高通作為一家引領技術創新的公司，很難簡單地表述其涉及的領域和方向。但可以確認的是，在移動、AI和5G時代的高通，還是核心玩家。5月24日，高通在北京舉行了人工智能創新論壇(AI Day)，論壇中集結的，除了一眾手機廠商，還有很多上游的AI方案和應用公司。論壇很明顯地折射出高通在移動端的位置和其所盯準的方向，論壇的意義可以概括為秀肌肉和展示方向。
新系列秀肌肉：高通驍龍710
秀肌肉，這個說的自然是論壇中搶盡風頭的驍龍710。
在高通傳統的移動芯片層級劃分中，通過驍龍800、驍龍600、驍龍400移動平臺，分管旗艦級、高端、中端產品線。而原來的驍龍200系列則在此前已經被踢出驍龍系列，直接命名為Qualcomm 200系列。為了滿足近年來國內手機領域的競爭和消費升級的需求，高通在驍龍800和驍龍600之間引入了新的系列，而該系列的首個產品就是次旗艦級的驍龍710移動平臺。
驍龍710繼承了大量驍龍485的技術特性。不但用上了最新的10nm工藝制程，還直接繼承了驍龍845的Hexagon 685 DSP。CPU構架也是和驍龍845整體構架一致的Kryo 360，宣稱整體性能提升20%。新的Adreno 616 GPU，除了支持高達20%的整體性能提升、及高達25%的網頁瀏覽速度提升，游戲功耗降低40%外，也是旗艦驍龍800系列外，首次加入4K HDR視頻播放功能。
其ISP則是與驍龍845類似構架的Spectra 250，可以提供更強的弱光拍攝、降噪、自動對焦、視頻穩定、平滑變焦和實時背景虛化功能。網絡方面，升級到了最高支持800 Mbps的驍龍X15 LTE調制解調器，并支持4x4 MIMO和許可輔助接入技術，在信號弱和網絡擁擠的條件下，可以提升70%的下載速度。
另外，驍龍710也是帶有高通AI Engine的移動平臺。負責AI異構計算的DSP、Adreno視覺處理子系統和Kryo CPU，都和驍龍845是同級構架或同款DSP，直接效果就是帶來了是驍龍660整整兩倍的AI處理性能。
就像以前的驍龍660從驍龍820/821上繼承了大量先進特性，而這次的驍龍710，甚至可以說是驍龍845的直系親屬了。用了大量旗艦技術武裝的驍龍710，是高通在次旗艦市場的秀肌肉，基本沒有懸念的會是下一代次旗艦產品標配。
高通眼中的AI人工智能
新的深度學習框架和大幅提升到運算性能，讓人工智能在近年出現了爆發式的增長。預計到2021年，人工智能衍生的商業價值將達3.3萬億美元。在人工智能創新論壇中，高通再次重申了他們在終端側人工智能的重視，并表示他們將專注于人工智能的高效率和個性化。
在高通的眼中，智能手機將會成為人工智能最重要的載體之一。預計在2018到2022年，智能手機將會累計出貨超過86億臺。移動端無法比擬的規模，讓其具備構建人工智能平臺的優勢和可能性。此外，物聯網和5G技術也將作用在智能手機上。
人工智能最核心的過程是模型訓練、執行和推理，以往這些都是在云端，由性能強大的服務器完成的。而高通則希望，在5G時代，訓練、執行和推理將也能在終端側實現，所有的邊緣終端都將具備機器學習能力。
這就是高通追求的高效率和個性化的緣由。首先，終端側是最靠近數據源的位置，終端側具備人工智能深度學習的數據處理能力，提供實時的機器學習處理，就不必浪費數據帶寬和時間進行海量的數據傳輸。終端側可以對云端處理進行補充，比現在的純云端方案更高效，時延更低，可靠性更高。
而個性化，則是源于本地數據的利用和用戶隱私性的保護。終端側才是用戶接觸最多、個性化數據最多的設備，但考慮到隱私保護，這部分數據是不適合進行云端傳輸的，這是現有人工智能方案的空缺。但終端側的人工智能初步處理則沒有這個問題，終端能根據用戶數據進行初步反饋之外，也在過程中進行了數據特征提煉和去敏化，起到了過濾并保護隱私數據的作用。
