文/腾讯科技郭晓峰
搭载了业界首个人工智能（简称 AI）移动芯片的 Mate 10 最近让华为出尽了风头，这让身为移动芯片霸主的高通多少有些尴尬。不过，高通很快作出了反应，称下一步将加大在 AI 领域的投资。
正在香港举行的高通 4G/5G 峰会上，高通产品管理高级副总裁 Keith kressin 在接受腾讯科技采访时表示，“加大 AI 领域的投资，主要集中在提升 CPU、GPU 和 DSP 性能这三大方面，从而更好的支持 AI。”
他举例称，“几年前，我们在 DSP 上加了一个 Hexagon 的矢量图像，它里面是一个巨大的库，1024 位的，通过这个库，可以建立一些面向 AI 的矩阵拓展以及收集背后相关数据，而这些数据都是 AI 的重要特性，所以我们要加大这个三个领域的投资。”
为了加快 AI 应用在智能型手机上的执行速度、相关企业正尝试各种的可能性。显然。与华为硬件化的 AI 芯片麒麟 970 不同，高通侧重于 AI 在软件化能力。
事实上，不久前。高通宣布其神经处理引擎(Neural Processing Engine，简称 NPE)的软件开发工具包(SDK)已经面向开发者推出。该 SDK 是高通在去年宣布的产品，当时仅面向部分合作伙伴开放，现在所有开发者都能使用。
高通表示，Facebook 将会成为率先整合该 SDK 的厂商之一，他们目前正在用它来加速自己手机应用中的增强现实滤镜。通过使用神经处理引擎，Facebook 的滤镜加载速度提高了 5 倍。
这也就是说，如果你正在开发一款使用 AI（比如图像识别）的应用程序，你可以整合高通的 SDK 来让它在相兼容的处理器上更快速地运行。
对于高通来说，NPE 的下一步自然是硬件化，即推出专用 AI 移动芯片。至于高通何时发布，目前还是未知数，但对于华为的 AI 芯片，高通并不担心。
作为全球首款 AI 移动芯片，华为的麒麟 970 内置 NPU (神经网络处理器)实现芯片自主深度学习，这不同于高通的 NPE。
内置 NPU 使麒麟 970 的处理图像速度比单独 CPU (中央处理器)快 20 倍。华为给出的内部测试数据显示，用于图像识别时，麒麟 970 每分钟处理的图像可达 2005 张，这个处理速度远高于三星 S8CPU 的 95 张/分钟，也高于 iPhone 7 Plus 的 487 张/分钟。
但在高通看来 AI 发展变化很快，现阶段硬件话并不是时候。对此，Keith kressin 称，把 AI 的单元模块内置到芯片上并不是难事，高通之前就可以做。关键还是在软件开发、编程模块的优化。
“AI 发展变化很快，所以更要求硬件灵活可再提升，而不是固化，所以眼下更需要 AI 软件的优化提升以适应不断变化的 AI，当然，未来软硬都需要协同，但高通现在还是专注软件层面。”他说。
而不管哪种方式，用户对于 AI 的认知还是在应用的体验上，这是关键。若从竞争的层面来看，华为在 AI 硬件的抢先一步，让 AI 在手机端开始由软到硬地落地，对高通芯片地位多少有些影响，长远看，则是希望尽早摆脱对高通芯片的依赖。
与此同时，三星、苹果、微软、谷歌等巨头也都在不停的以自身方式加强对 AI 的部署。很显然，未来需要一些移动参考标准，这也是各家为何争相为 AI 深度学习提供最佳解决方案的根本原因。
当然，还有未来巨大的商机。对 AI 芯片的产业前景，有机构预测，到 2025 年，全球 AI 芯片组市场规模将超过 122 亿美元；而我国《新一代人工智能发展规划》预计，到 2020 年，国内智能计算芯片市场规模将达到 100 亿元
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