本次，我将为大家剖析由高通发布的《高通AI白皮书：让AI触手可及》。该报告共78页，涵盖了众多重要信息和核心论点。若您希望深入了解，请参阅原报告，获取方法已在文档的最后部分提供。
报告核心内容
在人工智能技术的飞速发展下，高通公司通过其AI白皮书《让AI触手可及》为我们描绘了一个AI技术与日常生活深度融合的未来图景。本文将深入解析白皮书中的核心观点，探讨高通如何通过其领先的终端侧AI技术和混合AI架构，推动AI技术的普及和应用，以及这些技术如何塑造我们的未来。
关键词：高通，AI白皮书，终端侧AI，混合AI，未来趋势
一、终端侧AI的兴起与重要性
随着AI技术的不断进步，我们正步入一个由智能设备主导的时代。高通在其AI白皮书中指出，终端侧AI的兴起是大势所趋。终端侧AI指的是在用户的设备上直接运行AI算法，而不是依赖远程服务器。这种方式的优势在于能够提供更快的响应时间、降低网络延迟、减少数据传输需求，并提高用户隐私保护。
高通公司中国区董事长孟樸在白皮书序言中提到，AI技术的真正价值在于其普惠性，即要实现AI人人可享、人人可用，需要让AI技术更加贴近用户，在人们触手可及的终端上运行。这种理念推动了AI计算重心从云端向终端迁移，从而使得智能手机、个人电脑、智能网联汽车等设备能够进行AI加速计算。
终端侧AI的应用场景正在不断扩展，从智能手机的图像处理到汽车的自动驾驶，再到智能家居的语音识别，AI正在成为提升用户体验的关键因素。高通通过其骁龙平台，为这些设备提供了强大的AI计算能力，使得它们能够执行复杂的AI任务，如自然语言处理、图像识别和机器学习。
二、混合AI架构的创新与优势
高通在白皮书中提出了混合AI的概念，这是一种将云端AI与终端侧AI相结合的架构。混合AI能够根据任务的需求和环境条件，智能地在云端和终端之间分配计算负载。这种架构的优势在于它能够平衡计算效率和资源利用，同时提供更好的用户体验。
混合AI架构的创新之处在于其灵活性和可扩展性。例如，对于一些需要大量计算资源的AI任务，如大数据分析或复杂模式识别，可以在云端进行处理。而对于那些需要快速响应的任务，如实时语音识别或增强现实，可以在终端侧进行处理。这种分布式计算方式不仅提高了计算效率，也加速了AI在终端侧的演进。
高通的混合AI架构还包括了对5G技术的深度整合。5G作为关键的连接底座，为AI在云端、边缘云和终端侧协同奠定了坚实的基础。预计到2025年底，全球5G连接规模将达到25亿，这将为“5G+AI”协同发展带来令人兴奋的变革。
三、高通AI引擎的领先性能与应用
高通在其AI白皮书中详细介绍了其AI引擎的性能和应用。高通AI引擎包括Hexagon NPU、Adreno GPU、Kryo CPU等组件，它们共同构成了一个强大的异构计算平台，能够高效地执行AI任务。
Hexagon NPU是高通AI引擎的核心，专为实现低功耗下的高性能AI推理而设计。它通过定制设计的硬件加速器和大共享内存，提供了卓越的性能和能效。例如，第三代骁龙8中的Hexagon NPU为持续AI推理带来了98%的性能提升和40%的能效提升。
高通AI引擎的应用范围广泛，从智能手机的个人助理到汽车的智能驾驶，再到PC的高效办公，都在推动着终端与云端的融合。高通的AI解决方案和骁龙平台正在成为推动终端侧AI体验的关键引擎。
总结：高通的AI白皮书《让AI触手可及》为我们展示了一个AI技术无处不在的未来。通过其终端侧AI技术和混合AI架构，高通正在推动AI技术的普及和应用，让AI成为提升用户体验的关键因素。随着5G技术的普及和AI算法的不断进步，我们有理由相信，高通的愿景将逐渐成为现实，AI将真正触手可及。
报告节选
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