原標題:高通:手機終端成人工智慧最大載體,實現非易事

高通:手機終端成人工智慧最大載體,實現非易事

搜狐科技/崔家樂

上周,高通在北京召開人工智慧媒體電話溝通會,分享了高通在人工智慧領域的最新動態以及發展願景。高通表示,自2007年,高通就已經開始探索麵向電腦視覺和運動控制應用的機器學習脈衝神經方法,隨後在2012年還將其研究範圍從仿生方法拓展到了人工神經網路——主要是深度學習領域。

最近,Qualcomm Technologies宣布收購專註於前沿機器學習技術的阿姆斯特丹大學附屬公司Scyfer B.V.,以充實其相關人才團隊。Scyfer已為全球多個不同行業的公司打造了人工智慧解決方案,包括製造業、醫療業和金融業。

高通表示,經由收購Scyfer,該公司創辦人,同時也是阿姆斯特丹大學著名教授Max Welling博士也將加入高通技術公司,協助推動人工智慧研究與發展。

人工智慧正在向終端遷移

以前的智能體現都是在大型伺服器或者是雲端,但是現有的技術發展以及架構下,數據的處理等以及智能的培訓也可以在設備端進行。

同時,向設備端轉移還將擁有更多的優勢,比如使用者的隱私性,畢竟比在雲端上處理更為安全。其次將擁有更高的可靠性、低延時性,並且能夠高效利用網路帶寬。而高通表示,高通一向在移動通信領域有著良好的技術,這樣的優勢以及5G的發展下,高通也進入了這樣的浪潮。

而在這樣的情形下,功率和熱功效對終端的人工智慧非常重要。移動環境下,人工智慧面臨著眾多的挑戰,比如面對精密的設計,如何進行高效的散熱,電池的長久續航以及內存和帶寬的限制等等。而在此情況下,高通將在三方面進行人工智慧的優化:

首先,在硬體方面,通過開發異構計算,在散熱限定內以低功耗運行人工智慧神經網路

其次,在演算法方面對最先進的深度神經網路進行優化

最後,在軟體方面,面向深度學習的軟體加速運行時間。

開放的驍龍神經處理引擎

目前,高通已經在600系列以及800系列,開放了驍龍的神經處理引擎,驍龍NPE旨在向開發者提供軟體工具,面向搭載驍龍處理器的移動終端和其他類型的網路邊緣終端,加速深度神經網路工作負載運行。開發者可針對所需的使用者體驗選擇最佳的驍龍內核——包括Qualcomm® Kryo™ CPU、Qualcomm® Adreno™ GPU或Qualcomm® Hexagon™ DSP。

驍龍NPE將向多個行業(包括移動、汽車、醫療健康、安全與圖像)的開發者提供他們所需的工具,以實現終端側的、由神經網路驅動的使用者體驗。開發者可充分利用深度學習使用者體驗,如風格轉換與濾鏡(增強現實應用)、情景探測、面部識別、自然語言理解、物體追蹤與規避、手勢和文本識別等。

具體在手機終端上,藉助於表示可以提供真正的個人助理,更長的續航、出色的拍照、自然的使用者界面以及連接性和安全性。

在汽車上,可以重新定義車載的體驗,提供更好的自然使用者交互界面,個性化的設計以及駕駛者的意識監控。同時基於高通電腦視覺的技術,可以提供更好的環境感知,而根據自身的計算優勢,能夠進行更好的感測器融合、路徑規劃以及決策等。

高通已經在向市場展示,在移動晶元上,高通已經具有了移動人工智慧處理的能力,並在不久的未來,將會提供更專用的硬體、提升演算法,並不斷改進優化策略,從而更高效地在終端側執行。