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高通人工智能前瞻性布局 发力终端人工智能
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出自:互联网

人工智能的最大愿景,是以无处不在的终端侧人工智能对云端人工智能实现补充。在我们预想中的世界里,人工智能将使终端、机器、汽车和万物都变得更加智能,简化并丰富我们的日常生活。具有极强创新研发能力的高通正在调整战略,以保持在人工智能领域的竞争力。高通持续加大对人工智能领域的投资,持续推进人工智能研究,把先进的机器学习技术带到业界最前沿。

前瞻性目光战略布局,多年前开始基础研究

自2007年开始,高通就开始探索面向计算机视觉和运动控制应用的机器学习脉冲神经方法,随后还将其研究范围从仿生方法拓展到了人工神经网络——主要是深度学习领域。从2007年启动首个人工智能项目至今,高通在人工智能领域有多年研发积累。目前高通的现有产品也支持了许多人工智能,例如从计算机视觉和自然语言处理,到各种终端,如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。同时,高通正在研究例如面向无线连接、电源管理和摄影的人工智能等更广泛的课题。未来,高通将继续强化其人工智能领域的研究地位,以强大的创新研发能力,保持在AI领域的竞争力。

目前,高通创投对摩拜、商汤科技等在内的9家中国公司的风险投资。虽然这9家公司分属不同的领域,但他们都有一个共同点,就是都具有一定的人工智能因素。

人工智能将使终端、机器、汽车和万物都变得更加智能,简化并丰富我们的日常生活。高通表示,人工智能时代,手机将成为人工智能最大载体。不仅可以提供出色的拍照功能,还有更强的安全性。高通早已于11年前就开始了人工智能基础研究,历时11年的研发积累,目前高通现有的产品已经支持了许多人工只能用例,例如从计算机视觉和自然语言处理,到各种终端,如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。同时,高通正在研究更广泛的课题,例如面向无线连接、电源管理和摄影的人工智能。

高通骁龙人工智能引擎,占据领先同行优势

许多公司侧重于在云端运行人工智能相关的工作负载,但高通选择在终端人工智能领域发力,专注于终端侧人工智能的研究。例如智能手机、汽车和机器人等,实现人工智能,以确保在有无网络或Wi-Fi连接的情况下都能够完成处理。终端人工智能的优势包括即时响应、可靠性提升、隐私保护增强,以及高效利用网络带宽。

高通表示,因为人工智能复杂的特性,实现人工智能本身要求很高。需要密集型的计算,随时在线且是复杂的神经网络模型,像智能手机的计算环境是非常受限的,需要克服续航、内存和高效散热的问题。换而言之,想要“真正”实现人工智能并非易事。

在这样的情形下,高通将在三方面进行人工智能优化。首先,硬件的人工智能优化,通过开发异构计算,在散热限定内以低功耗运行人工智能神经网络;其次,在算法方面对最先进的深度神经网络进行人工智能优化了;第三,在软件方面,面向深度学习的软件加速运行时间。

此时,高通开放的骁龙神经处理引擎发挥了重要作用。从上所述可以看出,人工智能引擎需要客服续航、内存和高效散热等问题。目前,高通在600系列和800系列开放骁龙神经处理引擎,面向搭载骁龙处理器的移动终端和其他类型的网络边缘终端,加速深度神经网络工作负载运行。骁龙NPE将向多个行业,包括移动、汽车、医疗健康、安全与图像的开发者提供他们所需的工具,以实现终端侧的、由神经网络驱动的用户体验。开发者可充分利用深度学习用户体验,如风格转换与滤镜(增强现实应用)、情景探测、面部识别、自然语言理解、物体追踪与规避、手势和文本识别等。

具体在手机终端设备上,将可以提供真正的个人助理,更长的续航、出色的拍照、自然的用户界面以及连接性和安全性。人工智能为智能手机提供增强体验和全新功能,未来智能手机终端将成为人工智能的最大载体。

如今,高通已经具有了移动人工智能处理的能力。在不久的未来,高通将会提供更专用的硬件、提升算法,并不断改进优化策略,从而更高效地在终端侧执行。 

 

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文章收入时间: 2018-05-31
 
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