世界最资讯丨风从云端吹向终端：混合 AI 未来可期

最近一年，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 以迅雷不及掩耳之势霸占了全球互联网的热度，伴随着全民尝鲜 AI 的热潮，国内外大厂也纷纷下场投身 AI 大模型的研发与应用。一时之间，生成式 AI 风头无两。

生成式 AI 革新移动端使用场景

生成式 AI 让我们窥见了近未来，并且已经在大量行业场景得到了具体应用。在移动端，我们实际上已经能够见到很多与 AI 相关的应用。例如在用户拍照时，设备可以自动识别物品，根据环境和场景自动优化画面内容，实现更好的成像效果 ;AI 能够根据用户的生活工作习惯规划日程，与语音助手相结合能够实现私人助理一般的交互体验 ;AI 还能够帮助智能判断设备的状态、学习用户的使用习惯，在自动分配性能到需要高算力、高负载的应用时，自动优化充电与电池调用，让设备的使用更加智能。

生成式 AI 已然改变了我们对于传统意义上 AI 应用场景的理解。就拿目前已经相当成熟的问答式 AI 来说，在结合各家智能语音助手以及搜素引擎之后，用户可以像与人对话一样直接与设备进行交互。不仅可以进行常规的提问 " 今天天气如何 "" 高通是一家什么公司 "，还能够直接调用互联网海量信息，对用户的问题进行针对性的回答。

(资料图片仅供参考)

伴随着如自然语言处理、机器学习等技术的发展，生成式 AI 技术更加全面和智能化，在端侧具备广阔的应用前景，可以实现更加复杂和高级的内容生成和创作。

在图像生成领域，通过学习已有的图像数据，AI 可以生成出与原始数据相似的新图像。例如我们拍摄了一张照片，将身边杂乱的场景裁切之后，使用生成式 AI 能够基于已有的照片 " 补完 " 更大照片内容，人物也能完美融入其中。此外，生成式 AI 技术还可以应用于图像的超分辨率、去噪和图像修复等场景。

都说移动端进行文字创作不如别的大屏终端方便。有了生成式 AI，我们可以在移动端生成与人类写作相似的文本。自动写作、机器翻译，生成式 AI 能极大提升移动终端侧的生产力。在音频处理领域，AI 可以帮助用户进行通话降噪、优化通话质量和收音效果。无论是游戏语音还是音视频通话都很有作用。而有了生成式 AI 的加持，用户可以在移动端生成出逼真的语音、音乐和音效，可以广泛应用于配音、通话、游戏等场景。

生成式 AI 技术还应用于游戏开发领域，将极大地帮助游戏开发者。依靠 AI 自动生成游戏场景、道具和角色等元素，免除了重新建模、渲染的繁复步骤。节省时间、提高效率，用户也能早日体验到精彩的游戏内容。

夯实基础 第二代骁龙 8 打造移动端 AI 核心

移动场景下的 AI 大有作为。目前我们能见到的生成式 AI 往往都聚集在 PC 端，运行 AI 大模型需要相当高的算力，需要 CPU、GPU 等硬件进行支持。在人工智能三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，这也是行业的共识。

高通在移动硬件领域有着夯实的技术基础。第二代骁龙 8 也是骁龙 AI 发展历程中的里程碑。这一平台从设计之初就与 AI 紧密结合，采用了分布式的 AI 设计，其集成的高性能高通 AI 引擎涵盖多个软硬件组件，包括高通 Hexagon 处理器、Adreno GPU 和 Kryo CPU，可以通俗地认为它并非只有一个 AI 处理单元，而是将 AI 处理单元其分布在各个需要 AI 提供助力的单元中。从硬件层面来看，高通 AI 引擎实现了高达 4.35 倍的算力提升，和 60% 的能效提升，并且率先支持 INT4 AI 精度格式 ; 而高通传感器中枢则带来了先进的 AI 处理能力，性能提升了 2 倍，同时内存提升了 50%。

