聲明:本文來自于微信公眾號 量子位（ID:QbitAI），作者:魚羊 蕭簫，授權(quán)轉(zhuǎn)載發(fā)布。

盆友們，驍龍，已經(jīng)不再是以前那個驍龍了。

就在大家吃瓜安卓新旗艦芯片誰家首發(fā)之際，驍龍峰會的絕對主角，卻只差沒把“時代變了”寫在臉上:

先是第一天直接擠爆AI牙膏管，第二代驍龍8連ISP、5G調(diào)制解調(diào)器都武裝上了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

緊接著第二天，干脆從手機(jī)端進(jìn)一步騰開手去，就差沒告訴圍觀群眾:

XR也是我高通押注的下一代移動終端。

這不，直接引爆了一波有關(guān)“2023是AR眼鏡元年”的討論。

從這種種跡象來看，驍龍，乃至背后的整個高通，步調(diào)更好，速度更快。

這樣的變化，意味著什么?又有哪些信息點(diǎn)值得科技發(fā)燒友和行業(yè)觀察者們關(guān)注了解?

其表其里，咱們一分為三，細(xì)細(xì)拆解來看。

驍龍三變

“一變”

驍龍第一變，還是要從最引人矚目的第二代驍龍8說起。

圍繞這顆安卓旗艦最強(qiáng)“心臟”，官方劍指何處已經(jīng)完全明示:幾乎是三句話不離AI。

換句話說，以往在幕后暗自發(fā)力的AI，如今不僅走向臺前，還成了全場毋庸置疑的第一主角。

先是在“基礎(chǔ)設(shè)施”層面上，高通AI引擎的核心Hexagon處理器架構(gòu)全新升級，打出一套AI加速組合拳:

激活函數(shù)加速 + 分組卷積加速 + 張量加速器性能翻番。

還引入了微切片推理，并為這一核心處理器配備了專門的供電系統(tǒng)。

這使得第二代驍龍8相較于前代產(chǎn)品，在自然語言處理等場景下，AI性能提升了4.35倍。

提升AI加速器的數(shù)量和性能之外，第二代驍龍8也率先支持了INT4AI精度格式。

這就<愛尬聊_健康養(yǎng)生>帶來了持續(xù)AI推理方面60%的能效提升:

相比于浮點(diǎn)精度格式和INT8，以INT4精度格式運(yùn)行的AI模型，所需的計(jì)算資源更少。這為開發(fā)人員們在手機(jī)里部署更多量化模型提供了硬件基礎(chǔ)。

值得關(guān)注的是，在第二代驍龍8里，不僅是以上AI“基礎(chǔ)設(shè)施”全面升級，連ISP和5G調(diào)制解調(diào)器這樣的模塊，如今都跟AI更深度的綁定了。

第二代驍龍8搭載的業(yè)界首個認(rèn)知ISP，這回跟Hexagon處理器來了個直接連通，通過在兩者之間增加一個名為“Hexagon直連”的物理連接，提供更加強(qiáng)大的影像AI處理能力。

基于此，第二代驍龍8能通過實(shí)時語義分割，實(shí)現(xiàn)照片和視頻的自動增強(qiáng)。攝像頭捕捉到的人臉、頭發(fā)、衣服、天空等種種畫面細(xì)節(jié)，都能被針對性地優(yōu)化處理。

至于手機(jī)芯片中最“傳統(tǒng)”的調(diào)制解調(diào)器部分，驍龍此番也強(qiáng)調(diào)了首個5G AI處理器的作用:通過分析信號完整性和信噪比，AI能夠改善無線帶寬、延遲等性能指標(biāo)。

加之對Transformer等網(wǎng)絡(luò)的支持，又將語音自定義喚醒詞、快速多語種翻譯等軟件能力帶到了手機(jī)芯片上，可以說，單從手機(jī)芯片的變化來看，驍龍這波操作，是把“無AI不芯片”的趨勢再度推向了高潮。

這股AI爆發(fā)之風(fēng)，也并不僅限于手機(jī)芯片。

“二變”

這就要說到驍龍第二變:押注下一代移動終端。萬物連接的移動設(shè)備種類，正在突破此前的局限。

此番引發(fā)外界不少討論的第一代驍龍AR2平臺就是一個例證。

第一代驍龍AR2，是驍龍首個專門為頭戴式AR設(shè)備打造的移動平臺。

目的很明確:成為新一代最強(qiáng)輕薄AR智能眼鏡的“智能大腦”，開創(chuàng)真實(shí)世界與元宇宙相互融合的空間計(jì)算新體驗(yàn)。

