AI 在手机等智慧装置的应用深化，是当前的大势所趋。
过去几年，高通一直致力将人工智能技术应用到智能手机。2016 年起，高通发表骁龙神经处理引擎 SDK，吹响了进军装置人工智能的号角。
今年 2 月，高通推出人工智能引擎（AI Engine，以下简称 AIE），让人工智能在装置的应用更快速高效。
高通身为行动芯片霸主，在 AI 和智慧装置的结合有天然优势。据高通总裁 Cristiano Amon 介绍，过去 12 个月，高通平台提升了 200% 的人工智能性能。
除了算力提升，5G 商用的接近也加速人工智能向装置迁移。在 5G 的技术积累，高通处于领先位置。Amon 表示，未来高通将和众多营运商合作构建 5G 网络边缘的计算能力。
过去的训练、推理，大量依赖云端算力，5G 时代的到来，凭借高速率和低延迟的特性，将进一步释放边缘计算的潜力，让所有边缘终端都具备机器学习能力。
装置的智慧，不仅可及时回应用户指令，个人资讯更安全，更重要的是，可以提供个性化的用户体验，针对所处场景自主学习，让身边的装置更“了解”你。
未来的人工智能、云端和装置将并行发展。装置的人工智能，可让资料处理最靠近数据源的位置，和云端互补。
与此同时，5G 还可以将两者打通，将各装置连接到 5G 网络，达成万物互联互通，最大限度释放装置智慧的能量。
现在，高通不断推出 AI 相关新产品，拓展与装置厂商合作，让 AI 的深度应用逐渐成为装置标配。
AIE 家族再添新成员
AIE 是高通推动人工智能装置应用的核心。
目前，高通旗下芯片产品骁龙 845、骁龙 835、骁龙 820、骁龙 660 等都已支援 AIE。现在有位新成员加入行列──骁龙 710 行动平台。24 日高通人工智能创新论坛，高通发表了这款产品。
包括小米、一加、vivo、OPPO、华硕、锤子、黑鲨等众多厂商，都在产品融合高通的 AIE。骁龙 710 为硬件厂商提供了更丰富的选择。
骁龙 710 是骁龙 700 系列产品组合的首款行动平台，基于 10 奈米制程，整合多核人工智能引擎，并具备神经网络处理能力。
骁龙 710 可提升手机 AI、拍摄、显示、连接多方面的性能。与骁龙 660 相比，骁龙 710 在 AI 应用中做到 2 倍的整体性能提升。
相机是目前主流手机比拼的最大卖点，也是 AI 应用的主要场景之一。相比 660 的 Spectra 160 ISP，骁龙 710 的 Spectra 250 ISP 分辨率有提升，支援最高 3,200 万像素单相机和最高双 2,000 万像素相机；并延续出色的弱光拍摄、降噪、快速自动对焦、平滑变焦和即时背景虚化特效等功能。
值得一提的是，骁龙 710 还有 4K HDR 播放功能，支援观看 HDR 影片和应用软件，让影片有更好亮度、色域和色深。这是骁龙顶配 800 系列之外首次支援该功能。
此外，连接的性能也得以最佳化，710 加入骁龙 X15 LTE 调制解调器，支援高达 800 Mbps 下载速率。4×4 MIMO 技术加持，在信号强度较弱的条件下可提高下载速度达 70%。
除了算法提升，710 的全新架构也让能耗利用更有效。对于装置 AI，能耗是必须解决的问题。与 660 相比，搭载 710 的装置，玩游戏和播放 4K HDR 影片时，可降低 40% 功耗，传输影片时，则可降低功耗达 20%。
710 平台 24 日起开始供货，搭载 710 的消费装置预计今年第二季上市。
宣布多项合作，让 AIE 赋能更多装置厂商
随着 5G 时代接近、物联网拓展，AI 赋能装置的前景，将拥有更丰富的想像空间。
过程中 AI 引擎将与大量的装置应用结合。随着越来越多厂商采用高通 AIE，AIE 也将成为真正的 AI 底层平台，进而在 AI 引擎比拼中脱颖而出。
24 日的人工智能创新论坛，除了 710 发表，高通还宣布与百度 PaddlePaddle、网易有道和创通联达的合作。AIE 家族不仅增加新成员，还将应用到更多厂商的装置。
