AI 对人们生活的渗透，往往有“润物细无声”之感。比如手机上的语音识别、安检处的人脸识别、基于用户喜好推送的内容，这些看似微小的、深度嵌入日常生活中的变化，往往伴随着技术的巨大进步。

AI 能力正在快速覆盖各个终端互联网设备，从智能手机到笔记本、从智能汽车到家用机器人、从 XR 到 PC。终端场景的丰富带来了一个新难题：开发。

在不同的终端上部署同样的产品、功能，是否需要多次开发？随着2022 年 6 月高通 AI Stack 的正式发布，这一痛点有望得到彻底解决。

一言以蔽之，AI Stack 是一个 AI 开发“全家桶”，需要什么能力、什么工具，开发者可以快速从中获取。其最重要的特点——跨终端，可以让 OEM 厂商和开发者们在对单一产品完成软件模型开发后，直接扩展到其他产品中。

“一次开发，多终端使用”。

AI Stack 横空出世的意义在于重塑了 AI 开发的基础设施，结束了开发者在不同终端“各自为战”的局面。这款“统一的 AI 开发工具”，赋能AI行业，指数级提高行业开发、部署效率。

等待了太久，为什么 AI Stack 的出现是行业发展的必然？

说起高通的芯片，读者最先联想到的是手机。根据 Counterpoint Research 公司公布的数据，2022 年第一季度全球智能手机芯片收入最高的是高通。从出货量看，高通占据了全球市场的 30％。

少有人关注的是，全球几乎所有的主要汽车制造商均已选用高通的骁龙座舱平台，超过 1．5 亿辆汽车采用高通汽车的无线解决方案，市场份额高达 80％。

AI 硬件在不同领域的快速使用，也带来的新的难题。智能手机相比物联网、智能汽车领域，存在诸多差异，比如不同场景下的功耗需求分析、模型类型、模型部署方式都是不同的。另一方面，不同业务对准确性、功耗和时延等方面的平衡要求也不同。

举个例子，XR 应用中的手势追踪、眼球追踪和 3D 重建 AI 模型，相比于汽车领域里的激光雷达 AI 模型，存在很大的区别。

行业的需求是简单而明确地：面对如此多样化的 AI 使用场景，以及纷繁复杂的个性化开发需求，能否有统一的、跨平台的 AI 开发工具？

从高通的角度来说，凭借自身硬件技术优势和市场覆盖率优势，能否打造这样一款产品，实现不同终端开发的互通？答案是肯定的。

高通 AI 软件栈（Qualcomm AI Stack）的推出，赋能客户充分利用高通在不同产品线上的技术优势，将一个产品的开发成果应用到其他产品线上，包括智能手机、可穿戴设备、XR、汽车、PC 等等。当 AI 开发者不必将时间浪费在重复开发上，他们就可以集中精力去思考创新的 AI 应用。

AI Stack 如何避免重复开发？

AI Stack 能够为整个开发过程提供支持，从模型准备、研发、不同产品的细节优化，一直到最后的模型部署，确保打造出适合具体用例的特性。比如将一个原本面向手持设备的面部识别功能迁移至汽车或安防摄像头等其他终端。

从硬件层面来说，AI Stack 几乎能够在所有高通技术支持的终端上运行。智能手机、XR、PC、物联网、机器人、汽车以及云端。在软件层面，它支持不同的操作系统，包括 Android、Windows、Linux 以及面向网联汽车的 QNX 等。

AI Stack 可以提升模型能效高达 4 倍

AI Stack 能够支持一系列工具套件，从而提升了开发模型的质量。以高通 AI 模型增强增效工具包（AIMET）为例，其能够搭建体积更小、能效更高的模型，从而在硬件端进行部署时能有更好的表现。举例说明，AIMET 提供了模型量化和模型压缩技术，能够进行量化感知和无数据训练，通过将浮点运算模型转化为整数运算模型，使模型能效提升达 4 倍之多。

