1.聯發科: 要讓5G與AI無處不在, 5G基帶晶片M70明年商用
集微網消息, 近日在台北國際電腦展 (Computex) 上, 聯發科技執行長蔡力行表示, 十分看好公司下半年的發展前景. 在最熱門的5G和AI領域, 聯發科擁有廣泛的技術, IP產品和portfolio, 未來將不斷擴充各種不同的應用, 力爭在手機或智慧家庭等領域把5G, AI等產品用最好的形式帶給使用者最佳的體驗.
聯發科總經理陳冠州表示, 聯發科在5G技術上具備絕對領先的優勢, 該優勢主要體現在市場和技術兩個方面. 首先, 在市場方面, 聯發科的4G技術已覆蓋世界各地, 包括歐洲, 美國和中國, 並擁有運營商的認證. 由於每個運營商的要求和技術均不一樣, 都需要一一場測, 因此聯發科對於自己的4G技術非常自豪, 不管是覆蓋率還是表現都具備超強競爭力.
其次, 在技術方面, 聯發科5G基帶晶片M70將於明年正式商用. 據陳冠州介紹, 該基帶晶片採用台積電7nm工藝製程, 初期將採用分離式設計, 未來5G基帶晶片將整合進聯發科的SoC之中.
同時, 聯發科也在積极參与5G規格制定標準組織3GPP會議, 正攜手諾基亞, NTT Docomo, 中國移動及華為等設備商及運營商開發相關的5G產品.
除了在智能終端領域的布局, 聯發科目前也在積極布局智能家居和車用電子領域. 聯發科技副總經理暨智能裝置事業群總經理遊人傑表示, 除了手機之外, 聯發科還擁有兩個重要平台, 分別是SmartHome裝置平台和車用平台.
據遊人傑介紹, 由於在考慮產品時都是從用戶體驗開始, 所以聯發科的SmartHome裝置平台主要致力於三個功能:更舒適, 更安全和娛樂消遣嗜好. 目前, 聯發科在智能音箱晶片領域就已經登上全球第一的位置.
2017年, 智能音箱市場出現爆髮式增長, 全球智能音箱出貨量突破3000萬台, 相比2016年的300萬台有10倍的增長. 而聯發科更是一騎絕塵, 拿下全球智能音箱近8成市佔率, 表現不俗. 遊人傑表示, 2018年智能音箱還應該會有成倍數的增長.
至於在車用平台領域, 據遊人傑介紹, 聯發科技主要運用過去在高速運算的能力讓車子更節能, 並結合AI技術, 讓大家體驗的效果更安全, 舒適, 便利. 也就是說, Sensor+AI+聯網技術, 等於聯發科全面的車用平台領域的布局.
聯發科技資深副總經理暨技術長周漁君則補充了NeuroPilot平台的優勢, 包括彈性開放, 異質性處理器運算, 高效能APU等.
2.高通展示人工智慧圖景 AI的未來在哪?
集微網6月6日報道 (記者 張軼群) 從驍龍820到驍龍845, 高通基於智能手機端的AI平台已經演化了三代, 而在AI領域的研究方面, 高通已經有十年的積累.
目前, 高通正積極在智能手機, 物聯網, 智能汽車等領域推進其終端AI策略, 同時加速AI創新技術的研發, 構建AI生態. 在高通近日舉辦的人工智慧峰會上, 相關部門的負責人分享了高通技術在支援AI方面的發展策略, 進展以及用例, 呈現出高通在AI領域的全景圖.
智能手機AI關注視覺, 語音, AR三方面
作為移動通信領域的巨人, 高通在推動移動通信技術, 智能終端發展上做出了巨大貢獻. 曆經十餘年的發展, 儘管智能手機市場的增速正在放緩, 但隨著物聯網, 5G等時代的到來, 智能手機的核心位置再一次凸顯.
