收购Scyfer背后高通会专注终端侧的人

2019年04月11日 来源:

伴随着通讯技术和半导体工业的迅猛发展,人工智能逐步渗透进我们的生活,身边的机器正变得越来越智能。毫无疑问,人工智能将是决胜未来的重要领域,国内外多家科技企业已参与其中,并持续加大对该领域的投资。

众所周知,高通是一家专注于技术创新的企业,在人工智能已耕耘了超过十年时间。早从事在大脑脉冲神经络的研究,后续进入到深度学习/终端侧深度学习领域的技术研究,发布了Qualcomm骁龙神经处理引擎SDK。日前为了进一步充实人才和技术储备,高通收购了荷兰的阿姆斯特丹大学附属公司Scyfer B.V.,一家专注于机器学习技术的企业。

对于高通在人工智能领域的一系列动作,Qualcomm Technologies工程技术副总裁Jeff Gehlhaar在一次媒体沟通会上进行了解读灶具价格厂家
,并结合高通的技术优势星力九代加盟
,对未来的人工智能发展愿景做了分享。

专注于终端侧的人工智能

人工智能需要大量数据和计算力,因此众多科技公司都聚焦在云端、服务器的人工智能研究,但高通专注于终端侧的人工智能研究。据Jeff Gehlhaar介绍,终端侧的智能包括感知——推理——行动三个部分,而无人机和无人驾驶汽车正是终端侧智能的用例,它们都是基于传感器感知周围环境的数据,进而基于数据进行决策,然后采取行动。

根据高通给出的数据,预计年的智能累计出货量将超过85亿,将是未来五年人工智能为普遍的载体。高通可以利用其骁龙SoC在移动领域的技术优势和规模化产量,以端的人工智能为基础,延伸至智慧城市、工业物联、VR、无人汽车等应用场景,实现万物智能的愿景。

同时Jeff Gehlhaar强调,当前人工智能领域出现了一个新兴的趋势——边缘计算,就是在终端侧通过多台终端的分布式架构进行人工智能系统的训练。这表明人工智能正在向终端转移,相比于云端的人工智能,终端的人工智能拥有更好的隐私性、可靠性、低时延、并且可以高效利用络带宽。因此专注于终端侧的人工智能其实很有意义。

终端侧的人工智能实现并非坦途

实际上,终端侧的人工智能实现并非坦途,需要克服两大挑战。首先,人工智能工作负载本身非常复杂,通常它需要大量、密集的计算,同时它有始终开启且实时的需求;其次,智能、无人机、汽车等的计算环境是非常受限的,它们面临着人工智能工作负载要克服的热效率、电池续航时间、内存以及存储空间等问题。

要成功解决刚才谈到的人工智能在终端侧所面临的这两大挑战,需要从三部分入手。个部分就是高效的硬件,通过设计更高效芯片来解决刚才谈到的诸如高容量、高能效的工作负载问题。第二个部分就是算法改进,让它能够在移动终端上更高效的运行。第三部分则是软件工具。高通不仅会提供自己的软件工具支持(Qualcomm骁龙神经处理引擎),同时也和生态系统里的伙伴合作,支持TensorFlow、Caffe2等。

Jeff Gehlhaar强调,高通只有这三个部分齐头并进,才能在市场上提供一个具有竞争力的解决方案,解决在移动终端侧的人工智能问题。

终端侧的人工智能应用

依托在移动芯片的地位,骁龙处理器将成为无处不在的终端侧人工智能平台。Jeff Gehlhaar以智能和自动驾驶为例,阐述了人工智能为终端带来的改变。他表示,智能将拥有更加贴心的智能助手捕野猪机
,更加出色的拍照能力,甚至可以延长电池的续航时间,增强的安全性能,对调制解调器进行更好的管理等。

而在自动驾驶方面,人工智能重新定义了车载的体验,提供更好的自然用户交互界面,个性化的设计以及驾驶者的意识监控。同时基于高通电脑视觉的技术,可以提供更好的环境感知,而根据自身的计算优势,能够进行更好的传感器融合、路径规划以及决策等。

在未来,高通将在三个领域不断去研发和推进。是专用的硬件,也就是芯片方面的研发;第二是算法的提升,一方面要找到解决新问题的新方式,另外一方面是能够提高解决问题的效率;第三是改进优化策略,让模型更简洁、更容易在有功耗限值的终端上运行。

可以预见,在高通的技术支持下,未来人工智能终端将是高性能和低功耗的有机结合,并能够利用先进的无线通信技术(5G),实现终端侧与云之间的人工智能配合和连接。

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