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鱼羊 萧箫 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

盆友们，骁龙，已经不再是以前那个骁龙了。

就在大家吃瓜安卓新旗舰芯片谁家首发之际，骁龙峰会的绝对主角，却只差没把“时代变了”写在脸上：

先是第一天直接挤爆AI牙膏管，第二代骁龙8连ISP、5G调制解调器都武装上了神经网络。

紧接着第二天，干脆从手机端进一步腾开手去，就差没告诉围观群众：

XR也是我高通押注的下一代移动终端。

这不，直接引爆了一波有关“2023是AR眼镜元年”的讨论。

从这种种迹象来看，骁龙，乃至背后的整个高通，步调更好，速度更快。

这样的变化，意味着什么？又有哪些信息点值得科技发烧友和行业观察者们关注了解？

其表其里，咱们一分为三，细细拆解来看。

骁龙三变

“一变”

骁龙第一变，还是要从最引但是，这类平台的小程序往往都是基于模板开发的，因此往往无法很好的凸显出企业的特色、产品的特点，无法给客户留下较深刻的印象。此外，这类平台大多数是按月或按年付费，无形之中增加了企业和商家的开发成本。3、找专业的小程序开发服务商找专业的小程序开发服务商，是较为常用的开发方式。这种方式的好处是：首先是可以省去组建团队的麻烦、省下人力成本；其次，是每一项功能、每一个页面都可以根据自己企业的特色、产品的特色进行定制开发。人瞩目的第二代骁龙8说起。

围绕这颗安卓旗舰最强“心脏”，官方剑指何处已经完全明示：几乎是三句话不离AI。

换句话说，以往在幕后暗自发力的AI，如今不仅走向台前，还成了全场毋庸置疑的第一主角。

先是在“基础设施”层面上，高通AI引擎的核心Hexagon处理器架构全新升级，打出一套AI加速组合拳：

激活函数加速 + 分组卷积加速 + 张量加速器性能翻番。

还引入了微切片推理，并为这一核心处理器配备了专门的供电系统。

这使得第二代骁龙8相较于前代产品，在自然语言处理等场景下，AI性能提升了4.35倍。

提升AI加速器的数量和性能之外，第二代骁龙8也率先支持了INT4 AI精度格式。

这就带来了持续AI推理方面60%的能效提升：

相比于浮点精度格式和INT 8，以INT 4精度格式运行的AI模型，所需的计算资源更少。这为开发人员们在手机里部署更多量化模型提供了硬件基础。

值得关注的是，在第二代骁龙8里，不仅是以上AI“基础设施”全面升级，连ISP和5G调制解调器这样的模块，如今都跟AI更深度的绑定了。

第二代骁龙8搭载的业界首个认知ISP，这回跟Hexagon处理器来了个直接连通，通过在两者之间增加一个名为“Hexagon直连”的物理连接，提供更加强大的影像AI处理能力。

基于此，第二代骁龙8能通过实时语义分割，实现照片和视频的自动增强。摄像头捕捉到的人脸、头发、衣服、天空等种种画面细节，都能被针对性地优化处理。

至于手机芯片中最“传统”的调制解调器部分，骁龙此番也强调了首个5G AI处理器的作用：通过分析信号完整性和信噪比，AI能够改善无线带宽、延迟等性能指标。

通过线上消费，增加营业额，提高店铺知名度，稳定店铺收益。疫情结束后，还可以转化线上流量，为线下增加更多的销售额。2生鲜超市对于线下客流量巨大，产品销售量较多的行业，如生鲜超市等。可以利用小程序平台，为客户第一时间提供产品信息，稳定客户群体，增加线上销售额。同时还可以利用线上线下的交互，实现跨时间，跨区域消费，提高客户人均消费额度，增加整体的销售额。

加之对Transformer等网络的支持，又将语音自定义唤醒词、快速多语种翻译等软件能力带到了手机芯片上，可以说，单从手机芯片的变化来看，骁龙这波操作，是把“无AI不芯片”的趋势再度推向了高潮。

这股AI爆发之风，也并不仅限于手机芯片。

“二变”

