ChatGPT席卷AI界，第二代骁龙7+如何助力实现人工智能的持续突破？

　　自去年11月ChatGPT问世以来，AI话题便持续占据热搜榜。就在上周的3月14日，新一代GPT-4的发布再次引发网友热议，纷纷感叹其强大，GPT-3.5在短短几个月内便被“淘汰”。过去，AI虽为高科技热点，但对普通人而言却遥不可及。如今，人工智能似乎一夜之间走进了千家万户。作为一个聊天机器人，其鲜明的应用场景正在宣告：无论你感到紧张还是兴奋，人工智能时代已经到来。

　　3月16日，百度发布了“文心一言”，这是继“文心一格”之后的第二款AI产品，直接对标ChatGPT。百度明确表示，将在所有业务中全面集成“文心一言”。可以预见，未来AI将广泛出现在各类互联网产品中。其便捷的可触达性，让用户无论在手机、电脑还是其他终端设备上，都能轻松享受人工智能带来的便利。

　　然而，在推动AI转型的道路上，OpenAI和众多互联网大厂并非唯一玩家，只是因为它们面向C端消费者而更易被熟知。在幕后，一些大众不熟悉的领域也在悄然发生变革，比如为AI开发者提供更高效的研发环境，或为终端提供更强大的算力和操作系统。

　　这正是高通过去十年一直在努力的方向。

　　第二代骁龙7+全面升级，但核心仍围绕“AI”

　　3月17日，即百度“文心一言”发布的次日、GPT-4发布后的第三天，高通正式推出了第二代骁龙7+芯片。这是一次全面升级，无论是音效、体验还是AI性能，都有了显著提升。

　　如高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理Christopher Patrick所言：“骁龙是顶级移动体验的代名词。今天发布的第二代骁龙7+彰显了我们将骁龙广受欢迎的部分旗舰特性引入骁龙7系，从而让更多用户可以享受动心体验”。

　　第二代骁龙7+移动平台的CPU整体性能比上一代提升了50%，GPU性能与上一代7系相比翻倍，且高性能并不意味着高能耗，新平台的能效提升了13个百分点。

　　在消费者热衷于比拼跑分的时代，第二代骁龙7+却独辟蹊径，提出了另一个更接地气的指标——持久稳定输出性能。毕竟，在实际使用中，影响用户体验的不是性能峰值，而是稳定、持续的高性能输出。

　　在一项连续进行20轮的GFX Manhattan 3.0 1080P基准测试中，两台机器同时进行性能测试。结果显示，第二代骁龙7+在GPU性能上最初就领先竞争对手18%；到第5轮，友商机器性能开始下降，两者差距扩大到27%；到第7轮，友商机器表现进一步下滑，差距扩大到65%，并一直持续到第20轮。而第二代骁龙7+的芯片性能一直非常稳定，跑分线几乎持平。

　　在用户体验上，游戏和影像性能均大幅提升。借助自适应可变分辨率渲染(Auto VRS)，它通过全分辨率渲染重点内容，使用较低分辨率渲染场景背景，从而优化能效和性能。立体渲染则能为烟雾等粒子图形游戏画面增添栩栩如生的真实感。

　　第二代骁龙7+的18-bit ISP支持一次捕获30张画面，且支持高达2亿像素的照片拍摄，同时还能进行三重曝光的单帧逐行HDR视频拍摄，让消费者能够捕捉到高达4000多倍的影像数据，获得丰富的色彩和高清晰度的体验。

　　然而，重头戏还是落在AI上。

　　与前代平台相比，第二代骁龙7+集成的高通AI引擎性能提升超过2倍，能效提升40%，并支持AI赋能的增强体验以实现出众的简便性。

　　高通在芯片领域的地位毋庸置疑，而芯片又是开发AI模型中极为重要的组成部分（系统、算力）。高通作为全球领先的芯片厂商，其在AI领域的技术和创新实力也备受关注。不夸张地说，高通在领域内的创新能力和迭代速度，某种程度上成为了AI行业这个“上层建筑”的“经济基础”。

　　时至今日，AI已成为大众街头巷尾议论的话题，无论是普通消费者还是企业，都意识到了AI的重要性。

　　向AI倾斜是高通长期战略的一部分。在过去十年中，高通凭借强大的AI科技，持续赋能终端侧。如今，从手机到汽车、从XR到智能工厂，乃至智慧城市，到处可见由高通AI引擎赋能的终端侧设备。

　　赋能终端侧、推动终端侧AI普及，并非高通最近才提出的新概念。早在2015年，骁龙820移动平台就首次集成了高通公司的第一代人工智能引擎。也是从那时起，“赋能终端侧AI”逐渐开始形成理念和技术方案。