預計在2018-2022年, 智能手機累計出貨量將超過86億部. 這意味著AI技術在智能手機領域的廣泛應用有著廣闊的空間. 智能手機是人工智慧進行相關創新的最大平台. 如今, 手機廠商在AI領域的廝殺熱度已經可以說明這一點.
據高通產品管理總監Gary Brotman介紹, 在智能手機AI領域, 高通重點關注三個方面:
一是視覺AI領域. 從目前手機廠商應用AI的情況看, 視覺方面的AI最多, 如面部識別, 解鎖, 支付, 以及智慧攝像, 美顏等等, 一方面視覺AI技術相對成熟, 另一方面, 手機用戶在這方面的體驗需求較高.
二是AI語音, 利用聲音與智能終端交流對話, 更好的互動.
三是增強現實 (AR) , 該領域對終端密集計算能力要求較高. 通過AR, 利用周圍的環境, 實現智能手機上所有感測器的共同支援, 以虛擬和現實融合的方式, 即時提供娛樂, 教育和提醒服務等.
近三年, 基於智能手機端的AI平台, 高通已經推動AI技術演化了三代. 在這一過程中, 隨著AI演算法架構的不斷進化, 平台的功能和能力也隨之變得豐富和強大, 同時高通也在逐步構建AI生態的開放性.
第一代AI平台是驍龍820. 研究人員和商業開發者可在CPU上運行神經網路, 比較典型的就是運行Caffe. Caffe是當時最主流的架構, 是商用領域很多相關研發的基礎, 可以直接把神經網路訓練放在終端的CPU上進行.
第二代是驍龍835, 引入了神經處理引擎SDK. 通過與Google和Facebook的深入合作, 針對兩者提供的框架進行了優化, 在終端側支援TensorFlow和Caffe2. 這給予了開發者極大的便利, 可以根據自己的需要, 選擇合適的硬體內核支援AI運算.
去年12月, 在高通推出的驍龍845上, 整合了第三代AI技術, 對每一顆內核的計算能力都進行了擴展, 同時也擴展了對於更多神經網路框架的支援. 一方面, 通過直接與神經網路框架供應商合作; 另一方面, 也支援了ONNX交換格式, 能輕鬆地為開發者提供更多靈活性, 無需擔心底層硬體支援何種網路的問題.
高通人工智慧引擎AI Engine由一系列硬體與軟體組件組成, 旨在讓終端側AI為開發者帶來高能效和靈活性. 硬體上, 通過對CPU, GPU和DSP進行優化, 可以滿足不同AI應用場景對功耗, 神經網路, 工作負載和能效的需求.
在軟體方面, 通過SDK, 可以支援Android NN環境, 它還支援Hexagon NN, 如果開發者選擇使用Hexagon DSP來做開發, Hexagon NN庫就可以專門針對某一內核進行優化以實現最優的能效比. 所有這些為開發者以及客戶帶來極大的靈活性, 並有助於他們實現性能最大化.
從行業來看, 目前只有海思的麒麟750單獨設置了AI單元NPU, 而高通, 聯發科仍採用分布式計算的方式. Gary Brotman認為, 智能手機AI體驗不能僅僅依靠一個特定的內核, 更重要的是需要多種架構, 多種工具, 目前分布式架構能夠充分應對智能手機對於AI功能的需求.
AI語音個人助理: 變革性用戶交互界面
人工智慧的很多重要用例都需要各方面能力的支援, 在視覺AI成熟之後, AI的下一步被認為是AI語音, 個人數位助理也成為重要用例之一, 如手機端的語音助手, 智能音箱等等.
在高通人工智慧研究項目負責人兼工程技術高級總監侯紀磊看來, 即時是個人助理很重要的特性, 以隨時為用戶提供服務. 從能效的角度看, 個人助理始終線上的特點對模型的高效性有非常高的要求. 在個性化方面, 如何在聽覺, 意圖和行為的層面提供非常個性化的服務, 也是個人助理對個性化方面的重要需求. 在學習方面, 我們希望個人助理不斷了解個人行為, 不斷調整模型, 並在終端側進行學習和訓練. 從系統架構來看, 情景感知是人工智慧助理的重要特性, 而推動感測器多模態學習和多模態融合, 是其未來能力體現的重要角度.
