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高通侯紀磊:5G是推動人工智能發(fā)展的引擎

2017年7月17日 14:34  網易  

近日由網易傳媒主辦的主題為“新生”的2017網易未來科技峰會在北京舉行。高通高級研發(fā)總監(jiān)、高通中國研發(fā)中心負責人侯紀磊發(fā)表了題為“引領5G之路,成就人工智能”的主題演講,侯紀磊表示,人工智能最終實現的應該是云端和終端之間非常好的銜接、配合、互補過程。

侯紀磊認為,5G的發(fā)展,對于人工智能向前的推動,應該是有一個非常強大的引擎作用,5G本身、包括人工智能將來在十年、二十年甚至更長遠的時間,作為一種基礎設施能力,對人類的生活帶來更加長遠的變化。

談到自動駕駛,侯紀磊提出了高通的四個觀點:第一,智能駕駛非常重要的特點是智能連接,4G、5G將來都是非常重要的手段;第二,商業(yè)模式上,對人類社會的生活體驗上帶來非常重要的高效共享能力和效率的提升;第三,汽車的電動化;第四,高通最近跟產業(yè)鏈有很多合作,L3、L4、L5,從部分到全部、全能自動駕駛的過程,高通在這方面有很多布局。

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而關于高通對將來的自動駕駛產生的推動作用,侯紀磊列舉了三個方面:第一是統(tǒng)一性的連接,包括跟環(huán)境的連接以及車與車之間的連接;第二,很多定位系統(tǒng)其實都基于高通的平臺和算法,有將近五到十年的能力儲備;第三,自動駕駛最后一個引擎在車載層面智能的能力,這方面,高通具備的異構計算、嵌入式深度學習的平臺型能力、各個傳感器之間的融合性算法等等,高通在智能駕駛的生態(tài)鏈將帶來更多勢能。

以下為侯紀磊的演講實錄:

大家好,今天非常高興有這樣的機會,可以幫助高通作為全球一家,應該是在無線半導體方面創(chuàng)新的領先性的公司,跟大家分享一下高通在連接、智能計算為人類的生活和體驗方面做出的工作。

高通從全球大公司來看,我們通過智能連接的平臺為這個世界帶來了很多變革。過去30年主要表現為兩個重要的方面:

第一個方面,從移動通信層面,以前的模擬到數字語音,從3G到后來4G的高速數字連接的方式,乃至于今天談到的5G的發(fā)展,高通都是在業(yè)界引領全球的。

第二個方面,高通非常驕傲的,在座如果有很多人大量使用智能手機的話,其中智能芯片大家可能聽說過驍龍SoC,我們通過這個還有連接重新定義了移動的計算,通過這種移動計算的重新定義,促進和推廣了移動互聯網的發(fā)展,實際上我們在底層上為整個生態(tài)鏈做出非常重要的貢獻。

未來30年,高通希望的愿景是連接萬物,這個過程當中,我們希望連接有更強的智能化和互聯化的趨勢。

說到移動技術,有三個非常重要的特點為將來更多的人工智能發(fā)展帶來了非常強的趨勢性的推動。第一個特點,手機智能中斷具有無與倫比的規(guī)模,每年幾十億部的規(guī)模。第二個特點,具有非常快速的開發(fā)周期。第三個特點,具有極其高度的集成優(yōu)勢。

我們看到人工智能從以往的云端快速進入終端的過程,人工智能最終實現的應該是云端和終端之間非常好的銜接、配合、互補的過程。在過程當中大家可能會想,云端的人工智能已經做得相當好了,我們在終端的層面為什么要做這樣的事?我們這里非?斓乜偨Y一下,在終端層面做人工智能三個重要的特點。

第一個是低延遲性。以機器人或者是無人機,無人駕駛,需要在本地,在毫秒甚至微秒跟環(huán)境進行互動和交互的時候,如果你把信息傳到云端再回來的時候,這種情況下,往往是非常不好的體驗。

第二個是終端層面具備的數據的私密性和安全性,這個往往是在云端很多解決方案不能夠達到的。大家都知道,經常是在Google和蘋果之間,他們在一些技術方案,尤其是跟人類私密性的交互上,往往蘋果在這方面有更多的考慮,這也是跟我們做一個終端芯片的引領的產業(yè)和公司來看,我們也是非常認可這樣的觀點。

第三個是如果你在終端層面具有更多的數據處理和自主的能力,我們相信在推動很多人工智能產業(yè)的發(fā)展,跟云端的互補方面將來都是非常強大的模式。

回到連接的層面,我們也相信將來從5G的發(fā)展,對人工智能向前的推動,應該是有一個非常強大的引擎的作用,講一個非常恰當的比喻,大家都知道電力這個行業(yè),在200年前、300年前,作為一個新興的高科技行業(yè),但是在今天是一個基礎設施,在你的生活當中是無處不在的,到處都具有的能力。我們相信,5G本身,也包括人工智能將來在十年、二十年,甚至更長遠的時間之后,作為一種基礎設施能力,對人類的生活,對人類的很多變革帶來更加長遠的變化。

我們認為5G是將來一種強大的連接能力,它能夠提供一種統(tǒng)一的連接架構,能夠涵蓋各種不同類別的應用場景。這里我向大家介紹一下三個最重要的應用場景:

第一個,增強型的應用寬帶。大家經常提到的高清晰的遠程在線,虛擬現實,都是在這個方向,體現出來就是高速率、低延時。

第二個,我們經常強調的,可能跟我們經常討論的人工智能類別聯系更緊密的,關鍵任務型,這里面包括工業(yè)類的機器人、服務類的機器人,還有包括像無人駕駛,都是在這個方向,體現在超低延時,高可靠性、強安全性方面強的需求。

