從移動終端到自動駕駛 高通正在構建分散式智能的未來

7月10日，高通公司產品管理副總裁Ziad Asghar現身「萬物智聯 芯火燎原」人工智慧晶元創新主題論壇，帶來了以《從邊緣到云：分散式智能的未來》為主題的分享。他基於人工智慧晶元技術的發展與應用，解析了5G AI將如何賦能分散式智能、激發全新應用與服務。

目前，人工智慧已經徹底改變了多個行業、多個產品線，它對於全球經濟的影響將會超過15萬億美元。高通要做的就是讓設備上的人工智慧能力足夠強大，可以依靠端側的人工智慧計算處理所有的需求，以此方式可以在設備上保留所有數據，解決隱私和延遲的問題。而當對人工智慧能力有更高需求時，則可以利用5G超快連接的能力將端側與雲側連接起來，以此來增加人工智慧的處理能力，並真正做到完全無縫對接。這就是5G和人工智慧結合的力量。5G和人工智慧的相互結合將會讓兩者都變得更加的強大，高通正在朝著這一方向前進。

人工智慧已經完全改變了消費者在移動終端、工業物聯網和汽車等領域的體驗，其中移動終端可以說是當前最普及的人工智慧設備。高通的人工智慧技術已經在超過10億台手機設備中得到了應用，而之所以移動終端能成為最普及的人工智慧平台，是因為它擁有比任何其他設備都多的感測器以及更強大的能力，同時它還能訪問更多的數據。移動終端能夠使用攝像頭和麥克風，通過不同的感測器來感知周圍的世界，從而真正改變了消費者的體驗。

如今人工智慧已經可以應用於移動終端產品內部的多個模塊中，如將人工智慧應用到數據機中，讓它能夠在最具挑戰性的信道條件下接收數據;應用到拍照技術中，以此顯著提高圖像質量。高通正在利用人工智慧來了解如何能夠更好地改善設備的功耗，並將人工智慧應用於晶元產品設計的方式中去，所有這些都在通過應用人工智慧而得到改善。而落實到具體的產品上來說便是驍龍865 5G移動平台和它所使用的第五代Qualcomm AI Engine人工智慧引擎。

高通驍龍第五代AI Engine人工智慧引擎架構由Kryo 585 CPU、Adreno 650 GPU、新一代Hexagon 698處理器、Spectra 480 ISP、高通感測器中樞(Sensing Hub)、安全處理單元、數據機，甚至Quick Charge等模塊組成，它們實現了高性能、低功耗、連接、安全等特性結合在一起的全系統AI，同時在它們的支持下，驍龍865的AI能力提升了整體平台的性能。採用第五代AI Engine人工智慧引擎的驍龍865移動平台可實現15TOPS(每秒15萬億次運算)的超高算力，較前代驍龍855提升了2倍，相比兩年前的驍龍845提高了5倍，正是因為強大的AI算力，第五代AI Engine可以為手機中更多的AI功能進行支持，其中非常典型用例的就是實時翻譯和拍攝。

通過AI演算法對語音進行實時翻譯並不算新鮮，但傳統的方式是將語音先錄下來，然後進行識別和翻譯，翻譯的流暢度和準確率都比較一般。而基於驍龍865移動平台第五代AI Engine所實現的實時翻譯會將音頻信號轉換為文本。文本將會被導入到一個特殊的轉換網路中，最後會將文本從英語轉換為漢語，然後利用人工智慧語音合成把文本轉換成真實的語音。它可以實現跟隨演講者的語速，實時給出精準的語意識別後的對應翻譯語音，在此前在第四屆驍龍技術峰會上的中，其翻譯速度與耳機中的同傳聲音不相上下，甚至準確率還會更加的高。

