携手合作伙伴 高通强化终端侧AI战略

5月24日，高通“人工智能创新论坛”在北京举行。随着应用领域不断扩展，人工智能被越来越多国际公司高度重视。作为国际移动通信巨头之一，高通一直把人工智能技术的重点放在终端侧，并推出了人工智能引擎(AI Engine)等产品进入市场。在本次论坛上，高通公司总裁克里斯蒂安诺•阿蒙进一步强调了“终端侧战略”，并且提出数量庞大的无线边缘设备将可实现5G的全部潜力。5G+AI，两大技术的协力发展，将促使人们未来的生活更加智能。

AI+5G 强化终端侧优势

人工智能应用领域越来越广，除数据中心、智能手机等市场外，在超高清监控、机器人、智能家居、智慧城市等领域的渗透率也不断提高。人工智能所创造的商业价值快速增长。阿蒙预测，到2021年，人工智能衍生的商业价值将达到3.3万亿美元。

高通一直以来在移动领域拥有领导地位，这为他们提供了利用已有的规模和机会，去促进手机和毗邻领域发展的机会。移动领域的规模化，成为了高通将人工智能带给大众的基石。加之5G时代的临近，使得高通认为智能互联所需要的计算能力正通过云端分布到设备端。

为此，高通提出的AI战略是专注于推动智能手机、汽车和机器人等海量终端实现人工智能，同时配合无线网络的高速连接，实现即时响应、可靠性提升、隐私保护增强等优势。

对此，阿蒙指出，智能物联时代数万亿物体相互连接，产生海量数据，要实现规模化，智能必须分布至无线边缘。智能手机是最普及的人工智能平台，预计2018年-2022年智能手机累计出货量将超过86亿部。高通引领移动技术发展，无线边缘可实现5G全部潜力，发明可规模化的技术，将人工智能带到数万亿联网终端。

在本次论坛上，高通宣布成立“Qualcomm AI Research”，将公司范围内开展的全部前沿人工智能研究，进行跨各职能部门的协作式强化整合。据悉，高通在十多年前就启动了研究面向计算机视觉和运动控制应用的脉冲神经网络，由此开始了对人工智能基础研究的探索。依托高通公司在连接和计算领域的领先优势，Qualcomm AI Research目前开展多样化的研究工作，涉及高能效人工智能、个性化和数据高效学习。这些基础研究已经帮助打造出多个面向智能手机、汽车和物联网的商用解决方案，并为终端侧智能拓展至更多全新行业奠定基础。Qualcomm AI Research将继续通过多种方式与研究团体进行交流，包括通过学术刊物、参加技术会议及学界合作项目等。

骁龙710 更强人工智能引擎

在配合AI战略发布的同时，高通宣布推出基于10纳米工艺打造的全新骁龙710移动平台。骁龙710集成多核人工智能引擎(AI Engine)，并具备神经网络处理能力。由于骁龙710移动平台采用了全新的异构计算架构，包括Hexagon DSP、Adreno视觉处理子系统和Kryo CPU，通过协同工作，可让终端侧AI应用快速、直观且高效地运行。与骁龙600系列相比，骁龙710的人工智能引擎实现显著的性能提升。

骁龙710具备4K HDR播放功能，支持观看HDR视频和应用。Spectra 250 ISP支持弱光拍摄、降噪、快速自动对焦、稳像、平滑变焦和实时背景虚化特效，为专业级品质的照片和视频拍摄带来增强特性。集成的骁龙X15 LTE调制解调器支持800 Mbps的下载速率。

特别是在性能和功耗方面，得益于Adreno 616视觉处理子系统架构的增强特性，与骁龙660相比，搭载骁龙710的终端在游戏和播放4K HDR视频时，可降低功耗达40%，在流传输视频时，则可降低功耗达20%。此外，与骁龙660相比，基于ARM Cortex技术的全新Kryo 360架构经过优化，可支持20%的整体性能提升、25%的网页浏览速度提升，以及15%的应用启动速度提升。

携手合作伙伴 打造产业生态

人工智能的发展离不开产业生态的支持。本次论坛中，高通也强调了与多个战略合作伙伴的协同。在开发工具方面，高通宣布与重庆创通联达展开合作，通过其最新的终端侧人工智能商用技术，支持开发者和制造商的庞大生态系统。创通联达将推出一款AI开发套件——TurboX AI Developer Kit。TurboX将由Qualcomm Technologies的多款平台支持，融合硬件与软件功能，帮助开发者和制造商打造AI终端。该开发套件计划包含支持诸多用例的参考AI应用和模型，如物体识别、缺陷检测、场景检测及宠物识别。它还将采用模组化设计，支持扩展AI和拍摄功能。

此外，高通还宣布与网易有道合作，双方正利用高通AIE组件，加速有道实景AR翻译功能在部分骁龙移动平台上的实现。用户只要打开有道翻译官，将智能手机摄像头对准需翻译的文字内容，即可实现中英日韩的实景AR翻译，无需进行拍照，也无需依赖网络或云端进行处理。

据悉，在移动终端上支持离线的实景AR翻译功能需要先进人工智能技术的支持。高通 AIE可加速终端侧的深度神经网络工作负载运行。以动态跟踪及识别为例，不同于静态的拍照翻译，实景AR翻译的实现需要在终端移动的过程中完成识别，这对识别处理性能有更高的要求。

高通还宣布了与百度的一项合作，双方将展开合作，利用高通AI Engine，通过ONNX(Open Neural Network Exchange)交换格式，推动实现百度PaddlePaddle开源深度学习框架模型在骁龙移动平台的转换与应用。该合作在扩大AI产业生态系统的同时，帮助全球开发者和OEM厂商更轻松地在搭载骁龙移动平台的终端上开发并推出AI相关特性。