明大勢，懂未來，看智能物聯網時代人工智慧的終端側機會

初創公司首選投資人

◎行業研究

內容：高通公司全球副總裁兼創投董事總經理沈勁

整理：投哪兒 一釩

寫在原文前：這是「2018年投哪兒人工智慧技術與產業融資大會」上，高通公司全球副總裁兼創投董事總經理沈勁先生的分享，投哪兒整理出人工智慧行業乾貨，供AI領域創業者學習！

▲高通公司全球副總裁兼創投董事總經理-沈勁

一、高通的技術推動終端側的人工智慧和物聯網發展

在過去AI發展的幾年裡，高通已經在自動駕駛、計算機視覺、智能語音等方面都有投資過AI領域相關企業。目前而言，在雲端人工智慧創業已跑出了一些優秀的公司，例如商湯、曠視Face++等從事計算機視覺技術的公司，也有寒武紀等AI晶元公司。在未來，人工智慧的創新會朝著網路的邊緣以及設備端發展。

眾所周知，高通製造的移動端晶元是提供給手機的，現在市面上已經有一半的智能手機都配備了高通晶元。而在大眾並不太了解的物聯網領域，高通深耕已久。目前搭載高通晶元的物聯網產品已經出貨超過15億部，並且保持著每天100萬顆晶元的出貨量。

高通提供的晶元基本都涵蓋了三大組群的能力：一是連接能力，這是高通的看家本領，非常之全，除了3G/4G和5G之外，還有WI-FI整套的能力，藍牙和電力線、衛星線等方面的連接技術。二是在計算能力方面，有CPU、GPU還有DSP，這些在大規模的移動終端中已經得到了提煉，在算力、功耗、小型化方面都做到了非常高的水平。另外，也有很多感測器的處理、攝像頭信號的處理、ISP、聲音的處理等等。三是安全能力，這是之前宣傳比較少但是很重要的，指在硬體中內嵌加密處理的能力。

對於物聯網，大家所熟悉的領域有：可穿戴設備、機器人和無人機、聯網攝像頭、工業物聯網、家庭娛樂、家居控制和自動化以及語音和音樂領域。在所有的這些場景中，有一些共通點：都需要對物體檢測，甚至有些需要聲音的智能處理。而某些應用領域則有特殊的要求，比如攝像頭需要做早期的視頻處理，不需要把所有的信息全部上傳到雲端。這樣可以使資源不浪費，也保證可靠性和安全性。

二、人工智慧是眾多物聯網用例的關鍵所在

在物聯網領域結合高通技術有如下場景：

1.在冰箱裡面裝上攝像頭，利用攝像頭對每個人的飲食習慣，做出採集和判斷。實時監控冰箱里的庫存，創造出智能且貼近日常生活的設備。

2.在客廳與電視機互動。利用攝像頭，先實現一些基本的能力，比如識別是父親、母親還是小孩。在身份識別的基礎上，給用戶推薦相應的內容，也可以對小孩做家長式的監控。

3.在辦公室場地，可以使用攝像頭做360度監控。另外加持語音方面的智能識別，提供一整套的安防系統。功能方面可以實現各辦公區域之間的人員黑/白名單等。

4.在交通場景中，如果發生交通事故，能夠在可視的範圍中，為路上的車輛和行人提供預警，從而對導航的路線進行改進。在不可視的範圍中，高通目前正在大力推進的是，希望能夠把設備裝配在路燈等設施上，使得司機和行人能在手機上收到前方道路狀況，從而提前規避擁堵。設備除了視覺，也包括聲音的檢測，例如爆炸聲、槍擊聲（出現在北美），如果一個公共區域發生了相關事件，我們也能做到識別。

在產品方面，驍龍是大眾非常熟悉的品牌，使用在智能手機上。智能手機可以說是人工智慧最大的平台，是消費者接觸人工智慧最容易、最方便而且量最大的平台。現在很多手機包括vivo、OPPO、小米等等，都已經逐漸用上了一些人工智慧能力。我們也推出了高通人工智慧引擎AI Engine，支持智能手機的人工智慧處理，其中包括驍龍平台中多個硬體架構與軟體支持。

