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Qualcomm|5G时代的AI效能提升 改变了智能生活的哪些细节？

2020 年 ， 如果有人和你提到 AI 给生活带来的改变 ， 你会想到什么？在如今越来越多被提到的 AI 落地投入实用的案例中 ， 其实要回答这个问题很简单：自动驾驶需要车载AI、Google利用AI的深度学习能力预测洪水、更富未来感的“智慧城市” ， 以及更多医疗健康领域的新研究进展；AI 带给生活的改变已经随处可见 。
Qualcomm|5G时代的AI效能提升 改变了智能生活的哪些细节？
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抛开高大上的商业概念 ， 就最贴近我们实际生活的AI来讲 ， 目前分为两大发展方向 —— 将算力保存在数据中心的云计算 ， 以及将人工智能算法基于本地设备的AI效能运行的分布式计算；与前者更多用于商业领域不同 ， 后者目前已经非常深入我们日常生活的了：我们目前手机摄影领域最热门的计算摄影 —— 包括超清夜景、自动连拍 ， 交给手机来选择效果最好的那张；乃至智能识物、实时文字翻译功能 ， 以及颇受好评的 AI 自动拦截骚扰电话功能 ， 其实都是借助于手机 AI 算力的飞速提升而得以实现 。
但在当前 ， 分布式的 AI 效能 ， 能体现在智能手机上 ， 但也远不止智能手机 ， 在我们数字生活中的不少场景中 ， AI 计算都已经开始发挥出其特殊的优势 ， 来着力解决传统智能设备使用中的“痛点” 。
智能手机
在当下高速稳定的 5G 网络仍然不是很普遍的时代 ， 许多厂商都仍然在研究如何将 AI“塞进”用户的终端设备中：比如Google 就一直在研究将基于服务器的语音助手模型通过深度学习的训练 ， 将原本 100G 的模型缩减至 0.5G ， 使其可以直接存储在绝大部分智能手机中 ， 直接通过手机的 AI 效能实现更快速的语音响应与交互 。
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AI 的效能同样体现在手机系统优化上 ， 在 Android 中 ， 借助高通骁龙移动平台的 AI Engine 引擎以及 Google 推出的 Tensorflow 深度学习框架 ， 开发者还能做出更多利用 AI 性能让用户减少重复操作手机的功能：比如在 Android 10 中 Google 推出的基于深度学习功能的智能回复功能 ， 就可以实现在手机收到短信通知时智能为你推荐快速回复语 ， 如果信息内容中包括了地点或是电话 ， 手机还能直接帮你将地点导入进地图中 ， 或是一键拨打电话 。
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目前在手机中 ， AI 的使用场景当然不限于手机摄影与语音助手 ， 我们在使用智能手机的日常中已经随处可见 AI 算法的“助力”：在输入法中 ， AI可以结合你输入的上下文自动为你推荐相关的表情包 ， 甚至目前热门的手机快充功能上 ， AI 模型也能实现根据用户使用习惯智能调节充电功率 ， 让你在晚上睡前充电时自动降低快充速度 ， 既保证了你清晨拿起手机仍然是满电状态 ， 同时也延缓了手机电池的容量衰减 。
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这种基于本地的深度学习模型 ， 决定了手机可以随着用户的重复使用的同时逐渐了解用户的使用习惯 ， 这也是不少手机厂商在推出 AI 功能时都少不了一句“越用越好用”的原因 。同时 ， 更强的本地 AI 算力也能让更多计算过程完全基于手机运行 ， 除了减少数据传输之外 ， 更重要的是减少了不少用户关于手机数据传输带来的隐私问题的担忧 。
新形态笔电
笔电行业 2020 年的新一个重要的新变化 ， 就是不少传统笔电厂商开始进一步发掘 ARM 架构优势 ， 推出基于 ARM 处理器的新笔电 ， 目前世面上不少基于 ARM 处理器推出的轻薄商务笔电新品 ， 都是基于高通 8cx 平台研发而来 。
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