这就要说到骁龙第二变：押注下一代移动终端。万物连接的移动设备种类，正在突破此前的局限。

此番引发外界不少讨论的第一代骁龙AR2平台就是一个例证。

第一代骁龙AR2，是骁龙首个专门为头戴式AR设备打造的移动平台。

目的很明确：成为新一代最强轻薄AR智能眼镜的“智能大脑”，开创真实世界与元宇宙相互融合的空间计算新体验。

具体到功能特性上，一方面，是解决AR眼镜重量、时延等固有问题：

采用分布式处理架构，实现更均匀的配重并降低左右眼镜腿宽度；动态将时延敏感型感知数据处理直接分配给眼镜终端，把更复杂的数据处理需求分流到手机、PC或其他主机终端上。

另一方面，依然是以人工智能为核心，提升AR眼镜所带来的实际产品体验：

其AR处理器中，搭载了专门的视觉分析引擎，结合ISP和Hexagon处理器，能在图像识别、分类和手部跟踪等AI算法上实现2.5倍加速。

根据高通官方消息，目前，PICO、联想、小米、Nreal、OPPO和LG等厂商，都是骁龙AR的合作对象。

并且在AR的应用生态方面，高通也已有所布局：比如与《宝可梦GO》的制作方Niantic携手，推出AR眼镜版的增强现实游戏。

值得一提的是，这样设备边界上的突破，以AR为典型代表，却同样不止于AR。

从高通与微软的最新合作计划中亦可见一斑：基于骁龙平台，高通将高通AI引擎引入Windows 11，以实现笔记本上语音、图像处理等功能的AI加速，同时促进智能手机和PC的融合。

说了这么多，归结起来，第一变可以说是AI能力的加速爆发，第二变是突破边界的万物互联，在这两者的基础之上，骁龙，乃至背后高通布局重心之变，也就愈发明朗。

“三变”

即，骁龙第三变，就是连接到智能计算的改变，进一步说，也就是高通提及的“网联计算”。

人们从前讨论移动设备，更多聚焦于手机，讨论的是信号是否更好了、网速是否更快了。

但现在，在通信、连接的基础之上，人们关心的重点，已经变成了什么样的智能功能更好用，哪家对游戏等应用的智能加速效果更强劲。

甚至在这样的讨论之中，手机已经不是唯一的主角，下一代计算平台的价值开始获得更多关注和认同。

对于高通这样的厂商而言，这一方面可以归结为时代技术浪潮之所至，另一方面，也是其本身“春江水暖鸭先知”，早期技术厚积薄发的体现。

量变到质变的奇点，厚积薄发的AI脉络

事物的变化，往往由量变引发质变。

高通之变并非在这次骁龙峰会上才有所体现，其AI革新脉络从更早时候便已有端倪可循。

2007年高通启动第一个脉冲神经网络相关的研究项目，依托于生物神经元设计，目的是让神经网络构造更高效节能，同时在架构上更适配硬件工作原理。

针对脉冲神经网络等AI领域的研究，在2013年正式转变成更具体的成果。

这一年，高通提出了Zeroth计算平台，希望能用AI处理图像、声音等信息，如开发语音识别功能等，如今来看相当于NPU以及其搭载的神经网络计算能力的平台。

△2013年搭载Zeroth的机器人训练，图源高通

当年，高通这项名为神经形态芯片 （Neuromorphic Chips）的技术，被认为是颠覆性的突破，并于2014年被MIT Technology Review评选为全球十大突破技术之一。

Zeroth奠定了高通AI引擎（AI Engine）的基础。2015年，骁龙820正式搭载第一代AI引擎，除了能用于人脸照片检测和手写识别以外，高通还展示了它能被应用于降低功耗、提升电池使用时长的能力。

随着对AI研究进一步深入，高通钻研的方向不再局限于硬件计算本身，同样还放在了移动设备功能的丰富度，即算法和硬件的协调能力上，力图让更多已实现的AI算法落地到移动设备中去。