另外，高通也推出了面向物聯網終端的視覺智能平台QCS605和QCS603。以上這些系列晶元可以實現的功能包括：①在視覺方面，實現物體追蹤，視頻摘要（例如最近世界盃中通過電腦剪出來的精彩片段）、場景分類、手勢及手部追蹤、文字/標誌/車牌識別等等；②在音頻方面，實現語音激活、語音生物識別等等；③在感測器方面，實現睡眠跟蹤、活動識別等等。

三、人工智慧的未來

AI創業，雲端的機會已經越來越少，因為有BAT大公司，他們在雲端的能力是超強的；另外也有一些創業公司經過了四五年的努力，長成了小巨人，例如商湯科技這樣的公司。現在創業應該是更注重在邊緣或者設備端。那麼現在邊緣端有什麼需求非常明顯的場景呢？

舉個例子，上面已經提到過，在視頻方面，現在普遍的方式是把本地視頻流，傳到雲端去計算處理。而用邊緣計算的話，就可以對視頻流做預處理和結構化，這樣我們對資源的佔用就會減少，視頻流的安全性能夠提高，設備的實時反應能力也很強。這就是邊緣計算的優勢：低延時、小帶寬，更少的存儲和雲計算。

當然，雲計算也是必不可少的，沒有雲，一些複雜的東西還是無法完成的。所以在設計中怎麼樣讓雲、邊緣、設備，高效地分散式使用，這是總體設計思路中需要通盤考慮的地方。

合作模式方面，如果你的實力很強，高通能夠提供晶元和軟體；如果剛開始使用高通的產品，高通有參考設計，有可以直接使用的固定模塊。開發者也可對模塊進行一定改動，最終形成可供使用的人工智慧物聯網產品，例如智能攝像頭。

我剛才提到的視覺智能平台高通QCS605，擁有GPU、CPU、DSP，其中DSP是非常重要的，可以讓設備永遠在線低功耗，實現智能語音永遠在線待機的功能，消費者不需要去做特殊喚醒。軟體方面有專屬的高通神經處理SDK，也有相應的轉化器，不管是Caffe/Caffe2或者TensorFlow等框架，在晶元里的運行都已經做過優化。在高通的生態環境里有OEM/ODM廠商、也有獨立軟體開發者，也有雲。

在未來，5G不僅僅是帶寬的提升，在網路的穩定性上也有一個質的飛越，我們的AI如果能夠配合5G時代的到來，這將使得自動駕駛更加可靠；面向海量物聯網設備的接入，5G也對此進行了專門設計。在邊緣上，晶元的計算能力都已經相對完備，目前高通與各種行業也進行了廣泛的合作。

最後舉一個例子，高通在手機攝像頭上，配備了一個數百名工程師的團隊在做調試。許多手機廠商的攝像頭剛裝上的時候其實效果是不好的，需要對幾千個參數進行調試，這個過程很長，有時會長達幾個月，需要很多工程師。現在我們在用人工智慧來優化這個調試，使得工作量減少並且使這個過程加快。雖然這種應用在平時大眾眼裡不常見，但這可以給到大家一些啟發，舉一反三，凡是在工業應用場景中，如果你發現有些地方需要很多人力去做很複雜的調試，那麼這裡一定還有很多人工智慧的應用可能性。

在演講結束後，許多創業者和投資人在現場也與沈勁先生進行了問答互動。有一名特地從法國趕來的創業者向沈勁先生提問了有關於高通旗下投資的公司的技術問題；也有資深投資人向沈勁先生提問了有關AI晶元發展趨勢的問題。

沈勁先生紛紛做了解答，也指出晶元其實本身是一個充分競爭的市場，不同的廠商對於晶元的選擇都有自己的通盤考慮。智能手機或者物聯網設備的更新換代非常快，創業本身是一個艱辛的過程，一不留神就要被淘汰，應當抓住最核心的東西。

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