楠木軒

從移動終端到自動駕駛 高通正在構建分佈式智能的未來

由 習國防 發佈於 科技

7月10日,高通公司產品管理副總裁Ziad Asghar現身“萬物智聯 芯火燎原”人工智能芯片創新主題論壇,帶來了以《從邊緣到雲:分佈式智能的未來》為主題的分享。他基於人工智能芯片技術的發展與應用,解析了5G+AI將如何賦能分佈式智能、激發全新應用與服務。

目前,人工智能已經徹底改變了多個行業、多個產品線,它對於全球經濟的影響將會超過15萬億美元。高通要做的就是讓設備上的人工智能能力足夠強大,可以依靠端側的人工智能計算處理所有的需求,以此方式可以在設備上保留所有數據,解決隱私和延遲的問題。而當對人工智能能力有更高需求時,則可以利用5G超快連接的能力將端側與雲側連接起來,以此來增加人工智能的處理能力,並真正做到完全無縫對接。這就是5G和人工智能結合的力量。5G和人工智能的相互結合將會讓兩者都變得更加的強大,高通正在朝着這一方向前進。

人工智能已經完全改變了消費者在移動終端、工業物聯網和汽車等領域的體驗,其中移動終端可以説是當前最普及的人工智能設備。高通的人工智能技術已經在超過10億台手機設備中得到了應用,而之所以移動終端能成為最普及的人工智能平台,是因為它擁有比任何其他設備都多的傳感器以及更強大的能力,同時它還能訪問更多的數據。移動終端能夠使用攝像頭和麥克風,通過不同的傳感器來感知周圍的世界,從而真正改變了消費者的體驗。

如今人工智能已經可以應用於移動終端產品內部的多個模塊中,如將人工智能應用到調制解調器中,讓它能夠在最具挑戰性的信道條件下接收數據;應用到拍照技術中,以此顯著提高圖像質量。高通正在利用人工智能來了解如何能夠更好地改善設備的功耗,並將人工智能應用於芯片產品設計的方式中去,所有這些都在通過應用人工智能而得到改善。而落實到具體的產品上來説便是驍龍865 5G移動平台和它所使用的第五代Qualcomm AI Engine人工智能引擎。

高通驍龍第五代AI Engine人工智能引擎架構由Kryo 585 CPU、Adreno 650 GPU、新一代Hexagon 698處理器、Spectra 480 ISP、高通傳感器中樞(Sensing Hub)、安全處理單元、調制解調器,甚至Quick Charge等模塊組成,它們實現了高性能、低功耗、連接、安全等特性結合在一起的全系統AI,同時在它們的支持下,驍龍865的AI能力提升了整體平台的性能。採用第五代AI Engine人工智能引擎的驍龍865移動平台可實現15TOPS(每秒15萬億次運算)的超高算力,較前代驍龍855提升了2倍,相比兩年前的驍龍845提高了5倍,正是因為強大的AI算力,第五代AI Engine可以為手機中更多的AI功能進行支持,其中非常典型用例的就是實時翻譯和拍攝。

通過AI算法對語音進行實時翻譯並不算新鮮,但傳統的方式是將語音先錄下來,然後進行識別和翻譯,翻譯的流暢度和準確率都比較一般。而基於驍龍865移動平台第五代AI Engine所實現的實時翻譯會將音頻信號轉換為文本。文本將會被導入到一個特殊的轉換網絡中,最後會將文本從英語轉換為漢語,然後利用人工智能語音合成把文本轉換成真實的語音。它可以實現跟隨演講者的語速,實時給出精準的語意識別後的對應翻譯語音,在此前在第四屆驍龍技術峯會上的中,其翻譯速度與耳機中的同傳聲音不相上下,甚至準確率還會更加的高。

