专注在智能和5G的高通.doc

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1、专注在智能和5G的高通  2007年,大家习惯称之为移动时代的开端,因为那一年,互联网爆发,社交网络出现,谷歌、微软、Facebook进入了公众的视野,发生了两件改变世界的事情:一件是苹果年初发布了初代iPhone,第二件是高通同年11月推出了第一代骁龙芯片。也就是2007年,QualcommResearch开始了它的首个人工智能项目,研究面向计算机视觉和运动控制应用的脉冲神经网络,那时的高通或许没有预想到,十年以后,它拓荒的移动通讯和人工智能方向,正在成为如今数字化世界两股最大的变革力量。  关于人工智能,我们听到很多神奇的故事,比如AlphaGo下围棋

2、战胜了人类,但在这两股变革力量的推动下,技术正潜移默化的改变着移动终端。你或许已经发现手机拍照更漂亮了,扫地机器人干活更聪明了,智能音箱更懂你了......更重要的是,这个变革时代才刚刚拉开帷幕,因为即将到来的5G,我们身边的终端能够承载更为庞大的计算力了。  行走在“边缘”的智能  正如高通中国区董事长孟樸最近在高通人工智能创新论坛上提到:“人工智能在影响越来越多的行业,并逐渐从云端向终端侧扩展,改变人们生活和工作方式。”  过去,很多对神经网络的训练都在云端或者基于服务器完成的。近几年,整个模式有了很多变化,一些人工智能的训练、执行和推理工作,比如模式

3、匹配、建模检测、分类、识别、检测等等,逐渐从云端转移到了终端侧,所有的边缘终端都将具备机器学习能力。这意味着,数据处理将在最靠近数据源的位置处理,对云端处理进行补充。  有三个主要原因驱动了这样的迁移和演进:  第一,数据隐私。消费者对于个人数据隐私极其看重,个人数据的分享应该受到更好的保护,终端侧的安全性会更好一些。  第二,性能。在终端侧完成相关的处理和推理工作,能保持超低时延的操作和运行,如果一切都在云端完成的话,考虑到云端处理获取信息的往返时间,无疑在时延方面会有很大的挑战。  第三,可靠性。终端不可能完全依赖于云端来完成所有AI的运算和处理,一旦

4、连接中断,那么终端将失去其自身价值。  终端侧人工智能的价值毋庸置疑,而高通作为一家移动通信公司,终端侧正是优势所在。高通产品管理总监GaryBrotman曾经在一次采访中提到,高通作为一个硬件平台和计算平台提供商,就是为了确保终端侧AI从性能到续航都可以高效地运行,实现更好的用户体验。  专注在智能和5G的高通  无线通信技术每十年出现一次飞跃,而高通30多年来一直希望变革世界连接、计算和沟通的方式。回顾高通的历史,首先实现了移动通信的数字化,确保人手一部移动电话。其次通过智能手机,重新定义了计算。现在,面对5G和人工智能即将带来的新转型,高通感到非常兴

5、奋,在高通人工智能创新论坛上,高通总裁克里斯蒂安诺·阿蒙(CrisTIanoAmon)不止一次的用“期待”这个词提到这场变革。    高通总裁克里斯蒂安诺·阿蒙(CrisTIanoAmon)  据Gartner2018年3月份数据显示,到2021年,人工智能衍生的商业价值将达3.3万亿美元。  阿蒙认为,数万亿终端相互连接,要实现规模化,智能必须分布至无线边缘。当然,这并非易事,一旦在边缘进行机器学习,意味着需要在有限的环境中同时完成多类型的任务。因此,要想真正在边缘实现人工智能,需要提供不同的解决方案。  5G是一个重要的解决方案。超高速、低时延的5G网

6、络支持迅速连接云端、并获得云端的无限存储及数据,同时在边缘具有处理能力的终端上进行感知、推理及行动。也就是说,未来的5G网络,除了提供无限读取数据、与云端高速连接的能力之外,还将带来无线边缘计算能力的巨大提升。举个例子,这种AI和5G的结合,可以使智能终端获得与PC相同的性能,比如在手机上享受与专用游戏PC一样的VR体验。  更让人激动的是,2018到2022年,智能手机累计出货量将超过86亿部,移动终端的规模将为人工智能平台带来巨大潜能。毫无疑问,智能手机的巨大规模加上海量物联网,会把人工智能带至数万亿联网终端。  这也是为什么高通选择通过将智能拓展到终

7、端侧,变革人工智能,利用5G优势在无线边缘构建处理能力,加强面向应用的计算性能。  如文章开篇所提,高通多年前就开始进行人工智能的研究。目前,研究已经应用到了产品侧——从第一代人工智能平台骁龙820,到第三代平台骁龙845,高通移动平台已经为5G时代做好准备。且在高通人工智能创新论坛上,QualcommAIResearch成立,在统一架构下专注人工智能的研究,以加速高通在终端侧人工智能的创新。    值得一提的是,终端侧人工智能也存在挑战。  不难发现,移动终端正在推动工程设计持续演进。4G时代,我们需要让移动终端具备媲美PC的性能,同时考虑终端的外形设计

8、。未来也将如此,需要人工智能处理更多并发应用、更多机器学习的场景,

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