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AI 對人們生活的滲透，往往有“潤物細無聲”之感。比如手機上的語音識別、安檢處的人臉識別、基于用戶喜好推送的內(nèi)容，這些看似微小的、深度嵌入日常生活中的變化，往往伴隨著技術的巨大進步。

AI 能力正在快速覆蓋各個終端互聯(lián)網(wǎng)設備，從智能手機到筆記本、從智能汽車到家用機器人、從 XR 到 PC。終端場景的豐富帶來了一個新難題：開發(fā)。

在不同的終端上部署同樣的產(chǎn)品、功能，是否需要多次開發(fā)?隨著2022 年 6 月高通 AI Stack 的正式發(fā)布，這一痛點有望得到徹底解決。

一言以蔽之，AI Stack 是一個 AI 開發(fā)“全家桶”，需要什么能力、什么工具，開發(fā)者可以快速從中獲取。其最重要的特點——跨終端，可以讓 OEM 廠商和開發(fā)者們在對單一產(chǎn)品完成軟件模型開發(fā)后，直接擴展到其他產(chǎn)品中。

“一次開發(fā)，多終端使用”。

AI Stack 橫空出世的意義在于重塑了 AI 開發(fā)的基礎設施，結束了開發(fā)者在不同終端“各自為戰(zhàn)”的局面。這款“統(tǒng)一的 AI 開發(fā)工具”，賦能AI行業(yè)，指數(shù)級提高行業(yè)開發(fā)、部署效率。

等待了太久，為什么 AI Stack 的出現(xiàn)是行業(yè)發(fā)展的必然?

說起高通的芯片，讀者最先聯(lián)想到的是手機。根據(jù) Counterpoint Research 公司公布的數(shù)據(jù)，2022 年第一季度全球智能手機芯片收入最高的是高通。從出貨量看，高通占據(jù)了全球市場的 30%。

少有人關注的是，全球幾乎所有的主要汽車制造商均已選用高通的驍龍座艙平臺，超過 1.5 億輛汽車采用高通汽車的無線解決方案，市場份額高達 80%。

AI 硬件在不同領域的快速使用，也帶來的新的難題。智能手機相比物聯(lián)網(wǎng)、智能汽車領域，存在諸多差異，比如不同場景下的功耗需求分析、模型類型、模型部署方式都是不同的。另一方面，不同業(yè)務對準確性、功耗和時延等方面的平衡要求也不同。

舉個例子，XR 應用中的手勢追蹤、眼球追蹤和 3D 重建 AI 模型，相比于汽車領域里的激光雷達 AI 模型，存在很大的區(qū)別。

行業(yè)的需求是簡單而明確地：面對如此多樣化的 AI 使用場景，以及紛繁復雜的個性化開發(fā)需求，能否有統(tǒng)一的、跨平臺的 AI 開發(fā)工具?

從高通的角度來說，憑借自身硬件技術優(yōu)勢和市場覆蓋率優(yōu)勢，能否打造這樣一款產(chǎn)品，實現(xiàn)不同終端開發(fā)的互通?答案是肯定的。

高通 AI 軟件棧(Qualcomm AI Stack)的推出，賦能客戶充分利用高通在不同產(chǎn)品線上的技術優(yōu)勢，將一個產(chǎn)品的開發(fā)成果應用到其他產(chǎn)品線上，包括智能手機、可穿戴設備、XR、汽車、PC 等等。當 AI 開發(fā)者不必將時間浪費在重復開發(fā)上，他們就可以集中精力去思考創(chuàng)新的 AI 應用。

AI Stack 如何避免重復開發(fā)?

AI Stack 能夠為整個開發(fā)過程提供支持，從模型準備、研發(fā)、不同產(chǎn)品的細節(jié)優(yōu)化，一直到最后的模型部署，確保打造出適合具體用例的特性。比如將一個原本面向手持設備的面部識別功能遷移至汽車或安防攝像頭等其他終端。

從硬件層面來說，AI Stack 幾乎能夠在所有高通技術支持的終端上運行。智能手機、XR、PC、物聯(lián)網(wǎng)、機器人、汽車以及云端。在軟件層面，它支持不同的操作系統(tǒng)，包括 Android、Windows、Linux 以及面向網(wǎng)聯(lián)汽車的 QNX 等。

AI Stack 可以提升模型能效高達 4 倍

AI Stack 能夠支持一系列工具套件，從而提升了開發(fā)模型的質(zhì)量。以高通 AI 模型增強增效工具包(AIMET)為例，其能夠搭建體積更小、能效更高的模型，從而在硬件端進行部署時能有更好的表現(xiàn)。舉例說明，AIMET 提供了模型量化和模型壓縮技術，能夠進行量化感知和無數(shù)據(jù)訓練，通過將浮點運算模型轉化為整數(shù)運算模型，使模型能效提升達 4 倍之多。

