未來，人工智能三大趨勢是在視覺、音頻與增強現實三大領域上。視覺包括了人臉識別、音頻則像是語音助理應用。在無人駕駛、智能家庭、娛樂游戲等場景，都可以看見上述技術應用于其中。除了大家普遍關注的智能手機終端這個人工智能載體以外，高通終端人工智能應用前景包括智能汽車領域。高通目前把不少的應用前景放在人工智能汽車領域上，因為汽車將成為功能集成度最高的“終端”。
高通對人工智能的研究已經有10余年之久，此前，高通需要在云端完成人工智能的訓練、推理等工作，但隨著5G到來，可以在最靠近數據源的邊緣設備上完成這些任務，從而起到互補的作用，更好的保護用戶隱私，帶來更高的效率。而近日備受關注的新一代人工智能平臺驍龍710，采用支持人工智能(AI)的高效架構而設計，集成多核人工智能引擎(AI Engine)，并具備神經網絡處理能力。與之前推出的驍龍660相比，驍龍710在AI應用中實現了2倍的整體性能提升。
所謂AIE(人工智能引擎)是由多個硬件、軟件組成，以實現終端側人工智能運算能力的加速，進而提升用戶體驗。簡而言之，在高通AIE的體系下，以部分驍龍處理器(比如驍龍835，驍龍845，驍龍660)上的Hexagon向量處理器、Adreno GPU和Kryo CPU為硬件基礎，以驍龍神經處理引擎等多個軟件框架和Hexagon Neutral Network(NN)等庫為接口的異構計算方案。
在人工智能汽車領域，AI可以重新定義車載的體驗，提供更好的自然用戶交互界面，個性化的設計以及駕駛者的意識監控。通過AI運算能力的提升，現有的人車交互模式會發生本質的改變，首先在語音交互方面，更加自然的語音交互體驗定會帶來更好的車載體驗;其次，更加個性化的體驗也是主要場景之一，比如你進入車內，車輛通過計算機視覺便可識別你的身份是車主或是其他人?是否駕駛過該輛汽車?你的駕駛習慣如何?并通過這一系列識別后得到的數據進行只針對你駕駛體驗的定制化改變。同時基于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，能夠進行更好的傳感器融合、路徑規劃以及決策等。
人工智能還為自主駕駛鋪平道路：這方面的應用主要是針對未來即將落地的自動駕駛汽車。終端側人工智能將為自動駕駛汽車提供更加精準的定位信息，并優化目前的ADAS應用，使得整體系統的誤判率大幅降低，進而促進自動駕駛的成功落地。
在人工智能研發深度學習過程中，人們低估了硬件的重要性，沒有摩爾定律就沒有人工智能的進步。但是目前的深度學習能耗很高，算法低效是一個亟待解決的問題。未來的人工智能，應該是具有高性能、低功耗的能力，并能夠利用5G移動通訊技術，實現終端側與云之間的人工智能配合和連接。高通目前已具備相應的能力，讓客戶在高通支持的終端上運行人工智能工作負載。同時，也擁有非常穩健的研發和產品路線圖，并著眼未來。
在高通人工智能創新論壇上，高通還展示了未來人機自然交互的各種情境，比如人工智能將能理解情境，提供路況分析、主動告知附近的電動汽車充電站，駕駛人可以手勢更換歌曲。同樣在出行場景中，當人工智能發現駕駛人進入疲勞狀態時，會自動播放他喜歡的搖滾樂;同時，AI將偵測人體溫度并自動進行車內調溫、依照用戶的體型為你自動調整頭枕在最舒適的狀態等。
此外，高通還宣布與創通聯達、網易有道和百度三家公司開展合作。通過最新的終端側人工智能商用技術，為開發者和制造商的生態系統提供支持。雖然要實現真正的人工智能是一個漫長的過程，高通會繼續保持創新，在自己不斷創新研發的同時，和生態圈中的合作伙伴攜手同進，致力于實現真正的人工智能。
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