高通是一家专心于技术创新的企业，在人工智能已深耕了多达十年时间，日前为了更进一步扩充人才和技术储备，高通并购了荷兰的阿姆斯特丹大学附属公司Scyfer，一家专心于机器学习技术的企业。对于高通在人工智能领域的一系列动作，QualcommTechnologies工程技术副总裁JeffGehlhaar在一次电话媒体交流会上展开了理解，并融合高通的技术优势，对未来的人工智能发展愿景做到了共享。专心于终端外侧的人工智能人工智能必须大量数据和计算力，因此众多科技公司都探讨在云端、服务器的人工智能研究，但高通专心于终端外侧的人工智能研究。
据JeffGehlhaar讲解，终端外侧的智能还包括感官推理小说行动三个部分，而无人机和无人驾驶汽车正是终端外侧智能的最差用例，它们都是基于传感器感官周围环境的数据，进而基于数据展开决策，然后采取行动。根据高通得出的数据，预计2017-2021年的智能手机总计出货量将多达85亿，手机将是未来五年人工智能尤为广泛的载体。高通可以利用其骁龙SoC在移动领域的技术优势和规模化产量，以手机端的人工智能为基础，伸延至智慧城市、工业物联网、VR、无人汽车等应用于场景，构建万物智能的愿景。
同时JeffGehlhaar特别强调，当前人工智能领域经常出现了一个新兴的趋势边缘计算出来，就是在终端外侧通过多台终端的分布式架构展开人工智能系统的训练。这指出人工智能正在向终端移往，比起于云端的人工智能，终端的人工智能享有更佳的隐私性、可靠性、较低时延、并且可以高效利用网络带宽。
因此专心于终端外侧的人工智能只不过很有意义。终端外侧的人工智能构建并非坦途实质上，终端外侧的人工智能构建并非坦途，必须解决两大挑战。首先，人工智能工作阻抗本身非常复杂，一般来说它必须大量、密集的计算出来，同时它有一直打开且动态在线的市场需求;其次，智能手机、无人机、汽车等的计算环境是十分有限的，它们面对着人工智能工作阻抗要解决的热效率、电池续航时间、内存以及存储空间等问题。
要顺利解决问题刚才谈及的人工智能在终端外侧所面对的这两大挑战，必须从三部分应从。第一个部分就是高效的硬件，通过设计更加高效芯片来解决问题刚才谈及的诸如高容量、低能效的工作阻抗问题。第二个部分就是算法改良，让它需要在移动终端上更加高效的运营。
第三部分则是软件工具。高通不仅不会获取自己的软件工具反对(Qualcomm骁龙神经处置引擎)，同时也和生态系统里的伙伴合作，反对TensorFlow、Caffe2等。JeffGehlhaar特别强调，高通只有这三个部分齐头并进，才能在市场上获取一个具备竞争力的解决方案，解决问题在移动终端外侧的人工智能问题。终端外侧的人工智能应用于相结合在移动芯片的领先地位，骁龙处理器将沦为无处不在的终端外侧人工智能平台。
JeffGehlhaar以智能手机和自动驾驶为事例，阐释了人工智能为终端带给的转变。他回应，智能手机将享有更为体贴的智能助手，更为出众的照片能力，甚至可以缩短手机电池的续航时间，强化的安全性性能，对调制解调器展开更佳的管理等。
而在自动驾驶方面，人工智能新的定义了车载的体验，获取更佳的大自然用户交互界面，个性化的设计以及驾驶者的意识监控。同时基于高通电脑视觉的技术，可以获取更佳的环境感官，而根据自身的计算出来优势，需要展开更佳的传感器融合、路径规划以及决策等。
在未来，高通将在三个领域大大去研发和前进。第一是专用的硬件，也就是芯片方面的研发;第二是算法的提高，一方面要寻找解决问题新问题的新方式，另外一方面是需要提升解决问题的效率;第三是改良优化策略，让模型更加简练、更容易在有功耗限值的终端上运营。
可以意识到，在高通的技术支持下，未来人工智能终端将是高性能和低功耗的有机融合，并需要利用先进设备的无线通信技术(5G)，构建终端外侧与云之间的人工智能因应和相连。
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