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    AI大模型遍地开花,高通联手终端厂商重构手机PC体验

      [  中关村在线 原创  ]   作者: 阿喾

    2023年即将结束,回首这一年技术发展趋势,如果要问今年有哪些技术最为出圈?AI大模型一定当仁不让。

    从语言理解到图像识别,从智能推荐到辅助驾驶,AI大模型正在各个领域展现出强大的影响力。特别是对于更多消费者来说,生成式AI应用正在向 手机和PC等消费者电子领域延伸,在它的加持下,传统硬件正在经历着一次智能化的大升级,进而为我们的生活和工作带来了极大的改变。

    这样的说法并非夸大。随着AI的创造力日益增强,人机交互的方式正发生深刻变革。一个显著的例子是,当智能助手集成大型预训练模型后,智能手机能够更好地理解和处理人类语言,实现更加智能化的交互方式。这意味着用户与智能助手之间的对话不再受限于传统的指令式交互,将更加流畅和人性化,同时对话内容也更贴近人类。 

    除了让智能助手更好地理解和处理人类语言外,生成式AI还可以根据用户的使用习惯和偏好,推荐相应的应用、音乐、视频等,提高用户的使用体验;以及辅助用户进行更高效的任务处理,提高用户的工作效率。

    在把生成式AI“搬进”手机的同时,PC一样没闲着。

    一众电脑厂商都在积极拥抱AI,共同迎接AI+PC的时代。

    AI大模型遍地开花,高通联手终端厂商重构手机PC体验

    在生成式AI的加持下,电脑可以更好理解我们的创作需求,无论是写文章还是做视频,能为我们提供个性化的创作支持。甚至和智能手机一样,它可以通过分析用户的行为和喜好,为我们推荐适合的服务和产品,比如推荐好看电影、一本好书或者需要的应用以及服务。

    无论是满足生产力需求,还是服务于生活中的其他方面,AI的加入将彻底改变传统手机电脑的使用方式和功能,不仅会提升我们的工作和生活效率,还将开启全新的应用场景和商业模式,推动整个行业的发展和创新。

    正如一顿大餐是否好吃,取决于是否加了调味品。AI作为一项基础且核心的技术,其作用就和美味大餐中的调味品一样,在提升产品体验的过程中,已经变得不可或缺。这就意味着下一代智能手机、PC之间的比拼将不只是软硬件,AI能力也将成为决定性的竞争要素,尤其是终端侧AI的能力。

    相较云端AI,终端侧AI有着更快的响应时间和更低的延迟,更适合那些需要实时交互和快速响应的应用场景,诸如智能手机、PC、 XR等硬件平台就成了非常合适的载体。

    除此之外,终端侧AI有助于保护用户隐私。在许多情况下,数据不需要离开用户的设备就可以进行处理和分析,更加安全和可靠。甚至在没有稳定网络连接或者网络条件较差的情况下,终端侧AI仍然能够独立运行,并为用户提供基础的服务和功能。

    当然,终端侧AI与云端AI并非相互替代的关系,而是互补和协同工作的,二者相互配合能够为智能手机、电脑等设备带来更加高效、智能、个性化的用户体验。不过终端侧AI作为其中一环,将决定最终的产品体验,这就需要有足够强大的“动力源”来 驱动。

    毫无疑问,无论是智能手机也好,还是PC设备也罢,芯片都是最核心、最重要的部分。同样,一台设备究竟具备怎样的AI能力,芯片更是起到了决定性作用。

    高通作为全球芯片行业引领者,以及AI领域的积极参与者,在推动生成式AI技术的发展和应用方面扮演着至关重要的角色。以第三代骁龙8移动平台为例,为了提升其AI性能,高通不但升级了Hexagon NPU单元,还为其配备了独立的供电电路,不但带来了98%的性能提升,还减少了不必要的唤醒和能源浪费,使得能效提升了40%。

    AI大模型遍地开花,高通联手终端厂商重构手机PC体验

    基于第三代骁龙8暴涨的本地AI算力,让生成式AI在手机设备上流畅地运行成为了可能,第三代骁龙8是业界第一款可以运行超100亿参数模型的移动平台,换句话说,就算没有云端辅助,仅仅依靠本地AI算力,依然可以实现自然语言对话、AI画图等AIGC功能。并且速度非常快,通过AI文生图模型Stable Diffusion生成图像,只需要不到1秒的时间,作为对比,上一代则需要15秒左右。

    AI大模型遍地开花,高通联手终端厂商重构手机PC体验

    PC方面,骁龙同样带来了骁龙X Elite,这款芯片同样配备了独立NPU,算力达到了45 TOPS,足以支持在终端侧运行超130亿参数的生成式AI模型。在StableDiffusion模型测试中,使用搭载骁龙X Elite的PC进行AI绘画,出图更是不到1秒。

    说了这么多,最终还是要回归用户自身,依旧是最初的问题:凭借高通在端侧AI所提供的支持,生成式AI又将带来哪些实际应用体验呢?

