历史上很少出现像今天这样，多个技术同时处在爆发期的时代。VR/AR、物联网、智能驾驶、AI人工智能、5G都是可以独当一面的技术，但都统一地出现在了这个时间节点上。而这些趋势当中，都出现了高通的身影。

高通作为一家引领技术创新的公司，很难简单地表述其涉及的领域和方向。但可以确认的是，在移动、AI和5G时代的高通，还是核心玩家。5月24日，高通在北京举行了人工智能创新论坛(AI Day)，论坛中集结的，除了一众手机厂商，还有很多上游的AI方案和应用公司。论坛很明显地折射出高通在移动端的位置和其所盯准的方向，论坛的意义可以概括为秀肌肉和展示方向。

新系列秀肌肉：高通骁龙710

秀肌肉，这个说的自然是论坛中抢尽风头的骁龙710。

在高通传统的移动芯片层级划分中，通过骁龙800、骁龙600、骁龙400移动平台，分管旗舰级、高端、中端产品线。而原来的骁龙200系列则在此前已经被踢出骁龙系列，直接命名为Qualcomm 200系列。为了满足近年来国内手机领域的竞争和消费升级的需求，高通在骁龙800和骁龙600之间引入了新的系列，而该系列的首个产品就是次旗舰级的骁龙710移动平台。

骁龙710继承了大量骁龙485的技术特性。不但用上了最新的10nm工艺制程，还直接继承了骁龙845的Hexagon 685 DSP。CPU构架也是和骁龙845整体构架一致的Kryo 360，宣称整体性能提升20%。新的Adreno 616 GPU，除了支持高达20%的整体性能提升、及高达25%的网页浏览速度提升，游戏功耗降低40%外，也是旗舰骁龙800系列外，首次加入4K HDR视频播放功能。

其ISP则是与骁龙845类似构架的Spectra 250，可以提供更强的弱光拍摄、降噪、自动对焦、视频稳定、平滑变焦和实时背景虚化功能。网络方面，升级到了最高支持800 Mbps的骁龙X15 LTE调制解调器，并支持4x4 MIMO和许可辅助接入技术，在信号弱和网络拥挤的条件下，可以提升70%的下载速度。

另外，骁龙710也是带有高通AI Engine的移动平台。负责AI异构计算的DSP、Adreno视觉处理子系统和Kryo CPU，都和骁龙845是同级构架或同款DSP，直接效果就是带来了是骁龙660整整两倍的AI处理性能。

就像以前的骁龙660从骁龙820/821上继承了大量先进特性，而这次的骁龙710，甚至可以说是骁龙845的直系亲属了。用了大量旗舰技术武装的骁龙710，是高通在次旗舰市场的秀肌肉，基本没有悬念的会是下一代次旗舰产品标配。

高通眼中的AI人工智能

新的深度学习框架和大幅提升到运算性能，让人工智能在近年出现了爆发式的增长。预计到2021年，人工智能衍生的商业价值将达3.3万亿美元。在人工智能创新论坛中，高通再次重申了他们在终端侧人工智能的重视，并表示他们将专注于人工智能的高效率和个性化。

在高通的眼中，智能手机将会成为人工智能最重要的载体之一。预计在2018到2022年，智能手机将会累计出货超过86亿台。移动端无法比拟的规模，让其具备构建人工智能平台的优势和可能性。此外，物联网和5G技术也将作用在智能手机上。

人工智能最核心的过程是模型训练、执行和推理，以往这些都是在云端，由性能强大的服务器完成的。而高通则希望，在5G时代，训练、执行和推理将也能在终端侧实现，所有的边缘终端都将具备机器学习能力。

这就是高通追求的高效率和个性化的缘由。首先，终端侧是最靠近数据源的位置，终端侧具备人工智能深度学习的数据处理能力，提供实时的机器学习处理，就不必浪费数据带宽和时间进行海量的数据传输。终端侧可以对云端处理进行补充，比现在的纯云端方案更高效，时延更低，可靠性更高。

而个性化，则是源于本地数据的利用和用户隐私性的保护。终端侧才是用户接触最多、个性化数据最多的设备，但考虑到隐私保护，这部分数据是不适合进行云端传输的，这是现有人工智能方案的空缺。但终端侧的人工智能初步处理则没有这个问题，终端能根据用户数据进行初步反馈之外，也在过程中进行了数据特征提炼和去敏化，起到了过滤并保护隐私数据的作用。