具體到功能特性上，一方面，是解決AR眼鏡重量、時延等固有問題:

采用分布式處理架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)更均勻的配重并降低左右眼鏡腿寬度;動態(tài)將時延敏感型感知數(shù)據(jù)處理直接分配給眼鏡終端，把更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求分流到手機(jī)、PC或其他主機(jī)終端上。

另一方面，依然是以人工智能為核心，提升AR眼鏡所帶來的實(shí)際產(chǎn)品體驗(yàn):

其AR處理器中，搭載了專門的視覺分析引擎，結(jié)合ISP和Hexagon處理器，能在圖像識別、分類和手部跟蹤等AI算法上實(shí)現(xiàn)2.5倍加速。

根據(jù)高通官方消息，目前，PICO、聯(lián)想、小米、Nreal、OPPO和LG等廠商，都是驍龍AR的合作對象。

并且在AR的應(yīng)用生態(tài)方面，高通也已有所布局:比如與《寶可夢GO》的制作方Niantic攜手，推出AR眼鏡版的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲。

值得一提的是，這樣設(shè)備邊界上的突破，以AR為典型代表，卻同樣不止于AR。

從高通與微軟的最新合作計(jì)劃中亦可見一斑:基于驍龍平臺，高通將高通AI引擎引入Windows11，以實(shí)現(xiàn)筆記本上語音、圖像處理等功能的AI加速，同時促進(jìn)智能手機(jī)和PC的融合。

說了這么多，歸結(jié)起來，第一變可以說是AI能力的加速爆發(fā)，第二變是突破邊界的萬物互聯(lián)，在這兩者的基礎(chǔ)之上，驍龍，乃至背后高通布局重心之變，也就愈發(fā)明朗。

“三變”

即，驍龍第三變，就是連接到智能計(jì)算的改變，進(jìn)一步說，也就是高通提及的“網(wǎng)聯(lián)計(jì)算”。

人們從前討論移動設(shè)備，更多聚焦于手機(jī)，討論的是信號是否更好了、網(wǎng)速是否更快了。

但現(xiàn)在，在通信、連接的基礎(chǔ)之上，人們關(guān)心的重點(diǎn)，已經(jīng)變成了什么樣的智能功能更好用，哪家對游戲等應(yīng)用的智能加速效果更強(qiáng)勁。

甚至在這樣的討論之中，手機(jī)已經(jīng)不是唯一的主角，下一代計(jì)算平臺的價(jià)值開始獲得更多關(guān)注和認(rèn)同。

對于高通這樣的廠商而言，這一方面可以歸結(jié)為時代技術(shù)浪潮之所至，另一方面，也是其本身“春江水暖鴨先知”，早期技術(shù)厚積薄發(fā)的體現(xiàn)。

量變到質(zhì)變的奇點(diǎn)，厚積薄發(fā)的AI脈絡(luò)

事物的變化，往往由量變引發(fā)質(zhì)變。

高通之變并非在這次驍龍峰會上才有所體現(xiàn)，其AI革新脈絡(luò)從更早時候便已有端倪可循。

2007年高通啟動第一個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的研究項(xiàng)目，依托于生物神經(jīng)元設(shè)計(jì)，目的是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造更高效節(jié)能，同時在架構(gòu)上更適配硬件工作原理。

針對脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI領(lǐng)域的研究，在2013年正式轉(zhuǎn)變成更具體的成果。

這一年，高通提出了Zeroth計(jì)算平臺，希望能用AI處理圖像、聲音等信息，如開發(fā)語音識別功能等，如今來看相當(dāng)于NPU以及其搭載的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算能力的平臺。

當(dāng)年，高通這項(xiàng)名為神經(jīng)形態(tài)芯片（Neuromorphic Chips）的技術(shù)，被認(rèn)為是顛覆性的突破，并于2014年被MIT Technology Review評選為全球十大突破技術(shù)之一。

Zeroth奠定了高通AI引擎（AI Engine）的基礎(chǔ)。2015年，驍龍820正式搭載第一代AI引擎，除了能用于人臉照片檢測和手寫識別以外，高通還展示了它能被應(yīng)用于降低功耗、提升電池使用時長的能力。

隨著對AI研究進(jìn)一步深入，高通鉆研的方向不再局限于硬件計(jì)算本身，同樣還放在了移動設(shè)備功能的豐富度，即算法和硬件的協(xié)調(diào)能力上，力圖讓更多已實(shí)現(xiàn)的AI算法落地到移動設(shè)備中去。

從最初為各硬件引入AI技術(shù)加大研發(fā)力度，到如今AI引擎已經(jīng)成為高通芯片的標(biāo)志之一，究竟是什么引發(fā)了高通的質(zhì)變?

