未来设备“最硬核基因”浮现：延续“移动专长”的5G+AI

假如把一台设备比作一个生命，那么AI设备就更加接近于像美剧《西部世界》中出现的超仿真生命体，每一项组成这台设备的技术也无疑可以比作是这台设备中的基因。现在，一段延续了“移动专长”的5G＋AI基因已经浮出水面，它将有望成为每一台设备的标配。

5G＋AI成关键技术趋势

未来，5G与AI将会成为几乎所有终端上的标配，这里所指的终端概念也超过以往人们印象中的像手机、平板、笔记本电脑这样的产品，将会跨界至智能手表、汽车、家用电器、工厂机械臂、市政监控、XR等一系列新设备中，这些设备将会通过5G获得新的连接能力，通过AI获得智慧。

实际上，5G与AI间的关系可谓相辅相成，高通中国区董事长孟樸表示：“5G＋AI已经成为关键技术趋势，5G的核心应用就是人工智能。”同时，这两种技术也携手进入到了加速发展阶段。目前，5G的部署已经远远超过4G部署的同期进展，相比4G元年时，仅有的4家移动运营商部署网络，3家终端厂商发布4G产品；截至目前，5G元年已经有超过20家运营商宣布了5G网络部署计划，同时将有超过20款5G终端在今年发布。另一方面根据Tractica的预测，终端侧智能正在快速实现强劲发展，到2025年，重要细分市场的AI应用率将从2018年10％上涨到100％。

同时，5G与AI技术将为全球带来巨大的经济效益。根据《5G经济》报告预测，随着5G的全面商用，它将在2035年前赋能众多行业，并产生高达12．3万亿美元的商品与服务；到2035年，仅仅5G的价值链就能创造3．5万亿美元的收入，支持2200万个工作岗位。Gartner预测到2022年，在企业级领域，AI衍生的商业价值将达3．9万亿美元。

没有“移动专长”就没有良好体验

然而，在5G＋AI的基础上，还需要另一项技术来使其能成为未来设备中的“最硬核基因”，那就是“移动专长”。当下这个时代的消费者实际上正处于享受“移动专长”红利的岁月，这一思维可能最开始源自ARM与X86两种架构对于CPU最优发展方向的权衡，前者以低能耗为出发点，后者以高性能为出发点，发展至现在不难发现，从低能耗出发，再配以不断升级的性能、丰富的连接性，让“移动专长”成为手机、平板、手表，甚至是Laptop产品中不可或缺的要素，甚至通过不断优化的能效，也让其有了竞争力十足的性能，同时可以驾驭小型化的需求。

未来，“移动专长”将会成为更多领域下终端中不可或缺的“基因”，这也将直接关系到这些终端在被赋能5G＋AI的情况下，能够具备良好的使用体验。

从目前已经开始逐渐普及AI能力的智能手机、平板来说，具备更好的连接能力，可以保证在VR、AR，以及游戏中获得更顺畅的体验。更好的功耗比让设备续航时间更长，用户不会出现能用但不敢经常用的烦恼。

在未来的具备5G＋AI能力的汽车上，“移动专长”也同样重要，热效率将会影响到冷却系统，功耗比将会直接影响到电动汽车的续航时间，网络连接能力将会对实时响应能力产生影响，直接影响到自动驾驶过程中的安全性问题。高通技术副总裁李维兴就表示：“智能汽车其实同样有能耗要求，如果电力消耗过多，续航也会变短，高通骁龙的经验将会对汽车十分有帮助。”

物联网设备中同样如此，多数情况下终端设备更加小巧，必须面向精致的设计实现高效散热，很多应用领域中本身就要面对耐高温的考验；同样也要求长久续航，支持全天使用。高通产品市场高级总监沈磊对此表示：“功耗和热效率对于在广泛的联网终端上支持AI至关重要。”

也就是说，当5G＋AI赋能到更多终端形态的时候，目前已经在大量产品中不可或缺的低功耗、全连接的“移动专长”基因同样也适用于未来的终端，才能保证这些终端具备良好的体验，甚至是至关重要的安全性。

“移动专长”的高通AI家族形成

在4月19日举行的高通人工智能开放日活动上，高通介绍了多个领域中自家最新的AI产品，向外界展示了一个完整的遍布从云到端全部节点的5G＋AI家族。活动当日，高通带来了可以用于数据中心的AI推理处理器Qualcomm Cloud AI 100；还展示了全新骁龙730、骁龙730G、骁龙665，高通在这三款移动平台上全部赋予较上代产品提升2倍的AI处理能力；另外，还有第三代骁龙汽车数字座舱平台；面向物联网领域的视觉智能平台QCS603、QCS605，支持更智能音频的QCS400系列。

这些产品在赋能不同终端具备5G＋AI能力的同时，也同样通过技术手段来让这些终端具备“移动思维”能力。例如，异构计算成为了物联网领域解决功耗和热效率的关键，高通将此前在骁龙处理器中所采用的异构计算思想引入其它领域，不同的引擎组合可以负责不同的事情，从而满足智能音箱、智能显示屏、企业级IPC摄像头等不同任务需求。沈磊表示：“异构计算旨在带来性能和能效的提升，提供广泛SoC产品组合，满足不同性能和价格段要求。”同样在汽车领域，骁龙也面向AI的异构计算架构来针对不同用例，高效地实现AI的规模化，极尽优化每瓦特TFLOPS算力。甚至是用于数据中心的Qualcomm Cloud AI 100也强调了每瓦特性能提升超过10倍、采用全新高能效芯片、7nm制程支持更强大的性能和功耗优势的特性。

未来绝大多数终端的尺寸都将会受到限制，更需要具备更小的功耗、最好的运算能力，从而运行最复杂的计算，这也让高通长久以来在移动领域下的技术积累越来越能发挥优势。高通产品管理副总裁Ziad Asghar谈到高通的设计专长时表示：“高通在低功耗、工艺制程、信号处理、规模化上都有着广泛积累。”其中低功耗可以使未来包括XR、汽车、摄像头在内的产品更加高能效，工艺制程也自然影响了能效表现，低功耗的信号处理也支持所有关键用户体验。

而在高通正在进行的人工智能领域研究上，推动人工智能研究以实现高能效也成为了一项重要的研究。通过对AI模型进行优化研究，引入压缩、量化、编译场景，通过自动化技术，利用AI技术来优化AI模型。其中通过量化可以通过更低内存和计算带来超4倍的每瓦特性能提升；编译器研究可以让硬件得到高效利用，使其更依赖数据的本地性，在TensorFlow Lite上实现4倍加速。高通技术工程高级总监、AI研发负责人侯纪磊博士表示：“未来AI加速运算的发展方向就是把内存单元与运算单元重叠，可以为能效带来显著的提升。”据了解，通过对传统计算机架构的转变，相比于当今传统冯·诺依曼架构，内存计算可以针对单比特操作，运算能效可以提升10－100倍。

不言自明，让5G＋AI具备“移动专长”的发展之路可能才初露端倪，未来的任何一部设备都将离不开这段“最硬核基因”，来为产品的最终体验做背书。