此外，在 AI 模型增效工具包中，一些常见和主流的模型均为开源。比如上文提到的浮点运算转化为整数运算模型，开发者可以自行尝试并且评估其能效与准确性，从而为开发的产品找到最合适的解决方案。

AI Stack 为建立统一的 SDK 打下了基础

用高通公司自己的话来形容，AI Stack 几乎是业界面向智能网联边缘终端最完整的 AI 软件栈产品。其实这种说法仍有些谦虚，因为在 AI 开发领域，其他公司提供的软件栈往往针对某个特定的行业。而 AI Stack 却打破了这种局限，这是质的变化。

高通 AI 软件栈可以支持诸多的 SDK，比如面向汽车 ADAS 解决方案的 Snapdragon Ride SDK，面向物联网的高通智能多媒体 SDK，以及近期发布的 Snapdragon Spaces XR 开发者平台。Snapdragon Spaces能够将高通在 AI 方面打造的基础提供给 AR 开发者，从而基于高通AI软件栈打造创新应用场景。

AI Stack发布，高通还是手机芯片公司吗？

想要看清 AI 开发领域的未来走向，必须要对过去做一个梳理。知道过去才能更好的推演未来。

首先，AI 正在快速革新各个领域。之所以用“革新”这个词，因为其影响不仅包括赋能也包括颠覆。比如在数字化领域，AI 就起到了举足轻重的作用，通过部署 AI 技术，借助数据推动工作流程的智能化，更迅速、更准确的做出决策，这是 AI 对企业运行效率的整体提升。

另一方面，AI 的出现颠覆了一些传统行业的传统业务。比如广告业，技术和数据要求对广告的效果进行精准追踪，而不再是从前的海量投放并且效果难以评估。

反观人类的生活，AI 几乎已经渗透到了各个方面。从居家内部开始，智能家居、智能电器，如家用安防、空调、冰箱；出行如无人驾驶、智能电动汽车；再到娱乐，AR、VR，几乎每一步未来都要被AI赋能、改造。

AI 可以说是未来几十年确定性的机会和趋势，这也便理解了高通芯片在各个领域的部署和应用。

未来是一个万物互联的世界。“万物”意味着终端客户种类和数量的庞大。高通曾经表示，其合作伙伴强烈表示需要这样（类似 AI Stack）一款产品。因为某些客户的产品不仅能在云端运行，也会在边缘侧运行。它们投入了大量的工作开发模型，希望确保这些模型能发挥到极致。

说到“统一”，其实早在 2021 年，高通就提出了“统一的技术路线图”。在图中，高通展示了通往未来的战略，即从手机核心出发，最终为各种智能终端提供智能、高性能、低功耗的系统和无线组合。

如果说 2021 年高通提出的“统一”是硬件领域的，那今年 6 月 AI 软件栈的发布意味着软件层面的“统一”。二者放在一起，高通正在实现 AI 开发领域硬件与软件的深度统一、融合。

正如高通公司官网所披露的，AI 软件包括了三个组成部分：硬件、软件和工具。硬件如骁龙系列产品，向市场证明了高通在 AI 硬件性能、即每瓦特性能方面的领先性；软件端和工具端，高通提供了一整套完整开发平台，集成了公司在 AI 领域十余年来的积累与研发成果。

在大众眼里，高通几乎是手机芯片的代名词。这种固有认知一方面来自高通在手机芯片领域的支配地位，同时也是大众的理解偏差。高通从来不只是“做芯片的”，AI 时代的到来，AI 软件栈的发布，让高通看起来更像是科技基础设施的建设者。

这与其公司一贯宣扬的愿景和使命一致：高通致力于发明突破性的基础科技，变革了世界连接、计算和沟通的方式。今天，高通的基础科技赋能了整个移动生态系统。高通正在将移动技术的优势带到汽车、物联网、计算等全新行业，赋能人与万物智能互联的世界。

（文章转自DeepTech深科技）