可以說，自身技術(shù)積淀和場景需求爆發(fā)，成為了引發(fā)高通變化的兩大關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

從技術(shù)維度來看，高通經(jīng)歷了由AI技術(shù)“引入者”到AI基礎(chǔ)設(shè)施“提供者”的轉(zhuǎn)變。

一方面表現(xiàn)在對AI框架的支持度上，包括與谷歌、臉書AI合作，對TensorFlow、Caffe2等AI框架進(jìn)行加速;以及與微軟、亞馬遜合作支持ONNX等AI模型格式等。

另一方面，則體現(xiàn)在各種AI算法的研發(fā)和開源上，從這些年的頂會論文數(shù)量可見一斑。

如果從2011年開始在計(jì)算機(jī)頂級學(xué)術(shù)會議上發(fā)表論文算起，現(xiàn)在其能夠查閱到的已經(jīng)有不下130篇AI研究發(fā)表在各種頂會上，今年一年就接近30篇:

觀察這些論文類型可以發(fā)現(xiàn)，其研究領(lǐng)域從機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的量子、幾何和貝葉斯深度學(xué)習(xí)，到降低能耗的量化模型、提升信號強(qiáng)度的優(yōu)化算法和AI編譯器，再到應(yīng)用范圍更廣的計(jì)算機(jī)視覺、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，開源的案例就有不少。

這些研究放到AI基礎(chǔ)設(shè)施的搭建上，又進(jìn)一步被分為基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用設(shè)施等維度。

基礎(chǔ)架構(gòu)上，提升硬件處理AI算法的數(shù)量和性能，讓更多廠商開發(fā)的AI算法能被應(yīng)用于更小的設(shè)備上，結(jié)合云端提供的算力，進(jìn)一步讓終端設(shè)備實(shí)現(xiàn)的功能范圍最大化，這里又以軟硬件配合方面的量化等算法應(yīng)用更為廣泛。

應(yīng)用設(shè)施上，即加強(qiáng)高通AI基建的模塊化能力。除了側(cè)重軟硬件協(xié)同處理外，從今年發(fā)表的頂會論文情況來看，又有相當(dāng)一部分集中在視頻語義分割、3D姿態(tài)估計(jì)等更通用的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)上。

但無論是提升算法在硬件平臺上的適配能力，還是提升算法本身的性能、包括數(shù)據(jù)壓縮能力，本質(zhì)上都與增強(qiáng)移動平臺對AI的“掌控力”緊密相關(guān)。

換而言之，高通實(shí)現(xiàn)了從各大模塊支持AI、到AI驅(qū)動各個模塊的轉(zhuǎn)變，讓自身AI能力進(jìn)一步具備了應(yīng)用到更多設(shè)備上的通用性——

從場景維度來看，高通所連接的也不再僅僅是手機(jī)，而早已擴(kuò)大到PC、智能汽車乃至XR等平臺中。

如這些年加大力度投入的智能汽車方向，與手機(jī)一樣也同樣是視頻語義分割技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域之一。

在智能駕駛上，高通此前就已經(jīng)推出過開源的InverseForm框架，在復(fù)雜道路區(qū)分與檢測上表現(xiàn)出更好的性能，無需擔(dān)心汽車再開到綠化帶、或是帶陰影的人行道上。

基于AI技術(shù)打造的驍龍座艙平臺和驍龍智能駕駛平臺（Snapdragon Ride），更是頗為“搶手”，一度成為車圈叫好叫座的宣傳詞之一。

又如早在數(shù)年前就已有布局的XR方向，高通基于這一平臺的高效低耗要求，于2019年推出了驍龍XR2平臺，也是首款將5G和AI結(jié)合的XR芯片。

相比手機(jī)，XR設(shè)備帶來的更好的虛擬與現(xiàn)實(shí)世界的交互性，又能給AI落地帶來新的思路，例如平臺上搭載的場景理解、3D重建等技術(shù)，就是基于XR自身特性延展的。

