優化AI用戶體驗的能力。

今年，高通人工智慧引擎已經更迭到了第四代，同樣是採用CPU、GPU和DSP的異構並行計算的解決方案，但三者都有相當的提升，集成全新面向AI處理的硬體核心Hexagon張量加速器，從而令第四代AI Engine能夠實現每秒超過7萬億次運算，在智能手機終端中擁有頂級的AI算力，高通稱領先安卓競品2倍。

在梳理高通移動平台上人工智慧演進的同時我們不能忽略，高通的人工智慧引擎不僅應用在旗艦移動平台上，在驍龍660、驍龍630、驍龍710等產品也均支持，對於手機終端來講，也就是無論旗艦機還是千元機，均能擁有AI Engine的支持或是支持AI的功能，這對於人工智慧在手機等終端的落地顯然是極大的推動。

關於高通在終端側的AI體系，用下面這張結構圖可以很清楚的表達出來：即以驍龍人工智慧引擎AI Engine為核心中樞，整合底層框架（Caffe等）、軟體（SDK等）硬體（CPU、GPU、DSP）資源，支持採用驍龍平台的合作夥伴生態系統，並與他們深入合作，然後作用於智能手機、平板、電腦、汽車、可穿戴設備等海量終端上。

因此，推動終端側AI發展，實現終端側AI無處不在的使命上，還有兩個重要點，即和生態夥伴的合作，以及豐富AI應用的終端類型。

而事實上，無論是AI軟體層面還是雲服務層面，高通均和行業的夥伴有著廣泛深入的合作，例如去年高通和網易有道合作，聚焦於終端AR性能的提升，利用AI Engine，在部分驍龍移動平台上加速有道實景AR翻譯功能；此外高通和騰訊等雲端服務商合作，藉助驍龍神經處理SDK來進行終端側的實際應用。如手機QQ的「高能舞室」功能，就是終端側AI合作應用的典型案例。

在終端的豐富性上，目前高通在始終連接的PC、擴展現實XR、汽車以及更廣泛的物聯網設備上均有布局，例如在今年年初的CES展會上，高通就推出了第三代驍龍汽車駕駛艙平台，基於驍龍820A平台打造而成，支持高通人工智慧引擎AI Engine、信號處理器、CPU和GPU，這一平台的目標是打造從語音驅動界面到導航系統等各種基於現代化視覺界面的車內體；再如高通去年就曾推出全球首款擴展現實（XR）專用平台——Qualcomm驍龍XR1平台，該平台即集成了高通的人工智慧引擎AI Engine，讓客戶能夠處理AI用例，並運行基於高性能、高能效機器學習的計算機視覺演算法，幫助實現關鍵的AR應用場景，例如更好的姿勢預測、物體識別分類等。

AI 5G，共同釋放的潛力

今年是5G商用部署的第一年，而未來，隨著5G發展壯大並建立起統一的連接架構，以智能終端為主的無線邊緣在分散式智能（可以理解為終端側AI）的加持下將帶來巨大的社會效益，未來，人工智慧被帶至數萬億聯網終端不是夢，數據顯示，到2025年AI衍生的商業價值將達到5.1萬億美元，到2035年5G相關產品和服務將達到12.3萬億美元。

高通在5G推進方面的關鍵作用無需贅言，IT之家此前也有多篇文章對此介紹，小編這裡更關注的是在AI方面，高通的技術領導力如何變革無線邊緣，從而真正釋放5G的全部潛力。而通過上面的介紹，我們有理由相信，高通所預想的變革，不會太遠。

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