一個美好的周末清晨，陽光和煦溫柔，透過窗簾映入淡淡的光彩，美麗的女士正在漫不經心地喝著咖啡，突然，伊神情緊張、心跳加速、體溫升高，伊手腕上的智能手表檢測到這種情況后，緊急喚醒家里的智能設備注意觀察待命，與此同時，智能手表開始搜索附近的醫院，智能手機詢問是否需要自己打急救電話，而健康儀則調出主人最近的身體數據，綜合分析的結果是——主人最近的身體狀態很健康，不妨再觀察觀察。這時，主人的心率開始逐漸穩定下來，門口的遠程監控器顯示，伊心儀的男子正捧花而來......
這是大概在一個月前，筆者微信朋友圈收到的一則高通人工智能時代萬物互聯廣告片的內容。
毫無疑問，人工智能已經成為當下最火的技術之一，商湯、曠視、寒武紀等一大批專注于人工智能算法研究的獨角獸公司，也伴隨著人工智能的浪潮涌現出來。人工智能這一概念早在五六十年前就被提出，之所以在近兩年大為流行，很大程度上得益于基礎技術研究的進步。相比于做算法的獨角獸公司，作為一家基礎科技發明公司，肌肉最強勁的“技術大拿”高通，其在AI方面的研究，無疑是AI行業的基石。所以，高通的這些展望，讓用戶及行業對人工智能時代充滿信心與憧憬。
第三代無疑就是當下最新一代驍龍845平臺，與此同時，高通推出了人工智能處理引擎AI Engine，也就是高通目前力推的“AIE”架構。除了旗艦系列的驍龍845，其他像驍龍710、660等平臺也有應用。
這是大概在一個月前，筆者微信朋友圈收到的一則高通人工智能時代萬物互聯廣告片的內容。
在這一系列廣告片里，高通對人工智能時代智能互聯的健康展開了振奮人心的暢想，在它的期冀中，人工智能不僅能即使識別你身體的變化，準備應急措施，還能根據用戶的實際情況，做出自己的判斷，辨別用戶是真的需要就醫還是“美好的意外”，如果判斷錯誤，識別到主人心率增高就打急救電話，那不是智能是智障，不是幫忙是添亂。
除了健康，高通還為我們描述了智能互聯的農場、智能互聯的城市以及智能互聯的家。總之，在高通的愿景中，農場的風車會檢測天氣，澆水的機器會根據莊稼的需要自動澆水，機器狗會放羊，路燈、信號燈、馬路曬水車都各司其職，無需人工。家里的臺燈會在主人到家之前適時開啟......
毫無疑問，人工智能已經成為當下最火的技術之一，商湯、曠視、寒武紀等一大批專注于人工智能算法研究的獨角獸公司，也伴隨著人工智能的浪潮涌現出來。人工智能這一概念早在五六十年前就被提出，之所以在近兩年大為流行，很大程度上得益于基礎技術研究的進步。相比于做算法的獨角獸公司，作為一家基礎科技發明公司，肌肉最強勁的“技術大拿”高通，其在AI方面的研究，無疑是AI行業的基石。所以，高通的這些展望，讓用戶及行業對人工智能時代充滿信心與憧憬。
十年驍龍AI“進化”
事實上，早在10年前，高通就開始著手AI的產品規劃了，并做了不少投入與研發工作。
其中，第一代高通AI產品要追溯到2015年的驍龍820。當時，Facebook定義了Caffe模型，率先在AI方面取得突破，基于此，高通在CPU上實現了Neon加速。
到了2016-2017年，高通又推出了第二代支持AI的驍龍835平臺，這時谷歌定義了TensorFlow，高通通過神經處理SDK能夠很好地支持TensorFlow和Caffe兩大主流框架，驍龍的CPU、GPU和DSP均可以支持。
第三代無疑就是當下最新一代驍龍845平臺，與此同時，高通推出了人工智能處理引擎AI Engine，也就是高通目前力推的“AIE”架構。除了旗艦系列的驍龍845，其他像驍龍710、660等平臺也有應用。
