持續(xù)加大對(duì)人工智能領(lǐng)域的投資顯示了高通戰(zhàn)略的調(diào)整，雖然手機(jī)和通信專利依然是目前高通最大的利潤(rùn)來源。

幾天前，高通對(duì)外宣布將收購荷蘭機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Scyfer。Scyfer是位于阿姆斯特丹的人工智能公司，從阿姆斯特丹大學(xué)(QUVA)分拆后專注于應(yīng)用廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。而就在上個(gè)月，高通還參與投資了一家位于美國(guó)的人工智能公司Brain Corp。

“從我個(gè)人來看目前確實(shí)有很多人工智能領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，對(duì)此高通一方面會(huì)密切關(guān)注，必要時(shí)采取行動(dòng)，另一方面高通自身也有非常強(qiáng)的創(chuàng)新研發(fā)能力，以保持在AI領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。”23日，高通工程技術(shù)副總裁 Jeff Gehlhaar在一場(chǎng)電話溝通會(huì)上對(duì)包括第一財(cái)經(jīng)在內(nèi)的記者表示，從2007年啟動(dòng)首個(gè)人工智能項(xiàng)目，高通在該領(lǐng)域已有十年的研發(fā)積累，未來將繼續(xù)強(qiáng)化其人工智能領(lǐng)域的研究地位。

同時(shí)，他表示，未來智能手機(jī)將成為人工智能的最大載體。

“Scyfer可以加強(qiáng)高通在智能領(lǐng)域的研發(fā)，并且補(bǔ)充了高通在AI領(lǐng)域的人才。”Jeff Gehlhaar對(duì)記者表示，Scyfer一直在為制造業(yè)、醫(yī)療保健和金融等行業(yè)的企業(yè)工作，并且在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)上具有強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，其創(chuàng)始人Max Welling是阿姆斯特丹大學(xué)知名的教授和領(lǐng)先的人工智能研究學(xué)者。

手機(jī)中國(guó)聯(lián)盟秘書長(zhǎng)王艷輝對(duì)記者表示，像谷歌、Facebook以及微軟這樣的大公司的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也能運(yùn)行在CPU這種標(biāo)準(zhǔn)電腦芯片上，高通需要加快其在移動(dòng)智能芯片領(lǐng)域以及人工智能領(lǐng)域的地位，收購與投資是不錯(cuò)的路徑。

事實(shí)上，高通在人工智能領(lǐng)域的野心一直不小，在2007年開始啟動(dòng)人工智能項(xiàng)目，并開始探索面向計(jì)算機(jī)視覺和運(yùn)動(dòng)控制應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)方法，隨后還將其研究范圍從仿生方法拓展到了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

高通認(rèn)為，手機(jī)將成為最為普遍的人工智能AI平臺(tái)。

“人工智能為智能手機(jī)提供增強(qiáng)體驗(yàn)和全新功能。”Jeff Gehlhaar對(duì)記者表示，人工智能時(shí)代，手機(jī)將成為真正的個(gè)人助理，除了提供出色的拍照外，還有更強(qiáng)的安全性。在提到數(shù)據(jù)安全時(shí)，他特意引用了谷歌的例子，“谷歌發(fā)布了一個(gè)邊緣的人工智能解決方案，但不一定能夠達(dá)到隱私保護(hù)的要求。”

但這并不能阻止軟件廠商以及互聯(lián)網(wǎng)廠商對(duì)AI的投資。

比如微軟剛剛在夏威夷的火魯奴奴宣布將打造人工智能芯片并用于全新的Hololens AR設(shè)備，而谷歌也已經(jīng)擁有自己的人工智能芯片TPU，TPU目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于谷歌為數(shù)眾多的數(shù)據(jù)中心里，這些數(shù)據(jù)中心支撐著谷歌的線上帝國(guó)。還有Facebook，以及如國(guó)內(nèi)百度、阿里這樣的公司，也在人工智能領(lǐng)域有著不小的動(dòng)作。

甚至是手機(jī)廠商華為也在布局，即將發(fā)布的華為的AI芯片主要涉及計(jì)算機(jī)視覺、語音分析和深度學(xué)習(xí)等方面的算法優(yōu)化。

人工智能硬件未來呈現(xiàn)的方式也許是多樣的，但在高通看來，人工智能的設(shè)備首先是高性能低功耗的設(shè)備，然后能夠利用現(xiàn)有無線通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)利用5G設(shè)備端和云之間的智能配合和連接。而這些都是高通過去幾年所專注的領(lǐng)域。

不過， Jeff Gehlhaar也承認(rèn)，人工智能復(fù)雜，本身要求很高，需要密集型的計(jì)算，隨時(shí)在線且是復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，像智能手機(jī)的計(jì)算環(huán)境是非常受限的，需要克服續(xù)航、內(nèi)存和高效散熱的問題。這也意味著，想要“真正”實(shí)現(xiàn)人工智能并非易事。