AI 對人們生活的滲透，往往有“潤物細(xì)無聲”之感。比如手機上的語音識別、安檢處的人臉識別、基于用戶喜好推送的內(nèi)容，這些看似微小的、深度嵌入日常生活中的變化，往往伴隨著技術(shù)的巨大進(jìn)步。
AI 能力正在快速覆蓋各個終端互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，從智能手機到筆記本、從智能汽車到家用機器人、從 XR 到 PC。終端場景的豐富帶來了一個新難題：開發(fā)。
在不同的終端上部署同樣的產(chǎn)品、功能，是否需要多次開發(fā)?隨著2022 年 6 月高通 AI Stack 的正式發(fā)布，這一痛點有望得到徹底解決。
一言以蔽之，AI Stack 是一個 AI 開發(fā)“全家桶”，需要什么能力、什么工具，開發(fā)者可以快速從中獲取。其最重要的特點——跨終端，可以讓 OEM 廠商和開發(fā)者們在對單一產(chǎn)品完成軟件模型開發(fā)后，直接擴展到其他產(chǎn)品中。
“一次開發(fā)，多終端使用”。
AI Stack 橫空出世的意義在于重塑了 AI 開發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施，結(jié)束了開發(fā)者在不同終端“各自為戰(zhàn)”的局面。這款“統(tǒng)一的 AI 開發(fā)工具”，賦能AI行業(yè)，指數(shù)級提高行業(yè)開發(fā)、部署效率。
等待了太久，為什么 AI Stack 的出現(xiàn)是行業(yè)發(fā)展的必然?
說起高通的芯片，讀者最先聯(lián)想到的是手機。根據(jù) Counterpoint Research 公司公布的數(shù)據(jù)，2022 年第一季度全球智能手機芯片收入最高的是高通。從出貨量看，高通占據(jù)了全球市場的 30%。
少有人關(guān)注的是，全球幾乎所有的主要汽車制造商均已選用高通的驍龍座艙平臺，超過 1.5 億輛汽車采用高通汽車的無線解決方案，市場份額高達(dá) 80%。
AI 硬件在不同領(lǐng)域的快速使用，也帶來的新的難題。智能手機相比物聯(lián)網(wǎng)、智能汽車領(lǐng)域，存在諸多差異，比如不同場景下的功耗需求分析、模型類型、模型部署方式都是不同的。另一方面，不同業(yè)務(wù)對準(zhǔn)確性、功耗和時延等方面的平衡要求也不同。
舉個例子，XR 應(yīng)用中的手勢追蹤、眼球追蹤和 3D 重建 AI 模型，相比于汽車領(lǐng)域里的激光雷達(dá) AI 模型，存在很大的區(qū)別。
行業(yè)的需求是簡單而明確地：面對如此多樣化的 AI 使用場景，以及紛繁復(fù)雜的個性化開發(fā)需求，能否有統(tǒng)一的、跨平臺的 AI 開發(fā)工具?
從高通的角度來說，憑借自身硬件技術(shù)優(yōu)勢和市場覆蓋率優(yōu)勢，能否打造這樣一款產(chǎn)品，實現(xiàn)不同終端開發(fā)的互通?答案是肯定的。
高通 AI 軟件棧(Qualcomm AI Stack)的推出，賦能客戶充分利用高通在不同產(chǎn)品線上的技術(shù)優(yōu)勢，將一個產(chǎn)品的開發(fā)成果應(yīng)用到其他產(chǎn)品線上，包括智能手機、可穿戴設(shè)備、XR、汽車、PC 等等。當(dāng) AI 開發(fā)者不必將時間浪費在重復(fù)開發(fā)上，他們就可以集中精力去思考創(chuàng)新的 AI 應(yīng)用。
AI Stack 如何避免重復(fù)開發(fā)?