論壇中高通表示，2年前的驍龍820就已經集成了高通的AI成果Zeroth，隨后的驍龍835、驍龍845、驍龍660和剛發布的驍龍710，都是終端側的人工智能平臺。驍龍移動平臺早已是應用最廣泛、影響力最大的移動人工智能平臺了。而現時AI應用主要集中拍照和語音交互兩個領域，主要通過AI的能力把應用優化到更好，實現更明確、更智能的效果。
而這些成果，我們能在參加人工智能創新論壇的小米、vivo、一加、黑鯊、堅果、OPPO等一眾手機廠商中看到。例如現在的AI已經能自動識別拍照場景，自動調配相應的參數，AI美顏、AI物體識別都是其直接衍生物。而語音交互則是得益于AI而不斷提高精度，在不同的噪音環境，不再需要特定人聲就能完成精準識別。
AI生態的組建與落地
除了驍龍710和高通的人工智能戰略之外，這次高通人工智能創新論壇，還有兩個極有可能影響后續人工智能產業格局的“大新聞”。其一是高通宣布成立AI Research，其二是高通與大量的AI人工智能上游技術公司的合作。
高通在十幾年前就已經開始了計算機視覺和運動控制應用的脈沖神經網絡等領域的人工智能基礎研究。而這次成立的高通AI Research，將會對高通公司范圍內開展的全部前沿人工智能研究，進行跨各職能部門的協作式強化整合，并將將繼續通過學術刊物、參加技術會議及學界合作項目等多種方式與研究團體進行交流。
高通的目標是通過將人工智能集成于數億產品之中，從而支持無縫、個性化且可預測的人工智能體驗。實際上，高通之前的基礎研究，已經成為了橫跨智能手機、汽車和物聯網等多種終側的人工智能基礎了。和云端不同，移動端有嚴格的體積、連接和功耗要求，需要非常高效的硬件、算法改進、軟件工具以及系統級方案。因此除了基礎技術的探索，AI生態的組建與落地，還需要其他廠商和開發者的參與。
這就是為什么人工智能創新論壇中，除了手機廠商外，騰訊手機QQ、網易有道翻譯官等應用產品的巨頭，以及包括眾目、商湯、三角獸、Face++、百度AI和創通聯達在內的大量的上游的技術公司都有出席的原因。
在終端側，目前驍龍神經處理引擎SDK支持TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe、Caffe2等多種框架，而且因為高通和大量廠商的廣泛合作，驍龍平臺支持的框架數目數目仍在增長。2018年2月，百度表示計劃全面支持Qualcomm人工智能引擎AI Engine及其生態系統。而論壇中，高通和百度宣布，將通過ONNX轉換器，推動百度的PaddlePaddle開源深度學習框架在驍龍終端上的轉換與應用。
以論壇中宣布和高通合作的網易有道為例，非云端的實景AR翻譯功能，已經能在高通的人工智能引擎AI Engine(AIE)組件上實現了。其不但能動態跟蹤及識別目標，并帶來了超過10倍的動態最終范圍提升，減少運動中70%的無效識別，全面提升了識別準確度。終端側的人工智能，已經在響應速度和效率上展現出了巨大的優勢。
面向開發者和制造商，高通和重慶創通聯達宣布雙方展開合作，創通聯達將推出一款AI開發套件——TurboX AI Developer Kit。這款即將推出的開發套件，計劃包含支持如物體識別、缺陷檢測、場景檢測及寵物識別等眾多AI的基礎模型，而且是支持后期拓展AI和拍攝功能的模組化設計。
這個套件除了是跑在地球上普及度和數目最龐大的移動人工智能平臺之外，其也是終端側而非云端運行的AI，在響應性、可靠性、成本、隱私和安全性上都有舊方案無可比擬的優勢，智能駕駛、零售攝像頭、機器人，甚至工廠控制器、汽車配件都能從中獲益。
和傳統的云端方案不同，高通在移動端的絕對領先地位，基本就是終端側人工智能在頂端產業鏈中的代名詞。當我們意識到高通的AI策略的時候，終端側人工智能的生態其實已經能初見端倪，而且很快會看到大量產品的落地了。而這也是高通一直以來的做法，將所有可用的材料為客戶準備好，至于如何去發揮，怎么發揮，高通則留下了大量的空間給OEM廠商選擇。
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