2019/04/22 08/23/55　　【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】语音助力方面可以支持更多关键词，可以在嘈杂的环境中更远程拾音。另外，物联网上的终端设备具备更强大的连接能力，云端可以处理复杂的人工智能算法，终端对实时性隐私性的数据进行处理，通过连接把两者结合起来。

　　以将来的智能工厂为例，可以通过５Ｇ网络实现云端分析，对于本地的数据处理，则可以通过传感器数据融合、计算机视觉融合等完成本地的ＡＩ处理。

　　他指出在４Ｇ启动元年，只有四家运营商３家ＯＥＭ厂商提供产品，而在５Ｇ启动元年，有超过２０家运营商部署了５Ｇ网络，有ＯＥＭ厂商发布了超过２０款５Ｇ终端产品。

　　他们都表示ＡＩ将来将会深入到我们生活的方方面面。在今天召开的高通人工智能开放日上，高通中国区董事长孟樸在开幕致辞中指出第三方研究显示５Ｇ部署速度要超过４Ｇ，到２０３５年，５Ｇ产品以及相关服务产值会达到１２．３万亿美元！这是一个巨大的产业也是各国跑步部署５Ｇ的主因，而高通是如何掘金这个大市场呢？高通在ＡＩ研究方面有哪些最新成果？老张带你了解。本地还可以建立强大的传感器网络，对本地的运行做实时处理。

　　高通认为将来ＡＩ会应用到方方面面从家居到工业领域，例如在目前我们的家庭也应用了ＡＩ技术加持的智能门锁、智能安防摄像头、智能音箱等，将来ＡＩ的应用还会更多。

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　　例如智能音箱就是采用的异构计算技术，在这个ＳＯＣ中，ＣＰＵ，ＤＳＰ等都在应用　如果要实现人脸识别、物体检测等就需要增加ＧＰＵ等单元。

　　他指出在２０１２年的骁龙８２０采用的是１４／１２ＮＭ到　去年已经发展到７ＮＭ，高通每年出货７亿颗芯片，高通在信号处理方面非常突出，我们要把这个专业知识放到云端。高通表示，由于ＱＣＳ４００　ＳＯＣ的ＡＩ功能，它支持更强大的语音助手功能，支持多个唤醒口令，即使在嘈杂的环境中也能改善本地语音检测效果，ＱＣＳ４００的ＡＩ版本还拥有双ＤＳＰ，并支持杜比等高端音频技术。

　　高通在深度学习领域的最新成果

　　高通的侯继磊博士则分享了高通在ＡＩ领域的研究成果，他指出高通提出了一种泛化Ｇ－ＣＮＮ神经网络，另外高通在ＡＩ模型等方面也做很多优化实现高能效。

　　而物联网要实现规模化，则智能必须分布到边缘和端侧，另外，５Ｇ低延迟，广接入的能力也赋能给物联网。

　　例如通过自动化技术可以压缩ＡＩ模型，自动提出冗余的单元，同时保持准确读，通过优化可以将ＡＩ能效提升３倍，另外通过量化也可以实现高能效，在面向自动自动化应硬件编译的强化学习提升效率。

　　高通还出了内存计算的概念，把内存单元和计算单元重合，在内存单元引入计算，对传统计算架构进行改革，针对单比特的运算可以提升１０倍到百倍。

　　在物联网领域，ＡＩ也在快速普及，高通认为在物联网领域计算能力和ＡＩ从云端转换到终端，借助本地的计算能力，物联网终端具备了感知、学习推理的能力，对物理世界做出响应和人进行交互。

　　ＱＣＳ４００系列目前拥有ＱＣＳ４０３、ＱＣＳ４０４、ＱＣＳ４０５、ＱＣＳ４０７四个版本，４０３／４０４分别搭载双核／四核ＣＰＵ，两者都支持蓝牙５．１；而ＱＣＳ４０５除了四核ＣＰＵ之外，还搭载了四核ＡＩ　ＣＰＵ、ＧＰＵ和双ＤＳＰ；至于ＱＣＳ４０７这是４０５的强化版本，可以为ＡＶ接收器提供变频器维修 更多音频通道。

　　他更正指出到２０３５年，５Ｇ产品以及相关服务产值会达到１２．３万亿美元，而且５Ｇ催生了大数据产业蓬勃发展，激发了ＡＩ的应用和发展，因此到２０２２年ＡＩ相关产品和服务达３．９万亿美元。

　　“我们提供一个全新架构，从下往上，在云端获得最好的推理表现。

　　不过在ＡＩ应用中也面临功耗和热效率的难题，高通认为通过异构计算可以解决这方面的挑战，让最合适的模块执行最合适任务，在这方面，借助手机上的经验可以有所帮助。高通认为到２０２５年　，重要细分市场的端侧ＡＩ应用率会达到１００％，将来ＡＩ技术会像水电空气一样普及。

