AI一直在向智能手機等終端領域邁進，同時AI手機也是人類最大的信息平臺，將成為承載AI的最大載體。搭載高通第三代AI移動平臺的驍龍845手機目前已成為推動移動終端AI化、規模化的主力軍。高通在十多年前就開始了AI的前瞻性研究，覆蓋了市面上近乎所有經典安卓中高端手機產品，如今，使用驍龍845手機的用戶享受到前沿的終端側AI體驗。今天，高通召開了一個AI交流會。會上，高通產品市場總監、AI專家劉學徽先生給出席的媒體介紹了高通AI的歷史、戰略、現狀以及發展重點。
▼高通驍龍AI歷史
2015開始，高通在820芯片組內加入了AI功能，支持了當時起步最早、來自 Facebook的Caffe模型。
到了2016和2017年，谷歌在AI方面迎頭趕上，推出了TensorFlow。這時的驍龍835支持了TensorFlow和Caffe，並首次在 GPU和DSP等多個芯片內加入了AI。
到了2018年，高通推出了目前旗艦機主用的驍龍845芯片組。驍龍845是高通的第三代移動AI平臺，具備了完全的異步架構AIE，對AI運算能力有了更全面的提升。
在AI興起的這兩三年內，除了谷歌和Facebook，還有許多其它公司和機構推出了自己的AI模型。高通也在評估並已經支持了其中的許多。
▼高通AI戰略：融合5G，雲、端配合
由於手機的功耗限制，在本地利用移動芯片組進行超負荷、超強度運算是不現實的。但這些運算卻可以在體積龐大的服務器中實現，所以就有了“雲”和“端”的概念。
在雲端（服務器），AI會通過大量數據進行超強度的機器學習，培訓出可供手機使用的AI模型。
然後端（手機）就可以把這些AI模型拿來用，免去了超強度機器學習的步驟。但這又涉及到了雲和端的數據交換問題，這時5G就派上了用場。
由於5G的高帶寬、高穩定性和低延遲，雲服務器和手機端能進行實時暢通的數據交換，大幅提高了手機的AI性能。
還有一點，雲端服務器和手機的數據交換都是在本地存儲進行讀寫。但目前手機存儲器的性能和效能還不足以進行強度太大的數據交換。所以說存儲器是手機本地AI的最大瓶頸。
▼本地AI不能完全被雲AI取代
雖然剛剛提到了雲端服務器的優勢和手機性能的劣勢，但基於手機芯片組的本地AI運算仍然很重要。
比如，人臉識別、虹膜識別和聲紋識別等都利用了AI運算。如果在這時把數據傳到雲端進行處理的話，用戶的生物安全信息就有被暴露的風險。所以高通認為這類AI運算應當完全在手機端運行。
除了手機領域外，無人機和無人汽車更應當具有強大的本地AI能力。否則當網絡故障發生時，交通癱瘓帶來的安全問題將不堪設想。
▼生態打造和軟件優化極其重要
要想在手機上進行能幫助消費者日常使用的AI運算，光有高通(打造AI運算環境)的努力是遠遠不夠的。這是一個需要整個產業鏈共同面對的問題，這就涉及到了生態的打造。
芯片廠商（高通）、手機廠家，軟件公司(比如騰訊)、算法公司和APP開發者等參與者都是AI生態圈的一部分，離不開相互的合作與支持。
此外，強大的AI性能不僅需要好的芯片性能，也需要優秀軟件優化。優化得當的軟件能給AI帶來比升級硬件還誇張的性能提升。
▼移動端AI急需跑分標準
在看一部手機性能時，我們總是會看CPU、GPU或存儲的跑分。但在AI領域，業內還沒有一個能被大家公認的跑分標準。由於AI是一個極其龐大、複雜的領域，目前現有的AI性能評測標準雖然很多，但都過於“偏科”。也就是說每個標準都有自己側重的方面，只看重某一種運算。這讓許多AI能力不弱的硬件不能得到應得的高分。
為了解決這個問題，高通決定篩選AI中最重要的幾個性能指標（最能影響日常使用的），並重點參考它們來提升AI性能。但這只是臨時舉措，最終的理想狀態是有一個能夠全方位測試手機AI能力的評分標準，讓消費者對於手機AI能力的強弱有全面、具體、客觀的瞭解。
▼AI目前的用途
目前，手機上需要AI能力的任務可分為三大類，分別是視覺圖形（美顏、拍照識別）、語音（語音喚醒、識別、翻譯、語音助手）和活體檢測（面部識別，生物識別、聲紋，虹膜）。
▼AI的未來：AR和定點運算是重點
剛剛提到的這些用途其實都沒有完全用盡高通驍龍AIE的性能。目前還沒有流行的AR則很有可能是第一個能完全“榨乾”移動平臺AI性能的用途。
AR的應用方式很多，比如AR測量、AR遊戲和AR購物等。其中AR遊戲可以是多人面對面的多設備聯機，這對手機的AI能力有著全方位要求。
在浮點和定點運算中，定點運算是未來手機AI的主戰場。定點運算的精度高，其許多特質非常適合手機這種移動平臺。可是定點運算也有缺點，就是對模型設計要求很高。可一旦解決模型問題，定點運算就能發揮自己的優勢。
▼總結
目前移動端的AI技術還處在起步階段，作為行業領軍者之一，高通希望通過與整個產業鏈的合作，把AI性能毫無保留地利用到提高手機用戶的日常操作體驗上。相信結合即將到來的5G，AI技術將會在各個手機端更上一層樓。
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