    前面我们提到了 手机助手,它为用户提供了一种方便、快捷的交互方式,而随着AI计算能力的提升,手机智能助手不仅可以实现更精准、流畅、高效的对话,同时也具备处理更复杂任务的能力。比如在 小米14系列上,基于最新第三代骁龙8,小爱同学能够理解和响应用户的复杂指令,提供天气查询、新闻播报、音乐播放、日程管理等服务。

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    用户还可以让小爱同学帮你创作文案、撰写各类规划和攻略、提供衣食住行建议、热点话题分析以及进行各种知识科普,甚至让 语音助手帮你把一段文字自动转化成表格,生成速度更快,操作也不复杂显而易见,这是此前的小爱同学所做不到的,体验不可同日而语。

    AI大模型遍地开花,高通联手终端厂商重构手机PC体验

    随着OriginOS 4的正式发布, iQOO 12系列也有了全新的AI玩法。相信有不少小伙伴的手机里都存了不少照片,突然想找特定的一张照片时,可能翻来覆去找好久。如果你是iQOO 12的用户,就可以调出蓝心小V,对它说一句“小V帮我找人像的照片”,小V就能迅速找到想要的照片。

    AI大模型遍地开花,高通联手终端厂商重构手机PC体验

    同样的方法还可以文件,特别是那些用户自己都不知道存放位置的文件,小V一样可以帮你迅速找到。

    AI大模型遍地开花,高通联手终端厂商重构手机PC体验

    基于第三代骁龙8移动平台强大AI能力,就连游戏手机也首次应用了AI大模型技术。在红魔9 Pro内置的RedMagicOS9.0中,游戏AI智能助手可以在游戏过程中为玩家提供各种帮助支持,比如游戏玩法、游戏攻略,同时还能自动识别画面内容并做出对应反馈,像残血打药、重新换弹等等。甚至在游玩一些FPS游戏时,虚拟游戏助手Mora也会给玩家加油打气,就像真有一个软妹小姐姐在玩家身边一样。

    前不久高通还推出了史上最强PC平台之作骁龙X Elite,其强大的AI性能和卓越的能效比也为生成式AI应用落地PC端提供了支持,变革着人们与PC的交互方式。从AI扩图、智能创作到虚拟人物模拟,一系列新的应用场景正在逐步浮现。

    以AI扩图为例,该技术AI能够将一张照片按照等比例或自由角度进行扩展,并且会根据图像内容预测和补充扩展出其他画面。事实上,不仅仅AI不仅可以智能预测和补充图像,甚至可以根据文字、图片生成视频生成视频,比如一些AI智能视频制作工具。其中Meta在2022年就曾推出过Make-A-Video,它可以利用给定的几个词或几行文字生成一个几秒钟的短视频,对于相关从业人员来说,类似的AI工具确实可以极大提升创作效率。

    AI大模型遍地开花,高通联手终端厂商重构手机PC体验

    而在骁龙X Elite最新的Demo演示中,搭载骁龙X Elite的笔记本甚至还能够支持创业者完成创意设计、预算分析、商业提案制作以及品牌网站建设等更复杂任务,帮助用户更高效地实现他们的商业想法和目标。

    最后:

    从自然语言对话到文案图片创作,从智能推荐再到个性化服务,伴随着应用场景的丰富和AI技术的不断发展,生成式AI在下一代智能手机和PC中的应用将更加广泛和深入,并为用户提供更加智能、便捷的用机体验。总的来说,AI大模型对各种终端设备的渗透已经开始,眼下还处于起步阶段,预计明年会有一个更大的改变。

    从另一个角度来说,高通在推动“终端侧AI”走向广大用户的过程中确实发挥着关键作用。目前搭载高通AI引擎的产品出货量已超20亿,其AI能力广泛渗透于数十亿边缘终端设备,不仅成功构建了一个以“骁龙芯片”为核心的终端AI生态系统,也催生了大量生成式AI应用场景的落地,最终让更多的消费者可以尽早体验和参与到这场由AI所驱动的未来变革之中。

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    除了CPU和GPU性能和能效的双双提升,骁龙8 Gen3更大的升级其实体现在AI模型的支持上。从AI方面来说,骁龙8 Gen3处理器采用了最新的高通AI引擎,引入了全新的Hexagon NPU处理器替代此前的Hexagon DSP作为AI引擎的核心,实现了高达73TOPS的AI总算力,比前代产品提升了98%,能效也实现了40%的提升。骁龙8Gen3暴涨的本地AI算力,让生成式AI在手机设备上流畅地运行成为了可能,开启了智能手机的生成式AI新时代。

    其中一个很典型的例子,是第三代骁龙8成为了业界第一款可以运行100亿参数模型的智能手机移动平台。这就意味着它可以在不联网的情况下,直接依靠本地AI算力实现自然语言对话、AI绘图等功能。

      骁龙X Elite还配备了独立的NPU,支持INT4,算力达到45 TOPS。如果结合CPU以及GPU,骁龙X Elite可以实现75 TOPS的总AI算力,在终端侧可以运行超过130亿参数的生成式AI模型。

      在Stable Diffusion模型测试中,骁龙X Elite在运行Stable Diffusion 1.5的时间只有7.5秒,相比Intel的20.7秒大幅降低。同时将Stable Diffusion Optimized的速度提升到0.6秒,提高了整整20倍。

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