　　同时发布了高通新的骁龙６６５、骁龙７３０　骁龙　骁龙７３０Ｇ平台的细节，这三款端侧平台都在ＡＩ方面获得提升

　　骁龙６６５瞄准中低端手机，ＡＩ能力提升了２倍

　　骁龙７３０采用８ＮＭ工艺，在８个方面提升，如ＣＶ－ＩＳＰ实现人像４Ｋ能力，和８５５同样的第四代人工智能引擎，首次把张量加速器应用到７系列。

　　将来可以把量子场论应用到深度学习吗？高通认为可以，高通提出了泛化Ｇ－ＣＮＮ的概念，这个原理来自相对论，侯博士指出深度学习中机器看到是３维图像，　这都要涉及到泛化几何图像。

　　高通在ＣＥＳ上发布了第三代骁龙汽车数字座舱平台可以提供更多的使用场景。

　　高通ＣＬＯＵＤ　ＡＩ　１００的特性包括：与目前业界最先进的ＡＩ推理解决方案相比，每瓦特性能提升超过１０倍，它采用７纳米制程工艺，支持更强大的性能和功耗优势；支持业界领先的软件栈，包括ＰＹＴＯＲＣＨ、ＧＬＯＷ、ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ、ＫＥＲＡＳ和ＯＮＮＸ。

　　在本次大会上，高通宣布与ＶＩＶＯ、腾讯王者荣耀、腾讯ＡＩ　ＬＡＢ合作启动想象力工程，基于骁龙８５５的ＡＩ能力把游戏体验提升到新的高度。

　　另外，自然语音处理需要大量的ＡＩ，如ＦＡＣＥＢＯＯＫ每天要翻译７０亿条信息，在云端实现推理能力　ＦＡＣＥＢＯＯＫ每秒实现２００万亿推理能力。

　　高通发力汽车

　　很多车厂已经采用了高通的信息娱乐系统，高通认为随着体验的升级，汽车多屏显示，抬头显示，虚拟助手等都在汽车应用，汽车的很多体验跟云结合起来。比目前的ＧＰＵ／ＦＰＧＡ效率再提升１０倍　！同时降低时延，实现从无线边缘到云端的ＡＩ一致性，这就是高通云ＡＩ１００加速器，ＡＩ峰值超过３５０ＴＰＯＳ，２０１９年将出样品。

　　高通认为通过５Ｇ、ＡＩ和ＣＶ２Ｘ的结合以及端云的结合实现智能安全出行，例如下图中，支持ＡＩ摄像头的ＲＳＵ可以发现行人在过马路看手机，并将这个信息通知给等候红绿灯的汽车提示危险。

　　针对每一项从云端到边缘的ＡＩ解决方案，高通为开发者提供了一整套完整的工具和框架。在将来零售等也可以应用这些技术。

　　他举例说有了这样的云端推理能力，可以将ＡＩ应用到更多领域，例如在工业领域，通过云端的ＡＩ能力，可以发现工业过程中的安全隐患。这样让端侧的ＡＩ推理的实时性和可靠性都提升了。

　　高通要把ＡＩ从端侧引入到云端

　　高通技术专家在随后的演讲中指出通过１０多年的ＡＩ研究，高通在ＡＩ应用方面积累了大量的经验，他强调高通在端侧平台方面一直保持工艺领先，能以最低的功耗实现ＡＩ技术的应用，领先于竞争对手。

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　　骁龙７３０Ｇ　则瞄准游戏体验提升，有部分骁龙ＥＩＬＴＥ　ＧＡＭＩＮＧ特性渲染提升１５％。

　　据称这款产品推出后获得很多好评。

　　据悉，高通云　ＡＩ　１００基于高通在信号处理和功效方面的技术积累，专为满足急剧增长的云端ＡＩ推理处理的需求而设计，可以让分布式智能从云端遍布至用户的边缘终端，以及云端和边缘终端之间的全部节点。

　　孟樸表示随着５Ｇ时代开启人来进入了全新的发明时代，５Ｇ和ＡＩ结合将催生大量新的产品和技术。并面向顶级游戏优化，解决游戏卡顿问题。在续航方面，ＱＣＳ４００也提供更高效的能耗表现，高通表示它的续航比之前的高通产品长２５倍。

　　ＶＩＶＯ创新创意领域总经理王友飞表示端侧平台处理能力不断提升，随着５Ｇ时代来临，将来将云端的手机游戏战队体验移植到端侧，将来ＡＩ在游戏应用后还可以成为玩家的教练，提升玩家游戏水准。

　　骁龙８５５和新骁龙系列更多细节披露

　　在本次大会上，有关骁龙８５５的更多细节也获得披露例如在ＤＳＰ中增加了张量处理器，ＡＩ性能比竞争对手的ＡＩ能力高３．２倍。

　　在面向无监督学习深度生成变频器维修模型研究方面，高通也有最新的成果例如可以检测出未标记的数据等。在分布式ＡＩ模型中推动生态系统的发展，将有助于为终端用户打造更多丰富的体验，包括支持自然语言处理与翻译的个人助理、高级图像搜索，以及个性化内容与推荐。

　　基于上述需求高通推出了视觉智能平台，把计算能力、连接、摄像等融合起来，上个月高通还推出了ＱＣＳ４００　，基于高通ＡＩ引擎，支持更智能的音频。

　　他指出高通在ＡＩ领域的研究已经超过１０年，已经在云服务和软件开发商领域建立了强大的生态系统。最近收到不少有关投融资需求信息，欢迎加我了解详情

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