從驍龍820到855，高通AI的進階之旅

中國電子學會統計數據顯示，2018年全球AI人工智慧核心產業市場規模超過555.7億美元，同比增長50.2%；其中中國市場規模超過83.1億美元，同比增長48.4%。

同時，國內外20家權威機構預測數據顯示，截至2030年，AI將助推全球GDP增長約12%，近10萬億美元。

AI已經成為全球GDP增長的關鍵驅動力。

或許有人覺得GDP這種宏觀經濟對於我們普通人來說有些「假大空」，大多數AI應用也離我們過於遙遠，但我不得不說，AI已如同空氣般滲透進我們生活的每一個角落，我們生活中每一個不經意的瞬間都可能與AI有關。

無論是你曾經抱怨過無數次的指紋打卡，還是你時不時秀別人一臉的朋友圈自拍，亦或是為打發無聊時間卻又根本停不下來的抖音刷刷刷，如今所有這些在工作和生活中我們習以為常的的場景都與AI息息相關。

「無色無味，無法察覺，卻又無處不在，未來的AI彷彿如空氣一般融入到了每個現代人的生命中，無法剝離」，一位致力於AI技術研究多年的科學家接受PingWest品玩專訪時表示。

「雖然AI目前仍存在一些『泡沫』，但是如同二、三十年前的互聯網時代初期，如今互聯網對我們現代生活的影響遠超當時的想像，未來AI對於人類生活的影響也將不可估量。」

「嘿 Siri，今天天氣怎麼樣」，清晨起床的一句簡單「問候」便正式拉開了AI生活一天的序幕。

指紋與人臉識別

指紋和人臉識別是目前智能手機最重要的兩種解鎖方式，但也同樣是最容易被我們忽略的AI應用場景。我們不經意間的解鎖手機，已經成為了AI進入我們生活最有力的證據。

市場調研數據顯示，安卓手機用戶平均每天解鎖手機65.8次，累計看屏時間達到4小時（僅國外用戶，國內用戶可能更頻繁），手機已經成為我們工作生活中重要的成員，而伴隨著AI的普及，手機便自然而然成為了AI最重要的載體。

手機攝影

如今，手機攝影能力已經成為評定一款智能手機性能強弱的重要參考因素，美顏自拍和後攝場景優化也成為當今智能手機的標配。

美顏自拍方面，AI技術支持模擬場景預設光源、前景虛化、自動美顏；後置拍照方面，AI技術則可以通過深度學習演算法以及對資料庫的分析，智能識別人臉和拍照場景，判斷出最佳拍照時機，及智能背景虛化，讓普通人也能夠擁有「大師級」的拍照能力。

手機語音助手

隨著智能音箱的大熱，個人語音助手這個最具代表性的AI產品正式走進了人們的視野，並從智能音箱走向了智能手機，如今語音助手已經成為手機廠商布局AI領域的關鍵入口平台。

「嘿 Siri，幫我找下附近評分最高的日料餐廳」，「嘿 Siri，幫我預定明天早上7點的鬧鈴」，「嘿 Siri，提醒我下午1點給李總打電話」...手機個人語音助手的普及讓我們無形中多了一位私人助理，有效地提高工作效率、提升生活品質。

抖音等短視頻直播平台

《2018抖音大數據報告》顯示，2018年抖音App國內日活用戶突破2.5億，月活用戶突破5億，抖音已經逐漸成長為一款國民級應用，而其成功的背後同樣離不開AI大數據的支持。

AI技術不僅能夠基於用戶喜好智能推薦短視頻內容，還能幫助平台審核，精準過濾低俗暴力等不良內容，成為短視頻直播平台的第一道防火牆——抖音最近剛剛上線的青少年模式便是基於AI技術實現的。

此外，智能家居控制、新聞/音樂/電影智能推薦、淘寶購物、在線機器人客服、AI遊戲引擎等我們生活中常見的應用場景都或多或少融入了AI技術，AI已經在不經意間成為我們工作生活重要的一部分。

