在無數(shù)科幻游戲、科幻電影以及小說中，當(dāng)科技爆發(fā)到了一定階段，總少不了AI的身影。它們不吃不喝，卻又無所不知，扮演著人類身邊“完美搭檔”的角色。

　　微軟游戲《光環(huán)》中角色——科塔娜（圖源網(wǎng)絡(luò)）

　　正如一切幻想都需要建立在認(rèn)知之上，人們對于AI的終極思考和幻想，無論如何也是繞不開現(xiàn)實世界的。

　　實際上，盡管人工智能代表了最前沿科學(xué)技術(shù)，但它距離我們并不遙遠(yuǎn)，對大部分人來說，日常用到AI的次數(shù)，其實遠(yuǎn)比大家想象中多得多。

　　AI，隨處可見

　　眼下談及AI，大家會想到以ChatGPT代表的眾多生成式AI應(yīng)用。它們可以自動生成文本、摘要、翻譯、對話，也可以用于生成逼真的圖像、視頻和動畫，甚至協(xié)助用戶創(chuàng)作音樂，幫助開發(fā)者撰寫代碼等等。

　　AI能做的事情遠(yuǎn)不止這些，只不過ChatGPT的到來，讓人們對于AI能做什么有了切實體驗。

　　手機人臉識別

　　其實在日常生活中，AI應(yīng)用隨處可見，比如在AI視覺方面，小區(qū)的門禁系統(tǒng)，手機的人臉解鎖，超市的人臉支付等等都用到了AI人臉識別技術(shù)。

　　還有每個人都離不開的智能手機，同樣應(yīng)用了大量的AI技術(shù)。最典型的就是影像場景，手機以遠(yuǎn)不及相機的光學(xué)素質(zhì)卻能拍出媲美專業(yè)設(shè)備的夜景照片和視頻，AI在其中起到了決定性的作用。

　　以最新的驍龍8Gen2第二代驍龍8旗艦手機為例，高通給第二代驍龍8移動平臺注入了強悍的AI“靈魂”，使得智能手機的拍照體驗得到了進一步的提升。高通在驍龍平臺打造了業(yè)內(nèi)首個“認(rèn)知ISP”，由此還實現(xiàn)了一種叫“實時語義分割”的技術(shù)，該技術(shù)有點類似PS中的圖像分層，可針對圖像中的不同區(qū)域進行獨立優(yōu)化，大到背景，小到面部細(xì)節(jié)，都能進行獨立優(yōu)化。

　　具體來說，大家平時拍照時用到的背景虛化，或者更換風(fēng)格化背景圖案，以及針對人像用到的一些美顏、美膚處理等等，借助實時語義分割實現(xiàn)起來將變得更加輕松。

　　這是AI在移動影像中的簡單用例，但透過這個例子，不難發(fā)現(xiàn)今天的智能手機早已和AI深深綁定。事實上，除了OCR掃描、智能語音助手、圖庫分類、屏幕識別、面部識別這類比較常見的手機AI應(yīng)用外，AI還在網(wǎng)絡(luò)連接、音頻、游戲、續(xù)航方方方面發(fā)揮著重要作用，比如上網(wǎng)時，合理分配網(wǎng)絡(luò)，讓蜂窩信號、Wi-Fi更穩(wěn)定；玩游戲時，智能調(diào)用系統(tǒng)資源，讓畫面更流暢等等。

　　終端側(cè)算力大漲，AI大模型下沉

　　和智能手機一樣，AI在汽車、XRP、PC、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域同樣有著廣泛的應(yīng)用，也正是基于這種“AI+”的形式，從而涌現(xiàn)出了更多創(chuàng)新的應(yīng)用場景，進一步豐富用戶體驗。

　　無論是手機還是汽車，作為獨立的終端產(chǎn)品，與AI相結(jié)合確實有那么點天作之合的意思。但必須承認(rèn)，盡管此前業(yè)界討論AI的聲量很大，但距離大模型AI真正落地終端側(cè)，還是有一段距離的。

　　不同于云端AI，在終端側(cè)部署AI不是說想做就能輕易實現(xiàn)的，比如算力問題。和云端可以提供的算力相比，終端側(cè)所能提供的算力就很有限了，像目前比較火的一些大模型，過去就很難在智能手機這樣的終端產(chǎn)品上運行。這就意味著，想要AIGC應(yīng)用在智能手機上有個很好的體驗，其實很不容易，正如在云端生成一張AI圖片可能只需要十幾秒，但在手機上可能就要幾分鐘甚至更久，體驗可以說是大打折扣。

　　不過“有難度”并不代表“沒可能”。其實早在今年2月份，高通就已經(jīng)發(fā)布了全球首個運行在Android手機上的Stable Diffusion終端側(cè)演示，Stable Diffusion本身就是一個基于輸入的文本生成圖片的AI模型，它的參數(shù)超過10億，這樣的參數(shù)規(guī)模過去只能在云端計算集群內(nèi)運行，現(xiàn)如今也終于可以在終端側(cè)運行了。

