飛象網訊（魏德齡/文）假如把一臺設備比作一個生命，那么AI設備就更加接近于像美劇《西部世界》中出現的超仿真生命體，每一項組成這臺設備的技術也無疑可以比作是這臺設備中的基因。現在，一段延續了“移動專長”的5G+AI基因已經浮出水面，它將有望成為每一臺設備的標配。

5G+AI成關鍵技術趨勢

未來，5G與AI將會成為幾乎所有終端上的標配，這里所指的終端概念也超過以往人們印象中的像手機、平板、筆記本電腦這樣的產品，將會跨界至智能手表、汽車、家用電器、工廠機械臂、市政監控、XR等一系列新設備中，這些設備將會通過5G獲得新的連接能力，通過AI獲得智慧。

實際上，5G與AI間的關系可謂相輔相成，高通中國區董事長孟樸表示：“5G+AI已經成為關鍵技術趨勢，5G的核心應用就是人工智能。”同時，這兩種技術也攜手進入到了加速發展階段。目前，5G的部署已經遠遠超過4G部署的同期進展，相比4G元年時，僅有的4家移動運營商部署網絡，3家終端廠商發布4G產品；截至目前，5G元年已經有超過20家運營商宣布了5G網絡部署計劃，同時將有超過20款5G終端在今年發布。另一方面根據Tractica的預測，終端側智能正在快速實現強勁發展，到2025年，重要細分市場的AI應用率將從2018年10%上漲到100%。

同時，5G與AI技術將為全球帶來巨大的經濟效益。根據《5G經濟》報告預測，隨著5G的全面商用，它將在2035年前賦能眾多行業，并產生高達12.3萬億美元的商品與服務；到2035年，僅僅5G的價值鏈就能創造3.5萬億美元的收入，支持2200萬個工作崗位。Gartner預測到2022年，在企業級領域，AI衍生的商業價值將達3.9萬億美元。

沒有“移動專長”就沒有良好體驗

然而，在5G+AI的基礎上，還需要另一項技術來使其能成為未來設備中的“最硬核基因”，那就是“移動專長”。當下這個時代的消費者實際上正處于享受“移動專長”紅利的歲月，這一思維可能最開始源自ARM與X86兩種架構對于CPU最優發展方向的權衡，前者以低能耗為出發點，后者以高性能為出發點，發展至現在不難發現，從低能耗出發，再配以不斷升級的性能、豐富的連接性，讓“移動專長”成為手機、平板、手表，甚至是Laptop產品中不可或缺的要素，甚至通過不斷優化的能效，也讓其有了競爭力十足的性能，同時可以駕馭小型化的需求。

未來，“移動專長”將會成為更多領域下終端中不可或缺的“基因”，這也將直接關系到這些終端在被賦能5G+AI的情況下，能夠具備良好的使用體驗。

從目前已經開始逐漸普及AI能力的智能手機、平板來說，具備更好的連接能力，可以保證在VR、AR，以及游戲中獲得更順暢的體驗。更好的功耗比讓設備續航時間更長，用戶不會出現能用但不敢經常用的煩惱。

在未來的具備5G+AI能力的汽車上，“移動專長”也同樣重要，熱效率將會影響到冷卻系統，功耗比將會直接影響到電動汽車的續航時間，網絡連接能力將會對實時響應能力產生影響，直接影響到自動駕駛過程中的安全性問題。高通技術副總裁李維興就表示：“智能汽車其實同樣有能耗要求，如果電力消耗過多，續航也會變短，高通驍龍的經驗將會對汽車十分有幫助。”

物聯網設備中同樣如此，多數情況下終端設備更加小巧，必須面向精致的設計實現高效散熱，很多應用領域中本身就要面對耐高溫的考驗；同樣也要求長久續航，支持全天使用。高通產品市場高級總監沈磊對此表示：“功耗和熱效率對于在廣泛的聯網終端上支持AI至關重要。”

也就是說，當5G+AI賦能到更多終端形態的時候，目前已經在大量產品中不可或缺的低功耗、全連接的“移動專長”基因同樣也適用于未來的終端，才能保證這些終端具備良好的體驗，甚至是至關重要的安全性。

“移動專長”的高通AI家族形成

在4月19日舉行的高通人工智能開放日活動上，高通介紹了多個領域中自家最新的AI產品，向外界展示了一個完整的遍布從云到端全部節點的5G+AI家族。活動當日，高通帶來了可以用于數據中心的AI推理處理器Qualcomm Cloud AI 100；還展示了全新驍龍730、驍龍730G、驍龍665，高通在這三款移動平臺上全部賦予較上代產品提升2倍的AI處理能力；另外，還有第三代驍龍汽車數字座艙平臺；面向物聯網領域的視覺智能平臺QCS603、QCS605，支持更智能音頻的QCS400系列。

這些產品在賦能不同終端具備5G+AI能力的同時，也同樣通過技術手段來讓這些終端具備“移動思維”能力。例如，異構計算成為了物聯網領域解決功耗和熱效率的關鍵，高通將此前在驍龍處理器中所采用的異構計算思想引入其它領域，不同的引擎組合可以負責不同的事情，從而滿足智能音箱、智能顯示屏、企業級IPC攝像頭等不同任務需求。沈磊表示：“異構計算旨在帶來性能和能效的提升，提供廣泛SoC產品組合，滿足不同性能和價格段要求。”同樣在汽車領域，驍龍也面向AI的異構計算架構來針對不同用例，高效地實現AI的規模化，極盡優化每瓦特TFLOPS算力。甚至是用于數據中心的Qualcomm Cloud AI 100也強調了每瓦特性能提升超過10倍、采用全新高能效芯片、7nm制程支持更強大的性能和功耗優勢的特性。

未來絕大多數終端的尺寸都將會受到限制，更需要具備更小的功耗、最好的運算能力，從而運行最復雜的計算，這也讓高通長久以來在移動領域下的技術積累越來越能發揮優勢。高通產品管理副總裁Ziad Asghar談到高通的設計專長時表示：“高通在低功耗、工藝制程、信號處理、規模化上都有著廣泛積累。”其中低功耗可以使未來包括XR、汽車、攝像頭在內的產品更加高能效，工藝制程也自然影響了能效表現，低功耗的信號處理也支持所有關鍵用戶體驗。

而在高通正在進行的人工智能領域研究上，推動人工智能研究以實現高能效也成為了一項重要的研究。通過對AI模型進行優化研究，引入壓縮、量化、編譯場景，通過自動化技術，利用AI技術來優化AI模型。其中通過量化可以通過更低內存和計算帶來超4倍的每瓦特性能提升；編譯器研究可以讓硬件得到高效利用，使其更依賴數據的本地性，在TensorFlow Lite上實現4倍加速。高通技術工程高級總監、AI研發負責人侯紀磊博士表示：“未來AI加速運算的發展方向就是把內存單元與運算單元重疊，可以為能效帶來顯著的提升。”據了解，通過對傳統計算機架構的轉變，相比于當今傳統馮·諾依曼架構，內存計算可以針對單比特操作，運算能效可以提升10-100倍。

不言自明，讓5G+AI具備“移動專長”的發展之路可能才初露端倪，未來的任何一部設備都將離不開這段“最硬核基因”，來為產品的最終體驗做背書。