語音交互是個人助理非常重要的關鍵部件. 語音是我們一直期待的變革性用戶交互界面, 尤其是在hands-free (不使用手去觸及終端) 的應用場景中. 語音界面對於打造真正的虛擬助理非常重要. 語音交互界面可以支援四個非常重要的特性. 第一, 始終開啟, 需要始終線上, 始終準備好提供服務. 第二, 對話式, 個人助理不是死記硬背一些命令, 而是能夠進行非常自然和流暢的, 多輪次的正常交流. 第三, 個性化, 個人助理如何識別詞句, 並清晰理解意圖, 這也是語音交互界面非常重要的一個方面. 第四, 私密性, 不用把數據傳到雲端, 而是在終端進行很多處理, 也是語音交互界面將來發展的一個重要的方向.
其實, 語音交互作為一個研究方向, 已經存在了超過50年的時間, 為什麼最近幾年突然變得火爆? 侯紀磊指出, 在大概20多年前, 機器學習的方式還是傳統的機器學習, 而不是今天說的深度學習, 那時通過高斯混合模型, 已經能夠達到一定的性能指標. 而隨著深度學習的出現和挖掘, 卷積神經網路和遞歸神經網路不斷被應用到語音交互界面場景, 出現了一個非常重要的趨勢是: 語音識別的性能指標將很快接近甚至超越人類的準確率.
'當這個重要的閾值被突破, 很快大量消費類, 企業類, 工業類等語音交互應用場景和商業模式會被挖掘出來. ' 候紀磊說.
另一個非常重要的趨勢是, 語音交互功能正從雲端向終端側快速遷移. 今天, 從商用而非研發層面看, 語音交互還更多是一個以雲端為中心的架構. 即使在這種情況下, 出於對低功耗, 即時的考慮, 語音交互所需的一些功能如語音降噪和語音激活都已經在終端側進行處理. 從雲端到終端側的遷移是一個漸進的過程, 很快包括語音識別, 自然語言理解以及文字轉語音 (TTS) 在內的更多功能會逐步演化到以終端側為中心. 由機器學習驅動的端到端解決方案正在推動語音交互向終端側遷移的趨勢. 候紀磊表示, 語音交互由雲端向終端演化在於隱私, 及時響應等優勢. 而未來語音交互長遠的發展方嚮應該是雲端跟終端緊密結合. 模型訓練, 模型更新, 知識庫應用以及一些更寬泛的服務, 在雲端進行處理可以跟終端進行更好的互補.
AI為物聯網與智能汽車帶來的機遇與挑戰
如今, 許多支援終端側人工智慧的物聯網終端已經推出市場, 包括智能揚聲器, 智能助理, 智能攝像頭, 家居樞紐, 智能吸塵器等等. 例如, 在家居樞紐中, 智能揚聲器和智能助理應用了語音智能. 在聯網攝像頭中應用了映像分類, 物體分類和面部識別. 在機器人方面, 例如智能吸塵器應用了躲避障礙. 總體而言, 終端側人工智慧正迅速發展, 為物聯網提供強勁的動力.
高通資深產品經理Shardul Brahmbhatt介紹, 高通的技術支援面向物聯網的終端側人工智慧用例, 總體來說分為三大類: 視覺, 音頻和感測器處理.
Brahmbhatt介紹了兩個用例, 一是在企業級安防領域, 利用人物檢測, 面部識別和面部檢測來識別, 評估進入公司大樓的員工和非員工, 以確保安防系統的預警訊號在終端側就可以被發送出去, 而不用再回到雲端進行處理. 另一個用例是智慧城市. 在這個用例中, 終端側人工智慧可以幫助進行車牌識別, 碰撞事故預警, 以及交通狀況監測等.
