高通AI交流会：手机没有充分利用芯片组的AI性能

    今天，高通召开了一个AI交流会。会上，高通产品市场总监、AI专家刘学徽先生给出席的媒体介绍了高通AI的历史、战略、现状以及发展重点。

▼高通骁龙AI历史

    2015开始，高通在820芯片组内加入了AI功能，支持了当时起步最早、来自 Facebook的Caffe模型。

    到了2016和2017年，谷歌在AI方面迎头赶上，推出了TensorFlow。这时的骁龙835支持了TensorFlow和Caffe，并首次在 GPU和DSP等多个芯片内加入了AI。

    到了2018年，高通推出了目前旗舰机主用的骁龙845芯片组。骁龙845是高通的第三代移动AI平台，具备了完全的异步架构AIE，对AI运算能力有了更全面的提升。

    在AI兴起的这两三年内，除了谷歌和Facebook，还有许多其它公司和机构推出了自己的AI模型。高通也在评估并已经支持了其中的许多。

▼高通AI战略：融合5G，云、端配合

    由于手机的功耗限制，在本地利用移动芯片组进行超负荷、超强度运算是不现实的。但这些运算却可以在体积庞大的服务器中实现，所以就有了“云”和“端”的概念。

图源：网络

    在云端（服务器），AI会通过大量数据进行超强度的机器学习，培训出可供手机使用的AI模型。

    然后端（手机）就可以把这些AI模型拿来用，免去了超强度机器学习的步骤。但这又涉及到了云和端的数据交换问题，这时5G就派上了用场。

    由于5G的高带宽、高稳定性和低延迟，云服务器和手机端能进行实时畅通的数据交换，大幅提高了手机的AI性能。

    还有一点，云端服务器和手机的数据交换都是在本地存储进行读写。但目前手机存储器的性能和效能还不足以进行强度太大的数据交换。所以说存储器是手机本地AI的最大瓶颈。

▼本地AI不能完全被云AI取代

    虽然刚刚提到了云端服务器的优势和手机性能的劣势，但基于手机芯片组的本地AI运算仍然很重要。

    比如，人脸识别、虹膜识别和声纹识别等都利用了AI运算。如果在这时把数据传到云端进行处理的话，用户的生物安全信息就有被暴露的风险。所以高通认为这类AI运算应当完全在手机端运行。

    除了手机领域外，无人机和无人汽车更应当具有强大的本地AI能力。否则当网络故障发生时，交通瘫痪带来的安全问题将不堪设想。

▼生态打造和软件优化极其重要

    要想在手机上进行能帮助消费者日常使用的AI运算，光有高通(打造AI运算环境)的努力是远远不够的。这是一个需要整个产业链共同面对的问题，这就涉及到了生态的打造。

    芯片厂商（高通）、手机厂家，软件公司(比如腾讯)、算法公司和APP开发者等参与者都是AI生态圈的一部分，离不开相互的合作与支持。

    此外，强大的AI性能不仅需要好的芯片性能，也需要优秀软件优化。优化得当的软件能给AI带来比升级硬件还夸张的性能提升。

▼移动端AI急需跑分标准

    在看一部手机性能时，我们总是会看CPU、GPU或存储的跑分。但在AI领域，业内还没有一个能被大家公认的跑分标准。由于AI是一个极其庞大、复杂的领域，目前现有的AI性能评测标准虽然很多，但都过于“偏科”。也就是说每个标准都有自己侧重的方面，只看重某一种运算。这让许多AI能力不弱的硬件不能得到应得的高分。

    为了解决这个问题，高通决定筛选AI中最重要的几个性能指标（最能影响日常使用的），并重点参考它们来提升AI性能。但这只是临时举措，最终的理想状态是有一个能够全方位测试手机AI能力的评分标准，让消费者对于手机AI能力的强弱有全面、具体、客观的了解。

▼AI目前的用途

    目前，手机上需要AI能力的任务可分为三大类，分别是视觉图形（美颜、拍照识别）、语音（语音唤醒、识别、翻译、语音助手）和活体检测（面部识别，生物识别、声纹，虹膜）。

▼AI的未来：AR和定点运算是重点

    刚刚提到的这些用途其实都没有完全用尽高通骁龙AIE的性能。目前还没有流行的AR则很有可能是第一个能完全“榨干”移动平台AI性能的用途。

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    AR的应用方式很多，比如AR测量、AR游戏和AR购物等。其中AR游戏可以是多人面对面的多设备联机，这对手机的AI能力有着全方位要求。

    在浮点和定点运算中，定点运算是未来手机AI的主战场。定点运算的精度高，其许多特质非常适合手机这种移动平台。可是定点运算也有缺点，就是对模型设计要求很高。可一旦解决模型问题，定点运算就能发挥自己的优势。

▼总结

    目前移动端的AI技术还处在起步阶段，作为行业领军者之一，高通希望通过与整个产业链的合作，把AI性能毫无保留地利用到提高手机用户的日常操作体验上。相信结合即将到来的5G，AI技术将会在各个手机端更上一层楼。

本文编辑：张哲

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