让开发者走出「代码泥潭」，AI如何实现「大一统」？过去几年间

过去几年间，曾经只在科幻电影中出现的人工智能突破了虚拟与现实之间的高墙，走入了普通人的生活。小到手机APP中的智能推荐，大到可以规划整个城市运转的智慧城市系统。不知不觉中， AI已经进入了我们生活中的每个角落。
而随着通信技术的发展，更快的Wi-Fi7和5G正让连接变得无处不在。随着数字转型成为不可阻挡的趋势， AI的应用场景也进一步扩展。
如今AI正快速从智能手机领域向新赛道扩张，智能汽车、XR、各类智能硬件和物联网设备等领域中AI已经变得不可或缺。
AI的迅速扩张使其变得炙手可热，成为厂商们的必争之地，而AI愈加广泛的应用也给开发者们带来了越来越高的开发成本。
面对这道难题，高通近日发布了AI软件栈QualcommAIStack 。高通希望以此解放开发者的生产力，使AI以更简便的方式在更多领域实现普及，并推进统一技术路线的建成。
AI野蛮生长，开发者陷入「代码泥潭」
在万物互联的时代，人工智能的边界正在扩张。在不同领域中， AI已经得到了许多不同的应用。如今AI已经从智能手机扩展到了汽车、物联网等更多领域中，发挥着越来越重要的作用。
而作为AI领导者的高通，其AI技术已经广泛应用到众多应用中。
在智能手机领域，高通的AI技术已经支持了超过18亿部终端。高通的AI引擎也持续迭代，性能越来越强大，最新的第一代骁龙8/骁龙8+平台中搭载了高通第七代AI引擎， AI性能比上一代骁龙888平台提升了4倍。
在汽车领域，高通与全球领先的汽车制造商合作，在智能座舱领域推动AI落地。目前高通在车载网联、汽车连接和新一代信息娱乐系统领域排名第一，并且全球所有主要汽车制造商均已选择了骁龙座舱平台。

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人工智能的影响力正以前所未有的速度扩张。
而随着人工智能的边界愈加广阔，开发者的工作变得正在变得更加复杂，人工智能开发者们正在陷入“代码泥潭” 。
实际上，虽然人工智能涉猎了如此广阔的领域，但不同领域的需求并各不相同。要想将某个领域的人工智能迁移至其他领域依然面临着挑战。
智能手机、物联网、智能汽车中的AI ，功耗需求、人工智能模型类型、模型部署方式都有所不同。与此同时，不同场景对模型的准确性、功耗和延时的要求也不尽相同。
比如当人工智能应用在物联网领域应用，低功耗和连接的稳定性最为重要。由于物联网设备一般不承担较为复杂的计算任务，性能的优先级则没有那么高。
但在智能驾驶系统中，为了保障交通安全， AI模型必须具有非常高的准确性。并且由于道路上的环境千变万化，对AI的要求还必须具有较低的延时，以及时应对可能出现的突发状况。
不同的场景、不同的终端、不同的需求为开发者的开发工作带来了困难。
不同场景的需求让开发者们需要为不同的场景“量体裁衣” 。而AI越来越多的应用场景和终端形态正使得开发者的工作量与日俱增。
作为AI领域的领导者，高通为了让开发者的工作变得更简便，正在构建一个“大一统”的AI生态，简化AI的开发流程，进一步加速AI的普及。
人工智能「车同轨，书同文」
高通希望把开发者从重复的适配工作中解放出来，改变不同场景需要进行多次开发和适配的现状，做到“一次开发，随处运行” ，让开发者能够实现更多创新。