高通为 Hexagon 处理器加入专用的供电系统，进一步提升芯片处理的能效比 ; 改进内存读写，降低能耗 ; 通过微切片的推理方式，将单个神经网络拆分成几万个微切片，然后将其分配到张量、标量、向量加速器上，从而提高整个神经网络的推理速度。

在第二代骁龙 8 身上，我们能够看到 AI 全面参与芯片运行，帮助优化用户在使用设备的每一个场景、每一个细节。而对 AI 的应用远不止于此，骁龙 X70 5G 调制解调器及射频系统是全球首个和唯一一个配备 5G AI 处理器的调制解调器及射频系统，利用其强大的 AI 功能支持在终端上实现突破性的连接速度。并配合高通 FastConnect 7800，第二代骁龙 8 将开启 Wi-Fi 7 时代，高频多连接并发技术能实现 Wi-Fi 7 峰值速度高达 5.8Gbps，和低于 2 毫秒的时延。同时也带来先进的双蓝牙技术，实现配对连接速度翻倍。在影像层面，AI 帮助第二代骁龙 8 实现了首个认知 ISP，实时运行 " 语义分割 "AI 照片编辑技术。运用经过训练的神经网络识别多种不同物体，并整个过程都能在强大的 ISP 里完成。具备实时分层像素处理和实时语义分割滤镜的认知 ISP 和高通 AI 引擎势必开启下一代专业品质影像体验。正如高通技术公司产品管理副总裁 Judd Heape 所言，" 实时语义分割技术具有开创性意义，这意味着摄像头能够真正实现对捕捉画面的情景感知。"高通通过提升 AI 引擎并升级 Snapdragon Smart 特性赋能第二代骁龙 8，让这些设备能够提供用户在当前所能切身体验到的可能是最优秀的 AI 场景应用。随着今年 10 月的临近，第三代骁龙 8 也即将与广大消费者见面。相信在新一代的旗舰平台上，高通会进一步提升 AI 算力，并针对 AI 进行持续优化，进一步提升用户在移动端的 AI 体验。

全栈 AI 优化引领终端侧 AI 解决方案

今日，高通发布白皮书《混合 AI 是 AI 的未来》，为我们描绘了混合 AI 发展前景，高通是如何阐释混合 AI 的？在高通的引领下，混合 AI 将走向何方？

高通认为混合 AI 是 AI 未来必经之路。所谓混合式 AI 也就是传统基于云端的 AI 与端侧 AI 的结合，云端和终端共同处理 AI 计算，借助端侧的即时感知、即时处理优势填补云端 AI 在延迟方面的短板，同时，云端的超高算力也能对端侧 AI 性能不足的情况进行强有力的补充。

从高通的规划来看，未来 AI 将在云端、边缘云和终端侧协同运行，构建混合 AI 架构。正如第二代骁龙 8 中 AI 对于 5G 的加成，5G 同样是连接云端算力和终端应用的关键桥梁，也正是 5G 使整个混合 AI 系统中的计算和处理能力得以以最有效的方式分布，实现更强大、更便利、更高效、更优化的 AI。

高通所推崇的混合 AI 解决方案是一个全栈优化的整体解决方案。高通为应用、神经网络模型、算法、软件和硬件进行了全栈 AI 研究和优化。异构计算方法利用硬件 ( 比如 CPU、GPU 和 AI 加速器 ) 和软件 ( 比如高通 AI 软件栈 ) 来加速终端侧 AI。从算法和模型开发到软件和模型效率、从量化编译到硬件加速，高通的全栈式 AI 优化如同齿轮般精密啮合，形成了如今我们看到的样子。

随着强大的生成式 AI 模型不断缩小以及终端侧处理能力的持续提升，混合 AI 的潜力将会进一步增长。骁龙移动平台能够支持超过 10 亿参数的生成式 AI 模型，而在不久的将来，高通将很快在移动端实现部署 100 亿参数的大语言模型，这在此前的移动端是难以想象的。

混合 AI 策略适用于几乎所有生成式 AI 应用和终端领域，包括手机、笔记本电脑、XR 头显、汽车和物联网。这一策略对推动生成式 AI 规模化扩展，满足全球企业与消费者需求至关重要。