第三個,海量物聯網。大家經常提到的智能家居,智能穿戴,智能、智慧城市很多應用都是在這個領域里的體現。

現在5G正在經歷一個非?焖倬o張節(jié)奏的標準化的過程,預計全球可能最快5G的商用第一個時間點應該在2019年,中國大概在2019年到2020年這兩個時間點之間。

高通最強大的能力就是移動芯片,移動芯片在以往具有連接,具有計算能力的基礎之上,高通最近在內部、外部也推進了很多合作。我們做的最重要的事情,在終端側對人工智能,我要強調是一個勢能的能力,在這個過程當中會推動很多技術的發(fā)展,但是更重要的時候,作為一個引擎推動很多應用,推動開發(fā)商往前走的能力。人工智能勢能能力上表現為以下幾個非常重要的應用方向,智能手機、汽車、飛行器、監(jiān)控攝像頭,包括更廣泛的IOT的領域。

勢能領域在今年的三四月份,尤其是跟手機廠商合作的平臺上,我們推出了自己的高通驍龍神經處理單元引擎這樣的概念。這樣的能力,從功耗的角度,運算速度的角度,能夠使之在非常小,移動性非常強的芯片能力上具有非常強大的人工智能的處理能力。在這個過程當中,幾個方面能力的表現,一個是異構計算的能力,第二個是算法,還有在矢能軟件,使得計算能力的加速和降低功耗方面具有我們的優(yōu)勢,這方面對于語音,視覺很多的方案都是非常強有力的支持。

現在稍微轉一個話題,談一個對人類社會的發(fā)展和體驗會帶來變革性變化的方向,就是智能駕駛。智能駕駛方面,高通有以下四個方面的觀點:

第一,從智能駕駛來講,非常重要的特點是智能連接,一方面表現在跟廣域網的連接,4G、5G將來都是非常重要的手段。另外一個,待會兒我會比較仔細說的非常有特點的,在5G上的技術,V2X,汽車與汽車之間直接連接的方案,能夠幫助將來智能駕駛非常重要的矢能的技術。

第二個,從商業(yè)模式上,對人類社會的生活體驗上帶來非常重要的高效共享的能力和效率的提升。

第三個,汽車的電動化,相信很多中國的企業(yè)在推動這件事情。

最后一個方面,高通最近也在發(fā)力很多事情,跟產業(yè)鏈有很多合作,我們也在進一步推動,大家聽到的所謂L3、L4、L5,從部分到全部、全能自動駕駛的過程,高通在這方面有很多現在目前的布局,在向前推動。

講到V2X,我們覺得這是5G愿景當中非常重要的技術。V2X是什么呢?我們這兒介紹了三到四個方面重要的表現形式,最最重要的是V2V,就是車車直連。大家可以想到,如果車車直連的話,一個最重要的概念,通過直連能告訴我前方和周圍車輛相對的距離和相對的速度,非常直接的,從安全、防撞的角度得到非常好的體現。

這里為什么強調V2X重要呢?大家都知道,談自動駕駛和無人駕駛的過程當中,大家都說,攝像頭已經做得很好了,雷達也做得很好了。大家可能記得,過去一兩年,實際上在佛羅里達有一個案例,特斯拉通過攝像頭和雷達的方式,希望能夠達到一定的自主駕駛的能力。最終因為應用場景,使得當時它的傳感器受限能力,在處理上出現了故障。類似的例子在中國也有,發(fā)生的也更多,只是因為佛羅里達的曝光率和對市場的影響更重要一些。

但是我們看到V2V的方式作為主動式的,車與車之間的直連的方式,能夠相當大程度,我們認為基本上應該是完全可以避免的前面提到的一些隱患的現象,對于提高主動安全的效能,更好的提高安全的效率,而且對環(huán)境感知的能力各個方面,對于很多被動的傳感器都是非常好的一種互補的方式。

最后,我們能看到,從自動駕駛的方向來看,高通,我們作為一個平臺級的公司,作為全球芯片級方面的權威性的公司,我們能看到,我們在以下幾個重要的方面,對將來的自動駕駛都能夠產生非常重要的推動的作用。

第一個,我們前面講了,統(tǒng)一性的連接,一個是跟環(huán)境的連接,另外是車與車之間的連接。

第二個,大家可能不知道,在手機這個平臺上,實際上大家今天的GPS,很多定位系統(tǒng)都是基于高通的平臺和算法。高通在全球定位系統(tǒng)GPS和中國的北斗方面,高通的出貨量也是最大的,如何把GPS的定位能力,北斗的定位能力,跟手機的慣性導航系統(tǒng),視覺系統(tǒng)能夠進行統(tǒng)一的融合,這方面我們已經有將近五到十年的能力儲備,相信這方面的能力對于推動自動駕駛能力方面的發(fā)展,也是非常重要的一個勢能的方向。

講到最后,從自動駕駛來看,最后一個引擎還是在車載層面智能的能力,在這方面,高通已經具備的Fundamental,我們所具備的異構的計算。第二個,嵌入式,深度學習的平臺型的引擎的能力。第三個,在各個傳感器之間,在不同級別上,不同程度上的融合性的算法也好,架構上能達到的目標,在這方面都已經做了很多工作。在這些連接地圖定位,車載智能各個方面,相信我們對于智能駕駛的生態(tài)鏈一定能帶來更多的驚喜和支持。

編 輯:王洪艷
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