如果说节前科技圈有什么大事的话，那么在上海举办的 2018 世界人工智能大会（WAIC2018）绝对算第一，毕竟很少有一个大会可以把 Google、微软、高通、英伟达、BAT 等等国内外最知名科技企业的高管，还有麻省理工、加州大学伯克利分校、斯坦福、英国帝国理工等等一流名校的教授聚集到一起交流发声。
WAIC2018 的主题是「人工智能赋能新时代」，之所以做了这样的主题和论断，是这些企业家和科学家们已经开始看到，更准确地说，是他们推动了人工智能成为新一轮产业变革的核心驱动力，正在对世界经济、社会进步和人类生活产生极其深刻的影响。
在很多用户的潜意识里，人工智能里他们还很远，仿佛是个遥远的技术词汇。然而诸如 AI 美颜、语音助手的功能已经非常常见，即便不用这些功能，但到如今，只要在使用移动互联网的服务，其实也都离不开人工智能，比如刚刚上市的美团点评，就在他们的 app 里面用到了 Google 的人工智能开源机器学习框架 TensorFlow。某种程度上来说，人工智能就像税收，有的时候需要缴个人所得税，即使收入还没到个税起征点，但只要发生了消费行为，那消费额里面，几乎就有看不见的税费。
同时，2018 年也是从 4G 转型到 5G 的重要关口，同时，AI 在终端侧有了更多的落地。这个承前启后的时间点，高通的分享，自然就是关于 AI 和 5G。在 WAIC 2018 上，高通产品管理高级副总裁 Keith Kressin 阐述未来 AI 图景：将智能拓展至无线边缘。于是乎，AI 和 5G 这两个看起来挺远，其实离大家挺近的科技术语，就交织在一起了。
从终端侧 AI，到无线边缘创新
之前，高通就提出了终端侧 AI 的概念，简言之，如今的 AI，还是非常依赖于云端的计算和处理，比如网速不好的时候，那些人工智能助手就显得迟钝而智障。不过像是手机、无人机、汽车、智能手表等终端设备，本身的计算能力已经很强了，通过异构计算和软件算法的支持，就完全可以在终端侧进行人工智能的训练、推理和执行，进而摆脱一部分对云端的依赖。
终端侧的 AI 有几个非常明显的优点，如隐私保护好、个性化、高可靠性、低时延等。不过移动互联网都快成了古典词汇，这个时候也不能把所有的人工智能处理都放在终端侧。毕竟 AI 的基础在于连接和计算。如果说之前在骁龙 660、骁龙 710 和骁龙 845 等芯片上的 AIE 架构实现了终端侧 AI 的计算的话，那么，5G 时代，就可以让 AI 的连接能力得到质的飞跃。
现在，高通更进一步，准确来说是随着 5G 的到来提前一步，提出了无线边缘创新的概念，作为终端侧人工智能的自然延伸。
前面说到，AI 的基础在于连接和计算。要将 AI 分布至无线边缘，一方面要突破边缘终端在外形尺寸、电池续航和成本等方面的限制，实现边缘处理能力的最大化。另一方面还要进一步优化连接，实现连接能力的最大化，其中 5G 网络将发挥关键作用。5G 拥有许多先进特性，包括可达每秒数千兆比特的超高速率、低至一毫秒的超低时延等。5G 将支持边缘终端彼此及其与云端之间的无缝交互，其所提供的强大连接能力将带来更多自由度，使 AI 计算架构实现云端和终端之间的最灵活配比。
现今而言，移动芯片用作人工智能计算的时间还不是很长，这里面的领头羊高通最早是从上上代旗舰骁龙 820 开始的，之后又在骁龙 835、骁龙 845 两代旗舰平台上进行了迭代升级，并且下探到了其他非旗舰平台上。
因此，从发展和未来的角度来看，AI 和 5G 其实更多的是为未来十年甚至更远未来的发展提供坚实基础。他们的关系是互补的，作为面向无线边缘的统一连接架构，5G 高容量、一致吞吐量、低时延和高可靠性的特性将支持边缘终端实现感知、推理和行动。与此相类似，终端侧和边缘 AI 也将在充分发挥 5G 潜能方面起到重要作用，并为 5G 开拓更多应用场景。
可以这么理解，原来高通提终端侧 AI，突出的是骁龙 AIE 架构的本地异构计算能力，和与算法以及软件的契合，但是在「连接」层面，涉及不多，毕竟 4G 网络还存在一定的局限性。而到了 2018 年下半年，通过外挂方式搭载高通 X50 Modem 的 moto Z3 成为首款 5G 手机，这意味着，5G 网络开始落地到终端上，而在明年各大运营商就该小规模商用测试了。这个时候，AI 拓展到无线边缘的概念，也就不再虚无缥缈，相对于重点在「边缘」的终端侧人工智能，「无线」在这里能够发挥的作用就更大了。
