Charles Bergan:芯片的可扩展性正让AI进…

  新浪科技讯 1月28日下午消息,今天由MIT科技评论和DeepTech主办、新浪科技作为首席媒体支持的全球新兴科技峰会在京举办,高通全球副总裁,工程研发负责人Charles Bergan出席大会,发表演讲。

  以下是整理后演讲全文:

  谈到高通的人工智能,首先就要提到高通历史上所经历的两次手机革命。

  第一次,是声音识别革命。20多年以前,直接抓起一部手机给地球另一端的人打个电话看起来还像是个科幻小说,但20年,这已经变成了现实。

  第二次,是移动互联网。有了智能手机这样的移动互联网的设备之后,我们就做了相关的研究工作。接下来发生的就是移动智能,随着智能逐渐向终端设备迁移,我们得以享受到高可靠性、高隐私性和低延时,这些都是非常重要的。最其中最重要的一个应用领域,就是养老体系。我们能够利用陪伴式机器人更好地照顾老年人,它们甚至能够捕捉你表情的变化。

  接下来聊一聊高通的芯片。高通做了很多的芯片,这些芯片可以应用在数以几十亿计的设备上,无论是手机、无人车还是机器人,它们内部的芯片替代人类做了好多事情,通过与摄像头、语音识别系统的配合,再辅以机器学习的强大能力,芯片可以将收到的信息加以判断,最后做出最佳的决策。高通的机器学习是DSP来完成的,它可以做非常广泛的指令的解读,处理这些机器学习的数据速度也是非常快的。

  接下来我们谈一下可拓展性,上面这张PPT给展示了我们的技术扩展性,服务器、汽车、智能手机应有尽有。以可穿戴助听器为例,我们希望它能够听懂你说的东西,比如你下一个命令,它就可以调节音量,这样的话,老年人就可以很轻易地操作它。

  当然这样做起来非常难,也需要成套的解决方案。再举一个扫地机器人的例子,现在的扫地机器人经常会遇到一个问题,就是走过之后没有打扫干净,反而搞得脏物到处都是,这就需要机器学习来检测到是不是有狗的排泄物在地毯上。我们如何把这些机器学习的算法集成到非常紧密且节能的硬件之中?首先需要有一个高效的硬件。而且我们也需要不断发展我们的算法,我们需要确保我们整个算法是可以集成并且高效的,如果把算法放到手机上结果手机崩溃了,这是不能接受的。

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