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作者 |云鹏
编辑 |漠影
拿出手机,解锁脸部识别,询问语音助手天气情况,根据你的喜好查看系统的信息。这些常识操作证明了同样的事实:人工智能已经深入到我们生活的各个角落。
如今,人工智能的能力正在迅速扩展,从移动领域,如智能手机到其他赛道,从智能汽车,XR到PC,以及各种智能IoT设备,市场对人工智能技术应用的需求也在增加。
随着5G技术的成熟,高效率计算的迅速发展,以及端到端的云集成趋势的推动,我们周围的各种终端设备正在深化与人工智能的集成,而人工智能应用也正成为各个行业数字转型“进步”的一部分。
多年来,高通(Gaotong)是人工智能软件和硬件技术巨头,也看到了这一趋势。 这些智能网络终端的出现正是高技术想要做到的:在一个普遍智能互联的世界里,以自己的技术和能力为力量。
就在近期，该公司发行了第一套高技术人工智能堆栈(Qualcomm AI Stack)。可以说，解决行业普遍的问题--如何使用简单的方法,旨在发展和推广人工智能在所有商业部门和产品领域?高通已经给出自己的独特解法。
通过赋予该行业积累的人工智能技术,它已成为技术巨头的“军事战场”。高频人工智能技术堆栈的独特之处在哪里?这对于工业还有什么意义?为什么高通选择在这个时间点发布自己的AI软件“全家桶”？从工业技术的角度来看,我们正试图找到答案。
打破端口背后的障碍:在许多行业根深蒂固,以实践“一扇门的秘密”
如今,各种网络终端设备开始有智能趋势,对于企业和开发者来说,这是一个机会和挑战,机遇在于新市场,挑战在于如何有效地将人工智能能力纳入产品。
作为当今技术产业的一个主要趋势,高技术人工智能软件堆实际上是企业和开发人员的一种人工智能人才。
那么,戈通干嘛?
事实上,它将所有业务部门的人工智能软件功能访问权集成到统一的软件堆中,为智能网络终端提供完整的解决方案,允许开发者迁移和开发不同智能终端的人工智能模型和软件。
我们可以把这种人工智能软件堆看作一个由人工智能开发的“家庭桶”,开发者可以快速使用它们所需要的任何能力。
其中最重要的三个词是“跨端”(trans-terminal),这意味着OEM制造商和开发人员可以将单一产品的软件模型开发直接扩展到其他产品,使他们能够更好地利用从开发到部署的投入和结果。
简单地说,高分辨率人工智能软件堆允许开发者开发所有高分辨率技术支持的终端产品,包括智能手机、XR、PC、IoT、机器人、汽车等。
例如,基于台龙移动平台的智能手机开发的一些技术成就,可以在携带台龙平台的PC笔记本电脑上方便地部署,无需重新开发,这大大加快了人工智能的发展。
从模型准备、研发到不同产品精细优化,最后到模型部署,高科技允许制造商和开发人员在统一的软件堆上完成模型的量化和优化,创造适合特定应用程序的特性。
未来,智能汽车和安全摄像机甚至能够轻易地使用原来在手持移动设备上使用的面部识别功能,产品能力和用户体验也将得到改善。
为了更好地实现交叉设备开发,这个阶段,AI软件堆支持各种主要的操作系统。包括Android、Windows、Linux和QNX用于网络汽车等。同时,在系统软件层面,它可以完全支持系统接口 、 加速器驱动和仿真模型工具等.
