实现终端人工智能更迫切 高通进入AI研发浪潮

随着人们对终端设备功能的进一步诉求，在终端侧实现人工智能变得更加迫切。终端人工智能相较于云端人工智能，用户的隐私可以得到更好的保护，因为相对而言，终端处理要比远端处理更为安全。其次，终端人工智能将拥有更高的可靠性、低延时性，并且能够高效利用网络带宽。例如汽车需要进行实时的决策而不是上传到云端再进行处理。而高通一向在移动通信领域有着良好的技术，搭载高通骁龙的手机终端超过10亿台。这样的优势以及5G的发展下，高通也进入了人工智能研发浪潮。

人工智能应用领域众多，如物联网、智能手机、汽车等。现如今智能手机已经普及，数据显示，未来5年全球手机终端的出货量将超过85亿台。面对这样庞大的产业规模，其实有许多空间去遐想“人工智能”。高通认为，移动终端必将会成为全球最普遍的人工智能平台，并且根据高通一直以来在移动领域芯片和算法的领导地位，有十分好的契机去实现和推动人工智能，尤其是终端人工智能的发展。

终端，就是我们常用到的手机或者汽车等实在存在的产品。以往，很多人工智能的东西可能都要通过云端来实现，譬如翻译，它很依赖网络，响应速度也慢。随着大家对功能的进一步诉求，在终端侧实现人工智能变得更加迫切。总结来说有四个主要的原因：第一是隐私性，这很容易理解，数据隐私保护的问题。第二，可靠性，例如汽车需要进行实时的决策而不是上传到云端再进行处理。以及第三，低时延。此外，第四是高效利用网络带宽，这就是为什么我们需要将部分数据处理放在终端侧完成很重要。

要实现终端人工智能并非易事，在终端使用限定的环境下，功率和热功效对终端的人工智能非常重要。移动环境下，人工智能也面临着众多的挑战，比如面对精密的设计，如何进行高效的散热，电池的长久续航以及内存和带宽的限制等等。随着芯片研发的深入，高通在电池性能和热效率等方面的解决能力已经十分有优势了，这也为高通进一步深耕人工智能提供很好的基础。

高通除了做高效的芯片之外，其实也一直有做算法上面的改进，目前整个行业对于算法的提升非常重视，高通不仅对未来可能出现的新工作负载和新的用例进行优化；同时也对现有的算法（专注的算法优化和提升主要包括压缩、层间优化和稀疏优化等）进行优化提升，让它能够在移动终端上更高效的运行解决方案。另外，就是软件工具部分。在终端侧，一方面高通提供自己的软件工具支持在终端侧进行的人工智能，同时也和生态系统里的合作伙伴合作，支持比如TensorFlow、Caffe2等。

在手机终端实现了终端人工智能之后，必将为智能手机用户带来全新的体验。首先是具有人工智能特性的智能手机，将会为用户带来真正的个人助理功能，其次可以利用深度神经网络技术提供出色的拍照能力，此外还可以带来更强的安全性。而未来终端人工智能还能给带来其他优势，比如延长手机电池的续航时间、实现更好的手机联网能力、增强的安全性能、还可以更好地对调制解调器进行管理等。

此前，高通收购了荷兰阿姆斯特丹大学附属的一家人工智能的公司ScyferB.V.，以充实高通在人工智能领域的人才团队。实际上高通早在2007年就开启首个人工智能相关研究项目，至今高通在人工智能领域的耕耘已经超过了十年，大约2012年已经开始进入到深度学习的阶段。

高通已经向市场展示，在移动芯片上，高通骁龙集成人工智能引擎，具有了移动人工智能处理的能力。从骁龙820到骁龙845，高通基于智能手机的终端人工智能平台已经演进了三代。未来，高通将会提供更专用的硬件、提升算法，并不断改进优化策略，从而更高效地在终端侧执行。终端人工智能的荣景非常值得期待。