芯片巨头正在偷偷研发这些新AI技术,不比拍照有意思( 三 )


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以AI抠图模型为例 , 我们以电脑处理器的算力 , 通常能实现十分精准的AI抠图 , 但相比之下 , 如果要用手机实现“差不多效果”的AI抠图 , 就得用到模型量化的方法 。
值得一提的是 , 基于模型量化快速部署 , 高通在2020年开源的AI模型增效工具包(AIMET) 。
这其中包含了同年以及上年被ICML、ICCV收录的技术方法 。
芯片巨头正在偷偷研发这些新AI技术,不比拍照有意思
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量化的结果之一就是 , 更多应用方向的AI模型被“压缩”并优化 , 然后加速部署到芯片中 。
比如视频语义分割上 , 首次在移动端上以FHD分辨率实现实时街景;神经视频压缩方面 , 首次在移动端实现了实时高清解码……
从这些行业首次落地的成果中可以直观感受到 , 高通AI研究在结合前沿学术、应用需求上的考量 。
侯纪磊博士在采访中表示 , 高通的AI技术从最初发现到形成开源或商业化生态 , 只需要2-3年时间 。
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另一方面 , 从应用和平台需求上反过来push基础研究技术的进展 , 催生出更多交叉领域 。
比如联邦学习、图像预内核优化 , 就是基础与平台研究相交叉产生的领域;音视频压缩、面向无线领域和射频感知的AI等 , 则是基础和应用研究相结合的体现 。
也就是说 , 高通在基础、平台、应用三方面上的研究 , 完整地将AI技术落地所需的算法模型、数据、软硬件、应用场景几大要素囊括其中 , 以支持边缘AI , 走的是全栈AI研究的路线 , 并首次在移动终端上演示了概念验证 。
以此 , 高通希望能通过研究“可以应用并落地的AI” , 快速推动技术落地的进程 。
侯博士表示 , 其实高通本身在平台和应用上投入比重就会更大 , 此外在基础研发过程中 , 产品团队还会深度参与 , 方便技术人员更加了解应用需求 。 从AI研究到落地往往非常复杂 , 需要考虑更多现实世界中的问题(如长尾场景等) 。
高通AI研究的目的不仅在于技术创新 , 也是实际场景应用中的创新 。
目前 , 高通光是实现落地的AI首创研究成果 , 就有这么多:
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由此可见 , 高通AI研究在首创技术之外 , 更致力于将这些成果成功运行到终端上 。
例如前段时间发布的骁龙X70 , 就是经过这样的历程问世的 。 作为全球首款引入AI处理器的5G调制解调器及射频系统系统 , 骁龙X70预计后续会集成到骁龙年度的8系旗舰平台上 。
猜猜 , 下一代5G手机的信号、图像、音视频处理等技术会不会更强?
你最期待哪些顶会AI技术应用到手机上呢?
参考链接:
[1]https://www.youtube.com/watch?v=Tavl2nWHKU8&t=938s[2]https://www.qualcomm.com/research/artificial-intelligence/ai-research—完—
芯片巨头正在偷偷研发这些新AI技术,不比拍照有意思】量子位QbitAI·头条号签约