如果你問我生活中最常見的AI產品是什麼，我的答案一定是手機。IHS Markit數據顯示，2020年全球智能手機保有量將達到60億部。同時，市場研究公司Gartner數據顯示，截至2020年，支持AI技術的智能手機數量將佔全球智能手機市場份額的80%，相比2017年增長70%。

而依託手機等終端運行AI演算法的AI應用被稱為終端側AI。與雲端側AI相比，終端側AI具有即時響應、可靠性提升、隱私保護增強、高效利用網路帶寬等諸多優勢，尤其在這個移動終端「滿天飛」的時代，更能凸顯終端側AI優勢。

高通一直深耕於AI研究，在終端側AI方面也頗有建樹。據不完全統計，目前搭載高通驍龍晶元的AI手機已經超過10億台，高通驍龍晶元已經成為推動手機AI性能的重要源動力。

從第一代AI平台驍龍820開始，到高通最新的第四代AI平台驍龍855，這些驍龍晶元採用的高通人工智慧引擎AI Engine也經歷著性能的顯著提升，為智能手機的AI性能保駕護航。今年，第四代高通人工智慧引擎AI Engine再次受到了多家OEM廠商的青睞。採用「第四代AI Engine」成為了今年旗艦機型出色AI性能的標誌。

高通官方數據顯示，基於驍龍855移動平台的第四代AI Engine可以實現每秒超過7萬億次運算（7TOPs），AI性能較前代旗艦移動平台相比提升3倍，並且是Android競品旗艦產品的2倍多。高通通過靈活調用Kryo CPU、Adreno GPU和Hexagon處理器等傳統單元，高效率地實現AI加速應用。值得一提的是，今年的Hexagon處理器進化成更強大、更通用的系統，不僅傳統DSP的性能得到提升，更是新增了一個Qualcomm自主設計、面向AI處理的硬體核心HTA （Hexagon張量加速器），以綜合實現可編程的AI加速和AI處理。

一款真正的AI處理器不能僅僅把「支持AI」作為一個賣點，而是要把AI真正落到實處，為用戶帶來實實在在的智慧生活體驗的改變，才具有現實意義。

為此，高通在中國的AI Open Day上攜手近20家行業合作夥伴帶來40餘項基於第四代高通AI Engine的AI應用，主要包含終端側的AI語音、拍攝、遊戲和XR等應用場景。

依託驍龍855支持的第四代人工智慧引擎AI Engine，黑鯊遊戲手機2實現了AI遊戲引擎，使用戶在遊戲時，時刻擁有一個強大、智慧的「大腦」在觀察並指揮著手機，讓手機持續運行在最合理的狀態，進一步提升玩家的遊戲體驗。

手機通過AI Engine識別遊戲場景，實時檢測遊戲幀率並進行預測，智能調度CPU、GPU，使遊戲過程始終流暢。同時，黑鯊遊戲手機2還支持AI震感、畫面智能插幀、智能網路管理、智能後台管理、AI燈效、智能充電、shark時刻等一系列功能，通過AI遊戲引擎，讓手機更聰明，更懂玩家。

如果說高通AI Engine攜手黑鯊是帶來增值體驗的話，那麼高通與vivo在屏下指紋識別方面的聯手則是從底層推動整個智能手機行業的發展。

眾所周知，vivo在屏下指紋識別方面布局較早。相比於傳統的電容式指紋識別，屏下光電指紋識別技術原理完全不同，低溫干手指和強光直射等複雜環境下的指紋識別成為了實現屏下指紋識別的關鍵。儘管「補錄機制」可以補救，但卻意味著處理時間的增加。

在傳統的處理方式中，指紋識別的數據處理都是通過CPU單核單線程完成的。然而在低溫干手指、強光直射這類複雜環境下，屏下指紋識別所需的圖像增強和對比識別的處理過程更加複雜，因此對硬體性能的要求也更高，傳統的單核CPU運算難以實現暢快的解鎖體驗。

vivo與高通的聯手徹底解決了這一問題，相比傳統的單核CPU，高通AI Engine下的DSP在屏下指紋識別的核心處理流程上具備數倍的神經網路和矢量計算的優勢。利用DSP加速，不僅解鎖速度快，而且還更加安全。

