高通AI产品主管:AI重要的是给用户带来改变,而不是简单的两个字母

“紧密关注但又谨慎”——或许是高通对于AI态度的最好概括。作为手机SoC平台和通信技术方面的技术龙头之一,高通对于智能手机乃至各种端智能设备有着极其大的影响力。

作者:李骞

“紧密关注但又谨慎”——或许是高通对于AI态度的最好概括。

作为手机SoC平台和通信技术方面的技术龙头之一,高通对于智能手机乃至各种端智能设备有着极其大的影响力。5a2f3cf825ecf.jpg

作为前往峰会的众多中国媒体之一,雷锋网在此次峰会期间独家采访了高通产品管理总监、人工智能和机器学习产品负责人Gary Brotman。

究竟高通是怎么看待移动芯片领域在人工智能时代的发展?在最新的高通骁龙845移动平台中高通又采用了什么样的策略?对于AI业界,高通又有什么打算?以下是记者的现场采访实录。


记者:非常今天能够采访您,一开始我们还是先来聊聊骁龙845吧。手机端一直被认为是未来最重要的人工智能场景,但我们也可以看到现在有两派,一种是利用现有的CPU、GPU来运行人工智能,一种是打造全新的专用芯片,例如TPU、NPU等等来处理人工智能需求。

高通目前似乎介于两者之间,你们对于未来移动端人工智能芯片的路线是怎么考虑的?

Gary Brotman:提到我们的路线,不能不提“异构运算”,这个词本身并不新。实际上,在人工智能出现,它也没有非常具体的应用场景,能够将其异构特性运用在解决具体问题之上。但为什么我们会在最新版的骁龙845移动平台采用“异构运算”、让845移动平台中的三个(CPU、GPU、DSP)组成部分都能够进行一定的人工智能运算呢?

因为在我们看来,人工智能目前就是数学计算,所以最终衡量这些计算过程的只有两个参数——运算速度、运算效率。

所以实际上,三个(CPU、GPU、DSP)部件对应的实际上就是三种处理数学问题不同速度和效率的组合,而最终决定使用3个部件中的哪一个,还是得看具体应用场景。例如实时的语音识别,又或者是借助计算机视觉来做物体识别。这些不同的场景有着不同的速度和效率需求。也正因为不同的需求同时存在,所以我们相信异构运算是解决多种应用场景的正确解决方案,而不是把人工智能做成专用芯片放在整个移动平台当中。

另外一方面,对于把人工智能的筹码都压到一小块专用芯片上的做法,我个人认为你必须想清楚将来能不能有用。因为人工智能、深度学习,这一系列让人工智能走到今天的东西还相当原始。几乎每天都有新的学术白皮书出来,然后在数周之内它们已经商业化了。相比之下,你想要把人工智能的算法固定在芯片上,需要的时间却是18个月。

很多新算法会带来新的神经网络层数要求、全新的算法结构、全新的计算方式,这些“新事物”很可能无法在已经固定了旧算法的专业化芯片上运行。最终产生的新需求就必须交给CPU和GPU去运行,反而被迫降低了整体的效率。

所以加入专用人工智能处理器这件事必须十分谨慎,你必须确认他们“能用”。然而我们现在的实际情况就是人工智能算法极度多样化,你甚至无法判断其中一种算法是有用还是没用,所以无论是在实际产品还是投资上,我们都是非常谨慎的。

而我们最终得出的结论是——让用户的应用案例来引导决策(芯片改变)形成。

记者:按您这个思路,我们最终还需要独立的、专业性的运算处理器吗?如果需要,大概是什么时候?

Gary Brotman:虽然我不是个预言家,但我个人认为1-2年后,将有必要把人工智能的运算模块独立出来,因为到时候将会有足够大的应用场景出现,类似于XR(AR、VR、MR等沉浸感场景),他们或许将只需要一个或者多个神经网络来运行。

记者:您今天演讲中提到845平台实际上已经是高通第三代的AI产品,从这一点上说高通的确非常低调。这是否能作为你们认为目前AI“过热”的一个证据?高通是怎么来看AI的?

Gary Brotman:首先有一点我必须澄清,我说的第三代产品是指运行深度神经网络的产品,因为目前人工智能主要依靠深度神经网络在进行推理。因为高通实际上从骁龙820开始就已经开始运行深度神经网络,所以这样算起来845平台实际上已经是高通中第三代人工智能产品。

这也从侧面说明一个点——我们关注的还是给用户带来改变,而不是让我们的手机上多出来“AI”两个字母。

事实上,机器学习在各种应用场景中,例如机器视觉中一直在产生各种改变,他们最主要还是通过深度神经网络实现的,目前虽然他们还不成熟,但是我觉得我们可以用“一场全新的革命”来概括它。

但我个人非常同意的是,人们在说到“AI”的时候,必须更加小心。

记者:目前AI在中国发展的十分迅速,您自己对于人工智能在中国的发展怎么看?

