最新一代安卓旗艦能帶來怎樣的新鮮體驗?

　　這兩天，高通已經搶先預告。

　　如果說CPU、GPU百分之二三十的提升感知還不夠強烈，那么以往PC上才能體驗到的AI超級分辨率功能被一整個搬到手游上，你又感覺如何?

　　而隨著全新一代驍龍8移動平臺的推出，以后用手機8K HDR，也有望成為標配。

　　還是每幀畫面都能達到3300萬，最高能同時拍攝6400萬像素照片的那一種。

　　這不，已有網友聞訊大喜：以后再也不怕拍不好女朋友的照片，拍個視頻再慢慢就完事了(手動狗頭)。

　　雖然小米雷總的首發旗艦還在路上，但無疑，驍龍8已經憑借發布會上這些吸引眼球的展示，再一次掀起了人們對手機性能的無限想象。

　　然而，如果你已經躍躍欲試想要年底嘗鮮，我就得一句：以上，并非全貌。

　　怎么說?

　　只要再細品一下驍龍技術峰會釋出的內容，就會發現，字里行間全是AI二字。

　　并且這一次，不再是僅僅局限在影像上的那一種。

　　現在，在一臺搭載驍龍8的移動設備上，AI可以說已經深入到了各個你看得見或看不見的細節之處，“always on”。

　　驍龍8具備怎樣的AI能力?

　　首先來看看新一代驍龍8 的具體參數。

　　無論是CPU、GPU還是各種模塊上，都可謂是全面升級。

　　在這些升級中，AI技術的體現也非常淋漓盡致，我們先從具體功能看起。

　　今年，如果問驍龍8在哪些細節上給了人們驚喜，那一定要說一說ISP。

　　在上一代3個ISP的基礎上，驍龍8增加了第4個ISP。

　　這個智慧感知ISP大有不同，它能做到讓你的手機防偷窺。

　　也就是說，如果它檢測到有人在注視著你的屏幕時，就會讓手機自動鎖屏。

　　這個ISP支持攝像頭在極低功耗下運行，也就是“永遠實時在線”。

　　不只是防偷窺，它還會隨時待命來識別一些特殊的圖像，比如二維碼。

　　而隨時隨地的人臉解鎖，也同樣基于這個ISP實現。

　　在此之上輔以人臉識別算法，驍龍8將面部特征識別點增加到300個，能夠捕捉到更為細微的表情變化，同時人臉檢測速度也提升了300%。

　　這也解決了超廣角鏡頭下，人臉被縮小后難以識別的問題。

　　即便是側臉、面部有遮擋物的情況，最新的AI算法也都能搞定。

　　在方面，驍龍8帶來的AI加持也有進一步提升。

　　高通宣布將與徠卡合作，通過AI技術實現手機上的Leitz風格，讓普通用戶也能拍出大片。

　　另外，驍龍8還將智能語音和應用結合在了一起。

　　他們和健康公司Sonde Health展開合作，通過AI來識別用戶的聲音，來判斷他的健康情況。

　　(難道這就是望聞問切中的“聞”?)

　　它能通過識別用戶的聲音，推斷用戶是否心情抑郁、患有哮喘等，從而做出健康判斷。

　　當然還少不了游戲方面。正如開頭提到的，驍龍8給手游帶來了AI超級分辨率功能。

　　這項技術聽起來類似于此前應用于端游的深度超級采樣技術(DLSS)，可以利用深度神經網絡來提取所渲染場景的多維特征，智能地組合多幀畫面中的細節來構造高質量的最終圖像。

