高通引領無線邊緣的變革，或許是下一場AI＋5G技術的大爆發

[PConline 雜談]先問一個問題，你聽過雲計算嗎？

OPPO Reno10倍變焦版參考價格￥3999

雲計算絕對算得上是目前科技行業最熾手可熱的話題之一。而事實上，不少公司也在向著這個技術方向進發，似乎在一瞬間，所有我們身邊的一切數據都能夠上傳到雲上，隨時隨地，無論你身處何方，遠在天邊的數據還是能夠讓你及時獲取。

其實適用於傳統形式的雲計算更多的是採用一種集中式的架構，用戶所使用的運算均需要集中到雲中處理，再通過網路傳輸的形式返回到用戶端。這種方式在目前來看還能夠正常運行，但是未來呢？這樣的形式還能否繼續滿足用戶的使用需求呢？

隨著5G網路的發展，高通帶來無線邊緣的新趨勢

隨著5G的不斷進發成熟，我們即將迎來全新的5G網路通訊時代。不管是你家毫不起眼的視頻監控攝像頭，亦或是日常使用的高解析力電視，都將會時時刻刻在網路上進行交流，可以預計在未來，我們將有數萬億的智能設備將會連入到這個大型的互聯網之中。

但是這就出現問題了，雲端能夠處理大量的數據，但是很多的操作反饋在本地就可以完成計算，效率才能大大提高。為了應對這樣的巨大挑戰，去中心化的邊緣模式就應運而生了。

這也是目前高通一直在做的事情，基於其移動生態系統的領導力，高通可以通過搭載驍龍移動平台的終端，大規模提供高效的邊緣終端側計算的解決方案；而且目前高通的物聯網解決方案以及開始融合再連接與終端側處理的技術優勢。眼下高通的策略是不再著眼於僅僅讓中心雲才具有計算能力，而是讓雲邊緣的所有電子設備都具有一定的智能計算能力，可以通過周圍感知的數據獨立進行分析與推理，完成大部分遇到的簡單數據，只有當遇到複雜事件時才與中心雲進行溝通。這樣的一種形式，我們稱之為全新的無線邊緣計算。

無線邊緣計算就等於在中央車站周邊建立大量的小型車站，處理日常事務時只需要小型車站之間相互發車即可完成，當然如果涉及到更複雜的事物，想要去到更遠的地方，就需要到中央車站去搭乘車輛，這樣不僅大大減小中央車站的壓力，信息交互效率當然也更高了。而這一切，都將由5G網路而起。

而無線邊緣計算的核心，需要AI人工智慧的助力

AI與5G之間本來就存在一種非常親密的關係。當我們進入到5G網路時代後，所有的AI訓練與推理都將會在擁有超強計算能力的雲端上完成，而與此同時，邊緣的終端也會具有一定的機器學習能力。除了完美解決了集中式雲計算的弊端之外（也就是我們所說的中央車站的困局），無限邊緣化計算還能帶來不少的優勢。

第一個就是我們最為關心的隱私安全性。由於移動網路的迅速發展，隱私信息被泛濫利用的問題層出不窮，前有FaceBook等大公司被爆出泄露用戶隱私事件，後有部分手機應用過度收集用戶隱私，這讓原本就十分嚴峻的隱私問題顯得更加岌岌可危。所以需要我們手上的移動終端也具有AI機器學習能力，讓包含用戶個人隱私的信息直接在終端設備上處理，減少隱私信息數據的流出機會，讓用戶隱私得到更好的保障。

第二個就是即時處理性。試想一下，當你的汽車在時速120km的無人駕駛模式下，僅僅是幾秒鐘的反饋延遲，就可能會使車主遇到不可估量的災難後果。而無線邊緣計算設備由於本身具有一定的AI計算能力，通過與汽車上大大小小的感測器進行及時的交流，能夠在終端側就能完成大多數的計算，響應速度當然可以變得更高。

第三個關鍵點是高效性。由於相當一部分的信息均由終端側的AI運算能力直接來計算，極低的計算延遲，使得整個系統的時效性得到極大的保證。

第四個關鍵點就是個性化。由於終端側收集到的大多數有效信息都是針對該設備的使用者，就像是你一般喜歡在什麼時候使用手機網上購物，在什麼時候使用手機觀看娛樂節目，在什麼時間你不會使用手機，這些信息得到了收集，使得終端側AI能夠更準確為你推薦商品和你喜歡看到的娛樂節目，也能在你不使用手機時自動開啟省電模式，延長手機續航。這就是個性化的終端側計算所能帶給我們的更好體驗。

這四大關鍵點，能夠全面展現終端側的AI計算能力所能帶給我們更大的便利性與功能性。所以說在雲端上進行AI的訓練與推理，而在終端側進行AI的數據處理更符合未來5G時代的發展。

天生一對的5G AI，將會成為下一次變革的催化劑

作為一家以網路技術見長的公司，高通在每一代網路通訊技術上的貢獻我們都非常熟悉。不管是2G時代的CDMA、3G時代的CDMA2000、4G時代的LTE甚至是5G網路上我們都看到了高通的身影，而如今，高通也更致力於在5G時代提供更優秀的終端側AI計算能力。