Gary Brotman:基于我自己的观察,中国人工智能方面的科技获得了数量非常多的投资,这一点连我们也非常佩服,而部分天才科学家也在国际上扮演着重要的角色。中国前进的步伐也非常显著,据我们了解,与人工智能相关的手机、物联网终端,又或者是像商汤科技、Face++这样的企业都在像“雨后春笋”一般出现。但国家之间的对比我就不确定了,整体来说中国还是表现的非常“强势”。

记者:高通实际上也在中国的人工智能领域有所动作,你们投资了国内一家非常火热的公司——商汤科技。这是否是高通整体人工智能计划的一部分?

Gary Brotman:投资这方面主要是高通投资(Qualcomm Ventures)的同事们在负责。他们一直都在寻找与高通相关的,有巨大成长空间的企业来参与投资。他们究竟是如何去评估、洽谈、达成交易的?这些我不太清楚,但可以肯定的是,被选中的这些企业本身已经有他们的独特性,例如在商业模型、产品上有独特之处。

记者:可以具体谈谈你们跟商汤是怎么合作的么?

Gary Brotman:商汤和我们的合作其实更像是一个“环路”。首先商汤自己与中国的很多手机终端厂商有合作,类似于Oppo、Vivo等,商汤给他们开发了一系列的拍照功能、人脸识别等应用。而高通和商汤合作的目标则是让商汤的人工智能算法在高通的芯片上尽可能高效地运行。

所以如果之后又有别的手机厂商来找我们说,“我们想要新款手机里面加入人工智能应用”。高通就可以直接给他们介绍商汤或者Face++,因为他们有着一整套高效的、经过高通优化的算法,所以可以直接应用到各种产品当中,大大缩短了整体部署的时间。

记者:人工智能应该算一个系统工程,其中的硬件性能和软件开发都非常重要,高通在这一部分上面似乎并没有打算自己做或者过多的在软件开发上投入,而是选择跟Google、Facebook、商汤、Face++这样的公司合作,这算是你们一种“有所取舍”的战略么?

Gary Brotman:高通的确在计算这件事上投入了很多,我们永远都会在硬件上不断投入,但同时我们也在硬件的开发工具上不断投入,让我们的硬件性能更容易发挥出来。但我们同时也可以看到,目前在人工智能方面,很多应用场景有不止一个解决方案。

例如我们今天曾经提到的Google Pixel 2的相机人像模式,怎么让单摄像头做的更好这件事其实别家也在做,商汤也有自己的解决方案,Face++也有自己的解决方案,究竟这其中哪个方案更好?最终要看用户自己的选择。

另外一方面,高通自己也很清楚我们并不是一家面向消费者的公司,所以我们没办法接触到非常多的消费者数据,也没有办法在日常使用中获取到更多的用户数据。相比之下,商汤、Face++这一类公司则可以通过他们收集到的用户数据,进一步地去打磨自己的产品。

所以从整体的角度来看,高通最应该干的是帮助Google、Facebook、商汤、Face++这一类的企业,他们的成功背后必须有我们的支持。

记者:目前高通有多少员工正在干着与人工智能相关的工作?

Gary Brotman:这个问题非常难回答(笑),因为我们自己并没有这样去统计过。而且我们现在的很多组件里面都有人工智能的成分,我们CPU、GPU、DSP开发的相关同事或多或少都会接触到人工智能,如果你把他们算上去,那人数就相当多了。我们内部也有人工智能的专门核心团队。非要说个数字的话,我们内部人工智能方面的员工或许有“数以千计(thousands)”吧。

AI注定无处不在,如果我们不现在投入进去,不及早地开始相关研究,我们将错失这一次机遇。幸运的是,高通现在并不是这样的。

记者:高通另外一个大重点肯定是5G,您怎么看5G和人工智能之间的关系?

Gary Brotman:5G和人工智能有很大的关系,有趣的是高通同时拥有先进的5G和人工智能技术(意味深长地笑)。5G希望实现的是将所有东西连接到一起,这种连接关键在于数据源之间的链接,实际上也就是人类社会中众多传感器之间的链接,这些数据将成为人工智能理解人类世界的唯一通道。

我甚至认为,高度的人工智能其中一个必要因素就是5G。

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