2007年,大家習(xí)慣稱之為移動時(shí)代的開端,因?yàn)槟且荒辏ヂ?lián)網(wǎng)爆發(fā),社交網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn),谷歌、微軟、Facebook進(jìn)入了公眾的視野,發(fā)生了兩件改變世界的事情:一件是蘋果年初發(fā)布了初代iPhone,第二件是高通同年11月推出了第一代驍龍芯片。也就是2007年,Qualcomm Research 開始了它的首個(gè)人工智能項(xiàng)目,研究面向計(jì)算機(jī)視覺和運(yùn)動控制應(yīng)用的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),那時(shí)的高通或許沒有預(yù)想到,十年以后,它拓荒的移動通訊和人工智能方向,正在成為如今數(shù)字化世界兩股最大的變革力量。
關(guān)于人工智能,我們聽到很多神奇的故事,比如AlphaGo下圍棋戰(zhàn)勝了人類,但在這兩股變革力量的推動下,技術(shù)正潛移默化的改變著移動終端。你或許已經(jīng)發(fā)現(xiàn)手機(jī)拍照更漂亮了,掃地機(jī)器人干活更聰明了,智能音箱更懂你了......更重要的是,這個(gè)變革時(shí)代才剛剛拉開帷幕,因?yàn)榧磳⒌絹淼?a target="_blank">5G,我們身邊的終端能夠承載更為龐大的計(jì)算力了。
正如高通中國區(qū)董事長孟樸最近在高通人工智能創(chuàng)新論壇上提到:“人工智能在影響越來越多的行業(yè),并逐漸從云端向終端側(cè)擴(kuò)展,改變?nèi)藗兩詈凸ぷ鞣绞健!?/p>
過去,很多對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練都在云端或者基于服務(wù)器完成的。近幾年,整個(gè)模式有了很多變化,一些人工智能的訓(xùn)練、執(zhí)行和推理工作,比如模式匹配、建模檢測、分類、識別、檢測等等,逐漸從云端轉(zhuǎn)移到了終端側(cè),所有的邊緣終端都將具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力。這意味著,數(shù)據(jù)處理將在最靠近數(shù)據(jù)源的位置處理,對云端處理進(jìn)行補(bǔ)充。
有三個(gè)主要原因驅(qū)動了這樣的遷移和演進(jìn):
第一,數(shù)據(jù)隱私。消費(fèi)者對于個(gè)人數(shù)據(jù)隱私極其看重,個(gè)人數(shù)據(jù)的分享應(yīng)該受到更好的保護(hù),終端側(cè)的安全性會更好一些。
第二,性能。在終端側(cè)完成相關(guān)的處理和推理工作,能保持超低時(shí)延的操作和運(yùn)行,如果一切都在云端完成的話,考慮到云端處理獲取信息的往返時(shí)間,無疑在時(shí)延方面會有很大的挑戰(zhàn)。
第三,可靠性。終端不可能完全依賴于云端來完成所有AI的運(yùn)算和處理,一旦連接中斷,那么終端將失去其自身價(jià)值。
終端側(cè)人工智能的價(jià)值毋庸置疑,而高通作為一家移動通信公司,終端側(cè)正是優(yōu)勢所在。高通產(chǎn)品管理總監(jiān)Gary Brotman曾經(jīng)在一次采訪中提到,高通作為一個(gè)硬件平臺和計(jì)算平臺提供商,就是為了確保終端側(cè)AI從性能到續(xù)航都可以高效地運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)。
無線通信技術(shù)每十年出現(xiàn)一次飛躍,而高通30多年來一直希望變革世界連接、計(jì)算和溝通的方式。回顧高通的歷史,首先實(shí)現(xiàn)了移動通信的數(shù)字化,確保人手一部移動電話。其次通過智能手機(jī),重新定義了計(jì)算。現(xiàn)在,面對5G和人工智能即將帶來的新轉(zhuǎn)型,高通感到非常興奮,在高通人工智能創(chuàng)新論壇上,高通總裁克里斯蒂安諾·阿蒙(Cristiano Amon)不止一次的用“期待”這個(gè)詞提到這場變革。
高通總裁克里斯蒂安諾·阿蒙(Cristiano Amon)
據(jù)Gartner 2018年3月份數(shù)據(jù)顯示,到2021年,人工智能衍生的商業(yè)價(jià)值將達(dá)3.3萬億美元。
阿蒙認(rèn)為,數(shù)萬億終端相互連接,要實(shí)現(xiàn)規(guī)模化,智能必須分布至無線邊緣。當(dāng)然,這并非易事,一旦在邊緣進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),意味著需要在有限的環(huán)境中同時(shí)完成多類型的任務(wù)。因此,要想真正在邊緣實(shí)現(xiàn)人工智能,需要提供不同的解決方案。
5G是一個(gè)重要的解決方案。超高速、低時(shí)延的5G網(wǎng)絡(luò)支持迅速連接云端、并獲得云端的無限存儲及數(shù)據(jù),同時(shí)在邊緣具有處理能力的終端上進(jìn)行感知、推理及行動。也就是說,未來的5G網(wǎng)絡(luò),除了提供無限讀取數(shù)據(jù)、與云端高速連接的能力之外,還將帶來無線邊緣計(jì)算能力的巨大提升。舉個(gè)例子,這種AI和5G的結(jié)合,可以使智能終端獲得與PC相同的性能,比如在手機(jī)上享受與專用游戲PC一樣的VR體驗(yàn)。
