現在、クアルコムは、AIのエコロジーを構築し、AIの技術革新の開発を加速しながら、そのターミナルAI戦略を進める上で、スマートフォンに積極的に物事、スマートカーなどのインターネットである。人工知能サミットクアルコムは最近開催された上で、関連部門の担当者が共有しますAIの分野におけるハイパスパノラマを示すAI開発戦略、進捗状況や使用例に関して、クアルコムの技術サポート、。
スマートフォンAIは、視覚、音声、ARの3つの側面に焦点を当て
スマートフォン市場の成長率が鈍化しているものの、移動通信技術を促進する上でのモバイル通信大手のクアルコムの場として、インテリジェント端末の開発は、開発の十年以上後。多大な貢献をしてきましたが、物事と、5Gおよび他の年齢スマートフォンのコアポジションの到着が再び注目されます。
2018-2022年に期待されている、スマートフォンの累計出荷台数は、以上の86億になります。これは、広いスペースを持つAI技術が広く、スマートフォンの分野で使用されていることを意味している。スマートフォンが。今日最大の人工知能関連の技術革新のプラットフォームです、 AI分野における携帯電話メーカーの人気を失うことは、すでにこの点を説明することができます。
AIスマートフォンの分野で導入された製品管理のゲイリーBrotmanクアルコムのディレクターによると、クアルコムは、三つの側面に焦点を当てています。
まず、AIの視野。現在の携帯電話メーカーからのビューのAIは、そのようなロックを解除、支払、カメラと知恵に顔認識、美しとしてAIの最も視覚的な側面を、使用、およびので、一方では視覚的なAI技術は、他の一方で、比較的成熟しています携帯電話ユーザーはこの分野で高い需要を経験しています。
2つめは音声とインテリジェント端末を使用して対話やコミュニケーションを向上させるAI音声です。
第三に、拡張現実（AR）、ARによって要求されるターミナル集約型のコンピューティングパワーの高い分野、仮想現実との統合、リアルタイムの娯楽、教育の方法により、周囲の環境を使用して、スマートフォン上のすべてのセンサーのための共通の支持を達成サービスを思い出させる。
3年近く、スマートフォンの終わりのためのAIベースのプラットフォームは、クアルコムがAI技術3つの世代の進化を牽引してきた。このプロセスでは、AIアルゴリズムのアーキテクチャ、機能およびプラットフォームの機能の継続的な発展と同時に、リッチでパワフルになっていますクアルコムは、徐々にオープンAI生態を構築しています。
AIプラットフォームの第一世代小龍820で、研究者や商業開発者はCPUにニューラルネットワークを実行することができ、典型的な実験カフェ。カフェは、建築の最も主流だったが、関連の研究開発は、多くの商業分野の基礎となっているが、直接することができニューラルネットワークは、CPU端子に訓練されました。
第二世代キンギョソウ835は、端末側で最適化された支持TensorFlowとCaffe2ためのフレームワークを提供し、ニューラル処理エンジンSDKを導入GoogleやFacebookの両方との綿密な連携を通じ。これは、大きな開発者に与えます便利なことに、彼らのニーズに応じて、適切なハードウェアのカーネルサポートAI操作を選択します。
最後の12月には、クアルコム小龍845の起動時に、第三世代AI技術、それぞれ1つのカーネルのコンピューティングパワーが拡張されている統合するだけでなく、より多くのサポートのためのニューラルネットワークの枠組みを拡張しています。一方で、ニューラルネットワークのフレームワークのサプライヤーと直接協力して、一方で、またONNX交換フォーマットをサポートし、簡単にどのような基盤となるネットワークハードウェアのサポートを心配することなく、開発者のためのより多くの柔軟性を提供することができます。
クアルコムAIエンジンAIエンジンは、ハードウェアでは、AIの異なる用途を満たすためにCPU、GPUおよびDSPを最適化することによって、端末側AIは、開発者のための高い効率と柔軟性をもたらすように設計ハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントの一連の構成します消費電力のために、ニューラルネットワーク、エネルギー効率とワークロードの需要シナリオ。
ソフトウェア側では、SDKを通じて、あなたはAndroidのNN環境をサポートすることができ、それはまた、六角NNをサポートし、開発者が開発を行うために六角DSPを使用することを選択した場合、六角NNライブラリは、最適なエネルギー効率を達成するために、特定のカーネル用に特別に最適化することができます。このすべてが開発者と顧客に大きな柔軟性をもたらし、パフォーマンスを最大限に引き出すのに役立ちます。
