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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？( 二 )



ARM 架构处理器的加入 ， 除了我们在智能手机上已经习以为常的使用特性 —— 比如超低功耗待机 ， 4G LTE 联网等特征加入到笔电产品中之外 ， 另一个显著的特性就是其搭载的与手机骁龙 Soc 同源的 AI Engine 计算引擎 ， 能借助更强的 AI 算力 ， 实现传统 X86 架构笔电难以实现的优化功能 。
 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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在疫情期间的远程办公以及网课热潮中 ， 视频通话其实是很多人都绕不开的一个场景 ， 但我们往往在视频时都会下意识盯着屏幕看而不是摄像头 ， 虽然这种问题可能大家都已经习以为常 ， 但使用 AI 算法 ， 其实能更好的优化这种细节问题 。
在微软发布的二合一笔电 Surface Pro X 上 ， 除了搭载基于高通 8cx 研发而来的微软 SQ1 芯片之外 ， 微软还借助高通骁龙 SoC 架构中的 AI 引擎效能 ， 实现了在用户使用笔电进行视频通话或远程会议时 ， 通过算法自动调整眼睛在视频通话中的位置 ， 让你看起来就像一直在看着摄像头一样 ， 实现更自然的视频通话效果 。
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同时 ， 微软也在相关的功能介绍中表示 ， 在传统 X86 架构笔电中 ， 如果采用相同的算法来实现同样的优化效果 ， 则需要面临更大的功耗 ， 得益于新架构中的 AI 算力 ， 提升得以实现 ， 未来开发者可以借助高通 ARM 笔电架构下的 AI 引擎 ， 用更强的 AI 性能来实现传统笔电受种种性能而无法实现的智能体验 。
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智能驾驶
自动驾驶每小时会捕捉近 4TB 的道路数据 ， 即使是目前做高效的网络速度也不足以支撑如此海量的数据传输 。所以自动驾驶其实是当下最能体现“分布式计算”AI 使用场景；目前主流的自动驾驶技术都依赖激光雷达或是摄像头+厘米波雷达来采集自动驾驶车周边环境数据 ， 同时将每秒不停收集到的数据交给车载计算机运算处理 。
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无论是道路两侧的行人 ， 还是道路地面上的道路导流标识线 ， 乃至人类驾驶员看了都头疼的海量道路指示牌 ， 都需要自动驾驶车能快速借助已有的深度学习模型处理并反馈结果 ， 这也是目前包括特斯拉、宝马以及百度等厂商在冲刺真正意义上可用的 L4 级自动驾驶时必须要解决的棘手问题 ， 海量的数据与低延时需求也决定了无法过于依赖云计算的云端算力实现 。
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在今年 CES中 ， 高通针对自动驾驶的这个需求 ， 推出了新的模块化方案 ——Snapdragon Ride 自动驾驶软件栈 。同时 ， 借助整合的 AI 算力 ， 还能优化模型运算效率 ， 让车载计算机的感知与规划更加智能：即使是现在主流的辅助自动驾驶方案 —— 也就是 L2 级自动驾驶下 ， 这种性能上升级也能反馈在自动驾驶的用户体验上 ， 让自动驾驶过程更加无感 ， 需要驾驶员手动介入的情况更少 。
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在更未来的 L4 级自动驾驶领域 ， 强大的本地计算还能完成自动驾驶的精密地图构建、实现更无缝的真正自动驾驶 ， 还能借助 Qualcomm Snapdragon Ride 平台的高效能 ， 让更多汽车厂商与智能车机开发者开发出更现代化的智能汽车体验 。
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改变使用细节体验的 AI 效能
目前 ， 无论是基于运行速度还是隐私等考量 ， 本地的 AI 计算已经是当前 AI 发展的重点方向；在 AI 热潮之下的种种智能体验吸引眼球的同时 ， 也对智能终端的 AI 硬件的算力与效能提出新的挑战 ， 这也是高通为什么在每一代骁龙移动平台中都在着重强调AI 引擎的效能提升的原因 。


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