从最初为各硬件引入AI技术加大研发力度，到如今AI引擎已经成为高通芯片的标志之一，究竟是什么引发了高通的质变？

可以说，自身技术积淀和场景需求爆发，成为了引发高通变化的两大关键节点。

从技术维度来看，高通经历了由AI技术“引入者”到AI基础设施“提供者”的转变。

一方面表现在对AI框架的支持度上，包括与谷歌、脸书AI合作，对TensorFlow、Caffe2等AI框架进行加速；以及与微软、亚马逊合作支持ONNX等AI模型格式等。

另一方面，则体现在各种AI算法的研发和开源上，从这些年的顶会论文数量可见一斑。

如果从2011年开始在计算机顶级学术会议上发表论文算起，现在其能够查阅到的已经有不下130篇AI研究发表在各种顶会上，今年一年就接近30篇：

小程序入口多、可分享好友，还可通过附近的小程序下单客户远程微信下单，自动收单，拓展线上利润。手机扫码无接触点餐。顾客手机扫码点餐、支付。不需要与服务员接触沟通，不需要排队，可以保持一定的安全距离；手机电子菜谱任意挑选，自己手机上精美菜单任意查看挑选。多人可以同时点餐付款，互不干扰，省时快速；在线支付买单不漏账。顾客提交订单就支付，无需服务员计价、收款，杜绝人工错账漏帐问题；看屏幕打包省事高效。

观察这些论文类型可以发现，其研究领域从机器学习基础的量子、几何和贝叶斯深度学习，到降低能耗的量化模型、提升信号强度的优化算法和AI编译器，再到应用范围更广的计算机视觉、联邦学习和强化学习等，开源的案例就有不少。

这些研究放到AI基础设施的搭建上，又进一步被分为基础架构和应用设施等维度。

基础架构上，提升硬件处理AI算法的数量和性能，让更多厂商开发的AI算法能被应用于更小的设备上，结合云端提供的算力，进一步让终端设备实现的功能范围最大化，这里又以软硬件配合方面的量化等算法应用更为广泛。

应用设施上，即加强高通AI基建的模块化能力。除了侧重软硬件协同处理外，从今年发表的顶会论文情况来看，又有相当一部分集中在视频语义分割、3D姿态估计等更通用的计算机视觉任务上。

但无论是提升算法在硬件平台上的适配能力，还是提升算法本身的性能、包括数据压缩能力，本质上都与增强移动平台对AI的“掌控力”紧密相关。

换而言之，高通实现了从各大模块支持AI、到AI驱动各个模块的转变，让自身AI能力进一步具备了应用到更多设备上的通用性——

从场景维度来看，高通所连接的也不再仅仅是手机，而早已扩大到PC、智能汽车乃至XR等平台中。

如这些年加大力度投入的智能汽车方向，与手机一样也同样是视频语义分割技术的应用领域之一。

在智能驾驶上，高通此前就已经推出过开源的InverseForm框架，在复杂道路区分与检测上表现出更从小程序引申出的新型线上消费方式也逐渐成为客户消费群体，尤其具有较强购买力的年轻消费群体的主要消费模式。这仅仅只是制作小程序的一些好处和优点接下来给大家介绍制作步骤PART01.制作流程1、注册得店帐号，后续小程序的后台就是在这里编辑管理2、前往微信公众平台注册小程序，并授权给得店，官方平台的账号主要是用来换头像，名称简介。好的性能，无需担心汽车再开到绿化带、或是带阴影的人行道上。

基于AI技术打造的骁龙座舱平台和骁龙智能驾驶平台（Snapdragon Ride），更是颇为“抢手”，一度成为车圈叫好叫座的宣传词之一。

又如早在数年前就已有布局的XR方向，高通基于这一平台的高效低耗要求，于2019年推出了骁龙XR2平台，也是首款将5G和AI结合的XR芯片。

相比手机，XR设备带来的更好的虚拟与现实世界的交互性，又能给AI落地带来新的思路，例如平台上搭载的场景理解、3D重建等技术，就是基于XR自身特性延展的。

不久前推出的第一代骁龙XR2+平台，则引入了全新图像处理管线，不仅支持并行感知技术，包括头部、手势和手柄追踪、低时延视频透视等能力，其PC级虚拟景观还能为虚拟人物赋予更逼真的面部表情。

