6月6日報道，從驍龍820到驍龍845，高通基于智能手機端的AI平臺已經演進了三代，而在AI領域的研究方面，高通已經有十年的積累。在高通近日舉辦的人工智能峰會上，相關部門的負責人分享了高通技術在支持AI方面的發展策略、進展以及用例，呈現出高通在AI領域的全景圖。

智能手機AI關注視覺、語音、AR三方面

作為移動通信領域的巨人，高通在推動移動通信技術、智能終端發展上做出了巨大貢獻。歷經十余年的發展，盡管智能手機市場的增速正在放緩，但隨著物聯網、5G等時代的到來，智能手機的核心位置再一次凸顯。

預計在2018-2022年，智能手機累計出貨量將超過86億部。這意味著AI技術在智能手機領域的廣泛應用有著廣闊的空間。智能手機是人工智能進行相關創新的最大平臺。如今，手機廠商在AI領域的廝殺熱度已經可以說明這一點。

據高通產品管理總監Gary Brotman介紹，在智能手機AI領域，高通重點關注三個方面：

一是視覺AI領域。從目前手機廠商應用AI的情況看，視覺方面的AI最多，如面部識別、解鎖、支付，以及智慧攝像、美顏等等，一方面視覺AI技術相對成熟，另一方面，手機用戶在這方面的體驗需求較高。

二是AI語音，利用聲音與智能終端交流對話，更好的互動。

三是增強現實(AR)，該領域對終端密集計算能力要求較高。通過AR，利用周圍的環境，實現智能手機上所有傳感器的共同支持，以虛擬和現實融合的方式，即時提供娛樂、教育和提醒服務等。

近三年，基于智能手機端的AI平臺，高通已經推動AI技術演進了三代。在這一過程中，隨著AI算法架構的不斷進化，平臺的功能和能力也隨之變得豐富和強大，同時高通也在逐步構建AI生態的開放性。

第一代AI平臺是驍龍820。研究人員和商業開發者可在CPU上運行神經網絡，比較典型的就是運行Caffe。Caffe是當時最主流的架構，是商用領域很多相關研發的基礎，可以直接把神經網絡訓練放在終端的CPU上進行。

第二代是驍龍835，引入了神經處理引擎SDK。通過與Google和Facebook的深入合作，針對兩者提供的框架進行了優化，在終端側支持TensorFlow和Caffe2。這給予了開發者極大的便利，可以根據自己的需要，選擇合適的硬件內核支持AI運算。

去年12月，在高通推出的驍龍845上，集成了第三代AI技術，對每一顆內核的計算能力都進行了擴展，同時也擴展了對于更多神經網絡框架的支持。一方面，通過直接與神經網絡框架供應商合作;另一方面，也支持了ONNX交換格式，能輕松地為開發者提供更多靈活性，無需擔心底層硬件支持何種網絡的問題。

高通人工智能引擎AI Engine由一系列硬件與軟件組件組成，旨在讓終端側AI為開發者帶來高能效和靈活性。硬件上，通過對CPU、GPU和DSP進行優化，可以滿足不同AI應用場景對功耗、神經網絡、工作負載和能效的需求。

在軟件方面，通過SDK，可以支持Android NN環境，它還支持Hexagon NN，如果開發者選擇使用Hexagon DSP來做開發，Hexagon NN庫就可以專門針對某一內核進行優化以實現最優的能效比。所有這些為開發者以及客戶帶來極大的靈活性，并有助于他們實現性能最大化。

從行業來看，目前只有海思的麒麟750單獨設置了AI單元NPU，而高通、聯發科仍采用分布式計算的方式。Gary Brotman認為，智能手機AI體驗不能僅僅依靠一個特定的內核，更重要的是需要多種架構、多種工具，目前分布式架構能夠充分應對智能手機對于AI功能的需求。