而在拍攝方面,其全新的應用就是基於AI算力與ISP相結合對於拍攝照片的處理方面。傳統的AI降噪往往只是簡單粗暴的對於整張照片進行統一的降噪處理,使照片丟失很多細節,影像成片質量。而在有了強大的算力支持後,在進行降噪時,會先對照片進行語義分割。比如在拍攝人像時,AI計算系統會先識別哪部分是拍攝人物的頭髮、哪部分是皮膚、甚至哪部分是衣服等,然後針對不同的物體部分進行針對性降噪,更好地保留細節,還原真實場景。

以上兩個用例都都完全發生在終端設備上,不需要終端之外任何地方的人工智能處理來協助,其強大算法流暢運行的背後便是高通驍龍865 5G移動平台提供的強大AI算力。

高通擁有非常強大的人工智能處理技術和豐富的AI產品組合,可以面向不同應用,提供不同性能。除了手機終端外,物聯網終端側AI也有非常大的應用場景,其產品類型涵蓋可穿戴設備、智能顯示屏和音箱、家庭和企業級智能安全、工業自動化和機器人、家居控制中心和智能電器、智慧城市、數字化物流和零售、物聯網攝像頭等等。

以安全攝像頭為例,安全攝像頭可以捕捉不同的圖像,將視頻發送給用户。如果用户可以看出試圖進入房子的人是認識的或是安全的人,在這種情況下,就可以開鎖並允許他們進入房子,或者在房子裏的一個攝像頭可以觀察老年人,看看他們是否在一定時間內沒有移動,或者在智慧城市裏,佈置這樣的攝像頭來發現一些事件,比如兩輛車靠得太近,表明發生了事故,它可以提醒正確的職能部門來處理。諸如以上的應用實例有很多,目前物聯網行業都已經完成了基於人工智能的轉型。

另外,終端側AI也正在改變未來汽車的發展,人工智能會讓汽車變得更加的智能和安全。首先隨着AI運算能力的提升,如人和車之間的語音交互會更加自然,從而獲得更好的車載體驗。同時,汽車也可以聽過視覺系統來識別駕駛者的身份,基於相關數據來針對用户的駕駛體驗進行定製化的改變。

然後就是安全方面,AI可以讓車能夠保持在正確的車道上,能夠與前面的車保持一定的距離,但是我們看到不僅僅是隨着人工智能的發展,通過激光雷達,多個不同的雷達和攝像頭,汽車看到的比人類更清晰,它可以穿透冰雹和風暴,激光雷達可以比人眼看的更多,從而獲得更加安全的駕駛體驗。隨着AI算力的提升,就可以將其應用到自動駕駛汽車之上。終端側AI可以為自動駕駛汽車提供更加精準的定位信息,並優化目前的ADAS應用,加速自動駕駛的落地。目前自動駕駛主要面臨運算能力和響應時間的問題,高通的人工智能引擎在終端側提供了強大的計算能力,同時相較於基於網絡狀況的雲端也有着更快的響應速度,而在5G在該領域應用後,終端側和雲端側便可以相輔相成,其誤判率也會進一步降低,自動駕駛安全係數也會進一步提升。

高通在今年CES上推出了全新高通Snapdragon Ride平台憑藉兼具高性能和高能效的硬件、業界領先的AI技術以及開創性的自動駕駛軟件棧,Snapdragon Ride可以提供頗具經濟效益且高能效的完整系統級解決方案,旨在滿足自動駕駛和ADAS(先進駕駛輔助系統)的複雜需求。

高通擁有着超十年的前沿AI技術研發,在2015年就擁有了第一款具有人工智能能力的移動產品。從那時起,高通將在硬件,軟件和開發工具上累積的知識真正應用於物聯網、汽車等相鄰業務,並隨着時間的推移推進到更多業務領域。Ziad Asghar在演講最後表示:我們正朝着推動真正可以改變用户體驗的智能設備的方向努力。利用5G的力量,以超快的的速率,最低的延遲,使得我們可以在邊緣和雲端之間進行無縫連接,將使這種未來的分佈式智能成為現實。