在无数的科幻游戏、科幻电影、小说中，当科技爆发到一定阶段时，总是离不开AI。 它们不吃不喝，却什么都知道，在人类身边扮演着“完美伙伴”的角色。
微软游戏《光环》中的角色——（图片来源网络）
正如一切幻想都需要建立在认知的基础上一样，人们对人工智能的终极思考和幻想无论如何也无法回避现实世界。
事实上，人工智能虽然代表了最前沿的科学技术，但它离我们并不遥远。 对于大多数人来说，日常使用AI的次数其实比大家想象的要多得多。
人工智能，无处不在
现在说到AI，大家都会想到很多以.NET为代表的生成式AI应用。 它们可以自动生成文本、摘要、翻译、对话，还可以用来生成逼真的图像、视频和动画，甚至可以帮助用户创作音乐、开发者编写代码等等。
AI能做的事情远不止这些，但AI的到来让人们切实体验到了AI能做的事情。
手机人脸识别
事实上，在日常生活中，人工智能的应用随处可见。 比如AI视觉方面，小区门禁系统、手机人脸解锁、超市人脸支付等都采用了AI人脸识别技术。
还有一款大家都离不开的智能手机，它也运用了大量的AI技术。 最典型的就是图像场景。 手机的光学素质远不如相机，但可以拍摄媲美专业设备的夜景照片和视频。 AI在其中扮演着决定性的角色。
以最新发布的骁龙8Gen2二代骁龙8旗舰手机为例，高通为第二代骁龙8移动平台注入了强大的AI“灵魂”，进一步提升了智能手机的拍照体验。 高通在平台上打造了业界首个“认知ISP”，还实现了一项名为“实时语义分割”的技术。 这项技术有点类似于PS中的图像分层，可以针对图像中的不同区域进行独立优化，大到背景大到面部小细节，都可以独立优化。
具体来说，你平时拍照时使用的背景虚化，或者改变风格化的背景图案，以及人像的一些美化、皮肤美化等，在实时语义分割的帮助下，都会变得更加容易。
这是AI在运动图像中的一个简单用例，但通过这个例子我们不难发现，如今的智能手机已经与AI深度绑定。 事实上，除了OCR扫描、智能语音助手、图库分类、屏幕识别、面部识别等较为常见的手机AI应用外，AI在网络连接、音频、游戏、续航等方面也发挥着重要作用，例如上网。 玩游戏时，合理分配网络，使蜂窝信号和Wi-Fi更加稳定； 玩游戏时智能调用系统资源，让画面更流畅等等。
终端侧算力飙升，AI模型下沉
与智能手机一样，人工智能也广泛应用于汽车、XRP、PC、物联网等领域。 正是基于这种“AI+”形态，更多创新应用场景不断涌现，进一步丰富用户体验。
无论是手机还是汽车，作为独立的终端产品，与AI的结合确实是天作之合。 但必须承认的是，虽然此前业界对AI的讨论已甚嚣尘上，但距离AI在终端侧真正大规模落地还有很长的路要走。
与云AI不同，在终端侧部署AI并不是只要你愿意就能轻易实现的，比如算力。 与云端能够提供的算力相比，终端侧能够提供的算力非常有限。 目前比较流行的一些大型机型，过去很难在智能手机等终端产品上运行。 这意味着，要在智能手机上获得AIGC应用的良好体验其实并不容易，就像在云端生成一张AI图片可能只需要十几秒，但在云端可能需要几分钟甚至几分钟。手机。 时间长了，经验可以说是大大降低了。
但“困难”并不意味着“不可能”。 事实上，早在今年2月份，高通就已经发布了全球首个运行在手机上的终端侧演示。 它是一种基于输入文本生成图像的人工智能模型。 其参数超过10亿。 本来可以运行在云计算集群中，现在终于可以运行在终端端了。
显然，如果没有强大的计算能力作为支撑，想要实现这样的“壮举”几乎是不可能的。 高通之所以能够率先实现，就不得不说到骁龙移动平台。
以最新的第二代骁龙8移动平台为例，这款芯片的AI计算能力已经是天花板级别了。
根据全球知名AI基准测试网站的AI排名统计，我们发现，在前十名智能手机中，搭载第二代骁龙8移动平台的机型占据了八个席位，包括第一名到第七名。
其实，第二代骁龙8移动平台能够在AI计算上大杀四方，并不奇怪。 搭载最新的高通AI引擎，全新升级的处理器，支持更高规格的张量加速器，并且增加了硬件加速，让网络能够快速高效的运行，这也使得第二代骁龙8拥有更加突出的性能。在自然语言处理应用中具有优势。
此外，骁龙移动平台一直拥有出色的扩展能力。 大多数移动平台通常只有一颗处理器，但如果目标对AI计算有更高的需求，例如汽车，则可以使用两个或多个处理器来增加计算能力，这无疑为在其上部署AI提供了强大的计算能力支持终端设备更加多样化。
高通AI软件堆栈，跨设备部署的强大工具
借助第二代骁龙8移动平台，我们看到了高通在硬件方面的一些优势。 事实上，在终端侧推动AI部署的过程中，高通在软件方面提供的技术也发挥着至关重要的作用。
此前，高通发布了高通AI软件堆栈（AI Stack），可以让AI轻松从单一终端扩展到其他各种终端。 为OEM厂商和开发者提供一整套AI解决方案。 该解决方案是一个集成了所有AI框架、开发者库、操作系统的集成平台，同时还具有“一次开发、多终端使用”的特点。 简单来说，用户只需要开发一次模型，就可以在不同的高通产品上进行创建和优化。 并部署其AI应用，充分利用高通AI引擎的性能。
前面我们提到高通使用高通AI软件栈来进行全栈AI优化。 这种全栈优化最终让它可以在智能手机上运行，在 15 秒内执行 20 步推理，并生成像素图像。
在智能手机上运行只是一个开始。 目前，高通已经能够在搭载计算平台的笔记本电脑上运行。 凭借业界领先的高通AI引擎，基于骁龙计算平台的笔记本电脑率先在V3.0上取得了优异的基准测试成绩。 在终端侧运行如此大规模的AI用例，高通再次领先于行业。
终于：
作为终端侧AI的重要推动者，高通已成为推动终端侧AI规模化发展的关键力量，相关技术正在赋能数十亿终端产品。 现在看来，无论是单品的优异性能和功耗，还是规模化成果，以及跨AI应用、模型、软硬件的全栈终端侧AI优化，高通都有着显着的优势。优点。
显然，在AI即将迎来“质变”的关键时刻，高通扮演着越来越关键的角色。 甚至在不久前，高通还正式发布了《混合AI是AI的未来》白皮书，明确提出了云边融合混合AI的发展路径。 从架构设计来看，混合AI几乎适用于所有生成式AI应用和终端领域，具有低成本、高效率、低能耗、运行稳定、隐私性强等优点。 可以说对开发者和用户来说。 非常值得期待。
无论如何，人工智能发展的最终目的是为了更好地服务人类。 这个过程肯定是艰难的，但正是因为有更多人的努力，目标离我们越来越近，直到触手可及。
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