　　很顯然，沒有強力的算力作為支撐，實現(xiàn)這樣的“壯舉”幾乎是不可能的。而高通之所以可以首個實現(xiàn)，這里不得不說到驍龍移動平臺。

　　以最新的第二代驍龍8移動平臺為例，這款芯片的AI計算能力已經(jīng)是天花板級別的了。

　　根據(jù)全球知名的AI基準(zhǔn)測試網(wǎng)站AI-Benchmark排名統(tǒng)計，我們發(fā)現(xiàn)在前十位的智能手機中，搭載第二代驍龍8移動平臺的機型就占據(jù)了八席，其中就包括第一到第七名。

　　事實上，第二代驍龍8移動平臺能夠在AI計算方面大殺四方并不令人感到意外，它搭載最新的高通AI引擎，全新升級了Hexagon處理器，支持更高規(guī)格的張量加速器，并且增加硬件加速，從而可以快速高效地運行Transformer網(wǎng)絡(luò)，這也使得第二代驍龍8在自然語言處理應(yīng)用上有著更突出的優(yōu)勢。

　　除此之外，驍龍移動平臺一向具備出色的可拓展性，大部分驍龍移動平臺通常都有一個Hexagon處理器，但如果面向的對象對AI計算量需求更高，比如汽車，則會使用兩個甚至多個Hexagon處理器來提高算力，這無疑為在更多元的終端設(shè)備上部署AI提供了強大的算力支持。

　　高通AI軟件棧，跨終端部署利器

　　借助第二代驍龍8移動平臺，讓我們看到了高通在硬件方面的一些優(yōu)勢，其實在推動終端側(cè)AI部署過程中，高通在軟件方面所提供的技術(shù)，同樣起到至關(guān)重要的作用。

　　此前高通發(fā)布了可使AI由單一終端較容易地擴展到其他各種終端的高通AI軟件棧(Qualcomm AI Stack)，它為OEM廠商和開發(fā)者提供一套完整的AI解決方案，這套方案是集成所有AI框架、開發(fā)者庫、操作系統(tǒng)的整合平臺，也同時具備了“一次開發(fā)，多終端使用”的特點，簡單來說，用戶只需要開發(fā)一次模型，就能在不同的高通產(chǎn)品創(chuàng)建、優(yōu)化和部署其AI應(yīng)用，充分利用高通AI引擎的性能。

　　前面我們提到了高通AI Research利用高通AI軟件棧執(zhí)行全棧AI優(yōu)化，這一全棧優(yōu)化最終讓Stable Diffusion能夠在智能手機上運行，在15秒內(nèi)執(zhí)行20步推理，生成一張512x512像素的圖像。

　　而在智能手機上運行Stable Diffusion只是開始。目前，高通已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)在搭載驍龍計算平臺的筆記本電腦上運行Stable Diffusion，憑借行業(yè)領(lǐng)先的高通AI引擎，基于驍龍計算平臺的筆記本電腦在MLCommons V3.0上率先實現(xiàn)了出色的MLPerf基準(zhǔn)測試結(jié)果。在終端側(cè)運行如此大規(guī)模AI用例，高通再一次走在了行業(yè)前面。

　　最后：

　　作為終端側(cè)AI的重要推動者，高通已經(jīng)成為推動終端側(cè)AI規(guī)?；l(fā)展的關(guān)鍵力量，相關(guān)技術(shù)正在賦能數(shù)十億的終端產(chǎn)品。如今看來，無論是單一產(chǎn)品優(yōu)秀的性能功耗表現(xiàn)，還是規(guī)模化成果，以及跨AI應(yīng)用、模型、硬件與軟件的全棧終端側(cè)AI優(yōu)化，高通都存在著顯著優(yōu)勢。

　　很顯然，在AI即將迎來“質(zhì)變”的關(guān)鍵時刻，高通正扮演著愈發(fā)關(guān)鍵的角色。甚至就在不久前，高通正式發(fā)布《混合AI是AI的未來》白皮書，明確提出了云邊一體混合AI發(fā)展路徑。從架構(gòu)設(shè)計來看，混合AI適用于幾乎所有生成式AI應(yīng)用和終端領(lǐng)域，而且具備低成本、高效率、低能耗、運行穩(wěn)定、隱私性強等優(yōu)勢，對開發(fā)者，對用戶，都可以說是非常值得期待的。

　　無論如何，AI發(fā)展的終極目標(biāo)還是更好服務(wù)于人，這個過程肯定艱難的，不過也正因為有了更多人的努力，才讓目標(biāo)離我們越來越近，直至觸手可及。