雷科技 03-01
MWC2024,高通让我看到了未来
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作为全球规模最大且最具影响力的移动通信大会,MWC2024 如往年一样在西班牙的巴塞罗那顺利举行。不过,得益于 AI 大模型等全新技术的涌现,今年的 MWC 在热度上迎来了新的高峰,而在众多的参展品牌中,高通的展台尤为引人关注。

在高通此次参展的展品中,除了全球最先进的 5G 基带骁龙 X80 和全新的高通 FastConnect 7900 移动连接系统外,还展示了基于高通 AI 技术所打造的 AI Hub,一个拥有超过 75 个预优化 AI 模型的全新模型库。

5G、AI、无线互联,这些都是近年来的科技热点,同时也为我们的生活带来了巨大的改变,从 5G 低延时超高清户外直播、视频通话,到 AI 大模型的生产力提升和提升使用效率的多设备无线互联,短短数年时间里,曾经只在科幻作品中看到的场景,似乎已经成为现实。

不过,人们对美好生活的向往是无止境的,那么高通又打算如何满足用户日益增长的需求呢?答案就在 MWC2024 的展台上。

去年 2 月份,高通发布了骁龙 X75 调制解调器和射频系统,其以更高的数据吞吐速度、更强的信号稳定性及全新的 AI 处理模块而成为全球最先进的调制解调器及射频系统。有着骁龙 X75 的珠玉在前,骁龙 X80 能否延续上一代的传奇呢?

在我看来,这个问题的答案是肯定的,骁龙 X80 毫不费力地就摘下了最强的桂冠,作为骁龙 X75 的延续,骁龙 X80 搭载了新一代的专用 5G AI 处理器,通过 AI 技术优化整个信号系统的运行效率,让数据的传输与稳定性均得到加强。

从官方的介绍中可以看到,骁龙 X80 的峰值速率高达 10Gbps,算下来大概相当于一秒内最高可以传输 1250MB 的数据,也就是 1.25G,下载一部电影只需要数秒的时间,是传统有线千兆网络的十倍。同时得到提升的还有上行速率,最高可达 3.5Gbps,仅需数秒时间就可以传输完 1G 大小的照片或文件。

在无线互联生态中,上下行速率直接影响到设备之间的交互流畅度,而骁龙 X80 的极高上下行速率,足以保障设备之间的文件传输和画面同步达到近乎无延迟的效果,超过 400MB/s 的上行速度(理想带宽速率),已经是机械硬盘读取速度的 2 倍以上,并且十分接近固态硬盘的读写速度。

上下行速率的提升只是其中一部分,骁龙 X80 所引入的 AI 技术,能够动态调整基带功耗,使得设备的续航得到有效提升。而且,在信号复杂或低强度的区域(地铁、机场或人流密集场所)中,AI 技术可以辅助信号模块甄别并挑选出最佳信道,保障用户的无线通信体验。

除此之外,骁龙 X80 还为我们带来了首次集成在 5G 调制解调器中的 NB-NTH 卫星通信模块和支持 CPE 的毫米波增程通信技术。在骁龙 X80 的加持下,下一代的智能终端将拥有全天候的通信支持,让交流变得更加自由。

而在骁龙 X80 之外,高通 FastConnect 7900 也同样引人关注,作为全球首次集成 Wi-Fi 7、蓝牙和超宽带功能的移动连接系统,高通 FastConnect 7900 还首次支持 AI 增强技术,通过 AI 技术增强 Wi-Fi 系统的连接稳定性和速率。

与骁龙 X80 一样,内置了 AI 技术的高通 FastConnect 7900 对比上一代在体验上得到明显提升,基于 AI 的智能调控,可以在确保低时延和高吞吐速率的同时降低能耗,让智能终端的续航得到显著延长。

随着智能化终端的普及,用户及市场对低功耗、多功能、高速率的智能终端需求正在与日俱增,高通 FastConnect 7900 就是为此而准备的,更低的部署成本使其可以被应用到智能机器人、智能家电、平板电脑等多种类的智能终端上,并且均可以为用户提供最新的无线连接体验。在高通 FastConnect 7900 的支持下,企业可以与高通携手快速推动 Wi-Fi 7 和智能互联生态的落地,让新一代无线技术惠及更多人。

高通一直不遗余力地推动 5G 技术普及,在 MWC2024 上高通不仅公布了两款全新的基带和移动连接系统,还为我们带来了一整套的 5G 小基站部署方案。让住宅、小型办公室和家庭办公场所可以低成本部署 5G 网络,实现内部的低时延、高速率无线网络连接,进一步推动智能化、无线化办公的发展。

同时带来了首个车规级 Wi-Fi 7 接入点解决方案——高通 QCA6797AQ,让智能汽车可以得到更好的无线体验,作为新一代 Wi-Fi 技术方案,Wi-Fi 7 所具有的高频并发、多链路多射频、高信道带宽和 4K QAM 等特性使其更适用于无线信号环境复杂多变的场景,让用户在使用车内无线连接时不受干扰。