更讓人激動的是,2018到2022年,智能手機(jī)累計(jì)出貨量將超過86億部,移動終端的規(guī)模將為人工智能平臺帶來巨大潛能。毫無疑問,智能手機(jī)的巨大規(guī)模加上海量物聯(lián)網(wǎng),會把人工智能帶至數(shù)萬億聯(lián)網(wǎng)終端。
這也是為什么高通選擇通過將智能拓展到終端側(cè),變革人工智能,利用5G優(yōu)勢在無線邊緣構(gòu)建處理能力,加強(qiáng)面向應(yīng)用的計(jì)算性能。
如文章開篇所提,高通多年前就開始進(jìn)行人工智能的研究。目前,研究已經(jīng)應(yīng)用到了產(chǎn)品側(cè)——從第一代人工智能平臺驍龍820,到第三代平臺驍龍845,高通移動平臺已經(jīng)為5G時(shí)代做好準(zhǔn)備。且在高通人工智能創(chuàng)新論壇上,Qualcomm AI Research成立,在統(tǒng)一架構(gòu)下專注人工智能的研究,以加速高通在終端側(cè)人工智能的創(chuàng)新。
值得一提的是,終端側(cè)人工智能也存在挑戰(zhàn)。
不難發(fā)現(xiàn),移動終端正在推動工程設(shè)計(jì)持續(xù)演進(jìn)。4G時(shí)代,我們需要讓移動終端具備媲美PC的性能,同時(shí)考慮終端的外形設(shè)計(jì)。未來也將如此,需要人工智能處理更多并發(fā)應(yīng)用、更多機(jī)器學(xué)習(xí)的場景,同時(shí)也應(yīng)該兼顧高效散熱和外形設(shè)計(jì);消費(fèi)者還會期望超過全天的電池續(xù)航,未來還可能有“無限存儲”,這要求在保證連接性的同時(shí),一直確保高速的數(shù)據(jù)傳輸;而在終端側(cè)人工智能工作負(fù)載方面,它的挑戰(zhàn)包括支持密集型計(jì)算、不斷處理大型復(fù)雜的模型,同時(shí)又具備復(fù)雜的并發(fā)性,因?yàn)檫@些處理都是在智能手機(jī)上完成的,因此它也將是始終開啟和實(shí)時(shí)的。這些挑戰(zhàn),對終端設(shè)計(jì)提出了全新的要求,同時(shí)不得不引發(fā)芯片制造商和OEM廠商思考,在5G時(shí)代,智能手機(jī)應(yīng)該如何實(shí)現(xiàn)人工智能。
對此,阿蒙強(qiáng)調(diào)的是,高通正致力于將無處不在的智能體驗(yàn)帶入現(xiàn)實(shí),主要專注于兩個(gè)方面:高效率的人工智能和個(gè)性化的人工智能。
人工智能將根據(jù)智能手機(jī)中有關(guān)用戶的全部信息,在適當(dāng)?shù)沫h(huán)境中提供所需的相關(guān)信息,或滿足用戶的需求——這就需要非常高效的硬件、算法改進(jìn)、軟件工具以及系統(tǒng)級方案,這也是驍龍平臺的關(guān)鍵屬性之一。
幾個(gè)月前,高通發(fā)布了驍龍人工智能引擎(AIE,AI Engine)。短短幾月,AI Engine集成在不同平臺。現(xiàn)在,高通持續(xù)擴(kuò)充人工智能生態(tài)圈。
產(chǎn)品方面,高通推出驍龍710移動平臺,采用支持人工智能的高效架構(gòu),集成AI Engine,并具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理能力。高通產(chǎn)品管理副總裁Kedar Kondap表示:“驍龍710旨在把我們客戶的產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)闃O致的個(gè)人助手,提升關(guān)鍵的消費(fèi)者日常體驗(yàn),比如,高端拍照特性將受益于終端側(cè)高速AI處理,而無需犧牲電池續(xù)航。”
合作方面,高通與重慶創(chuàng)通聯(lián)達(dá)(Thundercomm)合作推出一款A(yù)I開發(fā)套件——TurboX AI Developer Kit,為開發(fā)者提供可用的人工智能引擎、人工智能參考應(yīng)用及模型,如物體識別、缺陷檢測、場景檢測及寵物識別,它還將采用模組化設(shè)計(jì),支持?jǐn)U展AI和拍攝功能;高通與百度合作,利用AI Engine,通過ONNX(Open Neural Network Exchange)交換格式,推動實(shí)現(xiàn)百度PaddlePaddle開源深度學(xué)習(xí)框架模型在Qualcomm驍龍移動平臺的轉(zhuǎn)換與應(yīng)用;另外,高通與網(wǎng)易有道合作,利用AI Engine組件,加速有道實(shí)景AR翻譯功能在部分驍龍平臺上的實(shí)現(xiàn),這也是該全新功能首次在Android平臺實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。也就是說,只要打開有道翻譯官,將手機(jī)攝像頭對準(zhǔn)需翻譯的文字內(nèi)容,即可實(shí)現(xiàn)中英日韓的實(shí)景AR翻譯,無需拍照,也無需依賴網(wǎng)絡(luò)或云端進(jìn)行處理。
阿蒙說,“我們希望為每一臺搭載驍龍平臺的終端都提供這樣的計(jì)算能力。”未來,高通將和眾多運(yùn)營商合作,構(gòu)建5G網(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算能力,并利用5G的性能和低時(shí)延,進(jìn)一步釋放邊緣計(jì)算的潛力。阿蒙同時(shí)坦言,如果沒有廣泛的行業(yè)合作,高通將不可能做到這一切。
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