高通拓展終端人工智能 全面提升邊緣計算能力
2018-06-14 11:05:01
現在人工智能已經成為驅動下一代創新浪潮的“源動力”技術之一,越來越多的企業都把人工智能作為產業發展的戰略方向,積極地進行部署。人工智能正在影響越來越多的行業,并逐漸從云端向終端側拓展,極大地改變了人們生活和工作的方式,終端人工智能這也正是高通發力的方向。對于人工智能,高通在人工智能創新論壇上闡述了人工智能戰略,提出“全面提升終端側的AI計算能力”(既人工智能的邊緣計算能力的提升),并描繪了一幅高通與其客戶共同打造的人工智能未來的美好藍圖。
中國近年來正逐步成為全球人工智能發展浪潮中的核心地區,在日益提升的創新環境的激勵下,目前中國已經涌現出一批人工智能領域的明星企業。可以說,中國的人工智能生態系統呈現出一片枝繁葉茂、生機勃勃的活力景象。根據Gartner在2018年3月公布的預測數據顯示,至2021年,人工智能衍生出的商業價值將達到3.3萬億美元。這從側面印證了人工智能對于經濟增長和行業變革是至關重要的。在5G尚未爆發之日,AI承載了萬眾對于新技術的期許與愿景。其活力與火熱,似乎已經不需要更多言語來形容。
對于人工智能,高通在人工智能創新論壇上闡述了人工智能戰略,提出“全面提升終端側的AI計算能力”(既人工智能的邊緣計算能力的提升),并描繪了一幅高通與其客戶共同打造的人工智能未來的美好藍圖。
30多年來,高通一直引領者移動的創新,無論是在數字化移動通信變革的時代,還是從臺式機向智能手機轉變過程中重新定義計算,又或是在IoT時代發展過程中的眾多行業變革,高通一直都在變革世界的連接、計算以及溝通的方式。
高通對于人工智能的研究,可以追溯到2007年,Qualcomm Research啟動首個人工智能項目,隨后開始進行脈沖神經網絡研究;2009年,Qualcomm Technologies投資Brain Corp并與其合作;2013年,Qualcomm完成與Brain Corp聯合研究,并開始研究人工神經處理架構;此后,開始通過深度學習研究人臉檢測;2014年后,Qualcomm Technologies正式設立Qualcomm Research荷蘭分支,并收購了EuVision;2015年,Qualcomm在世界移動大會(MEC)上展示了照片分類和手寫識別應用、同年與阿姆斯特丹大學建立聯合研究實驗室,并發布了第一代人工智能產品(驍龍820);2016年后,Qualcomm神經處理SDK面世,同時推出了第二代人工智能產品(驍龍835);2017年后,高通宣布支持Facebook Caffe2,同年退出驍龍660以及驍龍630;2018年前夕,高通第三代人工智能產品發布(驍龍845);2018年至今,高通又推出了應用于物聯網產經的視覺智能平臺。5越24日高通人工智能創新論壇上,高通推出驍龍710移動平臺。驍龍710采用支持人工智能(AI)的高效架構而設計,集成多核人工智能引擎(AI Engine),并具備神經網絡處理能力。驍龍710是全新驍龍700系列產品組合中的首款移動平臺,旨在通過為更廣泛的用戶帶來部分頂級特性,從而超越人們對目前高端移動體驗的期待。與驍龍660相比,在AI應用中實現高達2倍的整體性能提升。
高通正在把人工智能拓展到終端側。未來數萬億終端相互連接,要實現規模化,智能必須分布至無線邊緣,這并非易事。一旦在邊緣進行機器學習,意味著需要在有限的環境中同時完成多類型的任務。因此,要想真正在邊緣實現人工智能,需要提供不同的解決方案。過去,很多對神經網絡的訓練都在云端或者基于服務器完成的。近幾年,整個模式有了很多變化,一些人工智能的訓練、執行和推理工作,比如模式匹配、建模檢測、分類、識別、檢測等等,逐漸從云端轉移到了終端側,所有的邊緣終端都將具備機器學習能力。這意味著,數據處理將在最靠近數據源的位置處理,對云端處理進行補充。
高通表示,人工指引要加入終端產品就需要實現隱私、可靠、低時延、高效以及個性化。人工指引的運算不能完全依靠云端,提升終端設備的AI計算能力至關重要。更讓人激動的是,2018到2022年,智能手機累計出貨量將超過86億部,移動終端的規模將為人工智能平臺帶來巨大潛能。毫無疑問,智能手機的巨大規模加上海量物聯網,會把人工智能帶至數萬億聯網終端。這也是為什么高通選擇通過將智能拓展到終端側,變革人工智能,利用5G優勢在無線邊緣構建處理能力,加強面向應用的計算性能。
此外,高通宣布成立Qualcomm AI Research,將公司范圍內開展的全部前沿人工智能研究,進行跨各職能部門的協作式強化整合。依托Qualcomm Technologies在連接和計算領域的領先優勢,Qualcomm AI Research目前開展多樣化的研究工作,涉及高能效人工智能、個性化和數據高效學習。這些基礎研究已經幫助打造出多個面向智能手機、汽車和物聯網(IoT)的商用解決方案,并為終端側智能拓展至更多全新行業奠定基礎。