移动PC领域，高通也在尝试用AI来提升移动办公的生产效率。

如召开远程会议时，设备可以准确感知到主体的面部，即便是在人口嘈杂的街边咖啡店也可以实现精准聚焦，周围的路人也就不会出现在会议上。

如此说来，高通早已不只是手机芯片厂商，其所提供的技术早已经延伸到了智能汽车、PC、XR等平台……一系列你能想到的IoT设备，都已经被连接到高通以芯片为基、以AI软件栈为脉络搭建的网络之中。

作为一个专门给AI开发者打造的“工具箱”，高通AI软件栈进一步将汽车、手机、PC和XR等设备之间开发的应用从软件端打通，从而将硬件终端的优势进一步扩大，实现一次开发、跨终端部署。

随着AI开发部署的当用户使用完之后，并不需要卸载小程序，直接退出，做到用完即走。二、制作成本低小程序开发公司制作微信小程序，要根据小程序的规模，性能需求，功能的复杂性，资源的多少选择适合的小程序制作技术。如空间域名的选择，小程序制作的选择是需要有强大的技术支持的定制小程序还是固定的模板小程序制作等。效率提升，作用的终端范围扩大，行业智能化速度也会迎来指数性增长。

由上来看，在临近质变前夕，高通就已经在量变的路上走了很久。

如今恰好赶上新一轮“万物互联”时代的智能爆发，高通以预见性的储备提前布局了新一轮技术浪潮，甚至还可能成为推动下一代计算终端变革的动力。

与其以“急”字解释高通之变，不如说是时代技术洪流之所向。而高通也早早把握住了航向，在关键时机有了点燃技术新爆点的底气。

质变如何复制？

高通质变，只是整个行业巨变的一个缩影。

从工农业、城市交通、医疗生活等各行各业，到智能汽车、IoT、XR等细分领域，现今都在计算和连接方式变化的推动下产生新一轮技术更迭。

在这背后，正是AI这一底层技术驱动，所引发的由点到线及面的幂集创新，其中高通又以芯片为基，将AI技术完整搭载成一套引擎、成为行业方方面面的驱动力。

但如果换个角度来看，像高通这样的质变，是否还会在更多领域出现？又或者说，高通这样的质变是否还能“复制”？

从芯片等方向选择角度来看或许难以复制，但核心思路却有几点可以借鉴。

一方面是抓住最基础的技术进行研发，并拥有迅速落地、进而降本增效的能力，另一方面则是基于自身生态型的作用力，将技术影响扩大到千行百业中去，与更多厂商合作开发出更广阔的市场。

以移动场景为例，如果过去以手机延展出的功能应用，只是数以百计的垂直软件生态；

来到网联计算时代，以AI为核心、5G为连接动力、芯片为计算基础的终端设备，将会再度带来数以百计的横向产业拓展，进而带来数以千万计的开发者生态与企业机遇。

这或许也是高通并不局限于手机场景，而是选择提前布局下一代移动设备的原因。

从此前发布的高通AI软件栈等“特别是小程序在疫情中的重要作用，为不同行业的商家提供了一个稳定的线上销售渠道。借助小程序，商家可以构建自己的私域流量，扩大自己的线上销售额度，从而提高整体的资金收入，实现个人的收入稳定和经济复苏。1餐饮行业如餐饮行业等。可以借助小程序平台，吸引线上流量，增加线上私域流量，弥补线下客流量的缺失。基础设施”，到高通在这次骁龙峰会上展示的各行各业合作案例，它们本质上都在体现高通的AI技术已经深入这些行业中，赋能产品、并给行业带来根本性的变革。

参考链接：

[1]https://www.technologyreview.com/technology/neuromorphic-chips/

[2]https://www.scoop.it/topic/amazing-science/p/4023296590/2014/06/20/mit-ranking-of-10-new-breakthrough-technologies-in-2014

[3]https://www.youtube.com/watch?v=8c1Noq2K96c

— 完 —

原标题：《骁龙咣咣咣三脚，再次改写格局》

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