AIE不僅是硬件上的提升，同時還強調軟件對模型、算法的支持和優化。
硬件上，對CPU、GPU和DSP進行優化，滿足不同AI應用場景對功耗、神經網絡、工作負載和能效的需求。軟件方面，高通神經處理SDK可以支持Android NN環境，同時它還支持Hexagon NN，如果開發者選擇使用Hexagon DSP來做開發，Hexagon NN庫就可以專門針對某一內核進行優化以實現最優的能效比。這些為開發者和高通的合作伙伴帶來極大的靈活性。
高通產品市場總監劉學徽介紹稱，除了TensorFlow、Caffe，第三代驍龍845平臺AIE能夠支持更多模型，包括百度PaddlePaddle、商湯Parrots等等。此外，對于Amazon、微軟和Facebook共同發起的ONNX聯盟，高通也同樣支持。
AI框架發展至今，基本上呈現出兩大趨勢，一是由谷歌定義的Android NN，另一個是ONNX，百度和商湯也都支持ONNX。此外，軟件優化也為整體性能帶來提升，據了解，基于高通的測試數據，在硬件配置完全相同的情況下，只對軟件進行優化，在一年的時間里性能提升了一倍。
值得一提的是，作為芯片提供商，高通在第二代AI芯片推出的時候，就率先將AI的開發能提開源給開發者，讓開發者能夠完全自由地下載神經處理SDK。而在高通賦能開發者的同時，開發者也在推動高通的技術進步與落地。
用戶通過搭載驍龍710平臺的手機，玩QQ“高能舞室”游戲
一方面，商湯、曠視、虹軟等廠商所推出的創新性的算法和應用驅動高通不斷提升和改進，另一方面，高通也和騰訊等云端服務商合作，比如搭載驍龍AIE處理器的手機，其QQ應用會匹配“高能舞室”AI游戲，且驍龍神經處理SDK可以直接在手機上處理，而無需在云端處理，高通神經網絡處理引擎能夠大大降低人體姿勢的識別時間，用戶用起來更流暢。
云端還是終端側？
相對于云端，高通的AIE平臺更強調端側計算，在布局AI之初，也是把終端芯片定義做推理的。一般而言，現在搭載驍龍AI平臺的手機其智能語音助手、AI拍照、AR游戲等，都是通過端側來計算完成的。
相較而言，云端計算資源、能效及內存都更加豐富，可以通過強大的計算能力來實現相應的運算處理，比較適合模型的培訓。
而端側顯然更具隱私性和可靠性，并有著低時延、高效和個性化的優勢。比如我們在使用攝像頭、人臉識別等應用時，肯定不希望手機收集走的數據傳到云端，而是想讓它乖乖呆在自己的手機里。
同時，低延時是使用手機的AI拍照、自拍、美顏時，希望能夠實時完成。比如目前在搭載驍龍845或835的手機上使用快手抖音時，手機可以實時將用戶的身材進行美化，這個就是在終端側實時處理的。
目前來說，人工智能的應用與落地，仍然是行業的一大難題，作為芯片廠商，高通在性能與算力已經足夠強大，甚至相對于現在的AI落地應用而言，其算力是過剩的、用不完的，但過于單調的應用，并沒有引起大眾消費者的注意，甚至截止到目前為止，還沒有出現讓用戶能夠為之尖叫的落地應用，絕大多數普通用戶對終端上人工智能技術的感知仍然非常微弱，即便他的手機可能已經支持AI。
高通搭臺，需要OEM廠商唱戲。在底層技術支持上，高通已經準備就緒，行業亟待OEM廠商的更多應用來釋放算力，通過更豐富的應用將AI落地。而隨著5G商用的即將到來(業界普遍認為5G手機將在2019年迎來正式商用)，5G網絡高速低延時的特性與AI天然相和，將有望激活更多的AI應用場景。