在开发者库和服务级别上,高技术人工智能软件堆提供支持数学库、编译器和虚拟平台,编译器可以为特定内容定制,开发者只要有几行代码,就可以用Python做更多的工作。
事实上,这些是高技术人工智能软件堆的主要区别优势:通过一个业务线上丰富的高技术软件和硬件产品组合,客户能够有效地和低成本地扩展他们的投入和相关工作到不同的领域。
背后是智能手机、汽车、XR、互联网、PC和其他领域中高速的深度布局。
目前,大多数其他行业企业提供的软件堆大多针对特定行业领域,因此高技术提供跨智能网络端口解决方案的能力对其他企业来说很难复制。
除了跨端开发的适用性和方便性外,高路径人工智能软件堆实现人工智能能力的性能比也十分突出。
我们可以从高通AI软件栈中看到“高通AI引擎Direct”这一部分，高通AI引擎Direct可以在最靠近模型或硬件的位置进行软件编辑，能够更好地释放硬件性能、确保更高峰值表现。
并且AI的运行时间在高速AI引擎Direct上运行,它可以帮助 OEM 制造商和客户更有效地完成更多的人工智能应用。此外，公路提供神经网络架构搜索(NAS)功能,为保证低延误和高精度的人工智能计算,同时保证低内存和高能源效率。
总体来看，Gacom提供丰富的AI模型库和模型开发工具,支持不同类型的框架,支持Gacom AI Engine Direct,支持不同的运行时间,支持分析器和仿真工具。可以说,智能网络端口的开发提供了相当完整的“人工智能宝箱”。
从“实践”练习中解决硬件和软件技术困难和人工智能
突破终端的开发边界、提供便捷的AI能力支持，这种高效的智能硬件开发体验背后，是高通多年来在底层AI技术侧的深耕以及各条业务线产品组合对AI能力的充分应用、锻炼。
首先，从技术角度来看，最显而易见的，与传统的高科技智能电话相比,在不同场景下,消费需求分析、模型类型和模型部署在IoT或汽车业务领域不同。此外，不同操作的精度、功率消耗和延迟的平衡要求也不同。
例如,IoT设备倾向于关注低功耗和连接稳定性,对传输带宽和计算性能的需求一般较低,运载场景经常需要极低延迟时间的数据传输和极高精度的人工智能模型计算。为确保道路及车辆的安全,这样的任务往往以动态的方式处理负荷,因为道路条件正在瞬间发生变化。
再比如XR领域所应用到的手势追踪、眼球追踪、3D重建AI模型与汽车领域所需的激光雷达AI模型大有不同，这些AI应用对于精准度的要求和其带来的影响，相互之间都有很大区别。
当然,从硬件的角度来看,如何构建开发人员的硬件,在技术领域中扩展IP,在平台中扩展IP,在领域中扩展IP,是高通智能软件堆的登陆过程中解决的挑战。
除了攻击关键技术之外,高技术人工智能堆栈也是由“实践”训练的人工智能能力,因为今天高技术人工智能能力已经在所有类型的终端上应用,为所有类型的终端用户提供更方便的使用体验。
我们最熟悉的莫过于应用在智能手机端的骁龙移动平台。
如今,智能手机具有前所未有的强大的计算、感知和连接能力。 从图像、语音识别到数据安全,人工智能已经融入了智能手机体验中。
在2021年福州科技首脑会议上,高通发言人公布道，通过骁龙移动平台，高通的人工智能技术支持了超过1.8亿终端。从2016年至今，高速AI引擎已经被重复到第七代。继续投资人工智能引擎,它还认识到端口方面AI应用的潜力。
可以说,当今智能手机人工智能计算的兴起与这些移动芯片巨头对芯片人工智能技术的投资是不可分割的。
第一代骁龙8和骁龙8+旗舰移动平台，搭载了相比上代骁龙888平台AI性能提升4倍的第7代高通AI引擎，搭载的第三代高通传感器中枢模块增加了低功耗AI子系统。
AI子系统包括一个低功率的智能感知 ISP,使手机摄像机能够长时间工作,同时确保用户隐私和安全,提供屏幕保护,实时图像检测等。
甚至当用户驾驶时,手机会自动调用导航应用程序并转换到语音控制模式,当用户运行时,它将打开跟踪记录和健康数据监测,手机将具有更多的“智能”。
可以说,在智能手机上,无论是拍摄照片、游戏还是图像、音频处理,都不能排除AI技术的融合,而优秀的AI性能和效率一直是青龙移动平台的优势之一。
除了智能手机之外,汽车也成为人工智能登陆的新兴焦点。
在汽车领域,高速公路通过Snapdragon Ride平台为不同的自动驾驶场景提供不同的计算水平。
例如,Snapdragon Ride平台可以为汽车挡风玻璃上的ADAS摄像机提供10个TOPS计算功率,耗电量少于5瓦,并且它也可以为L4和L5级的自动驾驶场景提供700多个TOPS计算功率。