今天, 無論是傳統車廠, 或很多新的互聯網公司, 以及很多新興獨角獸企業都希望能夠掌握未來汽車市場. 關於汽車的未來, 高通確定了三大方向. 第一, 使汽車與萬物互聯. 無論是今天的4G, 還是未來的5G, 到2021年超過70%的汽車將支援車聯網. 許多國內外大型車廠在今年或明年就將實現百分之百的車聯網覆蓋. 第二, 變革駕駛員和乘客的用戶體驗. 多年來, 汽車的資訊娛樂平台已從無屏快速發展為大屏和多屏, 實現了全數字化和多作業系統, 同時提供豐富的雲端服務和內容交互. 第三, 為未來自動駕駛鋪平道路.
據高通產品市場高級總監葉志平介紹, 目前, 主要汽車製造商均採用高通的技術和解決方案. 在連接技術方面, 高通是全球最大的車載資訊處理和汽車藍芽供應商, 擁有超過十年的經驗.
'高通領先的下一代頂級資訊娛樂方案已被多款將於2019-2020年實現量產的汽車採用, 也就是從大屏到多屏以及多作業系統. 2017財年, Qualcomm贏得25個全新車載資訊處理和資訊娛樂設計. 全球前25家頂級汽車製造商已有14個品牌選擇在其汽車資訊娛樂設計中採用驍龍汽車平台, 在它們的下一代汽車上進行量產. 2019年和2020年, 第一代驍龍820汽車處理器將會進入量產. ' 葉志平說.
同時, 葉志平指出, 一系列汽車人工智慧的挑戰和要求需要面對. 首先是安全性, 汽車將擁有許多用戶隱私數據, 例如人臉或指紋. 其次, 汽車的人工智慧必須能夠即時響應, 例如在自動駕駛狀態, 時延必須大大降低. 第三, 實用性及可靠性, 無論在任何狀態人工智慧必須能夠運行, 尤其是在一些沒有網路覆蓋的區域. 最後, 還存在熱效率和能效的挑戰.
葉志平表示, 通常涉及人工智慧的功耗將高達100瓦, 汽車則超過60瓦, 伺服器 (sever box) 的設計要求超過60瓦必須配備冷卻系統. 對於展示而言目前的設計是可以的, 而要將具有合理性價比且不會浪費車內空間的自動駕駛汽車實現真正量產, 目前的技術還無法實現. 隨著越來越多電動汽車開始上市, 耗電和電池裡程也是一個比較大的考量. (校對/範蓉)
3.高通前CEO保羅·雅各布正創辦一家5G公司XCOM, 計劃收購高通
新浪科技訊 北京時間6月7日淩晨消息, 前高通公司首席執行官保羅·雅各布 (Paul Jacobs) 正在創辦一家專註於5G無線通信技術的公司.
該初創公司的名字叫XCOM, 將致力於解決5G面臨的問題, 以實現低延遲和高可靠性. 高通公司前總裁德裡克·阿伯勒 (Derek Aberle) 和前首席技術官馬修·格羅布 (Matthew Grob) 也加入了該新公司. 據公司網站介紹, 阿伯勒將擔任公司的首席運營官, 格羅布將擔任首席技術官, 而雅各布則擔任首席執行官.
據CNBC報道, 雅各布目前仍在計劃將高通私有化. 他正與阿伯勒一起籌集數十億美元資金用於收購高通.
據XCOM發言人稱, 該公司還沒決定要僱傭多少人, 管理層也沒制定好該公司的商業模式.
阿伯勒告訴CNBC稱, 該公司可能將售賣5G技術專利授權, 或向購買其半導體產品的公司提供軟體支援.
阿伯勒表示: '為證明5G技術在物聯網應用上的可用性, 還有很多工作要做. 我認為我們公司在這方面有很多不錯的想法. '
他補充道, 一旦收購高通的計劃成功, XCOM的技術將被用在高通生產的晶片中, 而且該初創公司也可能併入高通. 新浪科技
4.背靠蘋果好賺錢, 一部iPhone博通賺10美元
集微網消息, 3月12日美國總統特朗普以國家安全為由否決了博通對其美國競爭對手高通的收購案之後, 博通股價一度從273.85美元的年內高位跌至5月初的221.98美元.