　　第二代骁龙7+作为一款面向中、高端智能手机和平板电脑的处理器芯片，具有卓越的性能和高效的功耗管理能力，适用于运行应用程序和多媒体内容的应用场景，这将加速其在终端侧设备的部署。如今，新发布的第二代骁龙7+移动平台在AI性能上的进一步提升，是高通“赋能终端侧AI战略”的延伸。

　　高通赋能，让AI技术在不同终端上快速拓展

　　近日，与AI一同登上热搜榜的，还有演员杨紫琼。第95届奥斯卡颁奖典礼在3月13日举行，杨紫琼凭借在《瞬息全宇宙》中的出色表演获得了“影后”荣誉。她成为了奥斯卡上第一位获得这一殊荣的华裔女性，并且这部电影共获得七项大奖，成为好莱坞历史上最大的赢家之一。

　　根据媒体披露，高通早在去年就已经与杨紫琼达成合作。巧合的是，3月13日杨紫琼获奖，3月17日杨紫琼讲述AI如何改变我们的生活的视频就已经在网络上传播。杨紫琼带观众体验了AI赋能的智能手机、影像、汽车、智能家电等一系列日常可见的终端设备。

　　六分钟的视频，堪比好莱坞大片。AI与生活，如杨紫琼在视频里的一句话所言，“你不必懂科技，它自会懂你。”

　　这一切和高通推动AI技术在各个领域、各个终端的部署密不可分。在2022年下半年，高通发布了AI软件栈(Qualcomm AI Stack)，这是一款足以改变行业开发生态的里程碑产品，只是因为远离C端用户，大众较为陌生。

　　在AI Stack出现之前，由于AI部署的多场景、多终端特性，一样的功能往往需要开发者重复开发多次。AI Stack诞生后，AI开发者不必再将时间浪费在重复开发上，从而可以集中精力去思考创新的AI应用，真正实现“一次开发，多终端使用”。

　　这加快了AI行业的前进速度。

　　借助AI Stack，今年三月，高通AI研究院 (AI Research) 在Android智能手机上实现了新突破——成功部署了Stable Diffusion。

　　Stable Diffusion，简单地说就是“输入文本，AI创作图像”，全过程仅需要几秒钟。下图就是利用Stable Diffusion生成的图像，输入的文本为“穿盔甲超级的毛绒绒猫战士、逼真、4K、超细节、V-Ray 渲染、虚幻引擎”。

　　完成这一突破的是高通旗下的研究机构AI Research，其致力于推动人工智能技术的发展和应用，聚焦于机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的研究，同时也率先在商用终端上展示概念验证，为在现实世界中的技术规模化应用铺平道路。

　　依然是以Stable Diffusion为例，输入文本，输出图像，巨大的计算需求是否存在延迟?终端设备(如智能手机)能够提供足够算力吗?这便是高通一直强调边缘侧AI技术的原因。

　　终端是相对于云端而言的。首先并不是所有计算和功能都适合在云端实现，然后回传至设备，可能是由于安全考虑，也可能是传输速度限制。如果能够在本地(终端)完成这些计算，无疑是更佳的选择。近年来，AI云端大模型持续往边缘终端转移，如何通过边缘AI进行终端侧处理，并且保证可靠性、时延、隐私、网络带宽使用效率和整体成本，这是高通需要考虑的事。

　　在AI Stack的加持下，通过全栈AI优化，Stable Diffusion功能仅仅在一部智能手机上，就可以实现15秒内执行20步推理，生成一张512x512像素的图像。这是在智能手机上最快的推理速度，能媲美云端时延。

　　如何做到的?通俗地解释，全栈优化就是“全方位、综合性的优化方法”。包含硬件、内存、算法、模型、功耗，几乎从各个方面入手，让“终端”真正可以响应用户需求。

　　早在2021年，高通就提出了“统一技术路线图”，2022年，推出AI Stack。前者统一硬件，后者统一软件。如今，在“统一路线图”加持下，意味着全栈优化+高通AI软件栈(AI Stack)能够让一项新的AI技术迅速在不同终端之间拓展、复制。

　　但需要强调的是，高通通过AI技术赋能终端，而不是取代终端。高通公开表示，终端厂商更了解用户，高通需要与终端厂商在联合调校上加大投入。这一方面意味着芯片初期听取终端厂商的建议;另一方面，芯片落地后，要持续结合终端侧用户的需求进行优化。

　　比尔盖茨在谈到ChatGPT时说，“它将会改变世界”。有理由相信，2023年将会成为AI史上极为重要的一年，一连串重磅消息的发布，让科技爱好者有些“目不暇接”——未来已来。第二代骁龙7+作为具有旗舰级体验的非旗舰移动平台，将以更高的性价比将各类最前沿的AI应用带给更广泛的用户群体，从而快速普及原本旗舰专属的终端侧AI体验，进一步助力整体AI生态的指数级增长，实现真正的AI for Everyone。