AI的下一主战场 —— 手机与物联网终端

现在人工智能(AI)刚刚兴起，很多公司关注自动驾驶，或到ImageNet ILSVRC比赛上去显示实力，或进行下棋。同时应该更关注AI实际为人们带来了什么，例如现在已经成熟的手机，以及正在兴起的物联网终端市场的机会。 “如果有想创业的企业家，可以向这些方向想象，这方面的潜力非常大。”美国高通(Qualcomm)公司产品市场资深经理刘学徽先生对电子产品世界的记者说。

近日，刘学徽经理出席了在京举办的“人工智能与芯片高峰论坛”，并发表了“终端设备上的人工智能”的主旨讲演。该论坛由电子产品世界、启迪之星和洪泰智造工厂联合主办。

刘学徽经理指出，中国每年大约有6亿部手机出货，如果这6亿部手机中有10%用上了人工智能算法实现的功能，收益将十分惊人，对于厂商来说其收入也是相当可观的。另外，目前手机通过滑屏、触屏等方式控制，未来通过语音算法和语音识别，实现手机控制的方式将会慢慢流行起来。通过AI技术，未来手机还可以了解用户的喜好、自动帮助打开App，也可以作为一些广告的推荐入口等。

现在大家热衷谈论云计算，但人工智能运算并不是所有场合都适合云端处理，有些需要在传感器端附近立即计算。例如无人机、自动驾驶、IP camera(摄像头)、手机拍照等。因为无人机和自动驾驶需要实时避障，而IP camera的人脸识别如果完全在云上计算，从原始图像采集，之后压缩、传输、解压，算完再把结果告诉端，这非常浪费时间。在手机中，拍照前要对手机预览、对焦，也一定是在终端上运算。

在厂商近期发布的最新智能手机当中，有些型号采用了背景虚化技术，使拍摄效果达到了单反效果，这其实就用到了AI算法开发的功能。实际上，手机上还有很多功能可以利用AI技术，例如拍照的美颜，还有人脸识别方面，是采用10个特征点，还是一二百个特征点、四百个特征点，对人脸识别的效果会不同。可把这些算法在云上培训好，然后转移置到手机上运行。

在VR/AR方面，目前存在的瓶颈之一是用户缺乏存在感体验，没有定位。如果把AI加入VR终端，戴着头盔可以看到自己的手和脚。根据你的摄像头的移动，可以看到周围的物体。其方法是头盔/眼镜外装个摄像头，假设识别周边有一个凳子，那么在人的视野里放一个虚拟凳子，这样效果更逼真。在直播社交娱乐场景中，主播跳舞时的头饰因为延时常常跟不上脸部的移动;另外如果人在移动，聊天的效果也大打折扣。如果在端上做AI运算，效果会大大提升。

骁龙神经元处理引擎SDK

Qualcomm提供了专为端上运行神经元网络的骁龙神经元处理引擎(Snapdragon Neural Processor Engine)简称SNPE。目前在Qualcomm? 骁龙 600系列部分平台和820、835上都得到了支持。通过这个引擎，算法可以运行在GPU和DSP上，速度和功耗相对CPU可以得到大幅提升。目前支持的架构有Caffe，Caffe 2，Tensorflow，我们提供转化工具和benchmark工具，方便算法厂商的开发调试。

以Qualcomm? 骁龙TM 835移动平台上的测试为例，得到的结果是同样的神经元网络，在GPU上运行比CPU上运行平均快4倍，在DSP上运行比CPU快16倍;功耗上，在GPU上运行的功耗是CPU上的1/8，在DSP上运行的功耗是CPU上的1/25。

使用SNPE SDK的基本流程是以TensorFlow、caffe、caffe2做的模型，配置调用GPU，DSP或CPU的API，然后通过转换工具转换成在DLC格式，再通过SDK让算法在骁龙移动平台三种内核上运行，实现各种各样的功能，例如人脸识别、语音识别、文字识别等功能。换言之，Qualcomm SNPE SDK中提供了现成算法和函数，诸如卷积、池化等常用函数都已将做好，算法开发者直接调用即可。同时还支持用户定义层(User Defined Layer, UDL)。

关于软件算法，值得一提的是，过去是传统算法，现在基于机器学习的算法，速度更快效果更好，而且功耗更低，开发更为方便。此外随着算法的进步，对硬件的依赖度降低，例如要拍照清晰，过去通常要高像素分辨率，现在可以不用很贵的硬件，依靠算法提升效果。

终端与云端相辅相成

那么，相比市面上的一些硬件处理器，Qualcomm的特色及与他们的关系是什么?

目前AI芯片有两种形态，一种是像Qualcomm一样是做在一个SoC中，特点是体积更小、功耗更低，运算速度快，因为CPU、GPU和DSP等计算内核都做在一个SoC上，会对数据搬移、延迟和功耗等进行优化。未来随着运算要求的提升，也许会出现专门运算Neural Network(NN，神经网络)的核。第二种形态，是一些公司做的所谓的AI芯片，实际上是在主处理器外做的协处理器，因此主芯片和外置芯片之间的大量数据搬移、交互等将是挑战。

同样是NN芯片，各家的定位是有差异化的。例如FPGA较为适合在云上或车载等对功率和体积不太讲究的应用场景。一些IP公司也推出了AI架构和指令集，但目前还没有到定论时。因为各种技术都是演进过程中，最终要看市场的选择。

Qualcomm与很多云端处理器厂商是相辅相成的关系。例如云端处理器的GPU非常强大，培训/training做得非常好，但功耗不理想，据悉某专用神经元网络芯片功耗高达30W。云端适合模型的培训，训练后的结果可转移到端去运行。骁龙终端芯片目前不做培训，但十分擅长运行。 “我们的生态成长有赖于云端，云端的模型做得越好，越有利于我们AI技术的实现和落地。”刘学徽经理强调。

已与Facebook合作

实际上，Qualcomm? 骁龙TM 移动平台在手机端也有靓丽的业绩。例如今年4月18日，Facebook 和Qualcomm宣布合作支持 Facebook 开源深度学习框架 Caffe2 和Qualcomm? 骁龙TM 神经处理引擎(NPE)框架的优化。Facebook将在其所有安卓应用中集成SNPE SDK，运行在骁龙移动平台上时，比没有SNPE的速度提升5倍。

随着中国手机与AI的发展，期待会有更多的中国算法公司开发手机上AI应用

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