雖然博通董事會曾在4月14日通過了規模達120億美元的股票回購計劃, 但有關iPhone銷量低迷的傳言, 台積電及高通等同行財報顯示無線業務表現疲軟, 博通下調二季度財報指引, 這些因素都令博通股價承壓.
每部蘋果手機博通賺10美元
不過, 根據摩根大通的報告顯示, 博通 (Broadcom) 將向蘋果提供新iPhone中的所有非射頻晶片, 這意味著每部蘋果手機將給博通帶來10美元的收入.
摩根大通分析師Harlan Sur指出, 在下一代iPhone中, 博通將維持其在非射頻晶片中的份額. 這意味著, 博通將成為新iPhone無線充電, Wi-Fi, 藍芽和GPS功能的唯一供應商.
'我們認為, 博通將成為2018年新一代iPhone上百分之百的非射頻晶片供應商, 並且在連接 (Wi-Fi, 藍芽, GPS) 等功能上提供晶片支援, 同時在類比界面和無線充電方面也與蘋果緊密合作. ' Sur在報告中表示. '我們看到, 在2018款iPhone機型中, 非射頻晶片的成本增加了8%到10%, 其中無線充電晶片升級和GSP/無線充電附加費率的提高是價格上漲的主要因素. '
摩根大通預計, 博通二季度的每股利潤4.77美元, 符合華爾街的共識預期. 不過, 摩根大通預計博通三季度每股利潤為4.63美元, 優於華爾街共識預期.
'市場經常會忽略博通在無線連接方面的主導地位, 包括Wi-Fi, GPS和藍芽等. 與蘋果緊密的合作關係, 將使博通繼續成為2018年所有iPhone的非射頻晶片供應商. 我們預計明年隨著蘋果轉向使用博通的下一代藍芽和Wi-Fi組合晶片, 2019年博通將在iPhone上獲取更多的利潤. ' Sur表示.
除了樂觀的收益預期之外, 分析師還重申了自己對博通股價的評級, 並且將其目標股價上調到2018年年底的337美元, 漲幅高達30%.
華爾街仍看好博通
從一季度財報來看, 博通的整體收入有40%都來源於它的無線業務, 而該業務又主要依賴於iPhone銷量, 因為博通共為iPhone供應八個零部件. 此前, 外媒曾多次報道蘋果最新推出的iPhone (尤其是iPhone X) 銷量低迷.
不過, 博通在5月4日觸底之後逐步回升, 這在一定程度上與蘋果公布的超預期財報有關. 財報顯示二季度iPhone出貨量為5220萬部, 較2017年同期增長3%. 雖然比起一季度下跌超過 32%, 但考慮到節假日消費因素, 所以這個下跌屬於正常範疇. 對比同期銷量, 2018 年 Q2 的 iPhone 銷量依然創下了有史以來第二好的成績.
誠然, 在增長日益放緩的智能手機領域, 未來iPhone出貨量同比或難有大幅增長. 對於這個挑戰, 博通的最佳應對方法是將繼續提高向iPhone供應部件的單價.
Evercore ISI分析師C.J. Muse也在5月24日首次覆蓋博通, 設定了 '跑贏大盤' 的評級及300美元的目標股價. Muse認為, 有關對iPhone銷量低迷的擔憂已經充分計入到了博通的股價當中, '激進' 的股票回購活動以及毛利率改善將成為股價上升的催化劑.