论坛中高通表示，2年前的骁龙820就已经集成了高通的AI成果Zeroth，随后的骁龙835、骁龙845、骁龙660和刚发布的骁龙710，都是终端侧的人工智能平台。骁龙移动平台早已是应用最广泛、影响力最大的移动人工智能平台了。而现时AI应用主要集中拍照和语音交互两个领域，主要通过AI的能力把应用优化到更好，实现更明确、更智能的效果。

而这些成果，我们能在参加人工智能创新论坛的小米、vivo、一加、黑鲨、坚果、OPPO等一众手机厂商中看到。例如现在的AI已经能自动识别拍照场景，自动调配相应的参数，AI美颜、AI物体识别都是其直接衍生物。而语音交互则是得益于AI而不断提高精度，在不同的噪音环境，不再需要特定人声就能完成精准识别。

AI生态的组建与落地

除了骁龙710和高通的人工智能战略之外，这次高通人工智能创新论坛，还有两个极有可能影响后续人工智能产业格局的“大新闻”。其一是高通宣布成立AI Research，其二是高通与大量的AI人工智能上游技术公司的合作。

高通在十几年前就已经开始了计算机视觉和运动控制应用的脉冲神经网络等领域的人工智能基础研究。而这次成立的高通AI Research，将会对高通公司范围内开展的全部前沿人工智能研究，进行跨各职能部门的协作式强化整合，并将将继续通过学术刊物、参加技术会议及学界合作项目等多种方式与研究团体进行交流。

高通的目标是通过将人工智能集成于数亿产品之中，从而支持无缝、个性化且可预测的人工智能体验。实际上，高通之前的基础研究，已经成为了横跨智能手机、汽车和物联网等多种终侧的人工智能基础了。和云端不同，移动端有严格的体积、连接和功耗要求，需要非常高效的硬件、算法改进、软件工具以及系统级方案。因此除了基础技术的探索，AI生态的组建与落地，还需要其他厂商和开发者的参与。

这就是为什么人工智能创新论坛中，除了手机厂商外，腾讯手机QQ、网易有道翻译官等应用产品的巨头，以及包括众目、商汤、三角兽、Face++、百度AI和创通联达在内的大量的上游的技术公司都有出席的原因。

在终端侧，目前骁龙神经处理引擎SDK支持TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe、Caffe2等多种框架，而且因为高通和大量厂商的广泛合作，骁龙平台支持的框架数目数目仍在增长。2018年2月，百度表示计划全面支持Qualcomm人工智能引擎AI Engine及其生态系统。而论坛中，高通和百度宣布，将通过ONNX转换器，推动百度的PaddlePaddle开源深度学习框架在骁龙终端上的转换与应用。

以论坛中宣布和高通合作的网易有道为例，非云端的实景AR翻译功能，已经能在高通的人工智能引擎AI Engine(AIE)组件上实现了。其不但能动态跟踪及识别目标，并带来了超过10倍的动态最终范围提升，减少运动中70%的无效识别，全面提升了识别准确度。终端侧的人工智能，已经在响应速度和效率上展现出了巨大的优势。

面向开发者和制造商，高通和重庆创通联达宣布双方展开合作，创通联达将推出一款AI开发套件——TurboX AI Developer Kit。这款即将推出的开发套件，计划包含支持如物体识别、缺陷检测、场景检测及宠物识别等众多AI的基础模型，而且是支持后期拓展AI和拍摄功能的模组化设计。

这个套件除了是跑在地球上普及度和数目最庞大的移动人工智能平台之外，其也是终端侧而非云端运行的AI，在响应性、可靠性、成本、隐私和安全性上都有旧方案无可比拟的优势，智能驾驶、零售摄像头、机器人，甚至工厂控制器、汽车配件都能从中获益。

和传统的云端方案不同，高通在移动端的绝对领先地位，基本就是终端侧人工智能在顶端产业链中的代名词。当我们意识到高通的AI策略的时候，终端侧人工智能的生态其实已经能初见端倪，而且很快会看到大量产品的落地了。而这也是高通一直以来的做法，将所有可用的材料为客户准备好，至于如何去发挥，怎么发挥，高通则留下了大量的空间给OEM厂商选择。