日前，在高通人工智能創新論壇上宣佈建立人工智能團隊Qualcomm AI Research，將公司規模內展開的悉數人工智能研討，進行跨各職能部門的協作式強化整合。建立統一的架構是為了加快高通在終端人工智能的創新。在此前，高通已經推出了人工智能引擎AI Engine，由多個硬件與軟件組成。能夠加速終端側人工智能用戶體驗在驍龍AI芯片上的實現。
據瞭解，AI Research並非一個獨立的公司，而是高通內部的一個安排，人員散佈在全球各地，共計一百餘名。AI Research 主要展開多樣化的科研工作，包括高能效人工智能、個性化和數據高效學習。這些基礎研究現為終端人工智能拓展至眾多新興產業奠定基礎。並且已幫助打造出多個面向智能手機、汽車和物聯網的商用解決方案。除了支持高通的產品部署外，AI Research還將通過多種方式與研究團體進行交流，包括通過學術刊物、參加技術會議及學界合作項目等。
業內人士認為，高通公司對人工智能研究的整合，或將成為其人工智能發展史上的有一個里程碑式事件。據瞭解，早在2007年，高通便啟動了首個人工智能項目。目前這些研究已經落地到了產品側，推出了三代基於驍龍平臺的AI芯片。包括第一代人工智能產品驍龍820、第二代人工智能產品驍龍835以及第三代人工智能產品驍龍845。高通的AI芯片已經覆蓋了包括小米、OPPO、vivo、一加、錘子、黑鯊、三星等眾多廠家。
與部分競爭對手不同，高通AI芯片的人工智能策略並不是簡單的疊加NPU或者計算單元，而是採用在驍龍平臺集成人工智能引擎，通過異構計算的方式，讓CPU/GPU/DSP等不同的模塊來相互配合，根據不同的應用場景來安排工作負載。
其實，業界對AI芯片採用集成還是分離的方式來進行AI運算一直有所爭論。但在高通專家看來，高度集成的AI架構設計能夠在性能、功耗等各個方面達到更好的平衡。未來的終端會越來越智能，應用場景和案例會越來越多，集成會賦予架構更高的靈活性。並且，高效運行終端側人工智能需要多核異構計算架構，因為不同人工智能應用場景的功耗和對運算資源的需求各不相同，僅靠單顆人工智能內核無法以最佳方式解決，所以需要可編程的異構計算。
舉個例子，Hexagon 向量處理器、Adreno GPU、Kryo CPU就像三個各有所長的樂手，不同的曲目需要不同類型的樂手，有的擅長高音，有的擅長低音，只有根據曲目合理樂手搭配，方能呈上一場精彩合唱。
簡而言之，在高通人工智能引擎的體系下，以驍龍AI芯片上的 Hexagon 向量處理器、Adreno GPU 和 Kryo CPU 為硬件基礎，以驍龍神經處理SDK等多個軟件框架、由谷歌提供的Android NN(神經網絡)API和 Hexagon Neutral Network(NN)等庫為接口的異構計算方案。而這其中的驍龍神經處理引擎SDK，是首個面向驍龍移動平臺設計的深度學習軟件框架，可以讓開發者根據體驗選擇最佳的內核。高通最新發布的AI芯片驍龍710就搭載了多核人工智能引擎 AI Engine，使智能手機帶來拍攝與語音方面的用戶定製體驗，與驍龍 660 相比，在 AI 應用中實現高達 2 倍的整體性能提升。
在人工智能的熱潮之下，AI芯片的市場方興未艾。現在，越來越多的廠商加入了AI芯片的研發。除了傳統芯片廠商也有手機和互聯網企業，義無反顧的投入其中。這些廠商在不同的範疇及場景下，各擅其長。而在終端側的人工智能上，高通有著顯著的優勢，搭載高通驍龍芯片的安卓智能手機出貨量已經超過10億臺。數據顯示，2018到2022年，智能手機累計出貨量將超過86億部。手機作為最普及的人工智能平臺，巨大規模加上5G的賦能，AI芯片勢必會將人工智能帶至數萬億聯網終端。加之十餘年對人工智能的相關研究，高通至今積累了豐富的經驗，獲得諸多科研碩果。在如今AI向終端搬遷的趨勢上，將進一步擴大高通的這種優勢。
高通的人工智能不是單打獨鬥,而是著眼長期的戰略研究，會與業內夥伴合作共同進行人工智能產品的創新。高通會持續加強AI生態系統建設，與更多的合作伙伴進行深入合作，目前，高通已經與包括谷歌、Facebook、騰訊、阿里巴巴、百度、網易有道、商湯科技等眾多企業進行了深入合作。
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