芯片巨头正在偷偷研发这些新AI技术，不比拍照有意思( 三 ) 明敏萧箫发自凹非寺量子位|公

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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。

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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