此外，在 AI 模型增效工具包中，一些常見和主流的模型均為開源。比如上文提到的浮點運算轉化為整數(shù)運算模型，開發(fā)者可以自行嘗試并且評估其能效與準確性，從而為開發(fā)的產(chǎn)品找到最合適的解決方案。

AI Stack 為建立統(tǒng)一的 SDK 打下了基礎

用高通公司自己的話來形容，AI Stack 幾乎是業(yè)界面向智能網(wǎng)聯(lián)邊緣終端最完整的 AI 軟件棧產(chǎn)品。其實這種說法仍有些謙虛，因為在 AI 開發(fā)領域，其他公司提供的軟件棧往往針對某個特定的行業(yè)。而 AI Stack 卻打破了這種局限，這是質(zhì)的變化。

高通 AI 軟件?？梢灾С种T多的 SDK，比如面向汽車 ADAS 解決方案的 Snapdragon Ride SDK，面向物聯(lián)網(wǎng)的高通智能多媒體 SDK，以及近期發(fā)布的 Snapdragon Spaces XR 開發(fā)者平臺。Snapdragon Spaces能夠?qū)⒏咄ㄔ?AI 方面打造的基礎提供給 AR 開發(fā)者，從而基于高通AI軟件棧打造創(chuàng)新應用場景。

AI Stack發(fā)布，高通還是手機芯片公司嗎?

想要看清 AI 開發(fā)領域的未來走向，必須要對過去做一個梳理。知道過去才能更好的推演未來。

首先，AI 正在快速革新各個領域。之所以用“革新”這個詞，因為其影響不僅包括賦能也包括顛覆。比如在數(shù)字化領域，AI 就起到了舉足輕重的作用，通過部署 AI 技術，借助數(shù)據(jù)推動工作流程的智能化，更迅速、更準確的做出決策，這是 AI 對企業(yè)運行效率的整體提升。

另一方面，AI 的出現(xiàn)顛覆了一些傳統(tǒng)行業(yè)的傳統(tǒng)業(yè)務。比如廣告業(yè)，技術和數(shù)據(jù)要求對廣告的效果進行精準追蹤，而不再是從前的海量投放并且效果難以評估。

反觀人類的生活，AI 幾乎已經(jīng)滲透到了各個方面。從居家內(nèi)部開始，智能家居、智能電器，如家用安防、空調(diào)、冰箱;出行如無人駕駛、智能電動汽車;再到娛樂，AR、VR，幾乎每一步未來都要被AI賦能、改造。

AI 可以說是未來幾十年確定性的機會和趨勢，這也便理解了高通芯片在各個領域的部署和應用。

未來是一個萬物互聯(lián)的世界。“萬物”意味著終端客戶種類和數(shù)量的龐大。高通曾經(jīng)表示，其合作伙伴強烈表示需要這樣(類似 AI Stack)一款產(chǎn)品。因為某些客戶的產(chǎn)品不僅能在云端運行，也會在邊緣側運行。它們投入了大量的工作開發(fā)模型，希望確保這些模型能發(fā)揮到極致。

說到“統(tǒng)一”，其實早在 2021 年，高通就提出了“統(tǒng)一的技術路線圖”。在圖中，高通展示了通往未來的戰(zhàn)略，即從手機核心出發(fā)，最終為各種智能終端提供智能、高性能、低功耗的系統(tǒng)和無線組合。

如果說 2021 年高通提出的“統(tǒng)一”是硬件領域的，那今年 6 月 AI 軟件棧的發(fā)布意味著軟件層面的“統(tǒng)一”。二者放在一起，高通正在實現(xiàn) AI 開發(fā)領域硬件與軟件的深度統(tǒng)一、融合。

正如高通公司官網(wǎng)所披露的，AI 軟件包括了三個組成部分：硬件、軟件和工具。硬件如驍龍系列產(chǎn)品，向市場證明了高通在 AI 硬件性能、即每瓦特性能方面的領先性;軟件端和工具端，高通提供了一整套完整開發(fā)平臺，集成了公司在 AI 領域十余年來的積累與研發(fā)成果。

在大眾眼里，高通幾乎是手機芯片的代名詞。這種固有認知一方面來自高通在手機芯片領域的支配地位，同時也是大眾的理解偏差。高通從來不只是“做芯片的”，AI 時代的到來，AI 軟件棧的發(fā)布，讓高通看起來更像是科技基礎設施的建設者。

這與其公司一貫宣揚的愿景和使命一致：高通致力于發(fā)明突破性的基礎科技，變革了世界連接、計算和溝通的方式。今天，高通的基礎科技賦能了整個移動生態(tài)系統(tǒng)。高通正在將移動技術的優(yōu)勢帶到汽車、物聯(lián)網(wǎng)、計算等全新行業(yè)，賦能人與萬物智能互聯(lián)的世界。

(文章轉自DeepTech深科技)

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