高通人工智慧前瞻性布局 發力終端人工智慧

人工智慧的最大願景，是以無處不在的終端側人工智慧對雲端人工智慧實現補充。在我們預想中的世界裡，人工智慧將使終端、機器、汽車和萬物都變得更加智能，簡化並豐富我們的日常生活。具有極強創新研發能力的高通正在調整戰略，以保持在人工智慧領域的競爭力。高通持續加大對人工智慧領域的投資，持續推進人工智慧研究，把先進的機器學習技術帶到業界最前沿。

前瞻性目光戰略布局，多年前開始基礎研究

自2007年開始，高通就開始探索麵向計算機視覺和運動控制應用的機器學習脈衝神經方法，隨後還將其研究範圍從仿生方法拓展到了人工神經網路——主要是深度學習領域。從2007年啟動首個人工智慧項目至今，高通在人工智慧領域有多年研發積累。目前高通的現有產品也支持了許多人工智慧，例如從計算機視覺和自然語言處理，到各種終端，如智能手機和汽車上的惡意軟體偵測。同時，高通正在研究例如面向無線連接、電源管理和攝影的人工智慧等更廣泛的課題。未來，高通將繼續強化其人工智慧領域的研究地位，以強大的創新研發能力，保持在AI領域的競爭力。

目前，高通創投對摩拜、商湯科技等在內的9家中國公司的風險投資。雖然這9家公司分屬不同的領域，但他們都有一個共同點，就是都具有一定的人工智慧因素。

人工智慧將使終端、機器、汽車和萬物都變得更加智能，簡化並豐富我們的日常生活。高通表示，人工智慧時代，手機將成為人工智慧最大載體。不僅可以提供出色的拍照功能，還有更強的安全性。高通早已於11年前就開始了人工智慧基礎研究，歷時11年的研發積累，目前高通現有的產品已經支持了許多人工只能用例，例如從計算機視覺和自然語言處理，到各種終端，如智能手機和汽車上的惡意軟體偵測。同時，高通正在研究更廣泛的課題，例如面向無線連接、電源管理和攝影的人工智慧。

高通驍龍人工智慧引擎，佔據領先同行優勢

許多公司側重於在雲端運行人工智慧相關的工作負載，但高通選擇在終端人工智慧領域發力，專註於終端側人工智慧的研究。例如智能手機、汽車和機器人等，實現人工智慧，以確保在有無網路或Wi-Fi連接的情況下都能夠完成處理。終端人工智慧的優勢包括即時響應、可靠性提升、隱私保護增強，以及高效利用網路帶寬。

高通表示，因為人工智慧複雜的特性，實現人工智慧本身要求很高。需要密集型的計算，隨時在線且是複雜的神經網路模型，像智能手機的計算環境是非常受限的，需要克服續航、內存和高效散熱的問題。換而言之，想要「真正」實現人工智慧並非易事。

在這樣的情形下，高通將在三方面進行人工智慧優化。首先，硬體的人工智慧優化，通過開發異構計算，在散熱限定內以低功耗運行人工智慧神經網路；其次，在演算法方面對最先進的深度神經網路進行人工智慧優化了；第三，在軟體方面，面向深度學習的軟體加速運行時間。

此時，高通開放的驍龍神經處理引擎發揮了重要作用。從上所述可以看出，人工智慧引擎需要客服續航、內存和高效散熱等問題。目前，高通在600系列和800系列開放驍龍神經處理引擎，面向搭載驍龍處理器的移動終端和其他類型的網路邊緣終端，加速深度神經網路工作負載運行。驍龍NPE將向多個行業，包括移動、汽車、醫療健康、安全與圖像的開發者提供他們所需的工具，以實現終端側的、由神經網路驅動的用戶體驗。開發者可充分利用深度學慣用戶體驗，如風格轉換與濾鏡(增強現實應用)、情景探測、面部識別、自然語言理解、物體追蹤與規避、手勢和文本識別等。

具體在手機終端設備上，將可以提供真正的個人助理，更長的續航、出色的拍照、自然的用戶界面以及連接性和安全性。人工智慧為智能手機提供增強體驗和全新功能，未來智能手機終端將成為人工智慧的最大載體。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！