高通还以全球首个在安卓智能手机上运行的 Stable Diffusion 用例展示了混合 AI 在未来的应用。这是一种基于扩散过程的随机演化模型，可以被用于生成真实感的人脸、头发、服装、环境场景等。在高通的演示中，处于飞行模式下的手机通过全栈 AI 优化，Stable Diffusion 实现了完全的终端侧运行，能够在 15 秒内完成 20 步推理，生成饱含细节的图像。值得一提的是通过端侧 AI 计算，不仅节省了功耗，由于是端侧运算，用户隐私保证留在端侧而非云端，因此也能降低信息泄露的风险。

高通在 AI 方面的研究应用起步非常早，甚至远早于我们较为熟悉的骁龙 855 上的 "AI 加速器 "。早在 2007 年高通就在骁龙平台上推出了首个 Hexagon 处理器，2015 年的骁龙 820 处理器则集成了首个专门面向移动平台的高通 AI 引擎，支持图像、音频和传感器的运算。深厚的技术积累、持续的创新优化是高通对于混合 AI 未来大胆预测的基础。

更便利的软件栈让开发者受益

除了为用户提供更加智能便携的 AI 使用场景，在推动 AI 用例的落地过程中，开发者是不可忽视的一环。在强大的 AI 算力都需要开发者将之很好地利用，形成用户真正可以实际使用应用或服务。

目前，高通为应用、神经网络模型、算法、软件和硬件进行全栈 AI 研究和优化。高通 AI 软件栈旨在帮助开发者实现一次开发，即可跨高通所有硬件运行 AI 负载。高通 AI 软件栈全面支持主流 AI 框架，同时它还集成了推理软件开发包 ( SDK ) ，包括面向 Android、Linux 和 Windows 的不同版本。高通开发者库和服务支持最新编程语言、虚拟平台和编译器。在更底层，高通的系统软件集成了基础的实时操作系统 ( RTOS ) 、系统接口和驱动程序。我们还支持广泛的操作系统 ( 包括 Android、Windows、Linux 和 QNX ) ，以及用于部署和监控的基础设施。高通 AI 软件栈还集成了 Qualcomm AI Studio，支持从模型设计到优化、部署和分析的完整工作流。这一工具相当于为开发者搭建了一个官方的 " 工具箱 "，在这个工具箱界面内，开发者可以自由选择需要的工具，极大地降低开发难度，有助于缩短开发时间、提高开发效率，同时还支持开者实时查看模型开发进度。

在推进混合 AI 发展的路上，高通具备其他方案提供商所不具备的规模优势。骁龙平台作为提升顶级 Android 体验的领先移动平台，目前已出货 20 多亿个具备 AI 能力的处理器。骁龙平台在移动平台 AI 基准测试中也处于领先地位，在行业知名的 AI Benchmark 中占据前 20 位。2023 年第二季度，市场调研公司 TechInsights 预测，高通技术公司将以超过 40% 的市场份额保持 AI 智能手机处理器出货量的领导地位，远远超过苹果 ( 25% ) 和联发科 ( 24% ) 等其他公司。

写在最后

生成式 AI 蔚然成风，而这股风很快就将席卷端侧。高通高瞻远瞩地进行了全栈式的 AI 布局，利用技术研发优势与终端规模优势提出了混合 AI 的设想，并且正在稳步推动混合 AI 的快速发展。

试想在不久的将来，我们能够在手机、PC、汽车等多类型终端上感受到混合 AI 带来的便利。这些设备能够真正成为用户轻松可用的人工智能工具，能够处理更多具有专业性、针对性、重复性特征的任务，让普通消费者也能随时随地享受 AI 带来的对于生活生产方式的革新，而不是我们现在吐槽的 " 人工智障 "。云端运算与端侧互补互助、相辅相成，在高通全栈 AI 优化的加持下，从硬件到软件，从架构到算法，从底层设计到开发者、再到高通众多合作伙伴，整条 AI 产业链上下一新，生成式 AI 将迎来规模化扩展，为无数人的生活带来积极影响。

相信在高通的引领下，混合 AI 未来可期。