驍龍710與驍龍660的區(qū)別？

高通的AI平臺(tái)從驍龍820開始，到第二代驍龍830以及第三代的驍龍845。目前已經(jīng)發(fā)布了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的AI引擎。

那么相比驍龍660，驍龍710究竟有哪些變化呢？

據(jù)了解，驍龍710也搭載了高端的驍龍845上的多核AI引擎AI Engine，通過Hexagon DSPAdreno 616 GPU和Kryo 360 CPU協(xié)同工作，相比驍龍660可在AI應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)2倍的整體性能提升。

其它的亮點(diǎn)包括 Spectra 250 ISP可通過AIE實(shí)現(xiàn)深度感測(cè)人臉識(shí)別。通信方面支持驍龍X15 KTE和藍(lán)牙5.0。工藝方面使用的是10nm LPP工藝。據(jù)介紹，驍龍710平臺(tái)從即日起開始提供，預(yù)計(jì)Q2會(huì)有相關(guān)終端上市。

高通成立AI Research的目標(biāo)？

實(shí)際上，早在十多年前，高通就開始進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺以及運(yùn)動(dòng)控制應(yīng)用相關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究，依托高通在連接和計(jì)算領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，高通AI Research將開展多樣化研究工作。幫助高通面向智能手機(jī)、汽車、物聯(lián)網(wǎng)的商用解決方案奠定基礎(chǔ)

高通總裁 克里斯蒂安諾 阿蒙

高通做AI的研究已經(jīng)有10年了，到2018年，我們已經(jīng)進(jìn)入第三代的AI平臺(tái)。

我們看到這個(gè)平臺(tái)已經(jīng)做好準(zhǔn)備，在全球提供硬件終端使用。

我們要做訓(xùn)練、執(zhí)行和推理，這些以前在云端實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)在通過5G也可以在所有的邊緣設(shè)備進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，這意味著你的數(shù)據(jù)延遲非常低，效率也非常高。

高通的AI生態(tài)小伙伴

提到AI應(yīng)用，自然離不開生態(tài)小伙伴的支持。由于高通一直以來是以技術(shù)提供商為主，涉及到具體產(chǎn)品的案例展示一般都是攜手合作伙伴一起發(fā)布。這次AI論壇自然也不例外。在會(huì)場(chǎng)外的展示區(qū)，采用高通驍龍660及驍龍845的重要合作公司（如小米、黑鯊、一加、堅(jiān)果、OPPO、VIVO）均進(jìn)行了產(chǎn)品展示。

從語音交互出發(fā)，如何把Voice UI建立一個(gè)真正的虛擬的個(gè)人助理？

高通總裁 克里斯蒂安諾 阿蒙認(rèn)為，高通作為業(yè)界領(lǐng)先的公司，始終在推動(dòng)系統(tǒng)側(cè)在終端演進(jìn)的發(fā)展上。他表示，從語音交互入手，未來往個(gè)人私人助理方向演進(jìn)將是AI應(yīng)用的一大趨勢(shì)。

Voice UI存在了很多年，為什么這幾年這么火爆呢？侯紀(jì)磊認(rèn)為，隨著深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，卷積和回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用，可以看到Voice UI的性能指標(biāo)逐漸達(dá)到或超越人類的識(shí)別準(zhǔn)確率。更多應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)模式開始出現(xiàn)，Voice UI從云端向終端側(cè)快速遷移的過程。 Voice UI從云端到終端的演進(jìn)過程的優(yōu)勢(shì)有哪些？侯紀(jì)磊認(rèn)為有3點(diǎn)：

1.隱私，很多人從用戶的隱私數(shù)據(jù)不希望上傳到云端處理，

2.即時(shí)響應(yīng)，這是終端語音處理的優(yōu)勢(shì)

3.始終開啟和情景感知。當(dāng)Voice UI跟人交流的時(shí)候，能夠知道人的環(huán)境和心境，這樣可以調(diào)整交流內(nèi)容。

“當(dāng)然我們認(rèn)為云端仍然很重要，從云端角度，一些復(fù)雜的個(gè)別的語音的實(shí)例，終端還沒辦法助力。另外模型的更新，知識(shí)庫的應(yīng)用，不是更寬泛的服務(wù)角度，云端和終端都是互補(bǔ)的。” 侯紀(jì)磊表示。

在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們?cè)趺礃尤ナ褂?，如何采集到個(gè)性化的數(shù)據(jù)。

過了一段時(shí)間，我問智能助理會(huì)不會(huì)記得我跟兒子在海灘散步的記憶嗎？她會(huì)直接提供這張照片，同時(shí)會(huì)分享到微信中的家庭群。基于情景分析，通過主人提示的方式實(shí)現(xiàn)反饋。

不要只看性能，AI能耗比將成為新的衡量標(biāo)準(zhǔn)

從上圖來看，到2009年有一個(gè)深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，整個(gè)曲線一下變得非常陡峭。這種比例的失調(diào)，可以看到這種趨勢(shì)保持下去，接下來消耗的能量會(huì)非常多。AI帶來的經(jīng)濟(jì)效益要超過能耗的損失，不然經(jīng)濟(jì)上就無意義了。比如個(gè)性化的廣告和推薦，基于圖像和語音識(shí)別的智能安防監(jiān)控，智慧城市和工廠效率的提升。高通技術(shù)副總裁韋靈思

高通技術(shù)副總裁韋靈思認(rèn)為， AI深入到行業(yè)的每一個(gè)組成部分和角落，我們今天用到的很多產(chǎn)品會(huì)應(yīng)用到AI產(chǎn)品。當(dāng)AI繼續(xù)發(fā)展，會(huì)發(fā)現(xiàn)消耗的能源越來越多。

據(jù)預(yù)測(cè)，到2025年全球數(shù)據(jù)中心會(huì)消耗掉全球所有可用電力的20%。2014年一家云服務(wù)提供商消耗的電量達(dá)到36.6萬美國家庭全年用電量。2017年比特幣挖礦的消耗量達(dá)到愛爾蘭全國的電量。

貝葉斯方法的優(yōu)勢(shì)，一個(gè)是壓縮，另一個(gè)對(duì)不確定性進(jìn)行量化。比如無人駕駛中的一些不明物可以進(jìn)行圖像分類。

可以看到壓縮比越大，性能表現(xiàn)越優(yōu)越。AI硬件將來會(huì)是怎樣的？我們有異構(gòu)計(jì)算，CPU、DSP、GPU，我們過去不斷提升這些硬件。我們可以去優(yōu)化我們的內(nèi)存和精度，能夠恰到好處，有更多的能耗和更好的計(jì)算管理。