1770 年，在奧地利女皇瑪麗亞·特蕾莎（Maria Theresa）的宮廷中，一位名為沃爾夫岡·馮·肯佩倫（Wolfgang von Kempelen）的發明家向外界展示了一臺國際象棋自動游戲機。這個游戲機擁有真人體積大小，由楓木制成，肯佩倫穿著長袍，坐在木制柜子后面，上面擺放著棋盤。

(來源：IEEE)

肯佩倫表示，他的這個自動象棋機，可以擊敗所有人。而瑪麗亞·特蕾莎（Maria Theresa）的顧問，接受了這個挑戰。肯佩倫打開了柜子的門，拿出一把鑰匙，插入機器當中，然后，機器開始運作，自動移動棋子。在 30 分鐘內，肯佩倫的這個象棋機擊敗了對手。

這是人工智能技術最初的由來，肯佩倫通過 AI 技術，對象棋游戲機進行著深度學習（Deep Learning），使得該機器可以提升棋藝，從而獲得勝利。

自 20 世紀 40 年代開始，人工智能浪潮席卷了全球，AI 已經成為驅動下一代創新浪潮的“源動力”技術之一。

近些年來，AI芯片技術得到了快速發展。如今，5G 時代的大幕已經拉開，在 5G 與 AI 的加持下，芯片不再只是性能的組成部分，而是可以執行高速計算的云端平臺。不管是人工智能引擎（AI Engine），還是 TPU、NPU、PowerVR 2NX 等，都是在利用異構算法，提供 AI 加速器，將其集成到一枚小小的 SoC 內。

在移動終端設備上，性能計算和高速網絡，已經成為了產品重要賣點。作為少數掌握 5G+AI 雙重技術的公司，高通一直展示出其強大的硬實力。

數據中心里的重要利器

在 AI 領域，數據、算法和算力這三個要素必不可少，現階段，提高 AI 算力已成為整個行業的共識之一。

本月，高通推出其首款基于云端的 AI 加速器：Qualcomm Cloud AI 100，正式宣布進軍云計算領域。根據高通的說法，Qualcomm Cloud AI 100 是一款用于數據中心的 AI 推理處理器。

簡單來說，高通 Cloud AI 100 就是建立在云端數據庫中的 ASIC（專門集成電路），可以運行預先訓練好的算法和神經網絡。這其實與高通驍龍系列移動平臺不太一樣，Cloud AI 100 其實是處于邊緣云與終端側之間的加速器，基于異構算法，提高 AI 模型上的精度與準確度。

如果你看到這里，還沒有理解高通 Cloud AI 100 到底是什么產品的話，Google Cloud TPU 將是加深理解的一個絕佳的例子，它是專為 TensorFlow 框架而設計的機器學習加速器。所以，高通的 Cloud AI 100，其實就是高通研發的 “Cloud TPU”。

與谷歌的 Cloud TPU 不同的是，高通的 Cloud AI 100 不是在訓練，而是面向推斷（Inference），簡單說，就是把訓練好的模型放在芯片上跑。

AI 發展領域面臨著兩個重要挑戰，第一個就是 AI 創造的經濟價值和效益必須超過運行服務成本；其次就是突破移動環境中的散熱限制。

后者，其實是高通在移動 AI 芯片上的優勢。過去，這種優勢僅局限于移動環境下，無法完整的在高通 AI 戰略中完美體現。而高通 Cloud AI 100，就是將驍龍系列芯片中低功耗、少發熱優勢建立在靠近終端的數據中心中，在聚焦實時、短周期數據的分析下，給予全域支持。

因為高通 Cloud AI 100 集成了編譯器、調試器、分析器、監視器、服務器、芯片調試器和量化器等多種工具。所以，在算法框架與運行環境方面，Google 的 TensorFlow 編譯器、Facebook 的 PyTorch 等軟件棧都完整支持。

據悉，Qualcomm Cloud AI 100 將于 2019 年下半年開始出樣。

AI 賦能終端側

除了云端產品外，終端側對于高通來說也是非常重要的，也是其 AI 芯片產品的“護城河”。在本月，高通宣布推出中高端移動平臺——驍龍 730、730G 和 665，這是全新的 7 系和 6 系移動平臺，本次主打的是全面搭載 AI 智能引擎（AI Engine）。

從發布驍龍 820 移動平臺開始，高通就在其驍龍平臺上集成了第一代人工智能引擎（AI Engine），其中在包括 Hexagon 處理器、Adreno GPU 和 Kryo CPU 等核心硬件架構進行重新設計。

