高通再加速生成式AI部署 全平台大模型指日可待
在每年的MWC巴展期间，高通惯例会推出重磅新技术和新产品，本次巴展也不例外，而且高通在连接技术之外，还在现场进行了大量的生成式AI用例展示。
生成式AI的重要性不言而喻，高通其实早就强调了AI的重要性，此前就曾提出5G+AI持续融合和演进，将成为无线通信行业的重大发展机遇。
在最近几个月推出的新手机中，我们已经见证了太多的生成式AI应用，这些功能都提升了手机的主要卖点体验。比如OPPO Find X7 Ultra的AIGC消除功能，即可极大幅度的降低拍照废片率，一些路人突然出现的照片，就可以通过该功能成功拯救。三星Galaxy S24系列的通话实时语音翻译和同传功能，支持了13种语言之间的无缝翻译，出国旅行也可轻松交流。
高通展示AI功能
高通在MWC现场所展示的AI用例则更为神奇，比如在图像生成上，完全不需要一长串的文字标签，只要给出一个比较准确的描述，Stable Diffusion即可快速生成图片，与描述相差无几。
在演示环节中，输入“一只可爱的卷毛猫”这个描述，骁龙手机仅耗时不到7秒的时间，就生成了一张卷毛猫在室内的照片，效果十分真实，好似真实画出来的效果一样。而这张图片完全运用手机内部算力，不进行任何联网操作，速度惊人。
另外，图片生成还能根据个人或艺术偏好，加入自定义元素来展现风格效果。比如在加入“水晶”关键词，并设定好风格权重后，模型就会添加水晶元素，最终生成的图片就很有赛博风格了。这种使用方式很具想象力，我们可以使用它制作表情包，甚至在创作平面、视频内容缺素材时，也能运用AI快速生成符合要求的素材。
端侧生成式AI大模型不仅局限在手机中，此前高通发布的骁龙X Elite平台，成功将其扩展到Windows PC平台中。它能够理解音频并对此进行推理，它可以理解用户输入的音乐类型和风格，为用户提供音乐的历史以及相似的音乐推荐，或通过对话的方式为用户调节周围的音乐，这些都是平时娱乐的一种创造性方式。
如此丰富的AI使用方式，离不开底层硬件的算力支持，毕竟大模型的推理过程需要巨大的算力支持，传统的CPU在这方面的运算效率低下。骁龙X Elite平台则提供专门的NPU，搭载骁龙X Elite平台的Windows PC，NPU运算能力高达45TOPS，具备优秀的AI处理速度。同样生成一张图片，骁龙X Elite平台耗时7.25秒就完成了，而传统的X86平台花了22.26秒才完成运算。
如今，AI的概念在消费电子产品中十分盛行，就在这几天中，AI手机、AI PC等词汇更是火热。想要玩这些概念的话，首先需要的就是足够的AI算力支持。手机平台我们就不用多说了，新款旗舰机已经开始普及AI大模型。而在传统的PC平台中，高通也很好的给我们翻译了，什么才叫真正意义上的AI PC，至少3倍的效率差距，与以往的PC已经不是一个量级的产物了。
在高通展台之外，高通的“朋友圈”也在秀。最火爆展台之一的小米，就展出了小米14 Ultra和小米14系列手机，这些手机搭载第三代骁龙8移动平台，通过AI赋能大幅度的提升了影像能力，小米14 Ultra更是通过AI大模型能力，使手机的长距离变焦效果上升了好几个档次，变焦倍数超过30倍过后，就会通过AI进行运算，让照片具备满满的细节。
小米汽车SU7也是经过AI赋能的，其行业首发道路大模型，还自研了全球首个可量产的“端到端感知决策大模型”，可以实时观察、动态调整泊入机械库位等超高难度车位。在其智能座舱内，搭载16.1英寸3K分辨率中控生态屏，56英寸HUD，车规级7.1英寸翻转式仪表屏，采用2块原生车机系统的小米Pad后排拓展屏，匹配骁龙8295座舱芯片，AI算力30TOPS，可实现五屏联动，带来创造性的人车交互体验。
而在小米之外，高通在其它展台中也通过一部部精品刷着自己的存在感。比如搭载魔法大模型的荣耀Magic6系列，通过AI推理理解用户意图，使应用之间一步直达。
AI Hub加速普及大模型部署
显然，未来整个产业都将向AI考虑，在AI的赋能之下可以为广大消费者提供难以想象的创新使用方式。但如何将AI部署在与我们密切联系的各种应用中，则是所有开发者面临的难题。
高通在MWC 2024所推出的AI Hub，就解决了开发者面临的难题，能够让开发者快速将AI大模型部署到应用中，使开发效率倍增。
AI Hub可以看做是一个模型数据库，开发者想要在应用中使用的话，只需在AI Hub中选择应用所需的模型和应用所使用的框架，之后选择应用的目标平台。确定以上信息后，高通AI Hub就可以为开发者提供优化后的模型，开发者只需要几行代码就可以获取模型，而后就能将模型集成进应用程序中。
高通AI Hub支持超过75个AI模型，为开发者提供的是针对骁龙平台优化后的模型，最高可以将AI推理速度提升4倍，对手机端的内存带宽和存储空间占用也将减少，从而为消费者提供更长的续航时间和更快的运行速度。
AI是未来发展的明确道路，将AI惠及到所有用户，需要的是整个行业的通力合作，芯片厂商需要提供底层算力，设备厂商需要提供产品，开发者需要提供软件。在触及到消费者层面上，硬件、软件、开发工具缺一不可。
AI Hub正是开发工具中的重要一环，结合高通此前提供的AI Stack，能够使开发者高效获得模型，在一次开发过后即可部署到所有平台，大大提升了开发效率，让灵光一现的想法快速完成开发，面向用户。
AI与5G融合 赋能连接性技术体验升级
骁龙平台开始部署AI时，就一直在强调终端侧AI的重要性，并强调5G与AI融合的愿景。其实在2023年发布的骁龙X75调制解调器中，底层就实现了AI与5G的融合，新一代的骁龙X80调制解调器则进行了巩固。
骁龙X80在网络速度上其实没有变化，下行链路速度10Gbps，上行链路速度3.5Gbps。其更注重实际体验上的表现，将AI与5G Advanced性能相结合，在Sub-6GHz频段支持了6载波聚合，具备6路接收能力，扩大射频覆盖范围并提升连接性能。毫米波连接下的定位精度提高30%，功耗降低10%。支持首个基于AI的多天线管理，首次面向CPE支持AI赋能的增程通信。
在面向Wi-Fi的Fastconnect 7900连接系统上，同样是经过了AI赋能的，AI通过对用户使用情境的感知，可获知Wi-Fi连接的用途，从而优化Wi-Fi相应参数，在使用一些应用时，能将终端功耗下降30%，将手机续航推向新高度。
在AI赋能下的连接性技术，在蜂窝网络和Wi-Fi网络均提供更稳定、更省电的体验。在消费者层面来看，当下无线网络的网络速度提升十分有限，运营商套餐直接限制了网速，网络稳定性、低信号区域性能以及省电更被大家所看重，这些都可以通过AI来进行优化的。
结语
正如我们所说，AI是未来的方向，而要将AI快速推进到消费者面前，需要整个业界的通力合作。在MWC 2024上，高通展示了底层算力支持对生成式AI的支持能力，通过AI Hub再次降低了开发者门槛。第三代骁龙8手机的AI使用方式，或许将迎来井喷式的发展，而骁龙X Elite平台PC的入局，或许也能让AI PC真正进入到消费者的眼中。