不久前推出的第一代驍龍XR2+平臺，則引入了全新圖像處理管線，不僅支持并行感知技術(shù)，包括頭部、手勢和手柄追蹤、低時延視頻透視等能力，其PC級虛擬景觀還能為虛擬人物賦予更逼真的面部表情。

移動PC領(lǐng)域，高通也在嘗試用AI來提升移動辦公的生產(chǎn)效率。

如召開遠(yuǎn)程會議時，設(shè)備可以準(zhǔn)確感知到主體的面部，即便是在人口嘈雜的街邊咖啡店也可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)聚焦，周圍的路人也就不會出現(xiàn)在會議上。

如此說來，高通早已不只是手機(jī)芯片廠商，其所提供的技術(shù)早已經(jīng)延伸到了智能汽車、PC、XR等平臺……一系列你能想到的IoT設(shè)備，都已經(jīng)被連接到高通以芯片為基、以AI軟件棧為脈絡(luò)搭建的網(wǎng)絡(luò)之中。

作為一個專門給AI開發(fā)者打造的“工具箱”，高通AI軟件棧進(jìn)一步將汽車、手機(jī)、PC和XR等設(shè)備之間開發(fā)的應(yīng)用從軟件端打通，從而將硬件終端的優(yōu)勢進(jìn)一步擴(kuò)大，實(shí)現(xiàn)一次開發(fā)、跨終端部署。

隨著AI開發(fā)部署的效率提升，作用的終端范圍擴(kuò)大，行業(yè)智能化速度也會迎來指數(shù)性增長。

由上來看，在臨近質(zhì)變前夕，高通就已經(jīng)在量變的路上走了很久。

如今恰好趕上新一輪“萬物互聯(lián)”時代的智能爆發(fā)，高通以預(yù)見性的儲備提前布局了新一輪技術(shù)浪潮，甚至還可能成為推動下一代計(jì)算終端變革的動力。

與其以“急”字解釋高通之變，不如說是時代技術(shù)洪流之所向。而高通也早早把握住了航向，在關(guān)鍵時機(jī)有了點(diǎn)燃技術(shù)新爆點(diǎn)的底氣。

質(zhì)變?nèi)绾螐?fù)制?

高通質(zhì)變，只是整個行業(yè)巨變的一個縮影。

從工農(nóng)業(yè)、城市交通、醫(yī)療生活等各行各業(yè)，到智能汽車、IoT、XR等細(xì)分領(lǐng)域，現(xiàn)今都在計(jì)算和連接方式變化的推動下產(chǎn)生新一輪技術(shù)更迭。

在這背后，正是AI這一底層技術(shù)驅(qū)動，所引發(fā)的由點(diǎn)到線及面的冪集創(chuàng)新，其中高通又以芯片為基，將AI技術(shù)完整搭載成一套引擎、成為行業(yè)方方面面的驅(qū)動力。

但如果換個角度來看，像高通這樣的質(zhì)變，是否還會在更多領(lǐng)域出現(xiàn)?又或者說，高通這樣的質(zhì)變是否還能“復(fù)制”?

從芯片等方向選擇角度來看或許難以復(fù)制，但核心思路卻有幾點(diǎn)可以借鑒。

一方面是抓住最基礎(chǔ)的技術(shù)進(jìn)行研發(fā)，并擁有迅速落地、進(jìn)而降本增效的能力，另一方面則是基于自身生態(tài)型的作用力，將技術(shù)影響擴(kuò)大到千行百業(yè)中去，與更多廠商合作開發(fā)出更廣闊的市場。

以移動場景為例，如果過去以手機(jī)延展出的功能應(yīng)用，只是數(shù)以百計(jì)的垂直軟件生態(tài);

來到網(wǎng)聯(lián)計(jì)算時代，以AI為核心、5G為連接動力、芯片為計(jì)算基礎(chǔ)的終端設(shè)備，將會再度帶來數(shù)以百計(jì)的橫向產(chǎn)業(yè)拓展，進(jìn)而帶來數(shù)以千萬計(jì)的開發(fā)者生態(tài)與企業(yè)機(jī)遇。

這或許也是高通并不局限于手機(jī)場景，而是選擇提前布局下一代移動設(shè)備的原因。

從此前發(fā)布的高通AI軟件棧等“基礎(chǔ)設(shè)施”，到高通在這次驍龍峰會上展示的各行各業(yè)合作案例，它們本質(zhì)上都在體現(xiàn)高通的AI技術(shù)已經(jīng)深入這些行業(yè)中，賦能產(chǎn)品、并給行業(yè)帶來根本性的變革。