AI大潮来临之际,智能手机行业到底该如何拥抱它?:双赢国际棋牌游戏

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双赢棋牌娱乐_随着时间的推移,进入2018年,智能手机市场也进入了一些新的转变,其中重要的两个因素分别是全面画面和AI。 全面画面上,已经转移到了缓慢的普及阶段,预计几千元机等产品将转移到中低端市场。 但是,对于科技含量更高的AI来说,为了在智能手机行业可靠地发挥自己的力量,必须在整个产业链的上下游整合更好的时间和希望。

但是,就目前行业的现状而言,智能手机行业已经有可行性全面吻AI的趋势,但确保全面展开这一趋势的是产业链最上游的——高通。 对高通来说,把终端制造商和AI最后一公里交给消费者是整个行业都在考虑的问题。

智能手机AI的到来与人眼可见的全面屏幕相比,智能手机和AI的关系简单得多。 2011年,苹果配备了Siri语音助手,可以在当年的iOS 5上开展语音交互。 从某种意义上来说,这已经是AI南北智能手机的前奏了。

遗憾的是在那之后的几年里,Siri自己和其他制造商的类似产品都不能给智能手机贴上AI的标签,像Google Assistant这样的勇猛也不值得注意。 产业也考虑到了思考的问题,即手机是用于云AI还是终端的外侧AI。 到了2017年,当智能手机第一次用芯片在硬件级别向AI打招呼时,整个行业突然意识到AI回到了智能手机。

2017年9月2日下午,华为在德国柏林消费电子展上发布了麒麟970小费。 为了应对这种“没有放置手机,芯片先行”的做法,farway将该芯片定义为“世界上第一个智能手机移动终端AI芯片”。 具体而言,麒麟970配备了npu (neural-networkprocessingunit ),其亮点远胜于处理特定任务时的CPU等模块。 例如,图像识别任务。

但是,从搭载麒麟970的华为Mate 10的具体表现来看,除了照片上的场景识别和光学强化以外,AI芯片没有对华为Mate 10赋予明确的实用功能。 系统简洁的提高也隐藏着,没有感觉。 另外,麒麟970的另一个明显问题是NPU模块不是独立国家开发的。 当然,麒麟970在司机、双赢棋牌官网BSP、内存机制等方面做了很多工作,但它注定会成为主义产品。

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更重要的是,关于芯片设计,每个制造商的想法都不同。 众所周知,芯片产品的设计一般必须从商用开始提前18个月展开设计。 分别搭载NPU的设计必须提前18个月预测可能用于商业市场的场景,在日新月异的智能手机市场上,不能说满足一部分市场需求,但在18个月后的商业市场上AI会推出什么新的游戏。

严格来说,让麒麟970拥有世界上第一顶智能手机AI芯片的帽子,是华为博得眼球的功夫。 在9月中旬的苹果发布会上,苹果发布了新一代iPhone和其中内置的A11 Bionic。 A11 Bionic内置了苹果自主开发的双核体系结构的Neural Engine (神经网络处理引擎),每秒处理适当的神经网络计算市场需求的次数约为6000亿次。 以iPhone X为例,Neural Engine所需的功能反映在Face ID通过脸部特征级别和Face ID通过脸部特征级别上。

Animoji通过跟踪人的表情来动态制作动画的表情。 人像模式可以构建需要生动变化的光效果的Portrait Lighting。
除了防火墙和苹果之外,谷歌也在当年发布的Google Pixel 2/XL中内置了独立国家的AI协处理器Pixel Visual Core,其核心部分是Google自主设计的图像处理单元,IPU 谷歌非常容易适应Pixel Visual Core的有用性。 将HDR的运行速度提高五倍,功耗降低十分之一。

结果,苹果、谷歌、华为三者可能已经用不同的方法在该公司的智能手机上印刷了AI的标签。 但是苹果成了一派,个子很高。

华为侧重于集成研究开发。 谷歌在智能手机阵营中的作用偏向安卓水平,IPU很难像TPU一样对外开放。

因此,从行业发展的角度来看,他们不能分担推进智能手机行业全面南北AI的任务。 幸运的是,高通由骄龙845 AIE分担了这一重任。 低标准化AIE赋能行业2017年12月,在夏威夷召开的高通技术峰会上,高通845处理器在智能行业的期待中问世,除了CPU和GPU方面的改版外,其重点是AI。 但是,与苹果、固件的做法不同,高通不是在龙845的硬件级别新追加AI运算单元,而是利用CPU、GPU、DSP等已经不存在的硬件基础,将“异种”的AI运算方式因此,高通专门开发了NPE系统,专门用于管理各种人工智能语言、架构、算法,然后根据CPU、DSP、GPU三种芯片的优缺点展开任务分配,最后不同该方案的优点是高通逐渐将最常用的AI功能、算法转移到运营效率最低的DSP,CPU和GPU部分地用于频率低或新的AI功能的开发,可以节约整体的系统功耗。

在三种处理器中,DSP无疑是部分AI场景最有效的运营自由选择,同时是高通的第三代矢量计算DSP,同时是图像处理器、视觉处理器、深度自控处理器、神经网络当然,仅仅硬件也是过剩的。 高通为DSP处理器开发了面向初学者的SDK,同时高通与AI行业企业和研究机构的密切合作关系——,期待着共同构筑通用性更高的智能手机AI生态。 很多人批评的问题是,关于独立国家的一个硬件是否作为NPU分别部署,低通则指出NPU是AIE功能构筑的一个单元,但AI功能千万,神经网络有很多定制层因为不同的硬件可以满足所有的市场需求,所以异构计算可能需要符合不同制造商对不同场景进行的AI优化和功能。

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通过这样的动作,高通已经顺利地在勇敢的845上构建了通用性高的人工智能引擎,即高通所说的AI Engine,全称AIE。 实质上,基于这样的方案,高通将AI的运算能力表现在最近的配偶845移动平台上,不仅使其AI能力达到上一代产品的3倍以上,而且还有至今没有合适的硬件基础的配偶835、配偶由此可知,与公路和苹果的堵车做法不同,智能手机AI中的高通态度几乎是对外开放、能源赋予行业的观点。
考虑到整个Android平台的通用性和灵活性,梭伦845没有减少单独的AI模块,但通过CPU、GPU、DSP (重点是DSP )组成的AI异构系统和NPE任务分配系统,适合场景。

此外,高通在配偶845获得了AI的基础硬件平台能力,同时为其他手机制造商释放了足够的定制空间和研发空间,例如谷歌。 2017年Google以自己的方式融合了高通835 Pixel Visual Core,将来可以以高通处理器AIE AI协处理器的方式推进自己的AI战略——。 换句话说,高通为其他Android制造商参考Google模板设计提供了很多机会。显然,高通在推动整个智能手机行业南北AI前进方面,分担着无可替代的承接者。

总结创造了现在的智能手机市场,高通AI技术已经带来了整个行业关注的转变。 你会发现高通845 AIE已经顺利出现在三星、小米、OPPO、vivo、锤子等主要制造商的旗舰智能手机产品上。 不仅如此,配偶710、配偶660等也通过AIE推送AI技术在智能手机行业普及,面部识别水平、智能照片等。 所有这些都印证了高通AI和机器学习产品经理Gary Brotman说的话:不仅在手机处理器上增加了AI模块,还期待AI技术能可靠地为消费者提供——。

高通肯定做到了。 原创文章,发布许可禁令刊登。

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本文来源:双赢棋牌官网-www.dodgebrothersaustralia.com

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