而在拍攝方面，其全新的應用就是基於AI算力與ISP相結合對於拍攝照片的處理方面。傳統的AI降噪往往只是簡單粗暴的對於整張照片進行統一的降噪處理，使照片丟失很多細節，影像成片質量。而在有了強大的算力支持後，在進行降噪時，會先對照片進行語義分割。比如在拍攝人像時，AI計算系統會先識別哪部分是拍攝人物的頭髮、哪部分是皮膚、甚至哪部分是衣服等，然後針對不同的物體部分進行針對性降噪，更好地保留細節，還原真實場景。

以上兩個用例都都完全發生在終端設備上，不需要終端之外任何地方的人工智慧處理來協助，其強大演算法流暢運行的背後便是高通驍龍865 5G移動平台提供的強大AI算力。

高通擁有非常強大的人工智慧處理技術和豐富的AI產品組合，可以面向不同應用，提供不同性能。除了手機終端外，物聯網終端側AI也有非常大的應用場景，其產品類型涵蓋可穿戴設備、智能顯示屏和音箱、家庭和企業級智能安全、工業自動化和機器人、家居控制中心和智能電器、智慧城市、數字化物流和零售、物聯網攝像頭等等。

以安全攝像頭為例，安全攝像頭可以捕捉不同的圖像，將視頻發送給用戶。如果用戶可以看出試圖進入房子的人是認識的或是安全的人，在這種情況下，就可以開鎖並允許他們進入房子，或者在房子里的一個攝像頭可以觀察老年人，看看他們是否在一定時間內沒有移動，或者在智慧城市裡，布置這樣的攝像頭來發現一些事件，比如兩輛車靠得太近，表明發生了事故，它可以提醒正確的職能部門來處理。諸如以上的應用實例有很多，目前物聯網行業都已經完成了基於人工智慧的轉型。

另外，終端側AI也正在改變未來汽車的發展，人工智慧會讓汽車變得更加的智能和安全。首先隨著AI運算能力的提升，如人和車之間的語音交互會更加自然，從而獲得更好的車載體驗。同時，汽車也可以聽過視覺系統來識別駕駛者的身份，基於相關數據來針對用戶的駕駛體驗進行定製化的改變。

然後就是安全方面，AI可以讓車能夠保持在正確的車道上，能夠與前面的車保持一定的距離，但是我們看到不僅僅是隨著人工智慧的發展，通過激光雷達，多個不同的雷達和攝像頭，汽車看到的比人類更清晰，它可以穿透冰雹和風暴，激光雷達可以比人眼看的更多，從而獲得更加安全的駕駛體驗。隨著AI算力的提升，就可以將其應用到自動駕駛汽車之上。終端側AI可以為自動駕駛汽車提供更加精準的定位信息，並優化目前的ADAS應用，加速自動駕駛的落地。目前自動駕駛主要面臨運算能力和響應時間的問題，高通的人工智慧引擎在終端側提供了強大的計算能力，同時相較於基於網路狀況的雲端也有著更快的響應速度，而在5G在該領域應用後，終端側和雲端側便可以相輔相成，其誤判率也會進一步降低，自動駕駛安全係數也會進一步提升。

高通在今年CES上推出了全新高通Snapdragon Ride平台憑藉兼具高性能和高能效的硬體、業界領先的AI技術以及開創性的自動駕駛軟體棧，Snapdragon Ride可以提供頗具經濟效益且高能效的完整系統級解決方案，旨在滿足自動駕駛和ADAS(先進駕駛輔助系統)的複雜需求。

高通擁有著超十年的前沿AI技術研發，在2015年就擁有了第一款具有人工智慧能力的移動產品。從那時起，高通將在硬體，軟體和開發工具上累積的知識真正應用於物聯網、汽車等相鄰業務，並隨著時間的推移推進到更多業務領域。Ziad Asghar在演講最後表示：我們正朝著推動真正可以改變用戶體驗的智能設備的方向努力。利用5G的力量，以超快的的速率，最低的延遲，使得我們可以在邊緣和雲端之間進行無縫連接，將使這種未來的分散式智能成為現實。

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