李維興稱，未來從雲端伺服器往邊緣計算髮展是一個重要的方向。

很多的計算功能都需要往終端側移動。

但是並不是在終端側做智能運算就不需要雲端，這一定是相互互補的工作。

如何在雲端做更多大量的運算、訓練和更新，通過終端側與用戶進行更親密的互動，這就跟通信管道的重要性非常相關。

邊緣計算有以下特性使其未來將發揮重要的作用：

第一，隱私性。

有一些個人疑似數據，保存在本級端就可以，不用再傳輸到雲端。

第二，低時延，中國從2014年從3G轉到4G，到未來2019年、2020年使用5G網絡，無線寬頻越來越寬，但低時延性還是無法突破。

如果在本地端就可以輸送數據做出決定，對應用軟體非常重要。

第三，可靠性。

在本地端用戶擔心的大多情況是電池沒電、機器壞掉，而不需要擔心其他環節的問題。

通過本地端和雲端的相互處理，能讓智能應用更加靈活。

李維興表示，在智慧型手機方面，分析師預測，未來五年智慧型手機將累計達到86億部，這是一個非常龐大的數字。

但是，移動平台不止只有手機，任何的移動計算平台都是技術演進跟創新的重要支撐平台，手機是大家最明顯可以體會的東西，但還有很多其他的使用方式都是因為移動讓技術的效果完全發揮出來，比如網際網路。

移動平台具有三大特點使其成為重要的革新工具

此外，李維興還介紹了驍龍845晶片。

驍龍845是第三代移動人工智慧平台，第一代是驍龍820，第二代是驍龍830。

每一個平台都提升了硬體上的計算能力以及軟體上的集成能力。

高通人工智慧引擎包括硬體、軟體、框架，並跟人工智慧生態發展相結合。

硬體方面，CPU、GPU、DSP三種不同計算是異制性的，根據不同運算所需要的寬度、不同的計算情況，如平行運算等，確定運算方式，運營AI算法。

在軟體方面，高通驍龍神經處理器的SDK可以讓有不同需求的開發人員使用不同的CPU、GPU、DSP。

此外，驍龍845增加了一項新的功能，為開發者提供深度學習神經網絡所需要的工具。

李維興認為，移動平台將會成為未來30年來非常重要的革新工具，這主要有三個因素，拿手機來舉例：

第一，通過龐大的規模經濟，成本降低，該設備能夠將新技術的性能體現出來。

其實越新的技術，成本不一定越高。

第二，疊代周期非常短，這就可以很快的引進新技術。

第三、手機可以集合非常多的功能，並且擁有低功耗的性能，這可以促進AI的演進。

就汽車方面而言，通過人工智慧技術可以在兩方面進行革新：

第一，人機介面，通過AI可以讓乘客、路人跟汽車和交通系統的互動變得更加自然。

第二，人工智慧技術可以為自動駕駛提供重要的協助，例如人工智慧技術可以將攝像頭、傳感器收集的數據信息整合起來，提供給汽車智能系統，使智能駕駛變得更加安全。

最後，李維興稱，高通不止是晶片公司，我們是從端到端整個系統的角度來看待AI技術的發展。

高通從晶片的角度將硬體、軟體用SDK與開發者生態系統、雲端、作業系統合作，將客戶製造出來的產品跟不同的使用場景，如智能家居、智能駕駛等相匹配，這都是環環相扣、相輔相成的。

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2020-12-22

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高通技術副總裁李維興：邊緣計算三大特性革新移動計算平台

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