我们来看一下具体内容。
首先是百度与高通的合作。双方将利用 AIE，透过 ONNX 交换格式，来推动做到百度 PaddlePaddle 开源深度学习框架模型，在骁龙平台的转换与应用。这将帮助全球开发者和 OEM 厂商，更轻松在搭载骁龙平台的装置开发 AI 相关特性。 PaddlePaddle 是百度 2013 年自主研发的深度学习平台，初期用于支援百度内部各项业务，2016 年 8 月底，百度开源了 PaddlePaddle。今年 2 月，百度表示计划全面支援高通 AIE 及其生态系统。与网易有道的合作则聚焦 AR 性能提升，双方将利用 AIE，加速有道实景 AR 翻译功能。
随着装置软硬件的升级，本地化 AI 将应用于越来越多的场景。AIE 可以加速装置的深度神经网络执行速率，让装置的应用具备更强的实用性。 有道实景 AR 翻译为例。与 AIE 的融合，让前者的辨识速度提升了 10 倍以上，动态追踪的范围也大大增加，从原来的 0.3-0.5cm 提升至 3cm，辨识的准确度也得到提升。
与创通联达的合作则是为了帮助开发者，提升硬件的智慧化程度。这一合作将帮助中国开发者打造 AI 本地化性能更好的硬件产品，比如工厂控制器、汽车配件、零售镜头和机器人等。
基于这项合作，创通联达将推出一款 AI 开发套件 TurboX AI Developer Kit。TurboX 计划包含支援多种用例的参考 AI 应用和模型，如物体辨识、缺陷检测、场景检测及宠物辨识。此外，它还将采用模组化设计，支持扩展 AI 和拍摄功能。
成立 AI Research，深化基础研究
人工智能之争很大程度上就是技术积累的竞争。因此，虽然面向应用的新产品虽然更容易引人注目，但是基础研究的重要性同样不可忽视。早在 2007 年，高通就启动了第一个人工智能研究计划。过去两年，高通把人工智能的重点聚焦在行动产业的发展。
除了 710 平台和上述合作外，高通还宣布成立 Qualcomm AI Research，将公司范围内开展的全部人工智能研究，进行跨各职能部门的协作式强化整合。Amon 表示，统一架构是为了加速高通在装置人工智能的创新。
目前，这些研究已经落地到产品侧。可以看到，从第一代人工智能平台骁龙 820 到第三代平台骁龙 845，已经覆盖了包括三星、vivo、小米、一加、黑鲨、努比亚、HTC 等众多厂商。
据相关负责人介绍，AI Research 并非一个独立的公司，而是高通内部的一个组织，人员分布在全球各地，共计一百余名。
AI Research 将开展多样化的研究工作，涉及高能效人工智能、个性化和数据高效学习。这些基础研究已经帮助打造出多个面向智能手机、汽车和物联网的商用解决方案。
除了支援高通的产品部署外，AI Research 还将透过多种方式与研究团体进行交流，包括透过学术刊物、参加技术会议及学界合作计划等。
小结
人工智能的热潮之下，AI 芯片的市场也风生水起。现在，越来越多的厂商加入了 AI 芯片的战争，除了传统芯片厂商辉达、高通、英特尔、AMD、ARM 外，还有苹果、Google、百度、华为、阿里等手机和网络企业。这些厂商在不同的领域及场景下，各擅其长。 在装置的人工智能上，高通有着明显的优势。AI 向装置迁移的趋势，将进一步放大高通这种优势。凭借 AI、5G 的技术积累，行动芯片领域的霸主地位，加上众多手机厂商的长期合作，高通将继续在行动产业引领人工智能的发展。
未来，人工智能与 5G 的并行发展，将会让越来越多的装置更加智慧，并让所有装置互连互通，进而进一步实现高通“万物互联”的愿景。
（本文由 36Kr 授权转载；首图来源：Flickr/Kārlis Dambrāns CC BY 2.0）
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