在通話消噪方面，高通與大象聲科進行了深度合作，無論是酒吧，還是體育館等人聲鼎沸的環境，基於高通AI Engine的驍龍855都可以實現高品質的通話降噪。

而在AI拍照方面，我們常見的智能輔助拍攝演算法一部分由手機廠商自己研發，更多的則是軟體開發商的研究成果。目前，高通與曠視科技、商湯科技、以及虹軟等軟體廠商合作，幫助手機廠商達到夜景更明亮、逆光不過曝、自拍更好看等效果。

此外，為進一步探索終端側AI應用，高通還宣布與vivo、騰訊《王者榮耀》及騰訊AI Lab達成合作，將利用第四代人工智慧引擎AI Engine，合作開展「想像力工程」項目。

2016年，Google AlphaGo的智慧讓AI一夜之間重回大眾視野，開啟AI時代新紀元。但其實，早在9年前，高通便已經悄然開啟了AI生態布局。

2007年，高通啟動首個AI研究項目。2009年，高通風投對機器人公司Brain Corp進行了首次AI投資。2013年，高通進行人工神經處理架構的研究。

2015年，集成於驍龍820的第一代AI Engine引擎正式發布。2016年，高通發布驍龍神經處理引擎的軟體開發工具包，能夠讓開發者優化搭載驍龍的AI手機等終端設備上的神經網路性能。

2017年，高通收購機器學習公司Scyfer，並投資商湯科技等AI科技前沿企業。2018年，Qualcomm AI Research正式成立，加速AI創新，並設立1億美元AI風險投資基金，繼續通過風險投資的方式積極支持AI領域初創企業。

同年，驍龍855正式發布，第四代AI Engine引擎正式到來，其覆蓋了市面上近乎所有經典安卓中高端手機產品，讓使用驍龍晶元的AI手機上實現了最前沿的終端側AI體驗。

作為產業的領導者，高通正在推動AI從雲到端的布局，助力開發者更快步入新時代。

高通中國區董事長孟樸表示，「AI將推動整個商業格局的根本性轉變，當中包括了手機等移動終端、汽車、智慧交通、物聯網等等。」

目前，高通正在圍繞第四代AI Engine引擎，基於底層框架和三大操作系統，打造集軟硬體、雲服務於一身的完善AI生態系統。

軟體支持方面，高通聯合的軟體供應商覆蓋拍攝、音頻/翻譯、手勢、增強現實等多個領域，合作廠商包含商湯科技、有道、網易、科大訊飛、Nalbi等。

雲服務方面，高通與亞馬遜、阿里巴巴、騰訊、百度等雲服務提供商合作，一同為包括智能手機在內的搭載驍龍平台的終端提供降噪、夜拍、超解析度、人臉識別、語音識別、對象檢測、視頻分割、背景虛化等各種AI功能。

其中，騰訊利用高通驍龍神經處理引擎對旗下手機QQ應用程序「高能舞室」進行了優化，而百度和高通基於DuerOS的合作，發展終端側的關鍵詞偵測和自然語言處理技術，從而為雲端服務提供支持。

同時，高通幫助谷歌實現TensorFlow面向移動終端的優化。在AR領域，高通與微軟和亞馬遜也基於ONNX交換格式進行了深度合作。

高通正在和這些合作夥伴共同探索終端側人工智慧與雲端側人工智慧的結合。

到2025年，智能手機、PC/平板電腦、擴展現實（XR）、汽車和物聯網這五大領域中的AI應用率將會從2018年的不到10%提升到100%。在這一趨勢的驅使下，終端側AI將成為許多關鍵平台的標準特性。移動連接和移動計算是AI革命的中心，而高通將會在這場變革當中扮演一個非常重要角色。

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