高通侯纪磊：5G是推动人工智能发展的引擎

本文摘要：近日由网易传媒主办的主题为“新生”的2017网易未来科技峰会在北京举办。高通高级研发总监、高通中国研发中心负责人侯纪磊公开发表了为题“引导5G之路，成就人工智能”的主题演说，侯纪磊回应，人工智能最后构建的应当是云端和终端之间十分好的交会、因应、有序过程。 侯纪磊指出，5G的发展，对于人工智能向前的推展，应当是有一个十分强劲的引擎起到，5G本身、还包括人工智能将来在十年、二十年甚至更加将来的时间，作为一种基础设施能力，对人类的生活带给更为将来的变化。

近日由网易传媒主办的主题为“新生”的2017网易未来科技峰会在北京举办。高通高级研发总监、高通中国研发中心负责人侯纪磊公开发表了为题“引导5G之路，成就人工智能”的主题演说，侯纪磊回应，人工智能最后构建的应当是云端和终端之间十分好的交会、因应、有序过程。

侯纪磊指出，5G的发展，对于人工智能向前的推展，应当是有一个十分强劲的引擎起到，5G本身、还包括人工智能将来在十年、二十年甚至更加将来的时间，作为一种基础设施能力，对人类的生活带给更为将来的变化。谈及自动驾驶，侯纪磊明确提出了高通的四个观点：第一，智能驾驶十分最重要的特点是智能相连，4G、5G将来都是十分最重要的手段；第二，商业模式上，对人类社会的生活体验上带给十分最重要的高效分享能力和效率的提高；第三，汽车的电动化；第四，高通最近跟产业链有很多合作，L3、L4、L5，从部分到全部、全能自动驾驶的过程，高通在这方面有很多布局。

而关于高通对将来的自动驾驶产生的推展起到，侯纪磊列出了三个方面：第一是统一性的相连，还包括跟环境的相连以及车与车之间的相连；第二，很多定位系统只不过都基于高通的平台和算法，有将近五到十年的能力储备；第三，自动驾驶最后一个引擎在车载层面智能的能力，这方面，高通不具备的异构计算、嵌入式深度自学的平台型能力、各个传感器之间的融合性算法等等，高通在智能驾驶的生态链将带给更加多势能。以下为侯纪磊的演说国史：大家好，今天非常高兴有这样的机会，可以协助高通作为全球一家，应当是在无线半导体方面创意的领先性的公司，跟大家共享一下高通在相连、智能计算出来为人类的生活和体验方面作出的工作。高通从全球大公司来看，我们通过智能相连的平台为这个世界带给了很多变革。

过去30年主要展现出为两个最重要的方面：第一个方面，从移动通信层面，以前的仿真到数字语音，从3G到后来4G的高速数字相连的方式，乃至于今天谈及的5G的发展，高通都是在业界引导全球的。第二个方面，高通十分自豪的，都说如果有很多人大量用于智能手机的话，其中智能芯片大家有可能听闻过骁龙SoC，我们通过这个还有相连新的定义了移动的计算出来，通过这种移动计算出来的新的定义，增进和推展了移动互联网的发展，实质上我们在底层上为整个生态链作出十分最重要的贡献。未来30年，高通期望的愿景是相连万物，这个过程当中，我们期望相连有更加强劲的智能化和网络简化的趋势。

说道到移动技术，有三个十分最重要的特点为将来更好的人工智能发展带给了十分强劲的趋势性的推展。第一个特点，手机智能中断具备无与伦比的规模，每年几十亿部的规模。第二个特点，具备十分较慢的开发周期。

第三个特点，具备极为高度的构建优势。我们看见人工智能从以往的云端较慢转入终端的过程，人工智能最后构建的应当是云端和终端之间十分好的交会、因应、有序的过程。在过程当中大家可能会想要，云端的人工智能早已做到得非常好了，我们在终端的层面为什么要做到这样的事？我们这里十分慢地总结一下，在终端层面做到人工智能三个最重要的特点。

第一个是较低延后性。以机器人或者是无人机，无人驾驶，必须在本地，在毫秒甚至微秒跟环境展开对话和交互的时候，如果你把信息传遍云端再行回去的时候，这种情况下，往往是十分很差的体验。第二个是终端层面不具备的数据的私密性和安全性，这个往往是在云端很多解决方案不需要超过的。大家都告诉，常常是在Google和苹果之间，他们在一些技术方案，特别是在是跟人类私密性的交互上，往往苹果在这方面有更加多的考虑到，这也是跟我们做到一个终端芯片的引导的产业和公司来看，我们也是十分接纳这样的观点。

第三个是如果你在终端层面具备更好的数据处理和自律的能力，我们坚信在推展很多人工智能产业的发展，跟云端的有序方面将来都是十分强劲的模式。返回相连的层面，我们也坚信将来从5G的发展，对人工智能向前的推展，应当是有一个十分强劲的引擎的起到，谈一个十分合理的比喻，大家都告诉电力这个行业，在200年前、300年前，作为一个新兴的高科技行业，但是在今天是一个基础设施，在你的生活当中是无处不在的，四处都具备的能力。我们坚信，5G本身，也还包括人工智能将来在十年、二十年，甚至更加将来的时间之后，作为一种基础设施能力，对人类的生活，对人类的很多变革带给更为将来的变化。我们指出5G是将来一种强劲的相连能力，它需要获取一种统一的相连架构，需要涵括各种有所不同类别的应用于场景。

