众所周知，人工智能的三大支柱是硬件、算法和数据。其中，硬件主要是指用于运行AI算法的芯片。
目前针对AI设计的芯片主要分为用于服务器端（云端）和用于移动端（终端）两大类。
服务器端负责AI算法的芯片走的是超级计算机的路子，一方面要支持尽可能多的网络结构以保证算法的正确率和泛化能力；另一方面必须支持高精度浮点数运算，峰值性能至少要达到Tflops（每秒执行10^12次浮点数运算）级别，所以功耗非常大；而且为了能够提升性能必须支持阵列式结构（即可以把多块芯片组成一个计算阵列以加速运算）。
移动端的AI芯片在设计思路上有着本质的区别。首先，必须保证功耗控制在一定范围内，换言之，必须保证很高的计算能效；为了达到这个目标，移动端AI芯片的性能必然有所损失，允许一些计算精度损失，因此可以使用一些定点数运算以及网络压缩的办法来加速运算。
当下，人工智能（AI）、机器学习（ML）快速成为前沿科技的亮点，而作为人们现在接触最多的终端，手机上的人工智能场景也在逐渐挖掘。
今天，高通宣布和商汤科技合作，围绕移动终端和物联网（IoT）领域产品，在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域。
换句话说，高通的骁龙芯片在顶级和高端定位的产品上，将出现来自商汤的算法，进一步优化体验，带给客户更全面、细致的使用提升。
其实芯片级的AI（Native）计算和云端都不可或缺，今年的A11 Bionic、麒麟970均纷纷将其作为卖点。
当然，高通的布局其实也很早，比如骁龙820上的Zeroth神经处理引擎、骁龙835的升级版引擎（添加支持谷歌TensorFlow等）和具有Hexagon向量扩展（HVX）特性的Hexagon DSP，也就是同时是CPU/GPU/DSP做异构运算。
另外据了解，双方合作的首次公开演示将于2017年10月29日-11月1日在深圳举行的中国国际社会公共安全博览会（CPSE 2017）期间，在丽思卡尔顿酒店进行独家展示。
CounterPoint更是分析称，预计到2020年，1/3出货的智能手机都将具备AI功能，数量超5亿台。
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发表于 2017-10-23 08:55:59
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