ビューの業界の観点から、唯一のハスユニコーン750別のセットAIユニットNPUは、とクアルコムは、メディアテックは、まだ分散コンピューティングの方法で。ゲイリーBrotmanスマートフォンAIの経験だけではなく、特定のカーネルに依存していると考えて、もっと重要なのは、現在、分散アーキテクチャは、AI機能用のスマートフォンのニーズを完全に満たすことができます。
AI Voiceパーソナルアシスタント：変換可能なユーザインタフェース
多くの重要なユースケースの容量のすべての側面をサポートするための人工知能の必要性は、成熟した視覚的なAIの後、AIは、パーソナル・デジタル・アシスタントは、このようなように、電話の音声アシスタントの終わり、インテリジェントなスピーカーとして、重要なユースケースとなっているAIの声で次のステップであると考えられています。
クアルコム人工知能研究プロジェクトリーダーとエンジニアリング后稷レイビューのシニアディレクターで、リアルタイムでのパーソナルアシスタントの非常に重要な特性である、ビューのエネルギー効率の観点からサービスをユーザーに提供するために、任意の時点で、パーソナルアシスタント常時オンは、モデルの高効率を特長聴覚、意図と行動のレベルで、非常に個人的なサービスだけでなく、学習においてパーソナライゼーションのための重要な需要へのパーソナルアシスタントを提供するために、どのようにパーソナライズでは非常に高い要求が存在している、我々は個人的なアシスタントは個人の行動の通知を保持することを願っています常にモデルを調整し、訓練し、端末側で学習する。ビューのシステムアーキテクチャの観点から、状況認識は、人工知能のアシスタントの重要な特性である、センサーや学習のマルチモーダルおよびマルチモーダル統合を促進、重要な未来を反映する能力であります角度。
音声対話は、音声インタフェースで、我々はユーザーインターフェースの変更を楽しみにされている音声の非常に重要なキーコンポーネントへのパーソナルアシスタント、特にハンズフリーでのアプリケーションシナリオ、（端末に触れるために手を使用していない）を作成するために、実際のバーチャルアシスタントです第1に、常にオンであり、常にオンラインである必要があり、常にサービスを提供する準備ができていることです。第2に、会話型のパーソナルアシスタントはコマンドを記憶しませんが、実行できます通常の通信の非常に自然で滑らか、そしてより多くのラウンド。どのように言葉を認識し、明確に意図を理解するために第三、パーソナライズされた、パーソナルアシスタント、これは非常に重要な側面は、音声インタフェースである。第四、プライバシー、データを持っていませんクラウドに行きますが、端末では多くの処理を行います。これは、音声インタラクティブインターフェイスの今後の発展にとって重要な方向です。
実際には、研究の方向として、音声対話は、50年以上にわたって存在している、なぜ突然、近年に人気となって？后稷レイは、約20年前に、機械学習機械学習や伝統的な方法ではなく、今日は言うことを指摘しました学習の深さは、その後、ガウス混合モデルによって、一定の業績目標を達成することができました。出現と鉱山の深さの調査、畳み込みニューラルネットワークと音声インターフェイスのシナリオに適用され続けリカレントニューラルネットワークと、非常にあり重要な傾向は次のとおりです。音声認識のパフォーマンスインジケータはすぐに人間の精度に近づくか、それを超えます。
この重要な閾値が破られたとき、消費者、企業、産業などの数多くの音声対話型アプリケーションシナリオやビジネスモデルが間もなく発掘されるでしょう。
もう一つの重要なトレンド音声対話機能が急速にクラウドから端末側への移行である。今日、むしろR＆Dより商業的観点だけでなく、より多くの音声対話からは、クラウド中心のアーキテクチャである。このような場合であっても低電力の一部の機能のために、そのような音声対話に必要なノイズ低減音声音声起動などのリアルタイムの考慮事項は、端末側で処理されている。端末側からの移行に駆動高速含む漸進的プロセスであります徐々に機械学習駆動のエンド・ツー・音声対話によって、端末側の中央に進化していくより多くの機能を含む音声認識、自然言語理解、およびテキストツースピーチ（TTS）は、端末側に移行する傾向を駆動しています。侯智レイは、端末の相互作用に雲から声がタイムリーに対応し、他の利点、プライバシーの進化であると述べた。音声対話の長期的な将来の発展方向は密接クラウド端子に統合する必要があります。モデルのトレーニング、モデルの更新、ナレッジベースだけでなく、いくつかのより広範なアプリケーションクラウドでのサービスは、相補の端末とのより良い治療することができます。
