▲徕卡风格算法成片
可以看到 ， 仅仅是在影像领域 ， AI能力的提升已经可以给用户体验带来许多改善 ， AI让手机拍照能够摆脱硬件的束缚 ， 拍的更快、更准 ， 也更真实 。
与影像类似 ， 其实移动游戏应用面对的主要任务也是进行大量的图像处理 ， 在该领域 ， 骁龙8的AI能力能够提升手机的渲染效率 ， 同时进行更加有效的防作弊检测 。
第7代AI引擎中的Hexagon处理器 ， 利用多个神经网络实现图形更高的保真度 ， 同时适应游戏操作的实时变化 ， 让游戏保持更高帧率运行 。
在通信方面 ， 高通将自家首个AI天线调谐技术融入骁龙8移动平台 ， 能够通过算法检测用户握持终端时手部的位置 ， 增强天线调谐能力 ， 从而优化手机信号状况 ， 也侧面对手机续航起到了一定提升作用 。
可以说 ， AI能力对于智能手机使用体验的提升并非单点突破 ， 而是全方位的赋能 。
目前AI技术的落地不断加速 ， 而作为与每个人生活密切相关的智能手机品类 ， 其也成为了AI技术在消费端应用落地的桥头堡 ， 手机芯片AI能力的提升 ， 势必会进一步催化AI技术的应用成熟 。
三、增加专用低功耗AI模块 ， “常伴式”AI成为可能除了对于峰值AI算力和能效比的需求 ， 其实日常生活中还有很多应用场景 ， 需要的是更加节能、但又时刻保持工作的AI能力 。
比如一些待机状态下的识别功能、传感器功能 。 这也是目前在移动AI领域“鱼和熊掌不可兼得”的现象最为凸显的一部分 。
手机需要收集更多数据并进行分析才会更加智能 ， 但这又会增加功耗导致续航体验的下降 。
在现有工艺制程和芯片架构之下 ， 如何能够兼顾？始终是厂商们面对的一道难题 。
高通这次提供了一种新思路 ， 他们在原有AI引擎之外 ， 给骁龙8的第3代传感器中枢里增加了一个全新的低功耗AI子系统 ， 也可以简单理解成一颗特殊的低功耗AI处理器 。
该AI子系统为多核架构 ， 由专用AI处理器、DSP以及自有内存组成 ， 用于处理情境数据流 ， 包括语音、音频、传感器数据等等 。
既然是“低功耗”系统 ， 功耗优化自然是重点 ， 该AI处理器与前代相比 ， AI性能提升75 % ， 功耗降低50% 。 得益于这样的能效比提升 ， 它可以帮助手机支持更多需要“长时间运行”的功能 ， 比如语音助手、活动检测以及环境理解 。
当我们平时锻炼的时候 ， 手机能够自动追踪我们的锻炼活动 ， 通过一系列传感器 ， AI能够“理解”我们在进行哪种运动 ， 比如在慢跑还是骑车？在得知运动状态后 ， AI会自动开始追踪和统计你的各项数据 ， 甚至还能为你播放你喜爱的歌曲 。
还有一个典型应用场景就是日常通勤 ， 比如AI检测到用户在开车时 ， 它就会自动打开导航APP并开启语音控制模式 ， 用户并不需要冒着交通安全风险手动开启各类驾驶模式 ， 当然 ， 它也能在你驾车时为你挑选合适的歌曲进行播放 。
此外 ， 用户现在可以用自己的声音来搜索视频和录音文件 ， 通过与三方APP厂商进行合作 ， APP可以利用高通传感器中枢的AI能力对视频中的声音进行“标记” ， 用户则可以基于自己的笑声、歌声等语音特征来搜索这些对应的视频或音频 。
值得一提的是 ， 高通第一次将视觉能力加入到了这类长时间运行的AI功能中 ， 让手机的前置摄像头变得更加“智能” 。 比如当手机前置摄像头检测到有除了你之外人窥探屏幕时 ， 就会自动将屏幕上的通知信息进行隐藏 ， 从而更好地保护隐私 。
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