当然 ， 上面这些便捷的AI功能背后 ， 所获取和使用的全部数据都独立保存在高通传感器中枢内存中 ， 实现了本地化处理 ， 进一步保证了数据的安全性 。
能够看到 ， 得益于这种低功耗AI模块的加入 ， AI能力在用户体验中的交融 ， 开始从“偶尔体验”变为“常伴左右” 。 而这种伴随式的AI交互体验其实一直是AI产业落地所追求的方向之一 。
四、开发者生态建设助力AI技术落地AI软硬件技术的提升让AI落地具有可能性 ， 而应用生态的建设则需要开发者们的助力才能真正实现 。
今年从各大科技巨头举办的开发者大会上我们可以清楚的看到一种趋势：AI技术已经成为“硬核技术”中的代表 ， 所有头部玩家都在加码自研AI技术的探索 。
并且各家厂商都在向开发者门开放各类AI服务平台 ， 力求让开发者们更快捷地将AI能力部署在应用中 。
高通的神经网络处理SDK据称是目前业内最受欢迎的AI SDK之一 。 这次的骁龙8更新了算子支持和最新的训练框架 ， 让AI加速器更易用、更可靠、更快 ， 并且这些更新兼容Android NN和最新的TensorFlow Lite 。
虽然这些软件升级不如硬件那样“触手可及” ， 但对于提升用户体验而言却至关重要 。
通过与Hugging Face合作 ， 高通在第7代AI引擎中支持了Transformer网络 ， 情感分析、分类这样的基于自然语言处理的技术带到了骁龙8上 。 据称在Hexagon上运行情感分析模型 ， 与在CPU上运行相比 ， 性能提升接近30倍 。
借助这些基于自然语言处理的解决方案 ， 用户能够得到经过分级处理的新闻、推送和邮件通知 ， 这样用户就可以专注于更重要的事项 。
在生态建设方面 ， 高通与谷歌进行合作 ， 将神经网络架构搜索（NAS）引入 ， 并将其集成进第7代高通AI引擎 。
目前AI能够自动化设计神经网络模型 ， 针对用户特定的硬件或性能目标创建最佳神经网络拓扑结构 。 得益于NAS的引入 ， 开发者和工程师们可以更高效地开发AI解决方案 ， 推动应用的落地 。
结语：移动AI能力的边界被不断拓宽智能手机对于AI算力的需求日益增长 ， 以骁龙8为代表的移动SoC ， 在AI算力、AI能效比提升以及AI应用场景落地、开发者生态建设等方面不断发力 ， 让智能手机侧的AI体验边界不断拓展 。
当下 ， 以各类智能硬件产品、服务为代表的边缘及端侧AI市场正在快速增长并惠及越来越多的人 ， AI对于终端体验的改变 ， 逐渐从量变积累走向质变 。
正如高通CEO安蒙所说 ， 高通在移动领域一直在布局底层技术 ， 而这些也是面向未来“元宇宙”时代的关键技术 。 元宇宙需要AI学习和适应不断变化的环境并执行各种任务 ， AI将会无处不在 ， 这也让我们对高通未来AI技术的发展 ， 抱有更多期待 。
相关经验推荐
- 华为|华为上架新机，搭载麒麟芯片，5000mAh仅售1399元
- |苹果的2022款iPad将保留A14芯片的旧设计
- 华为鸿蒙系统|华为Mate50再秀实力，5G并没有缺失，鸿蒙OS3.0搭配麒麟芯片
- it芯片|大家注意，6500xt真不值得买！
- ai|小米12Pro变聪明的背后：骁龙8 AI能力大幅提升
- 索尼|希望索尼能再出，带腰灯的手机，索尼研发能力确实厉害
- 芯片|一家日本味精公司，却卡住了全球芯片企业的脖子，真的假的？
- 芯片|春节出行，留守在家的净水器该怎么处理？
- 芯片|AI芯天下丨日经：三星2021年半导体超越英特尔 成最大芯片销售商
- 芯片|与iOS相比国产手机隐私安全做得如何？网友上手Find N后这样说