要实现无线边缘创新，还得有伙伴们的合作
在 WAIC2018 的演讲上，高通产品管理高级副总裁 Keith Kressin 把重要的篇幅留给了合作伙伴们。毕竟高通还是上游厂商，不能说把计算用的处理器和连接用的基带做好了，然后躺下，等人工智能自动出现。
实际上，人工智能涉及到的链条非常的长，参与进来的玩家更是众多，几乎可以说，多到需要用相声报菜名的节奏写好几段，还涉及到框架、系统等等。
具体到高通这家厂商，他们和国内外不少的 AI 软件开发商，云服务供应商和 OEM 厂商建立了合作关系。就拿 BAT 来说：高通和腾讯合作，利用人工智能引擎加速 Android 端手机 QQ 社交平台上“高能舞室”交互特性的帧率。和百度在 PaddlePaddle 框架和终端侧语音识别方面展开合作，同时，也在和阿里巴巴在支付方面进行人工智能的合作。
更底层的，高通想要构建的人工智能生态系统还包括对 TensorFlow、Caffe2、PyTorch、ONNX 等主流框架和 Android、Windows 和 Linux 等操作系统的支持。
离用户最近的，当然是手机这样的终端，这一点只要稍微关注新机的读者肯定就了解，这几年的 Android 旗舰手机，大部分都是用的高通骁龙旗舰芯片，在中高端手机用的芯片里面，高通骁龙一直都在霸榜。调研机构 Gartner 预计，2018 年到 2022 年，智能手机的出货量预计将达到 86 亿部，这四年刚好也是 AI 和 5G 发展的高速期。
不仅是手机出货量依旧会是巨量，人工智能也会登陆到更多的平台，PC 就不用说了，智能家居和物联网设备，汽车、无人机、AR/VR 眼镜等等等设备，也将会参与到无线边缘的人工智能中去。
相比于 4G，5G 网络可以适用的设备形态将会更多更广，这也是 5G 转型的大好机会，同时，AI 可以落地的终端也就更多，更多样。与原先设想的一样，高通自然会把自己的工作任务放在「让更多的设备连上 5G」，毕竟高通的英文名 Qualcomm，就是 QUALity COMMunication（高质量通信）的意思，与此同时，高通也想通过这些合作，让 AI 落地到更多的终端上。
AI 和 5G 是一对，高通两者都做了好久
高通做 5G 这一点大多数人毫不意外，早在 2016 年 10 月，高通就发布了全球首款 5G 基带——骁龙 X50 Modem。然后在去年 10 月，高通基于骁龙 X50 5G Modem 芯片组在 28GHz 毫米波频段上实现全球首个正式发布的 5G 数据连接。
这次 5G 数据连接演示在位于圣迭戈的高通实验室中进行。通过利用数个 100MHz 5G 载波实现了千兆级下载速率，并且在 28 GHz 毫米波频段上演示了数据连接。当时，高通还预展了其首款 5G 智能手机参考设计。
可以预见的是，首批 5G 手机等终端中，大部分都将采用高通平台，目前在 5G 布局靠前的小米、vivo、OPPO 等手机厂商都是高通一直以来的合作伙伴，他们也都在争抢 5G 时代的靠前身位。不管怎么样，Android 阵营的大部分玩家和高通有割舍不下的关系。
我们知道，高通骁龙芯片，不仅是一个 CPU 或者 GPU，而是一个 SoC（系统级芯片），这意味着，除了常规的 CPU 和 GPU 之外，高通还得搞定负责连接网络的 Modem（调制解调器），负责图像信号处理的 ISP（图像处理器），同步进行综合数据运算操作的向量处理器等等。
再次可以预见的是，骁龙平台也会不断演进，继续增强计算和连接能力，尤其是 AI 计算能力。以骁龙 845 为例，与前代芯片相比，骁龙 845 带来了近三倍的人工智能整体性能提升。
在 AI 的研究上，高通的布局最早可以追溯到 2007 年。
AI 真正落地到移动终端，深入到用户的日常体验中，其实就这两年的事情，与之发展相称的，就是当前高通在中高端处理器里面做的 AIE 架构了。
在这张说明 AIE 的图片中，其实也可以看出，合作的重要性，无论是前端的软件框架部分，还是生态系统和应用部分，其实都离不开合作伙伴。
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