基于一系列的全新无线技术,高通显然在构建一个更畅快、稳定、无忧的高速无线生态,让每个人都能从中获益。

在去年的骁龙峰会上,我们看到了高通在 AI 方面的进展,从高算力的移动终端处理器到完善的 AI 大模型矩阵,高通的 AI 技术之强大出乎了不少人的预料,而在 MWC2024 上,AI Hub 的发布又将高通在 AI 领域的地位提升到了新的高度。

众所周知,AI 大模型想要进行端侧部署,往往都要根据硬件性能对模型的训练参数进行优化,以此来保障其在端侧硬件性能有限的情况下正常运行。虽然如今已经有多个 AI 大模型推出了不同训练参数的通用模型,但是对于多数开发者来说,AI 大模型的优化成本依然过高,无法轻松整合到应用中。

如今,支持端侧 AI 部署的智能终端数量已经十分可观,但是相对应的端侧 AI 应用却十分稀少,已然成为推动 AI 普及化的阻力。

如何解决这个问题?高通的答案就是 AI Hub,这是一个包含超过 75 个主流 AI 和生成式 AI 模型的预优化 AI 模型库,其中整合了大家耳熟能详的 Whisper、ControlNet、Stable Diffusion 和 Baichuan-7B 等主流 AI 大模型,可以满足音视频、图画和文本等不同的调用需求。

高通 AI Hub 中的所有 AI 大模型均已针对高通 AI 引擎进行优化,让运行效率得到大幅度提升,与未优化的模型相比处理速度最高提升 4 倍,而且可以更好地适应高通和骁龙的硬件平台。此外,高通 AI Hub 支持在不停的执行环境中快速打包,使得开发者可以轻松在不同形态的终端上实现出色的端侧 AI 服务。

在现场展台上,高通展示了通过 AI Hub 实现的全球首个 Android 手机多模态大模型和 LoRA 模型。在此之前,以上两种 AI 大模型基本运行在云端或是高性能的 PC 硬件环境中,这是首次在小型移动终端上实现端侧部署,而且仅需简单的调用高通 AI Hub 就可以部署。

借助拥有超过 70 亿参数的 LMM 和 LoRA 模型,Android 手机可以进行端侧的艺术创作和复杂问答,相较于此前的小参数模型,AI Hub 中的主流大参数 AI 模型可以提供更出色的回答。而这些都只是高通 AI Hub 的冰山一角,通过进一步的整合优化,随着骁龙硬件平台的性能提升和 AI 大模型迭代优化,未来有望实现小型智能终端上的端侧部署视频生成、音频合成等 AI 功能。

对于开发者而言,高通 AI Hub 的发布不仅降低了开发成本,而且也为他们提供了更多的开发方向,让有好点子的开发者可以轻松将自己的作品展现到用户面前。当 AI 应用的开发门槛降低,势必会让 AI 应用的数量猛增,而我们也将会迎来 AI 生态的爆发增长。

许多用户可能好奇:AI 应用对我们会有什么影响?个人认为,AI 应用的爆发应该会从工具类应用开始,比如一个可以通过拍摄的照片,自动生成对应文案的应用,让我们可以快速更新朋友圈和社交软件,抑或是自动分析照片、图片中的文字,然后自动排版归纳信息点。更进一步,还可以通过一张照片、一段话,实时生成趣味小视频并分享给好友,AI 移动应用的普及,将会使我们可以更好地展示自己的创意与想法。

移动 AI 生态正在高通的推动下进入快车道,毫无疑问,在高通软硬件并行的发展策略支撑下,移动 AI 生态将迎来自己的引领者。高通在 AI 领域的成功并非偶然,早在数年前,高通就已经开始在 AI 领域布局,在生态中引入 AI 的应用,随后更是在处理器中整合 NPU 模块,为 AI 功能提供专门的算力支持,经过数年的迭代更新,才有了今天的第三代骁龙 8、骁龙 X Elite 和一系列的 AI 生态矩阵。

移动生态是一个庞大的生态圈,在这个生态圈中,高通只是参与者之一,想要让 AI 在生态圈中得到长足发展,没有谁能够仅依靠自己就获得成功,高通显然明白这一点。所以,在 MWC2024 的展台上,我们不仅仅看到了高通,还看到了 TCL、小米、中国移动等众多的科技企业,他们都有一个共同的身份——高通的合作伙伴。

中国移动与高通等多个企业,共同打造了首钢—高炉 SoReal 科幻乐园,利用 5G-A 解决方案完成了室内的大容量、低时延无线数据传输技术验证,成功实现了轻量化的超密集沉浸式 XR 游戏体验,对于游戏爱好者来说,他们离科幻作品中的多人虚拟现实游戏又近了一步。

而在手机领域,高通与小米、OPPO、荣耀等多个一线手机品牌均加快了在 AI 领域的合作,小米的图片扩充、荣耀的智慧成片和智慧创建日程,OPPO 的 AI 消除等,都是 AI 技术在实际应用领域的最新成果。

毫无疑问,高通与众多科技企业的合作,正在加快新一代无线技术和 AI 技术的落地,也让高通的技术创新可以惠及更多的消费者,推动整个移动生态的发展。科技的进步正在让我们进入一个新的无线时代,在 5G 技术的加持下,AI 也将不再被束缚于大型设备中,移动 AI 的普及,让我们更轻松地将 AI 应用到日常生活中,把更多的精力放在自我价值的实现上。

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