物事やスマートカーによってもたらさ機会と課題のインターネットのためのAI
今日、多くはスマートでインテリジェントなスピーカースマート音声アシスタントアプリケーション、物事端子の人工知能の端末側がホームのハブに、例えばスマートスピーカー、インテリジェントなアシスタント、スマートカメラ、家庭用ハブ、インテリジェントな掃除機などを含め、市販されているサポートスマート掃除機などロボット工学における画像分類、オブジェクトの分類と顔認識では、ネットワークカメラ内のアプリケーションは、障害物を回避するために適用される。物事は強い刺激を与えて、全体的な、人工知能の端末側では、急速に発展しています。
ビジュアル、オーディオおよびセンサ処理：Shardul Brahmbhattクアルコムシニアプロダクトマネージャは、その支持ネットワークAIのユースケースに対向クアルコム端末側は、一般的に3つのカテゴリーに分類します。
Brahmbhattは識別するために、人物検出、顔認識や顔検出を使用して、2例、エンタープライズクラスのセキュリティの分野における1で提示し、同社の従業員と非従業員に建物を評価し、端末側に早期警告信号のセキュリティシステムを確保するためにすることができスマートシティの場合、ターミナル側の人工知能は、ナンバープレートの認識、衝突事故の警告、交通状況の監視に役立ちます。
今日、それは伝統的なデポ、または多くの新しいインターネット企業だけでなく、多くのユニコーンの企業が自動車市場の将来を把握することができるようにしたい新興。クルマの未来について、クアルコムが特定の三の方向であるかどうか。まず、すべてのもののインターネットと車。 4G、5Gや将来の今日は、2021年の自動車の70％以上が、車のネットワークをサポートしています。多くの大規模な国内および海外の自動車メーカーが、今年か来年ネットワーキングの車の中で百パーセントのカバレッジを達成するかどうか。第二、運転手と乗客を変更大画面、マルチ画面の急速な発展せずに画面からユーザーエクスペリエンス。長年にわたり、自動車のインフォテイメント・プラットフォーム、完全にデジタル化し、複数のオペレーティングシステム、クラウドサービスやインタラクティブコンテンツの富を提供しながら。第三、自動将来のために道を舗装する。
クアルコムの製品市場イェジンZhipingのシニアディレクターによると、現時点では、大手自動車メーカーは、接続技術でクアルコムの技術とソリューションを使用している、クアルコムは、世界最大のテレマティクスおよび車載Bluetoothのサプライヤーは、経験10年以上であります。
「クアルコム有数の次世代インフォテインメントプログラムは、マルチスクリーン、マルチOS 2017年度に大画面から、つまり、トップ様々な車の2020年の量産を使用して2019--ますされている、クアルコムは25の新車を獲得しました。情報およびインフォテインメントデザイン。世界中の25社のトップの自動車メーカーは、14の車のブランドは、その車載インフォテインメント設計で車の彼らの次の世代の大量生産をキンギョソウプラットフォームを使用するように選択されている。2019年と2020第一世代のSnapdragonプロセッサ820台の車は、大量生産であろう。「イエZhipingは述べています。
一方、イェZhipingは車の一連の課題や要件に直面する人工知能と指摘した。最初は、安全で、車は、顔や指紋など、ユーザーのプライバシーデータの多くを持つことになります。第二に、車はすぐに人工知能に応えることができなければならない、などオートパイロットでは、遅延が大幅に低減されなければならない。AIの第三の、実用性と信頼性ネットワークカバレッジなし特に一部の地域では、物質のいずれかの状態で動作しなければならない。最後に、熱効率及びエネルギー効率の課題もあります。
イェZhipingは通常、人工知能は100ワット、車以上の60ワットにパワーアップします含まれ、サーバー（ボックスを切断する）と言っ設計要件は、60ワットの冷却システムを装備しなければならない超えています。ショーのために現在の設計の観点から可能であり、合理的なコストを持っているために、実際の生産を達成するための自律走行車の内部空間を無駄にすることなく、現在の技術では達成できない。より多くの電気自動車が市場に始めたとして、消費電力とバッテリーの走行距離は、大規模な検討事項であります。