中國近年來正逐步成為全球人工智能發展浪潮中的核心地區,在日益提升的創新環境的激勵下,目前中國已經涌現出一批人工智能領域的明星企業。可以說,中國的人工智能生態系統呈現出一片枝繁葉茂、生機勃勃的活力景象。根據Gartner在2018年3月公布的預測數據顯示,至2021年,人工智能衍生出的商業價值將達到3.3萬億美元。這從側面印證了人工智能對于經濟增長和行業變革是至關重要的。在5G尚未爆發之日,AI承載了萬眾對于新技術的期許與愿景。其活力與火熱,似乎已經不需要更多言語來形容。
對于人工智能,高通在人工智能創新論壇上闡述了人工智能戰略,提出“全面提升終端側的AI計算能力”(既人工智能的邊緣計算能力的提升),并描繪了一幅高通與其客戶共同打造的人工智能未來的美好藍圖。
30多年來,高通一直引領者移動的創新,無論是在數字化移動通信變革的時代,還是從臺式機向智能手機轉變過程中重新定義計算,又或是在IoT時代發展過程中的眾多行業變革,高通一直都在變革世界的連接、計算以及溝通的方式。
高通對于人工智能的研究,可以追溯到2007年,Qualcomm Research啟動首個人工智能項目,隨后開始進行脈沖神經網絡研究;2009年,Qualcomm Technologies投資Brain Corp并與其合作;2013年,Qualcomm完成與Brain Corp聯合研究,并開始研究人工神經處理架構;此后,開始通過深度學習研究人臉檢測;2014年后,Qualcomm Technologies正式設立Qualcomm Research荷蘭分支,并收購了EuVision;2015年,Qualcomm在世界移動大會(MEC)上展示了照片分類和手寫識別應用、同年與阿姆斯特丹大學建立聯合研究實驗室,并發布了第一代人工智能產品(驍龍820);2016年后,Qualcomm神經處理SDK面世,同時推出了第二代人工智能產品(驍龍835);2017年后,高通宣布支持Facebook Caffe2,同年退出驍龍660以及驍龍630;2018年前夕,高通第三代人工智能產品發布(驍龍845);2018年至今,高通又推出了應用于物聯網產經的視覺智能平臺。5越24日高通人工智能創新論壇上,高通推出驍龍710移動平臺。驍龍710采用支持人工智能(AI)的高效架構而設計,集成多核人工智能引擎(AI Engine),并具備神經網絡處理能力。驍龍710是全新驍龍700系列產品組合中的首款移動平臺,旨在通過為更廣泛的用戶帶來部分頂級特性,從而超越人們對目前高端移動體驗的期待。與驍龍660相比,在AI應用中實現高達2倍的整體性能提升。
高通正在把人工智能拓展到終端側。未來數萬億終端相互連接,要實現規模化,智能必須分布至無線邊緣,這并非易事。一旦在邊緣進行機器學習,意味著需要在有限的環境中同時完成多類型的任務。因此,要想真正在邊緣實現人工智能,需要提供不同的解決方案。過去,很多對神經網絡的訓練都在云端或者基于服務器完成的。近幾年,整個模式有了很多變化,一些人工智能的訓練、執行和推理工作,比如模式匹配、建模檢測、分類、識別、檢測等等,逐漸從云端轉移到了終端側,所有的邊緣終端都將具備機器學習能力。這意味著,數據處理將在最靠近數據源的位置處理,對云端處理進行補充。
高通表示,人工指引要加入終端產品就需要實現隱私、可靠、低時延、高效以及個性化。人工指引的運算不能完全依靠云端,提升終端設備的AI計算能力至關重要。更讓人激動的是,2018到2022年,智能手機累計出貨量將超過86億部,移動終端的規模將為人工智能平臺帶來巨大潛能。毫無疑問,智能手機的巨大規模加上海量物聯網,會把人工智能帶至數萬億聯網終端。這也是為什么高通選擇通過將智能拓展到終端側,變革人工智能,利用5G優勢在無線邊緣構建處理能力,加強面向應用的計算性能。
此外,高通宣布成立Qualcomm AI Research,將公司范圍內開展的全部前沿人工智能研究,進行跨各職能部門的協作式強化整合。依托Qualcomm Technologies在連接和計算領域的領先優勢,Qualcomm AI Research目前開展多樣化的研究工作,涉及高能效人工智能、個性化和數據高效學習。這些基礎研究已經幫助打造出多個面向智能手機、汽車和物聯網(IoT)的商用解決方案,并為終端側智能拓展至更多全新行業奠定基礎。
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