AI Stack 能夠為整個開發(fā)過程提供支持，從模型準(zhǔn)備、研發(fā)、不同產(chǎn)品的細(xì)節(jié)優(yōu)化，一直到最后的模型部署，確保打造出適合具體用例的特性。比如將一個原本面向手持設(shè)備的面部識別功能遷移至汽車或安防攝像頭等其他終端。
從硬件層面來說，AI Stack 幾乎能夠在所有高通技術(shù)支持的終端上運行。智能手機、XR、PC、物聯(lián)網(wǎng)、機器人、汽車以及云端。在軟件層面，它支持不同的操作系統(tǒng)，包括 Android、Windows、Linux 以及面向網(wǎng)聯(lián)汽車的 QNX 等。
AI Stack 可以提升模型能效高達(dá) 4 倍
AI Stack 能夠支持一系列工具套件，從而提升了開發(fā)模型的質(zhì)量。以高通 AI 模型增強增效工具包(AIMET)為例，其能夠搭建體積更小、能效更高的模型，從而在硬件端進(jìn)行部署時能有更好的表現(xiàn)。舉例說明，AIMET 提供了模型量化和模型壓縮技術(shù)，能夠進(jìn)行量化感知和無數(shù)據(jù)訓(xùn)練，通過將浮點運算模型轉(zhuǎn)化為整數(shù)運算模型，使模型能效提升達(dá) 4 倍之多。
此外，在 AI 模型增效工具包中，一些常見和主流的模型均為開源。比如上文提到的浮點運算轉(zhuǎn)化為整數(shù)運算模型，開發(fā)者可以自行嘗試并且評估其能效與準(zhǔn)確性，從而為開發(fā)的產(chǎn)品找到最合適的解決方案。
AI Stack 為建立統(tǒng)一的 SDK 打下了基礎(chǔ)
用高通公司自己的話來形容，AI Stack 幾乎是業(yè)界面向智能網(wǎng)聯(lián)邊緣終端最完整的 AI 軟件棧產(chǎn)品。其實這種說法仍有些謙虛，因為在 AI 開發(fā)領(lǐng)域，其他公司提供的軟件棧往往針對某個特定的行業(yè)。而 AI Stack 卻打破了這種局限，這是質(zhì)的變化。
高通 AI 軟件?？梢灾С种T多的 SDK，比如面向汽車 ADAS 解決方案的 Snapdragon Ride SDK，面向物聯(lián)網(wǎng)的高通智能多媒體 SDK，以及近期發(fā)布的 Snapdragon Spaces XR 開發(fā)者平臺。Snapdragon Spaces能夠?qū)⒏咄ㄔ?AI 方面打造的基礎(chǔ)提供給 AR 開發(fā)者，從而基于高通AI軟件棧打造創(chuàng)新應(yīng)用場景。
AI Stack發(fā)布，高通還是手機芯片公司嗎?
想要看清 AI 開發(fā)領(lǐng)域的未來走向，必須要對過去做一個梳理。知道過去才能更好的推演未來。
首先，AI 正在快速革新各個領(lǐng)域。之所以用“革新”這個詞，因為其影響不僅包括賦能也包括顛覆。比如在數(shù)字化領(lǐng)域，AI 就起到了舉足輕重的作用，通過部署 AI 技術(shù)，借助數(shù)據(jù)推動工作流程的智能化，更迅速、更準(zhǔn)確的做出決策，這是 AI 對企業(yè)運行效率的整體提升。
另一方面，AI 的出現(xiàn)顛覆了一些傳統(tǒng)行業(yè)的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)。比如廣告業(yè)，技術(shù)和數(shù)據(jù)要求對廣告的效果進(jìn)行精準(zhǔn)追蹤，而不再是從前的海量投放并且效果難以評估。
反觀人類的生活，AI 幾乎已經(jīng)滲透到了各個方面。從居家內(nèi)部開始，智能家居、智能電器，如家用安防、空調(diào)、冰箱;出行如無人駕駛、智能電動汽車;再到娛樂，AR、VR，幾乎每一步未來都要被AI賦能、改造。
AI 可以說是未來幾十年確定性的機會和趨勢，這也便理解了高通芯片在各個領(lǐng)域的部署和應(yīng)用。
未來是一個萬物互聯(lián)的世界?！叭f物”意味著終端客戶種類和數(shù)量的龐大。高通曾經(jīng)表示，其合作伙伴強烈表示需要這樣(類似 AI Stack)一款產(chǎn)品。因為某些客戶的產(chǎn)品不僅能在云端運行，也會在邊緣側(cè)運行。它們投入了大量的工作開發(fā)模型，希望確保這些模型能發(fā)揮到極致。
說到“統(tǒng)一”，其實早在 2021 年，高通就提出了“統(tǒng)一的技術(shù)路線圖”。在圖中，高通展示了通往未來的戰(zhàn)略，即從手機核心出發(fā)，最終為各種智能終端提供智能、高性能、低功耗的系統(tǒng)和無線組合。
如果說 2021 年高通提出的“統(tǒng)一”是硬件領(lǐng)域的，那今年 6 月 AI 軟件棧的發(fā)布意味著軟件層面的“統(tǒng)一”。二者放在一起，高通正在實現(xiàn) AI 開發(fā)領(lǐng)域硬件與軟件的深度統(tǒng)一、融合。
正如高通公司官網(wǎng)所披露的，AI 軟件包括了三個組成部分：硬件、軟件和工具。硬件如驍龍系列產(chǎn)品，向市場證明了高通在 AI 硬件性能、即每瓦特性能方面的領(lǐng)先性;軟件端和工具端，高通提供了一整套完整開發(fā)平臺，集成了公司在 AI 領(lǐng)域十余年來的積累與研發(fā)成果。
在大眾眼里，高通幾乎是手機芯片的代名詞。這種固有認(rèn)知一方面來自高通在手機芯片領(lǐng)域的支配地位，同時也是大眾的理解偏差。高通從來不只是“做芯片的”，AI 時代的到來，AI 軟件棧的發(fā)布，讓高通看起來更像是科技基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)者。
這與其公司一貫宣揚的愿景和使命一致：高通致力于發(fā)明突破性的基礎(chǔ)科技，變革了世界連接、計算和溝通的方式。今天，高通的基礎(chǔ)科技賦能了整個移動生態(tài)系統(tǒng)。高通正在將移動技術(shù)的優(yōu)勢帶到汽車、物聯(lián)網(wǎng)、計算等全新行業(yè)，賦能人與萬物智能互聯(lián)的世界。
(文章轉(zhuǎn)自DeepTech深科技)
