從Zeroth到AI Engine高通人工智慧技術實現多大跨越

從遠古智人向前進化，製造和運用工具的能力令人類成為地球真正的主宰，而近些年電子科技的發展又使得人類社會更高速的發展，移動互聯網、物聯網以及更多尖端技術的出現都在不斷優化我們的生活效率。

但這些都不是再次變革世界的技術信號，外界普遍相信，人工智慧技術的發展將會成為人類進化的下一個契機，它不是一項單純冰冷的技術，而是賦予世間萬物感知需求的能力，也必將成為全球經濟、生活、娛樂等領域發展的新引擎。有數據表明，至2030年，人工智慧將會為世界經濟貢獻至少15.7萬億美元的市場容量，即便是人工智慧尚屬啟蒙的當下，AI也已經是所有科技從業者無法逃避的話題。

想像一下，清晨時刻到了，語音助手輕聲將你喚醒，刷牙洗漱時已經有設備提醒你今天一天的天氣和新聞；衣櫃已經根據氣溫和今天的行程安排為你提供了最恰當的穿著搭配；等你坐到餐桌前，你愛吃的熱氣騰騰的早餐已經擺放整齊。可以說，在人工智慧技術的變革正在慢慢發酵，而未來也充滿了無限的可能。

事實上，在我們不知道的當下，一些業界巨頭早就開啟了人工智慧技術的研究。早在2013年，美國高通公司就提出了「Zeroth」處理器計算的概念，而到了今年，高通更是宣布正式推出了人工智慧引擎（AI Engine），通過高通驍龍移動平台高效的處理能力，令用戶在終端側就能實現以往需要雲端協助才能完成的人工智慧運算。

從Zeroth到AI Engine：非同步計算優勢逐步凸顯

人工智慧不是簡單地請客吃飯，由於自主學習的複雜性，使得我們無法使用傳統的運算邏輯來考量。在某些方面，計算機的運算雖然速度更快，但效率卻要遠遠落後於人腦，我們有超過數十億計的腦細胞能夠幫助處理來自於各感官刺激的信息數據，這使得人類在應對不同情況時能夠做出最為高效的反饋。因此在最初，高通希望通過一種模仿人腦的計算結構，縮小普通機器運算與人腦之間的差距，這種通過模擬神經元的運算處理器，就被高通稱之為「Zeroth」。

神經元處理器Zeroth如若放在今天，大概用時下熱門詞語—NPU類似（Neural Processing Unit），由於其運算結構模仿了人類生物神經細胞的運作模式，因此相較於傳統CPU和GPU，它能更快的對外界的信號做出反應。比如裝配有Zeroth晶元的機器人能快速的識別色彩、理解文字和圖像。

然而Zeroth在設計之初並不是面向單純面向智能手機和移動終端的人工智慧計算方案，在功耗和運算效率上仍然有著自己的瓶頸，因此，針對智能手機和智能終端的人工智慧需求，高通推出了更為契合的AI Engine。

和單純的Zeroth計算相比，AI Engine更強調軟硬體搭配，由於智能終端的運算最終仍然需要由CPU、DSP以及GPU來呈現，因此當前AI Engine將更積極調用高通驍龍移動平台本就強大的硬體架構，諸如我們熟悉的Hexagon DSP、Adreno GPU和Kryo CPU，同時高通還引入了全新的驍龍神經處理引擎（Neural Processing Engine）、Android NN API、Hexagon Neutral Network (NN) 等軟體，從多方面加速終端側人工智慧運算。換言之，高通在AI方面目前的想法是，由於各家廠商的需求不同且行業發展速度極快，通過異構計算可以滿足不同場景下調動不同部件，從而滿足AI的各類不同需求。畢竟目前市場上從中端至中高端乃至旗艦市場，仍然以驍龍移動平台為主，倘若一刀切的定義AI應該有單個組件完成，恐怕眾口難調。

而在此前，諸如Siri或是Google Now之類的人工智慧助手都需要通過網路上傳語音或是圖像以實現功能，這就意味著智能終端只能作為媒介存在，最終的結果仍然是伺服器雲端向終端的發送。因此，高通的AI Engine就是希望能夠在智能終端上完成更多的人工智慧運算。在剛剛結束的AI Day活動上，高通與合作夥伴展示了最新成果，以當前熱門的在線視覺翻譯為例，通過AI Engine組件，網易有道已經能在搭載高通驍龍移動平台的智能終端上實現以往雲端才能實現的AR翻譯功能，它不僅能比以往減少70%的運動無效識別，更帶來了超過10倍的動態最終範圍提升。

