推动AI向终端迈进 骁龙AI芯片延展前沿应用场景

今年以来，AI芯片领域热度持续升温。手机等终端上的丰富应用场景为AI芯片的发展提供了广阔土壤。高通在芯片领域的奋战已长达30年之久，凭借其深厚的技术积累，正大力推动AI在终端侧的落地，目前高通已经推出了第三代AI芯片骁龙845，比上一代实现了三倍的AI性能提升。

高通多年前就前瞻性的大力度投入到AI芯片基础技术的研发，以及AI应用的生态整合之中。高通最早在AI芯片上就开发了神经元处理器Zeroth，放在今天就是类似火热的NPU概念，能让装有这一AI芯片的机器人能快速的识别色彩、理解文字和图像。而为了推动AI在终端侧的迈进，针对AI手机和AI终端的智慧需求，高通推出了更为契合并基于神经网络运算的AIEngine，将AI芯片的CPU、GPU、DSP组成一个异构AI平台，运行骁龙神经处理引擎等软件和各种库，均衡地针对不同的AI算法需求进行处理单元的合理分配，带来更好的效能，并且支持开发者与厂商，能轻松实现和加速骁龙AI芯片上的AI处理，与合作伙伴的应用形成协同，共同构建起来一个AI的业务生态。如今，骁龙845、骁龙835、骁龙710以及骁龙660等AI芯片中都已经搭载有AI Engine，这些AI芯片被手机和终端厂商广泛应用，这使得高通骁龙AI芯片已经成为当前应用最为广泛、影响力最大的移动AI芯片。

现在手机AI芯片都热衷于增加独立处理AI任务的单元，目前高通AI芯片的策略与部分竞争对手采用的方式不同，并不是简单叠加AI芯片的NPU或者引擎单元。骁龙AI芯片而是采用异构计算的方式，让CPU、GPU、DSP等不同的模块来相互配合，根据不同的应用场景来安排AI芯片的工作负载。这是因为各家厂商的需求不同且AI芯片行业发展速度极快，通过异构计算可以满足不同场景下调动芯片不同部件，从而满足AI的各类不同需求。AI芯片这么做的好处是可以适配更多的手机，毕竟现在市场上从中端至高端乃至旗舰市场，骁龙芯片的市场覆盖度极高，AI芯片并不是只提供给某一个品牌使用，市场会有大量终端设备搭载骁龙AI芯片，倘若一刀切的定义AI芯片应该加一个单独组件，这种决定恐怕众口难调。而就目前的AI计算场景来说，骁龙AI芯片强大的终端算力完全能够胜任而不必增加独立的AI单元，这么做也不会增加AI芯片的成本。

小米旗下的AI手机MIX 2S，就是搭载了高通第三代AI芯片骁龙845，得益于AI芯片的加持，通过AI场景相机在拍摄时可以智能识别对应的场景，自动进行优化。MIX 2S可以识别出25种标签，包含了206个精细化的具体场景。AI场景相机在检测到对应的场景时，会自动地对照片进行“美化”，让花朵更鲜艳，天空更蓝，美食更诱人，文字更清晰。在6月份刚推出最新vivoNEX旗舰版，是一款定位高端的机型，也是采用高通骁龙845这一AI芯片。借助骁龙845的人工智能引擎，能支持多达17种环境的场景识别，提供AI滤镜、AI构图、AI逆光拍照等多种实用拍照功能，这些功能就是通过AI芯片的异构计算平台的多个硬件协同工作，才打造出的优秀AI体验。

此外，骁龙AI芯片还可以帮助手机延展出很多前沿应用场景，比如在拍照后的抠图。当你用AI手机拍照之后，手机会自动将照片进行AI抠图，无需再上传到云端。这个过程是通过AI芯片实时在手机终端侧进行的。搭载人工智能引擎的骁龙AI芯片的功能已经并将继续助力厂商和生态系统合作伙伴开展AI创新，旨在加速AI在终端侧的发展，并为消费者带来丰富、无缝并引人入胜的AI体验。