中国电子学会统计数据显示，2018年全球AI人工智能核心产业市场规模超过555.7亿美元，同比增长50.2%；其中中国市场规模超过83.1亿美元，同比增长48.4%。

同时，国内外20家权威机构预测数据显示，截至2030年，AI将助推全球GDP增长约12%，近10万亿美元。

AI已经成为全球GDP增长的关键驱动力。

或许有人觉得GDP这种宏观经济对于我们普通人来说有些“假大空”，大多数AI应用也离我们过于遥远，但我不得不说，AI已如同空气般渗透进我们生活的每一个角落，我们生活中每一个不经意的瞬间都可能与AI有关。

无论是你曾经抱怨过无数次的指纹打卡，还是你时不时秀别人一脸的朋友圈自拍，亦或是为打发无聊时间却又根本停不下来的抖音刷刷刷，如今所有这些在工作和生活中我们习以为常的的场景都与AI息息相关。

“无色无味，无法察觉，却又无处不在，未来的AI仿佛如空气一般融入到了每个现代人的生命中，无法剥离”，一位致力于AI技术研究多年的科学家接受PingWest品玩专访时表示。

“虽然AI目前仍存在一些‘泡沫’，但是如同二、三十年前的互联网时代初期，如今互联网对我们现代生活的影响远超当时的想象，未来AI对于人类生活的影响也将不可估量。”

AI无处不在

“嘿 Siri，今天天气怎么样”，清晨起床的一句简单“问候”便正式拉开了AI生活一天的序幕。

指纹与人脸识别

指纹和人脸识别是目前智能手机最重要的两种解锁方式，但也同样是最容易被我们忽略的AI应用场景。我们不经意间的解锁手机，已经成为了AI进入我们生活最有力的证据。

市场调研数据显示，安卓手机用户平均每天解锁手机65.8次，累计看屏时间达到4小时（仅国外用户，国内用户可能更频繁），手机已经成为我们工作生活中重要的成员，而伴随着AI的普及，手机便自然而然成为了AI最重要的载体。

手机摄影

如今，手机摄影能力已经成为评定一款智能手机性能强弱的重要参考因素，美颜自拍和后摄场景优化也成为当今智能手机的标配。

美颜自拍方面，AI技术支持模拟场景预设光源、前景虚化、自动美颜；后置拍照方面，AI技术则可以通过深度学习算法以及对数据库的分析，智能识别人脸和拍照场景，判断出最佳拍照时机，及智能背景虚化，让普通人也能够拥有“大师级”的拍照能力。

手机语音助手

随着智能音箱的大热，个人语音助手这个最具代表性的AI产品正式走进了人们的视野，并从智能音箱走向了智能手机，如今语音助手已经成为手机厂商布局AI领域的关键入口平台。

“嘿 Siri，帮我找下附近评分最高的日料餐厅”，“嘿 Siri，帮我预定明天早上7点的闹铃”，“嘿 Siri，提醒我下午1点给李总打电话”...手机个人语音助手的普及让我们无形中多了一位私人助理，有效地提高工作效率、提升生活品质。

抖音等短视频直播平台

《2018抖音大数据报告》显示，2018年抖音App国内日活用户突破2.5亿，月活用户突破5亿，抖音已经逐渐成长为一款国民级应用，而其成功的背后同样离不开AI大数据的支持。

AI技术不仅能够基于用户喜好智能推荐短视频内容，还能帮助平台审核，精准过滤低俗暴力等不良内容，成为短视频直播平台的第一道防火墙——抖音最近刚刚上线的青少年模式便是基于AI技术实现的。

此外，智能家居控制、新闻/音乐/电影智能推荐、淘宝购物、在线机器人客服、AI游戏引擎等我们生活中常见的应用场景都或多或少融入了AI技术，AI已经在不经意间成为我们工作生活重要的一部分。

Qualcomm AI Engine引擎下的终端侧AI

如果你问我生活中最常见的AI产品是什么，我的答案一定是手机。IHS Markit数据显示，2020年全球智能手机保有量将达到60亿部。同时，市场研究公司Gartner数据显示，截至2020年，支持AI技术的智能手机数量将占全球智能手机市场份额的80%，相比2017年增长70%。

而依托手机等终端运行AI算法的AI应用被称为终端侧AI。与云端侧AI相比，终端侧AI具有即时响应、可靠性提升、隐私保护增强、高效利用网络带宽等诸多优势，尤其在这个移动终端“满天飞”的时代，更能凸显终端侧AI优势。

高通一直深耕于AI研究，在终端侧AI方面也颇有建树。据不完全统计，目前搭载高通骁龙芯片的AI手机已经超过10亿台，高通骁龙芯片已经成为推动手机AI性能的重要源动力。

从第一代AI平台骁龙820开始，到高通最新的第四代AI平台骁龙855，这些骁龙芯片采用的高通人工智能引擎AI Engine也经历着性能的显著提升，为智能手机的AI性能保驾护航。今年，第四代高通人工智能引擎AI Engine再次受到了多家OEM厂商的青睐。采用“第四代AI Engine”成为了今年旗舰机型出色AI性能的标志。

高通官方数据显示，基于骁龙855移动平台的第四代AI Engine可以实现每秒超过7万亿次运算（7TOPs），AI性能较前代旗舰移动平台相比提升3倍，并且是Android竞品旗舰产品的2倍多。高通通过灵活调用Kryo CPU、Adreno GPU和Hexagon处理器等传统单元，高效率地实现AI加速应用。值得一提的是，今年的Hexagon处理器进化成更强大、更通用的系统，不仅传统DSP的性能得到提升，更是新增了一个Qualcomm自主设计、面向AI处理的硬件核心HTA （Hexagon张量加速器），以综合实现可编程的AI加速和AI处理。