这里我向大家讲解一下三个最重要的应用于场景：第一个，增强型的应用于宽带。大家常常提及的高清晰的远程在线，虚拟现实，都是在这个方向，反映出来就是高速率、较低延时。第二个，我们常常特别强调的，有可能跟我们常常辩论的人工智能类别联系更加密切的，关键任务型，这里面还包括工业类的机器人、服务类的机器人，还有还包括像无人驾驶，都是在这个方向，反映在超低延时，高可靠性、强劲安全性方面强劲的市场需求。

第三个，海量物联网。大家常常提及的智能家居，智能穿戴，智能、智慧城市很多应用于都是在这个领域里的反映。

现在5G正在经历一个十分较慢紧绷节奏的标准化的过程，预计全球有可能最慢5G的商用第一个时间点应当在2019年，中国大约在2019年到2020年这两个时间点之间。高通最强劲的能力就是移动芯片，移动芯片在以往具备相连，具备计算能力的基础之上，高通最近在内部、外部也前进了很多合作。

我们做到的最重要的事情，在终端外侧对人工智能，我要特别强调是一个势能的能力，在这个过程当中不会推展很多技术的发展，但是更加最重要的时候，作为一个引擎推展很多应用于，推展开发商走的能力。人工智能势能能力上展现出为以下几个十分最重要的应用于方向，智能手机、汽车、飞行器、监控摄像头，还包括更加普遍的IOT的领域。

势能领域在今年的三四月份，特别是在是跟手机厂商合作的平台上，我们发售了自己的高通骁龙神经处理单元引擎这样的概念。这样的能力，从功耗的角度，运算速度的角度，需要使之在十分小，移动性十分强劲的芯片能力上具备十分强劲的人工智能的处置能力。在这个过程当中，几个方面能力的展现出，一个是异构计算的能力，第二个是算法，还有在矢能软件，使得计算能力的加快和降低功耗方面具备我们的优势，这方面对于语音，视觉很多的方案都是十分强有力的反对。

现在略为并转一个话题，讲一个对人类社会的发展和体验不会带给变革性变化的方向，就是智能驾驶。智能驾驶方面，高通有以下四个方面的观点：第一，从智能驾驶来讲，十分最重要的特点是智能相连，一方面展现出在跟广域网的相连，4G、5G将来都是十分最重要的手段。另外一个，待会儿我会较为细心说道的十分有特点的，在5G上的技术，V2X，汽车与汽车之间必要相连的方案，需要协助将来智能驾驶十分最重要的矢能的技术。

第二个，从商业模式上，对人类社会的生活体验上带给十分最重要的高效分享的能力和效率的提高。第三个，汽车的电动化，坚信很多中国的企业在推展这件事情。最后一个方面，高通最近也在发力很多事情，跟产业链有很多合作，我们也在更进一步推展，大家听见的所谓L3、L4、L5，从部分到全部、全能自动驾驶的过程，高通在这方面有很多现在目前的布局，在向前推展。谈到V2X，我们实在这是5G愿景当中十分最重要的技术。

V2X是什么呢？我们这儿讲解了三到四个方面最重要的表现形式，最最重要的是V2V，就是车车直连。大家可以想起，如果车车直连的话，一个最重要的概念，通过直连能告诉他我前方和周围车辆比较的距离和比较的速度，十分必要的，从安全性、防撞的角度获得十分好的反映。这里为什么特别强调V2X最重要呢？大家都告诉，讲自动驾驶和无人驾驶的过程当中，大家都说道，摄像头早已做到得很好了，雷达也做到得很好了。

大家有可能忘记，过去一两年，实质上在佛罗里达有一个案例，特斯拉通过摄像头和雷达的方式，期望需要超过一定的自律驾驶员的能力。最后因为应用于场景，使得当时它的传感器有限能力，在处置上经常出现了故障。类似于的例子在中国也有，再次发生的也更加多，只是因为佛罗里达的曝光率和对市场的影响更加最重要一些。

但是我们看见V2V的方式作为主动式的，车与车之间的直连的方式，需要相当大程度，我们指出基本上应当是几乎可以防止的前面提及的一些隐患的现象，对于提升主动安全性的效能，更佳的提升安全性的效率，而且对环境感官的能力各个方面，对于很多被动的传感器都是十分好的一种有序的方式。最后，我们能看见，从自动驾驶的方向来看，高通，我们作为一个平台级的公司，作为全球芯片级方面的权威性的公司，我们能看见，我们在以下几个最重要的方面，对将来的自动驾驶都需要产生十分最重要的推展的起到。第一个，我们前面谈了，统一性的相连，一个是跟环境的相连，另外是车与车之间的相连。第二个，大家有可能不告诉，在手机这个平台上，实质上大家今天的GPS，很多定位系统都是基于高通的平台和算法。

高通在全球定位系统GPS和中国的北斗方面，高通的出货量也是仅次于的，如何把GPS的定位能力，北斗的定位能力，跟手机的惯性导航系统，视觉系统需要展开统一的融合，这方面我们早已有将近五到十年的能力储备，坚信这方面的能力对于推展自动驾驶能力方面的发展，也是十分最重要的一个势能的方向。谈到最后，从自动驾驶来看，最后一个引擎还是在车载层面智能的能力，在这方面，高通早已不具备的Fundamental，我们所不具备的异构的计算出来。第二个，嵌入式，深度自学的平台型的引擎的能力。第三个，在各个传感器之间，在有所不同级别上，有所不同程度上的融合性的算法也好，架构上能超过的目标，在这方面都早已做到了很多工作。

在这些相连地图定位，车载智能各个方面，坚信我们对于智能驾驶的生态链一定能带给更好的惊艳和反对。

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