从Zeroth到AI Engine高通人工智能技术实现多大跨越在我们不知道的当下

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从远古智人向前进化，制造和运用工具的能力令人类成为地球真正的主宰，而近些年电子科技的发展又使得人类社会更高速的发展，移动互联网、物联网以及更多尖端技术的出现都在不断优化我们的生活效率。

但这些都不是再次变革世界的技术信号，外界普遍相信，人工智能技术的发展将会成为人类进化的下一个契机，它不是一项单纯冰冷的技术，而是赋予世间万物感知需求的能力，也必将成为全球经济、生活、娱乐等领域发展的新引擎。

有数据表明，至2030年，人工智能将会为世界经济贡献至少15.7万亿美元的市场容量，即便是人工智能尚属启蒙的当下，AI也已经是所有科技从业者无法逃避的话题。

想象一下，清晨时刻到了，语音助手轻声将你唤醒，刷牙洗漱时已经有设备提醒你今天一天的天气和新闻；衣柜已经根据气温和今天的行程安排为你提供了最恰当的穿着搭配；等你坐到餐桌前，你爱吃的热气腾腾的早餐已经摆放整齐。

可以说，在人工智能技术的变革正在慢慢发酵，而未来也充满了无限的可能。

事实上，在我们不知道的当下，一些业界巨头早就开启了人工智能技术的研究。早在2013年，美国高通公司就提出了“Zeroth”处理器计算的概念。

而到了今年，高通更是宣布正式推出了人工智能引擎（AI Engine），通过高通骁龙移动平台高效的处理能力，令用户在终端侧就能实现以往需要云端协助才能完成的人工智能运算。

从Zeroth到AI Engine
异步计算优势逐步凸显

人工智能不是简单地请客吃饭，由于自主学习的复杂性，使得我们无法使用传统的运算逻辑来考量。

在某些方面，计算机的运算虽然速度更快，但效率却要远远落后于人脑，我们有超过数十亿计的脑细胞能够帮助处理来自于各感官刺激的信息数据，这使得人类在应对不同情况时能够做出最为高效的反馈。

因此在最初，高通希望通过一种模仿人脑的计算结构，缩小普通机器运算与人脑之间的差距，这种通过模拟神经元的运算处理器，就被高通称之为“Zeroth”。

神经元处理器Zeroth如若放在今天，大概用时下热门词语—NPU类似（Neural Processing Unit），由于其运算结构模仿了人类生物神经细胞的运作模式，因此相较于传统CPU和GPU，它能更快的对外界的信号做出反应。

比如装配有Zeroth芯片的机器人能快速的识别色彩、理解文字和图像。

然而Zeroth在设计之初并不是面向单纯面向智能手机和移动终端的人工智能计算方案，在功耗和运算效率上仍然有着自己的瓶颈，因此，针对智能手机和智能终端的人工智能需求，高通推出了更为契合的AI Engine。

和单纯的Zeroth计算相比，AI Engine更强调软硬件搭配，由于智能终端的运算最终仍然需要由CPU、DSP以及GPU来呈现，因此当前AI Engine将更积极调用高通骁龙移动平台本就强大的硬件架构。

诸如我们熟悉的Hexagon DSP、Adreno GPU和Kryo CPU，同时高通还引入了全新的骁龙神经处理引擎（Neural Processing Engine）、Android NN API、Hexagon Neutral Network (NN) 等软件，从多方面加速终端侧人工智能运算。

换言之，高通在AI方面目前的想法是，由于各家厂商的需求不同且行业发展速度极快，通过异构计算可以满足不同场景下调动不同部件，从而满足AI的各类不同需求。

毕竟目前市场上从中端至中高端乃至旗舰市场，仍然以骁龙移动平台为主，倘若一刀切的定义AI应该有单个组件完成，恐怕众口难调。

而在此前，诸如Siri或是Google Now之类的人工智能助手都需要通过网络上传语音或是图像以实现功能，这就意味着智能终端只能作为媒介存在，最终的结果仍然是服务器云端向终端的发送。

因此，高通的AI Engine就是希望能够在智能终端上完成更多的人工智能运算。

在刚刚结束的AI Day活动上，高通与合作伙伴展示了最新成果，以当前热门的在线视觉翻译为例，通过AI Engine组件，网易有道已经能在搭载高通骁龙移动平台的智能终端上实现以往云端才能实现的AR翻译功能。