如今，在高通驍龍845、高通驍龍710以及高通驍龍660移動平台中，都已經搭載有AI Engine，這使得高通驍龍移動平台已經成為當前應用最為廣泛、影響力最大的移動人工智慧平台，其在拍照和語音交互的突破給用戶帶來一項又一項激動人心的突破。比如在vivo Nex手機中，相機已經能根據用戶所拍攝的畫面為用戶提供更為優秀的構圖建議，而自動HDR、智能場景識別等功能也足夠幫助拍照苦手們，拍下一張更為出色的照片。

而人工智慧技術的應用並不僅僅局限於智能終端，未來在汽車領域也將看到高通驍龍的身影，AI將徹底改變用戶的乘車駕駛體驗。通過人臉識別、指紋識別等AI技術，車輛可以識別駕駛員、乘客的身份，並按照乘客的習慣及偏好進行個性化調整，包括自動調整頭枕位置、方向盤高度，播放駕駛員、乘客喜歡的音樂，或根據他們的偏好進行目的地導航。事實上早在2017年，高通就已經展示通過高通驍龍820A平台實現了一次L4等級的低速自動駕駛與自動泊車的實驗，在未來，人工智慧也將更多的改變汽車行業的運行脈絡。

人工智慧與5G並行 人工智慧生態圈逐步建立

愈來愈強的終端運算能力令我們可以在本地完成諸多任務，但對於自動駕駛、路況測算等實際應用場景，終端仍然需要取得雲端數據來確保功能的實現，因此人工智慧與網路發展依舊息息相關，而眾所周知，萬物互聯正是高通的拿手好戲，當5G時代即將來臨，高通已經做好準備在移動行業中繼續引領5G和人工智慧並行向前。

5G網路具備超高速以及低時延等特點，這意味著在滿足普通用戶娛樂互聯的同時，將提供更多冗餘連接的可能，正是式這些新增的連接容量，為人工智慧提供了更高的運算性能。根據相關數據2018到2022年，智能手機累計出貨量將超過86億部，移動終端的規模將為構建人工智慧平台帶來巨大潛能，而這的確也需要5G網路為其添磚加瓦。

人工智慧運算不再是任意廠商的獨舞，越來越多開發者和平台寄希望高通這樣的大廠能搭建統一的性能和開發門檻，構築和諧繁榮的生態環境。而事實上，高通也正在為此而努力，目前全球多家領先的OEM廠商、開發者以及雲供應商等生態系統廠商已採用或宣布支持Qualcomm人工智慧引擎AI Engine，以優化和加速人工智慧應用。

Qualcomm與曠視科技Face++聯合展示了面向智能手機的人工智慧應用——3D Animoji

毫無疑問，高通AI Engine是當前兼容性最好的人工智慧引擎，它幾乎囊括了當前所有的人工智慧軟體架構：包括驍龍神經處理SDK、隨Google Android Oreo發布的Android NN API以及Hexagon Neutral Network（NN）庫。其中，驍龍神經處理引擎可幫助開發者節省在驍龍終端上優化已訓練好的神經網路運行的性能的時間和工作量，Hexagon NN庫讓開發者可以直接將人工智慧演算法在Hexagon向量處理器上運行。為基礎性的機器學習模塊提供了優化的部署，並顯著加速諸如卷積、池化和激活等人工智慧運行。

Qualcomm與騰訊展示騰訊手機QQ「高能舞室」特性

在今年的MWC期間，Qualcomm與包括商湯科技SenseTime、曠視科技Face++以及騰訊在內的多家中國企業分別展示了利用Qualcomm人工智慧引擎AI Engine組件實現的AI應用。此外，Qualcomm還和百度基於DuerOS共同發展終端側的關鍵詞檢測和自然語言處理技術，為雲端服務提供補充。

人工智慧時代 高通把握先機

一直以來，憑藉提供端對端的高速連接能力，高通已經成為移動終端市場的行業巨頭，但它並沒有滿足現狀，依舊以同樣的勢頭探索全新領域。如今，人工智慧和深度學習運算已經成為終端廠商的標配，依靠原本在晶元以及5G領域的優勢，AI Engine平台無疑已經把握先機。

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