汽车的数字驾驶舱也是人工智能的降落,促进交互体验转变的关键领域。2019年，高通启动了第三代泰龙驾驶舱平台,支持嵌入式图形图像多媒体、计算机视觉和人工智能功能,它得到了许多汽车制造商的赞赏。自2020年起，Qinglong驾驶舱平台支持中国汽车品牌推出大约50款。
基于此,将于2021年推出第四代泰龙驾驶舱平台,采用5纳米技术作为高性能计算、计算机视觉、人工智能和多传感器处理的中心,并支持车辆电子电气架构的发展。
根据最新数据统计,该公司目前在汽车网络和汽车无线连接市场排名第一,全球各大汽车制造商都选择青龙数字驾驶舱平台来制造智能网络汽车。
在IoT领域,人工智能正在促进许多IoT应用的发展,例如家庭、工业、企业和智能城市。
现在高通已经为全球近13000家企业提供了物联网解决方案，在物联网不同的细分领域进行产品的落地商用和全球拓展。未来，在机器人学 、 智能制造 、 智能城市 、 智能零售 、 智能安全 、 智能存储等领域.人工智能具有广泛的应用空间。
在“元宇宙”概念火爆的当下，不论在VR还是AR赛道，高通都可以说是“隐形大佬”，因为全球几乎所有主流XR终端厂商都采用了高通的芯片方案，从海外的Meta、微软到国内的众多AR、VR创企。
据统计，目前已有超过50款搭载骁龙平台的VR和AR终端发布。就在前不久，高通在骁龙之夜活动上首次推出了基于骁龙XR2平台的无线AR眼镜参考设计，并发布了高通FastConnect XR软件套件。
就在今年6月，高通开放了自家专门面向开发者的XR软件开发平台Snapdragon Spaces，这一平台于去年11月首次推出，也是高通AI软件栈的重要组成部分。
简单来说，Snapdragon Spaces就是高通凭借自己已验证的成熟技术、开放的跨终端平台和生态系统，为开发者们提供的开发工具，来帮助开发者们打造各类XR应用，提升XR应用的实际体验。
能够看到，高通在XR领域的这些持续投入和研究，已经让他们成为元宇宙时代的核心赋能者。这些布局已经帮助高通在XR领域打造了一套较为完善的技术体系，从平台、软件、算法到生态系统和参考设计。
通过这些业务布局,我们可以清楚地看到,各个业务领域的产品组合已经与人工智能紧密结合,人工智能在许多产品类别中得到了授权,并带来了真正便利和小心的使用体验。
这种基于实践的人工智能能力也是高技术方面特有的核心能力之一。
在普遍互联的广泛背景下,科技走向“统一”已成为必然的趋势
不论是高通在智能手机之外的汽车、XR、安防、物联网、PC领域的积极布局，还是此次高通AI软件栈的正式发布，我们都能看到，高通正在将自己各条业务线中的技术进行统一化部署。
至于高科技本身,它涉及调整一个商业部门或产品线的有关投入和知识产权,以便适用于不同的商业部门。
高通将其称之为“统一的技术路线图”（One Technology Roadmap）——一个可扩展应对所有增长业务需求的技术路线图。
事实上,高技术人工智能软件库为不同企业和产品建立统一的SDK奠定了坚实的基础。
高throughAI软件堆集成了许多SDK,比如面向汽车ADAS解决方案的Snapdragon Ride SDK、面向物联网的高通智能多媒体SDK，以及高通近期发布的Snapdragon Spaces XR开发者平台。
高吞吐AI模型可以实现跨平台和跨产品线迁移的灵活性,从而发挥其长期累积的跨产品技术优势。
凭借自身在AI、影像、图形、处理和连接等领域的技术领先性，高通几乎为每类边缘侧终端都提供了智能、高性能、低功耗系统和各类无线组件，从TWS耳机到智能汽车均有应用。
从高通统一的技术路线图中，我们能够看到高通在AI终端侧的技术领先性和领导力，而在未来，高通势必会借助高通AI软件栈进一步实现统一技术路线图的扩展，进而扩大在智能网联边缘的领先优势。
结论:拓宽人工智能应用界限,高通不仅仅是“移动芯片公司”
高技术人工智能软件堆的发布无疑是人工智能技术边界和捐赠产业高技术开发的关键节点,具有良好的跨行业开发应用性和高人工智能效率的特性,为开发者和制造商提供开发和传播人工智能的便利。
目前,我们正在迅速走向一种世界,所有类型的智能设备可以在实时连接到云上,让终端和体验数据从不断增长的内容处理能力和云存储空间中获益。 5G、人工智能和云的结合也将带来新的商业机会和更广泛的市场。