雖然博通對二, 三季度營收預期的下調令投資者維持謹慎, 但整體來看華爾街分析師仍然看好博通未來表現. (校對/茅茅)
5.AMD揭露下一代7納米EPYC伺服器處理器, 最快2019年問世
今年的Computex期間, AMD也舉辦新品的發表會, 不只發布多款採用Ryzen 2桌上處理器的桌機, 搭載Vega GPU的筆電新產品, 還首度揭露了下一代EPYC伺服器處理器的開發進度, 已經即將走出實驗室測試階段, 開始展開送樣測試, 儘管AMD並沒有透露確切的發布日期, 但已經可以確定的是, 下一代的EPYC處理器將在2019年正式推出.
在長年伺服器競爭始終落後一方的AMD, 自去年6月決定翻新處理器架構, 改採用全新Zen運算架構與14納米製程技術, 推出了高達32核心的EPYC 7000系列處理器, 並將它定位在入門級或中階伺服器, 鎖定企業主流2路或單路伺服器的應用市場.
在會中, AMD執行長蘇姿豐一開始就提到了EPYC 7000處理器推出以來的使用成果. 她表示, 迄今已有OEM/ODM硬體廠商, 系統整合商, 以及雲端服務商至少30家業者, 在超過50個以上新的伺服器硬體上, 皆已搭載了這個新的處理器, 用來處理不同運算工作. 她同時也宣布將新增3家, 包括, HPE, 思科以及中國的騰訊, 都將開始跟進採用.
除了EPYC 7000處理器系列, 去年AMD就已預告還有兩款新的EPYC處理器, 即將在今, 明兩年內推出, 其中一款EPYC處理器代號為Rome, 將採用新一代Zen 2架構, 以及加入更先進7納米製程技術, 還有另一款代號Milan的EPYC處理器, 製程技術與Rome相同, 都是7納米, 不過採用的則是Zen 3全新架構.
蘇姿豐今天也揭露了下一代 'Rome' 的EPYC處理器的推出時程, 已經即將走出實驗室測試階段, 今年底前將開始展開送樣, 最快2019年就會正式問世. 為此, 她現場也實際展示這款新處理器的產品原型, 向大家證明她所言不假, 確實已有實際的原型正在測試當中. 雖然蘇姿豐強調, 在實驗室測試環境下, 測得非常好的處理器效能表現, 不過她並未透露太多關於這個新處理器的細節.
AMD執行長蘇姿豐在今日的新品發表會上, 也首度展示下一代EPYC處理器的產品原型, 並提到即將展開送樣測試, 預計2019年推出上市.
此前, 蘇姿豐曾誇下豪語今年要拿下20%的全球桌上處理器市佔, 但單就伺服器處理器的市佔來看, AMD數據中心與嵌入式系統解決方案事業群資深副總裁暨總經理Forrest Norrod也相當看好, 甚至他表示, 根據公司的預期, 今年底前將可望達到5%的全球市佔. 若長遠來看, 他進一步說, 將以超越當年全盛時期的27%市佔為目標.
AMD數據中心與嵌入式系統解決方案事業群資深副總裁暨總經理Forrest Norrod看好今年AMD伺服器處理器全球市佔的成長表現, 預計年底將有機會拿下5%的全球市佔.
Forrest Norrod不只看好EPYC處理器的長期發展, 他也表示, 明年推出的新EPYC處理器, 將具備更強大效能和節能表現, 並且將相容於現有的EPYC處理器架構.
除了下一代EPYC會采最新7納米製程技術外, 會場上AMD還介紹另一款新Vega顯示卡, 同樣採用相同7納米製程, 預期今年內就會推出上市. IThome
6.CEVA將深度學習引進IoT邊緣裝置
機器學習正快速成為物聯網(internet of things; IoT)裝置的一項確定特色. 家電現在開始支援語音驅動介面, 能夠智能地因應自然語言模式. 現在, 透過在智能型手機相機上向機器人示範流程, 就能向機器人展示如何在工廠現場四處搬移材料, 並為其他機器編程, 同時智能型手機的功能也變得更聰明了. 這些應用程式是利用至今最成功, 能處理複雜, 多面向數據的人工智慧結構: 深度學習網路(deep neural network; DNN).
智能向邊緣裝置移動