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第二代骁龙 8如约推出 , 在我们看来 , 未来一年内Android平台手机的发展路线已经被彻底敲定了 。
如果对这场发布会有所关注的朋友 , 一定会注意到一个有意思的地方 。
从发布会开始到结束 , 高通几乎通篇都在讲自身产品在AI方面的优势 , 反复强调用户体验和AI赋能 。
介于高通大篇幅对AI的介绍 , 我们认为高通下一步的方向 , 就是要用AI来加强产品的使用体验 , 以此为未来手机产品发展划出一条新的方向 。
近两年 , 国内一直在强调“智慧手机”这一概念 , 从早期的用户操控手机 , 再到手机辅助用户 , 手机正在从单纯的工具变为辅助消费者的“助手” 。
从手机厂商的愿景来看 , “智慧手机”的下一步 , 就是如何让手机理解用户 , 成为消费者在数字世界的“管家” 。
在迈入“下一步”的环节当中 , AI是至关重要的一环 。 第二代骁龙 8采用了与AI深度融合的方式 , 来增强消费者的使用体验 。
那么 , AI算力与产品体验的融合 , 会成为未来手机的“最优解”吗?
更强大的AI算力 , 能为消费者带来什么? 在谈及智能手机未来方向之前 , 我们先来聊聊第二代骁龙 8的AI算力 。
在近两年的移动平台上 , AI正逐渐从幕后转为台前 , 成为厂商们宣传的重点 。 尤其是与AI深度融合的第二代骁龙 8 , 算力的强弱是贯穿所有特性的关键 。
在全新的第二代骁龙 8移动平台上 , 高通AI引擎的核心Hexagon 处理器实现了重大升级 , Hexagon 处理器包含标量加速器、向量加速器和张量加速器 , 针对对于现代AI十分重要的张量加速器 , 高通将其尺寸翻倍 , 同时还引入了全新的微切片推理 , 并增加了独立的供电系统 。
需要注意 , 基于这颗Hexagon 处理器 , 第二代骁龙8是目前唯一一颗支持INT4精度AI计算的移动平台 。
与此前经常提起的浮点计算精度模式相比 , 支持INT4精度计算能够在移动平台上以有限的计算资源 , 运行更多神经网络模型 , 在不损失精度的情况下精简AI模型以降低功耗 。
在持续AI推理计算任务上 , 第二代骁龙 8相比第一代骁龙 8移动平台性能提升了4.35倍 , 能效提升60% , 从32位浮点运算到4位整数运算 , 能耗降低了整整64倍 。
只谈及数据 , 我们很难从中理解到升级进步的幅度 , 那我们就从功能角度进行理解 。
AI的赋能 , 让手机有了语言理解的能力 , 这一技术被称为自然语言处理(NPL) , 未来搭载第二代骁龙 8的移动设备 , 能够更快的理解和分解人类语言 。 并且由于算力的提升 , 在本地就能实现更精准的语言理解能力 , 通过本地进行翻译、理解 , 在消除网络波动的同时 , 还能更好的保护消费者的“大数据隐私” 。
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