高通一直都走在引領5G技術發展的道路上，率先推出全球首款支持5G的移動平台——驍龍855，已經得到了全球多家手機廠商的應用，擁有超過30多款終端設計，包括中興、聯想、三星等廠商。

不僅如此，在2月19日MWC 2019大會之前，高通正式推出了第二代5G新空口數據機驍龍X55。除了採用比前代更先進的7納米工藝之外，驍龍X55更是首款支持單晶元2G到5G的多模數據機，也就是說無需再像以前那樣需要在原本移動平台的基礎上外掛X50去實現5G通信。在5G方面高通早已經成為了領軍者。

因為智能手機的發展非常迅速，很快就會成為世界上最大、最普及的終端側AI平台。特別是隨著5G網路的發展，高效的網路速度讓以往只能在雲端處理的AI用例終於可以在終端側運行。所以手機在未來可能會肩負著更多AI終端側的應用，這也是高通為何致力於推動手機5G AI計算的重要原因。

不得不說，這個行業的變化是日新月異的，但是高通也是很早就有了AI方面的基礎技術儲備，早在2007年便啟動了首個AI項目。要知道早在驍龍820時代，高通便為其內置了第一代人工智慧引擎AIE，雖然在當時，手機終端側的AI應用並不多，但企業的前瞻目光讓高通很快在接下來的發展中嘗到了先發的優勢。而如今高通已經在最新的驍龍855移動平台中升級到了第四代人工智慧引擎AIE。

如今我們使用的手機中已經包含了強大終端側AI計算能力，當你每次打開相機按下快門，人工智慧引擎AIE就已經通過雲端處理過的AI特徵碼，快速為你的照片進行處理，得益於終端側優秀的AI計算能力，手機無需將圖片發到雲端進行識別處理，所以這個過程已經迅速到你無從察覺。

而如今的高通最頂尖的第四代人工智慧引擎AIE，更是能夠實現每秒超過7萬億次的運算速度，相較於上一代平台的AI性能有了三倍的提升。這也意味著接下來的終端側還會繼續擁有優秀的計算能力，大大提升AI計算的速度，這對於未來5G網路普及後的時代，將會有這更豐富的使用場景。

這其中就不得不說下擴展現實（XR）了，其同樣是基於5G高速網路 終端側AI計算能力打造的未來設備。由於5G網路具備高速、低延遲以及高可靠性等優勢，移動XR設備能夠一直保持優質網路連通性，同時強大的終端側AI性能能夠實時進行環境信息與渲染等計算，讓用戶體驗到更加優質的XR體驗。

我本人也曾參與過移動XR設備的體驗，雖然由於現有的5G網路並不成熟，沒有體驗到移動XR的完全實力，但是僅僅是終端側優秀的AI計算功能，通過掃描體驗現場的環境，生成了一個巨大的城堡，我能夠從不同的方向細緻觀察，畫面的時延也非常小。說實話目前的移動XR還未到達大規模商用的要求，但已經可以讓我感受到極其舒適的AR使用體驗，相信當未來5G網路成熟，移動XR設備還能夠進化到一個全新的高度。

結語：5G AI帶來的變革種子，已經悄悄在行業中萌芽

我曾經用過「蝴蝶效應」來解釋過5G所能給我們帶來的變化，其實無線邊緣終端側的變革也同樣適用於「蝴蝶效應」。其實很多的改變都是有我們自己去想像出來的，但是我們每個人又有著自己想像的局限性，並不能夠真正將5G AI所能帶來的種種革命性變化都能夠一一列舉出來。

其實從我個人的角度來說，這樣反而是一件好事情，這也就意味著未來的我們，在5G AI的無線邊緣變革中還有更多令人期待的未知。不僅僅讓變化只存在於高速的手機網路、或者是智能的無人駕駛5G蜂窩車聯網（C-V2X）與工業物聯網，可能還會在我們平時不是很注意的地方也因為無線邊緣變革而變得不同。

在AI方面，高通也建立了廣泛的合作生態系統。因為有了好的技術並不是終點，還需要有一個優秀的生態系統來發揮出AI強大的性能。

高通的AIE人工智慧引擎已經得到了來自全球開發者的充分利用，如商湯、曠視科技、虹軟、科大訊飛等多家公司在AI開發、AI音頻等多個方面達成了相應的合作，還支持了各種框架和操作系統（Windows、Linux和Android），就是為了構建一個屬於未來的AI生態系統。

最後，引用毛澤東的一句話「星星之火，可以燎原！」。5G與AI變革的種子，已經如同星星之火一般，在高通等科技公司的引領下，很快能夠綻放出燎原之勢，推動5G和AI向前發展，最終讓所有智能終端連接在一起。當然，對於我們普通用戶來說，對5G與AI永遠保持一顆好奇心，就來看看這個組合，到底能夠給我們未來創造多大的變革！

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！