它不仅能比以往减少70%的运动无效识别，更带来了超过10倍的动态最终范围提升。

如今，在高通骁龙845、高通骁龙710以及高通骁龙660移动平台中，都已经搭载有AI Engine，这使得高通骁龙移动平台已经成为当前应用最为广泛、影响力最大的移动人工智能平台，其在拍照和语音交互的突破给用户带来一项又一项激动人心的突破。

比如在vivo Nex手机中，相机已经能根据用户所拍摄的画面为用户提供更为优秀的构图建议，而自动HDR、智能场景识别等功能也足够帮助拍照苦手们，拍下一张更为出色的照片。

而人工智能技术的应用并不仅仅局限于智能终端，未来在汽车领域也将看到高通骁龙的身影，AI将彻底改变用户的乘车驾驶体验。

通过人脸识别、指纹识别等AI技术，车辆可以识别驾驶员、乘客的身份，并按照乘客的习惯及偏好进行个性化调整，包括自动调整头枕位置、方向盘高度，播放驾驶员、乘客喜欢的音乐，或根据他们的偏好进行目的地导航。

事实上早在2017年，高通就已经展示通过高通骁龙820A平台实现了一次L4等级的低速自动驾驶与自动泊车的实验，在未来，人工智能也将更多的改变汽车行业的运行脉络。

人工智能与5G并行
人工智能生态圈逐步建立

愈来愈强的终端运算能力令我们可以在本地完成诸多任务，但对于自动驾驶、路况测算等实际应用场景，终端仍然需要取得云端数据来确保功能的实现，因此人工智能与网络发展依旧息息相关。

而众所周知，万物互联正是高通的拿手好戏，当5G时代即将来临，高通已经做好准备在移动行业中继续引领5G和人工智能并行向前。

5G网络具备超高速以及低时延等特点，这意味着在满足普通用户娱乐互联的同时，将提供更多冗余连接的可能，正是式这些新增的连接容量，为人工智能提供了更高的运算性能。

根据相关数据2018到2022年，智能手机累计出货量将超过86亿部，移动终端的规模将为构建人工智能平台带来巨大潜能，而这的确也需要5G网络为其添砖加瓦。

人工智能运算不再是任意厂商的独舞，越来越多开发者和平台寄希望高通这样的大厂能搭建统一的性能和开发门槛，构筑和谐繁荣的生态环境。

而事实上，高通也正在为此而努力，目前全球多家领先的OEM厂商、开发者以及云供应商等生态系统厂商已采用或宣布支持Qualcomm人工智能引擎AI Engine，以优化和加速人工智能应用。

▲ Qualcomm与旷视科技Face++联合展示了面向智能手机的人工智能应用——3D Animoji

毫无疑问，高通AI Engine是当前兼容性最好的人工智能引擎，它几乎囊括了当前所有的人工智能软件架构：包括骁龙神经处理SDK、随Google Android Oreo发布的Android NN API以及Hexagon Neutral Network（NN）库。

其中，骁龙神经处理引擎可帮助开发者节省在骁龙终端上优化已训练好的神经网络运行的性能的时间和工作量，Hexagon NN库让开发者可以直接将人工智能算法在Hexagon向量处理器上运行。

为基础性的机器学习模块提供了优化的部署，并显著加速诸如卷积、池化和激活等人工智能运行。

▲ Qualcomm与腾讯展示腾讯手机QQ“高能舞室”特性

在今年的MWC期间，Qualcomm与包括商汤科技SenseTime、旷视科技Face++以及腾讯在内的多家中国企业分别展示了利用Qualcomm人工智能引擎AI Engine组件实现的AI应用。

此外，Qualcomm还和百度基于DuerOS共同发展终端侧的关键词检测和自然语言处理技术，为云端服务提供补充。

人工智能时代高通把握先机

一直以来，凭借提供端对端的高速连接能力，高通已经成为移动终端市场的行业巨头，但它并没有满足现状，依旧以同样的势头探索全新领域。

如今，人工智能和深度学习运算已经成为终端厂商的标配，依靠原本在芯片以及5G领域的优势，AI Engine平台无疑已经把握先机。

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