微软游戏《光环》中角色——科塔娜（图源网络）

正如统统抱负都须要建立在认知之上，人们对付AI的终极思考和抱负，无论如何也是绕不开现实天下的。

实际上，只管人工智能代表了最前沿科学技能，但它间隔我们并不迢遥，对大部分人来说，日常用到AI的次数，实在远频年夜家想象中多得多。

AI，随处可见

眼下谈及AI，大家会想到以ChatGPT代表的浩瀚天生式AI运用。
它们可以自动天生文本、择要、翻译、对话，也可以用于天生逼真的图像、***和动画，乃至帮忙用户创作音乐，帮助开拓者撰写代码等等。

AI能做的事情远不止这些，只不过ChatGPT的到来，让人们对付AI能做什么有了切实体验。

手机人脸识别

其实在日常生活中，AI运用随处可见，比如在AI视觉方面，小区的门禁系统，手机的人脸解锁，超市的人脸支付等等都用到了AI人脸识别技能。

还有每个人都离不开的智好手机，同样运用了大量的AI技能。
最范例的便是影像场景，手机以远不及相机的光学本色却能拍出媲美专业设备的夜景照片和***，AI在个中起到了决定性的浸染。

以最新的骁龙8Gen2第二代骁龙8旗舰手机为例，高通给第二代骁龙8移动平台注入了刁悍的AI“灵魂”，使得智好手机的拍照体验得到了进一步的提升。
高通在骁龙平台打造了业内首个“认知ISP”，由此还实现了一种叫“实时语义分割”的技能，该技能有点类似PS中的图像分层，可针对图像中的不同区域进行独立优化，大到背景，小到面部细节，都能进行独立优化。

详细来说，大家平时拍照时用到的背景虚化，或者改换风格化背景图案，以及针对人像用到的一些美颜、美肤处理等等，借助实时语义分割实现起来将变得更加轻松。

这是AI在移动影像中的大略用例，但透过这个例子，不难创造本日的智好手机早已和AI深深绑定。
事实上，除了OCR扫描、智能语音助手、图库分类、屏幕识别、面部识别这类比较常见的手机AI运用外，AI还在网络连接、音频、游戏、续航方方方面发挥着重要浸染，比如上网时，合理分配网络，让蜂窝旗子暗记、Wi-Fi更稳定；玩游戏时，智能调用系统资源，让画面更流畅等等。

终端侧算力大涨，AI大模型下沉

和智好手机一样，AI在汽车、XRP、PC、物联网领域同样有着广泛的运用，也正是基于这种“AI+”的形式，从而呈现出了更多创新的运用处景，进一步丰富用户体验。

无论是手机还是汽车，作为独立的终端产品，与AI相结合确实有那么点天作之合的意思。
但必须承认，只管此前业界谈论AI的声量很大，但间隔大模型AI真正落地终端侧，还是有一段间隔的。

不同于云端AI，在终端侧支配AI不是说想做就能轻易实现的，比如算力问题。
和云端可以供应的算力比较，终端侧所能供应的算力就很有限了，像目前比较火的一些大模型，过去就很难在智好手机这样的终端产品上运行。
这就意味着，想要AIGC运用在智好手机上有个很好的体验，实在很不随意马虎，正如在云端天生一张AI图片可能只须要十几秒，但在手机上可能就要几分钟乃至更久，体验可以说是大打折扣。

不过“有难度”并不代表“没可能”。
实在早在今年2月份，高通就已经发布了环球首个运行在Android手机上的Stable Diffusion终端侧演示，Stable Diffusion本身便是一个基于输入的文本天生图片的AI模型，它的参数超过10亿，这样的参数规模过去只能在云端打算集群内运行，现如今也终于可以在终端侧运行了。

很显然，没有强力的算力作为支撑，实现这样的“壮举”险些是不可能的。
而高通之以是可以首个实现，这里不得不说到骁龙移动平台。

以最新的第二代骁龙8移动平台为例，这款芯片的AI打算能力已经是天花板级别的了。

根据环球有名的AI基准测试网站AI-Benchmark排名统计，我们创造在前十位的智好手机中，搭载第二代骁龙8移动平台的机型就霸占了八席，个中就包括第一到第七名。

事实上，第二代骁龙8移动平台能够在AI打算方面大杀四方并不令人感到意外，它搭载最新的高通AI引擎，全新升级了Hexagon处理器，支持更高规格的张量加速器，并且增加硬件加速，从而可以快速高效地运行Transformer网络，这也使得第二代骁龙8在自然措辞处理运用上有着更突出的上风。

除此之外，骁龙移动平台一向具备出色的可拓展性，大部分骁龙移动平台常日都有一个Hexagon处理器，但如果面向的工具对AI打算量需求更高，比如汽车，则会利用两个乃至多个Hexagon处理器来提高算力，这无疑为在更多元的终端设备上支配AI供应了强大的算力支持。

高通AI软件栈，跨终端支配利器

借助第二代骁龙8移动平台，让我们看到了高通在硬件方面的一些上风，其实在推动终端侧AI支配过程中，高通在软件方面所供应的技能，同样起到至关主要的浸染。

此前高通发布了可使AI由单一终端较随意马虎地扩展到其他各种终真个高通AI软件栈(Qualcomm AI Stack)，它为OEM厂商和开拓者供应一套完全的AI办理方案，这套方案是集成所有AI框架、开拓者库、操作系统的整合平台，也同时具备了“一次开拓，多终端利用”的特点，大略来说，用户只须要开拓一次模型，就能在不同的高通产品创建、优化和支配其AI运用，充分利用高通AI引擎的性能。

前面我们提到了高通AI Research利用高通AI软件栈实行全栈AI优化，这一全栈优化终极让Stable Diffusion能够在智好手机上运行，在15秒内实行20步推理，天生一张512x512像素的图像。

而在智好手机上运行Stable Diffusion只是开始。
目前，高通已经能够实现在搭载骁龙打算平台的条记本电脑上运行Stable Diffusion，凭借行业领先的高通AI引擎，基于骁龙打算平台的条记本电脑在MLCommons V3.0上率先实现了出色的MLPerf基准测试结果。
在终端侧运行如此大规模AI用例，高通再一次走在了行业前面。

末了：

作为终端侧AI的主要推动者，高通已经成为推动终端侧AI规模化发展的关键力量，干系技能正在赋能数十亿的终端产品。
如今看来，无论是单一产品精良的性能功耗表现，还是规模化成果，以及跨AI运用、模型、硬件与软件的全栈终端侧AI优化，高通都存在着显著上风。

很显然，在AI即将迎来“质变”的关键时候，高通正扮演着愈发关键的角色。
乃至就在不久前，高通正式发布《稠浊AI是AI的未来》白皮书，明确提出了云边一体稠浊AI发展路径。
从架构设计来看，稠浊AI适用于险些所有天生式AI运用和终端领域，而且具备低本钱、高效率、低能耗、运行稳定、隐私性强等上风，对开拓者，对用户，都可以说是非常值得期待的。

无论如何，AI发展的终极目标还是更好做事于人，这个过程肯定困难的，不过也正由于有了更多人的努力，才让目标离我们越来越近，直至触手可及。