近日，手機QQ正式推出“高能舞室”功能，該全新功能基于騰訊AI Lab計算機視覺中心獨家支持的“肢體動作追蹤”技術實現，并且結合了Qualcomm驍龍神經處理引擎（Snapdragon Neural Processing Engine，以下簡稱SNPE）SDK，將為年輕人社交提供更多個性化內容和用戶體驗。

手機QQ是國內備受年輕人歡迎、體量最大的移動互聯網社交APP之一。2017年第三季度，QQ在智能移動終端的月活數量高達6.529億。手機QQ“高能舞室”功能的實現是Qualcomm與騰訊在人工智能領域的首次合作，也是SNPE在中國互聯網行業的首個成功應用。雙方的合作實現了人工智能技術的入口輕量化，把人工智能支持的領先體驗帶到規模更大、更廣泛的年輕用戶群體中。

通過SNPE SDK，該功能可以直接運行手機上相應的人工智能神經網絡，而無需在云端進行處理。具體來說，用戶可以直接根據屏幕提示動作錄制跳舞短視頻，并通過QQ社交關系鏈分享互動舞蹈視頻。Qualcomm SNPE為高能舞室提供了高性能和高能效的運行環境，將人體姿態估計識別的時間大大降低，用戶可以享受更加流暢、有趣的舞蹈體驗。

與在云端運行的人工智能相比，在終端側運行人工智能算法具有諸多優勢，如即時響應、可靠性提升、隱私保護增強，以及高效利用網絡帶寬等。為了讓開發者和OEM廠商能更方便地在終端上利用異構計算，Qualcomm于2016年推出了SNPE，使OEM廠商以及應用開發者能在諸如智能手機、安全攝像頭、汽車以及無人機等搭載驍龍的終端上運行它們自己的神經網絡模型，且完全無須與云端相連，就能提供由深度學習驅動的體驗，如風格轉換與濾鏡（增強現實應用）、情景探測、面部識別、自然語言理解、物體追蹤與規避、手勢和文本識別等。SNPE適用于驍龍600和800系列移動平臺，可支持通用深度學習框架，如Caffe、Caffe2和Tensorflow，并提供對自定義層的支持。該SDK包括了運行時軟件、庫、API、離線模型轉換工具、示例代碼、文檔，以及調試與基準測試工具。

除了手機QQ“高能舞室”之外，已有不少開發者利用SNPE支持移動人工智能應用的案例。例如，Facebook已宣布計劃將SNPE集成到Facebook應用的相機功能中，以促進Caffe2支持的增強現實（AR）特性實現。相較于通過一般的CPU實現，Facebook可利用SNPE，基于Adreno GPU實現5倍的性能提升，從而在拍攝照片和直播視頻時，實現更流暢、無縫且逼真的AR特性應用。

此外，數款搭載驍龍移動平臺的移動終端也已通過SNPE實現了更先進的終端側人工智能體驗。例如，OPPO R11s中利用了商湯科技小型化的創新算法模型與SNPE的完美協作，充分發揮驍龍660移動平臺GPU、DSP的運算能力，大幅提升了R11s上人工智能應用運行時的處理速度，同時降低功耗。以優化拍照體驗為例，在非聯網狀態下，用戶可以為照片實時增加人像模式和背景虛化等效果。同樣，得益于驍龍835移動平臺中所支持的SNPE，一加5T可智能匹配人臉的128個特征，在短短0.4秒內完成面部掃描并進行人臉識別，幫助用戶方便、迅速地解鎖手機。

Qualcomm于今年12月初剛剛推出的驍龍845是Qualcomm的第三代人工智能移動平臺。與前代系統級芯片（SoC）相比，驍龍845帶來了近三倍的人工智能整體性能提升。其中的SNPE SDK除了已支持Google TensorFlow和Facebook Caffe / Caffe2框架之外，還增添了對Tensorflow Lite和新的ONNX的支持，可幫助開發者輕松使用他們所選擇的框架，包括Caffe2、CNTK和MxNet。