一款真正的AI处理器不能仅仅把“支持AI”作为一个卖点，而是要把AI真正落到实处，为用户带来实实在在的智慧生活体验的改变，才具有现实意义。

为此，高通在中国的AI Open Day上携手近20家行业合作伙伴带来40余项基于第四代高通AI Engine的AI应用，主要包含终端侧的AI语音、拍摄、游戏和XR等应用场景。

依托骁龙855支持的第四代人工智能引擎AI Engine，黑鲨游戏手机2实现了AI游戏引擎，使用户在游戏时，时刻拥有一个强大、智慧的“大脑”在观察并指挥着手机，让手机持续运行在最合理的状态，进一步提升玩家的游戏体验。

手机通过AI Engine识别游戏场景，实时检测游戏帧率并进行预测，智能调度CPU、GPU，使游戏过程始终流畅。同时，黑鲨游戏手机2还支持AI震感、画面智能插帧、智能网络管理、智能后台管理、AI灯效、智能充电、shark时刻等一系列功能，通过AI游戏引擎，让手机更聪明，更懂玩家。

如果说高通AI Engine携手黑鲨是带来增值体验的话，那么高通与vivo在屏下指纹识别方面的联手则是从底层推动整个智能手机行业的发展。

众所周知，vivo在屏下指纹识别方面布局较早。相比于传统的电容式指纹识别，屏下光电指纹识别技术原理完全不同，低温干手指和强光直射等复杂环境下的指纹识别成为了实现屏下指纹识别的关键。尽管“补录机制”可以补救，但却意味着处理时间的增加。

在传统的处理方式中，指纹识别的数据处理都是通过CPU单核单线程完成的。然而在低温干手指、强光直射这类复杂环境下，屏下指纹识别所需的图像增强和对比识别的处理过程更加复杂，因此对硬件性能的要求也更高，传统的单核CPU运算难以实现畅快的解锁体验。

vivo与高通的联手彻底解决了这一问题，相比传统的单核CPU，高通AI Engine下的DSP在屏下指纹识别的核心处理流程上具备数倍的神经网络和矢量计算的优势。利用DSP加速，不仅解锁速度快，而且还更加安全。

在通话消噪方面，高通与大象声科进行了深度合作，无论是酒吧，还是体育馆等人声鼎沸的环境，基于高通AI Engine的骁龙855都可以实现高品质的通话降噪。

而在AI拍照方面，我们常见的智能辅助拍摄算法一部分由手机厂商自己研发，更多的则是软件开发商的研究成果。目前，高通与旷视科技、商汤科技、以及虹软等软件厂商合作，帮助手机厂商达到夜景更明亮、逆光不过曝、自拍更好看等效果。

此外，为进一步探索终端侧AI应用，高通还宣布与vivo、腾讯《王者荣耀》及腾讯AI Lab达成合作，将利用第四代人工智能引擎AI Engine，合作开展“想象力工程”项目。

高通的AI生态

2016年，Google AlphaGo的智慧让AI一夜之间重回大众视野，开启AI时代新纪元。但其实，早在9年前，高通便已经悄然开启了AI生态布局。

2007年，高通启动首个AI研究项目。2009年，高通风投对机器人公司Brain Corp进行了首次AI投资。2013年，高通进行人工神经处理架构的研究。

2015年，集成于骁龙820的第一代AI Engine引擎正式发布。2016年，高通发布骁龙神经处理引擎的软件开发工具包，能够让开发者优化搭载骁龙的AI手机等终端设备上的神经网络性能。

2017年，高通收购机器学习公司Scyfer，并投资商汤科技等AI科技前沿企业。2018年，Qualcomm AI Research正式成立，加速AI创新，并设立1亿美元AI风险投资基金，继续通过风险投资的方式积极支持AI领域初创企业。

同年，骁龙855正式发布，第四代AI Engine引擎正式到来，其覆盖了市面上近乎所有经典安卓中高端手机产品，让使用骁龙芯片的AI手机上实现了最前沿的终端侧AI体验。

作为产业的领导者，高通正在推动AI从云到端的布局，助力开发者更快步入新时代。

高通中国区董事长孟樸表示，“AI将推动整个商业格局的根本性转变，当中包括了手机等移动终端、汽车、智慧交通、物联网等等。”

目前，高通正在围绕第四代AI Engine引擎，基于底层框架和三大操作系统，打造集软硬件、云服务于一身的完善AI生态系统。

软件支持方面，高通联合的软件供应商覆盖拍摄、音频/翻译、手势、增强现实等多个领域，合作厂商包含商汤科技、有道、网易、科大讯飞、Nalbi等。

云服务方面，高通与亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等云服务提供商合作，一同为包括智能手机在内的搭载骁龙平台的终端提供降噪、夜拍、超分辨率、人脸识别、语音识别、对象检测、视频分割、背景虚化等各种AI功能。

其中，腾讯利用高通骁龙神经处理引擎对旗下手机QQ应用程序“高能舞室”进行了优化，而百度和高通基于DuerOS的合作，发展终端侧的关键词侦测和自然语言处理技术，从而为云端服务提供支持。

同时，高通帮助谷歌实现TensorFlow面向移动终端的优化。在AR领域，高通与微软和亚马逊也基于ONNX交换格式进行了深度合作。

高通正在和这些合作伙伴共同探索终端侧人工智能与云端侧人工智能的结合。

到2025年，智能手机、PC/平板电脑、扩展现实（XR）、汽车和物联网这五大领域中的AI应用率将会从2018年的不到10%提升到100%。在这一趋势的驱使下，终端侧AI将成为许多关键平台的标准特性。移动连接和移动计算是AI革命的中心，而高通将会在这场变革当中扮演一个非常重要角色。