　　這種方式能夠達到的效果與傳統渲染無二，但是性能更高。

　　高通表示，只要是搭載了驍龍8的平臺，打游戲時這一功能將會自動開啟。

　　與此同時，高通還顧及了玩家們都很頭痛的信號問題。

　　通過AI技術，驍龍8可以實現更加穩定的信號，并能顧及電池續航問題，同時還將手握精確性提升了30%。

　　而實現以上多重功能的關鍵，就是AI引擎。

　　在全新一代驍龍8上，搭載了第7代高通AI引擎。

　　與上一代相比，其中的張量加速器速度、內存均提升了2倍。

　　其中，超大共享內存對于運行更深的神經網絡來說至關重要，這樣就能實現完整運行，而不必再分塊處理。

　　各個模型處理的性能上，新一代驍龍8也是在驍龍888基礎上全面升級。

　　整體性能方面，則提升了4倍。

　　值得一提的是，以上種種AI功能可以實時啟用，靠的是AI引擎上的第3代高通傳感器中樞，它能讓AI在極低功耗下處理海量的數據信息。

　　例如攝像頭能實時在線檢測圖像、語音助手可以隨時喚起，都是仰仗它的功能。

　　并且新一代傳感器中樞的性能也較上一代提升了75%，功耗降低了50%。

　　還不光是硬件方面的提升，此番高通AI應用到底有多細，還得從軟件層面看門道。

　　語言處理就是今年高通AI應用的細節之一。

　　在新一代驍龍8上，他們NLP領域知名公司Hugging Face合作，讓手機上的智能助手可以優先處理、分析通知。

　　這是一家專注于自然語言分析的技術公司，在它們的開源社區中，已經有超過6000個模型和近800個數據集，涵蓋300多種語言。

　　在高通AI引擎上運行它們的情緒分析模型時，比普通CPU速度可以快30倍。

　　不止于此，高通還和領域巨頭谷歌達成了合作——

　　驍龍8成為首個提供谷歌云Vertex AI NAS神經架構服務的SoC平臺。

　　Vertex AI是谷歌今年I/O大會上發布的托管式機器學習平臺，它能夠幫助開發者更快、更輕松地部署和維護AI模型。

　　據谷歌表示，與其他平臺相比，Vertex AI NAS訓練模型所需的代碼行數能減少近80%。

　　這一次，高通是將Vertex AI NAS集成到了高通神經處理SDK中，在高通AI引擎上運行。借助于此，工程師將能夠在更短時間內構建和優化新的移動端AI模型。

　　始于手機，但不止于手機

　　以上所述，看似還集中在手機這種最普及的移動終端上。

　　但實際上，高通的這些AI能力不止于此，早已覆蓋至更廣泛的智能終端設備。

　　正如高通技術公司高級副總裁兼移動、計算及基礎設施業務總經理阿力克斯·卡圖贊所說：

　　“驍龍旗艦平臺的創新總是先應用于智能手機，然后快速擴展至其它增長領域。”

　　比如自動。

　　現在，在車載聯網、數字座艙和自動駕駛領域，你都能捕捉到高通AI技術的身影。

　　在斥資300億收購自動駕駛零部件供應商Arriver之后，高通已在今年公布新的汽車業務戰略版圖。

　　其驍龍汽車數字平臺，包括驍龍汽車數字座艙平臺、Snapdragon Ride自動駕駛平臺、Snapdragon Car-to-Cloud服務平臺，以及Snapdragon Auto Connectivity網聯平臺。

　　目前，高通已經與寶馬達成在自動駕駛領域的合作，寶馬的下一代輔助駕駛系統和自動駕駛系統將采用高通的自動駕駛方案，包括采用Snapdragon Ride視覺系統級芯片(SoC)、視覺感知，以及由高通Car-to-Cloud平臺管理的ADAS中央計算芯片(SoC)等。

　　此外，高通還透露，目前已同25家以上車企達成合作，使用高通方案的網聯汽車數量已經達到2億輛。

　　又比如XR。

　　驍龍技術峰會現場，阿力克斯·卡圖贊就上演了一幕現場“換鞋”。

　　高通通過和Wanna Kicks的合作，把高通AI引擎的能力帶到了試穿app上。

　　只需要把使用驍龍技術的攝像頭對準你的腳，就能在完成“”體驗。

　　而在今年早些時候，高通還發布了Snapdragon Spaces XR開發平臺。該平臺旨在幫助開發者針對頭戴式AR眼鏡，打造沉浸式體驗。

　　高通的新象限

　　俗語有云：臺上一分鐘，臺下十年功。

　　作為移動互聯網時代最成功的公司之一，大眾對于高通的普遍認知，始于一代代的手機旗艦芯片和移動平臺。

　　但實際上，從今日展現的種種能力來看，“一家手機芯片廠商”顯然已不足以概括高通的全貌。

　　進入到AI時代的高通，早已通過在5G和AI等前沿技術上的不斷加碼，開拓出自己的新象限。

　　站在這個時間節點再度回望過去，高通在AI領域深耕的脈絡，也已更加清晰。

　　2018年的驍龍820開始，高通旗艦芯片就已全面集成高通自研人工智能引擎AI Engine。

　　2019年的驍龍855，則用異構計算調動起CPU、GPU、Hexagon等不同功能核心，實現了高效的AI處理。

　　到了驍龍888，AI能力不僅更強，還在日漸統籌全局。

　　而在今年，無論是連接、影像，還是游戲、安全，移動設備上你所看得到和看不到的一切，背后幾乎都有AI如影隨形。

　　可以說，從手機這個智能設備主出發，在與一眾合作伙伴的組合拳之下，高通已經切切實實，用AI技術在人們的日常中出了更多可能性。

　　最后的最后，一個小問題：

　　你打算入手一臺搭載驍龍8的旗艦手機嗎?(本文轉自量子位)