在發布人工智能引擎（AI Engine）的四年里，我們可以感受到，移動互聯網正在發生著“巨變”。

2015 年底，高通面向中高端系列手機發布一代神 U 驍龍 660，將 AI Engine 功能發揮的淋漓盡致。從與王者榮耀一起合作的高幀率模式，到手機語音助手的普及，不能說這全是高通的功勞，畢竟軟件優化是系統層面的，但是，就目前來說，高通終端 AI 芯片在人工智能領域的實踐是功不可沒的。

去年年底，高通正式發布全新驍龍 855 移動處理平臺，集成了高通全新第四代多核人工智能引擎（AI Engine）技術，在 CPU、GPU、ISP 等方面，都帶來了全新的 AI 運算能力，主要包括 Hexagon 690 處理器，Adreno 640 GPU 和 Kryo 485 CPU 等。

CPU 和 GPU 的升級，這很好理解，畢竟是新的移動平臺的主要性能來源。而在計算能力上，驍龍 855 會變得更“智能”。全新 Adreno 640 GPU 的性能比其前身 Adreno 630 的性能提高了 20％，進一步加速更高精度神經網絡的運行；全新 Kryo 485 也加入了可以更進一步加速 AI 性能的全新指令。

另外，本次高通驍龍 855 在 AI 算法上的升級加速，其實是 Hexagon 690 處理器的重要改變，不止性能升級，內核也變多了。這包含一個全新設計的 Hexagon 張量加速器（HTA）和四個 Hexagon 向量擴展內核（HVX），綜合實現了專有的、可編程的 AI 加速。

就目前來看，驍龍 855 是至今最強大的移動平臺，這個說法毫不為過。

在今年發布的高通驍龍 730 移動平臺上，將 8 系終端支持的 AI Engine 技術全面下放到 7 系當中，由此可見，對于高通來說，過去僅在驍龍 8 系終端體驗到的技術優勢，驍龍 730 同樣可以實現體驗升級。

終端側 AI 芯片產品，其實是高通驍龍的核心項目，對于消費者來說，AI 芯片到手指之間的距離，就是一塊主板加上設備外殼，在這個層面上，高通 5G+AI 戰略優勢可以在終端設備中充分發揮出來。

對于移動設備廠商來說，消費者需求的技術，就是其產品的核心配置。在剛剛結束的三星 A 系列手機發布會上，Galaxy A80 手機搭載驍龍 730G 移動平臺，成為其產品的重要賣點，這正是高通驍龍系列可以家喻戶曉的重要原因。

隨著移動互聯網的快速發展，在物聯網、汽車、安防、醫療保健等領域，AI 變革著傳統行業，高通正通過終端側 AI 芯片的落地，將產品呈現給消費者與設備終端廠商。

根據相關信息顯示，到 2021 年，人工智能衍生的商業價值將達 3.3 萬億美元，而高通，正在把握著這一機會。

所以，即使像蘋果這樣的科技公司，也不得不選擇與高通一起合作。畢竟，這是少數掌握 5G+AI 雙重技術的公司，在下一個機遇面前，處理好關系，或是蘋果必須要做的。

高通的核心力與創造力

在高通 AI Day 開場演講中， Qualcomm 高通中國區董事長孟樸一直提到兩個關鍵詞，一個是萬物互聯，另一個就是賦能未來。

這兩點非常重要，也非常好理解，就目前來看，在 5G 技術下，越來越多的網絡設備需要連接，不管是電腦手機這種常用設備，還是翱翔天空的無人機、多功能的智能門鎖，這些都是目前需要萬物互聯、人工智能的加持。未來，高效實時和安全的收集、傳輸、分析、分享和運用這些信息，或許是高通所面臨的挑戰。

與此同時，我們也可以將萬物互聯、賦能未來看作是高通的核心力。將領先的 5G 連接與其 AI 研發相結合，通過研究、制造、芯片落地、創投等多維度創新，正在變革著眾多傳統行業，開拓更多應用場景，這正是高通所需要做到的。

誰能占有消費者更多的時間，誰就能創造更多的價值。而高通，正通過從云端到終端側的全方位 AI 解決方案，慢慢抓住消費者的使用時長，給予正向反饋，助力 AI 技術不斷迭代與升級。

(來源：Pxhere)

不過，AI 在 5G 網絡下不是截止，也不是終點；人工智能仍然有更多的發展機遇。遙想在未來，6G 或將取代 5G，AI 技術也會繼續升級。而高通，以及其他像這家企業一樣的巨頭，依然會繼續深耕在這個領域。

正如標題所言，在人工智能技術的浪潮中，高通和其他巨頭，一直在扮演著核心與創新角色。我們要認識到，人工智能必將成為推動未來通信網絡發展的決定性力量。