本文给大家分享的是高通引领科技潮流，开启端侧AI新纪元的相关内容！

在科技日新月异的高通如何引领潮流，开启端侧AI新纪元？它将如何颠覆传统认知，重新定义我们的生活方式？又将如何通过创新技术，推动人工智能的发展，为人类的进步贡献力量？让我们一起探索这个问题，揭开高通引领科技潮流，开启端侧AI新纪元的神秘面纱。

全球最大规模的通信展MWC2024拉开帷幕，在今年的MWC上，AI也当之无愧的占据了C位。产业链上下游，小到芯片、设备商，大至系统、软件、终端品牌，全都将AI相关技术设为了重点展示技术。

作为全球领先的无线通信技术和移动处理器的制造商，高通一直在积极推动AI技术的发展和应用。

在MWC2024上高通再次推出新的举措，用AI赋能生态，助力厂商和开发者把握AI机遇，进一步推动AI技术的广泛应用。

在MWC2024上高通展示了一系列新技术，包括高通AI Hub、骁龙X80 5G调制解调器及射频系统、高通FastConnect 7900移动连接系统等，但这些所有新技术、产品都都与AI进行了深度融合，高通用AI赋能生态，助力厂商和开发者把握AI机遇，进一步推动了AI技术的广泛应用。

高通构建从算力到应用开发的AI全栈支持

作为全球领先的无线科技创新者，高通在AI方面有着十余年的技术积累，尤其是从第二代骁龙8开始，高通便展示出其在生成式AI方面的强大优势，其在2023年初就已经可以在本地支持运行Stable Diffusion、ControlNet等生成式AI大模型。

随后2023年11月发布的第三代骁龙8更是将终端产品的AI能力进一步提升，例如支持终端侧运行高达100亿参数的生成式AI模型，以每秒生成20个token的速度运行70亿参数的大语言模型，并支持Stable Diffusion在0.6秒内生成图像。

而在端侧实现大模型的部署到流畅运行，这一切都源于骁龙芯片强大的性能。每一代的旗舰骁龙芯片，都拥有着绝对的性能优势。最新发布的第三代骁龙8，更是将其性能优势进一步放大，其所搭载的高通Kryo CPU主频高达3.3GHz，与前代平台相比性能提升30%，能效提升20%；高通Adreno GPU性能和能效均提升高达25%。这为AI大模型在端侧运行提供了强有力的算力支撑。

而针对AI方面的优化同样是高通的强项，其将Hexagon NPU性能提升98%，能效提升40%，即便是更为复杂大语言模型、大视觉模型以及生成式AI应用，都能在它的加持下在端侧流畅运行。

在第三代骁龙8强大的算力能力以及基于AI的优化助力下，智能手机市场很快兴起了一阵AI热潮，几乎所有的手机厂商都在AI领域集结完毕。毫不避讳的说，是高通通过前瞻性的战略眼光以及行业内绝无仅有的技术优势，引领了手机产品的AI化风潮。

虽然高通推动了AI在端侧的部署，综合来看，现阶段用户在不同品牌手机中可用的AI功能还只是初期阶段。比如，AI的体验都集中在创意文本撰写、语音摘要、智能消除等等，而这显然还无法完全满足用户对于AI变革的期待。

在这样的背景下，高通再度发力，在MWC上发布了AI Hub，高通AI Hub的推出，是高通在AI研发历史和开发者生态布局上的又一重要举措。据了解，高通AI Hub带来了超过75个预优化AI模型的全新模型库，支持在搭载骁龙和高通平台的终端上进行无缝部署。开发者可将这些模型无缝集成进应用程序，缩短产品上市时间，发挥终端侧AI部署的诸多优势，比如即时性、可靠性、隐私、个性化和成本优势。上述模型现已在高通AI Hub、Hugging Face和GitHub上提供，开发者只需通过几行代码，即可在搭载高通平台的云托管终端上自行运行模型。

随着高通AI Hub的出现，将进一步降低行业用户的大模型应用开发难度，消弭开发成本。通过高通AI Hub解决方案，开发者打造AI应用将会变得简单和高效。打破大模型的应用同质化，让大模型真正融入产品赋能用户，看起来只是时间问题。

赋能产品高通进一步释放AI力

在 AI大模型日益火热的对于各类终端产品来说，如何以最高效率、最低成本，将大模型变成自身所需的场景化解决方案才是关键。对于此，高通基于自身平台为大众展示了全新的解决方案。在本届MWC展会上，高通带来了一系列先进的AI技术的应用展示。

高通展示了全球首个在搭载第三代骁龙8的Android手机上运行的多模态大模型（LMM）。该LMM模型支持超过70亿参数，不仅能够接受文本输入，还可以接受图像、音频等其它输入数据类型，并能够基于输入的内容进行多轮对话。

该模型能够实现丰富而强大的应用体验。

比如你可以拍摄一张食物照片，然后询问AI：这些食材都是什么？根据这些食材能够做什么菜？每道菜的热量是多少？AI助手就能够基于视觉内容提供丰富的信息。

高通还展示了首个在Android手机上运行的LoRA模型。LoRA能够在不改变底层模型的前提之下，调整或定制模型的生成内容。通过使用很小的适配器（大小仅为模型的2%，便于下载），就能够个性化定制整个生成式AI模型的行为。

在演示中，模型能够根据不同个人或艺术偏好创建高质量自定义图像。LoRA是面向终端侧生成式AI的关键技术，它能够提升效率，可扩展性以及定制化能力。这一技术不仅能够运用于图像生成，也可以应用于大语言模型等多种生成式AI模型，是实现个性化生成式AI的高效方式。

特别值得一提的是，该模型所有的AI功能完全在终端侧运行，能够以非常及时的响应速度生成token，并且更好地保护隐私。

不仅仅是在手机产品上，在搭载全新骁龙X Elite平台的Windows PC上，高通带来另一个多模态AI的演示。这是全球首个在Windows PC上运行的音频推理多模态大模型，它能理解鸟鸣、音乐或家中的不同声音，并且能够基于这些信息进行对话，为用户提供帮助。

该多模态大语言模型能够理解用户输入的音乐类型和风格，为用户提供音乐的历史以及相似的音乐推荐，或通过对话的方式为用户调节周围的音乐。同样，以上模型经过优化，能够实现出色的性能和能效，并完全在终端侧运行，以充分发挥骁龙X Elite的强大能力，增强隐私性、可靠性、个性化以及成本优势。

高通对于端侧AI的部署不仅局限于手机、PC上，在汽车、Wi-Fi设备、网络基础设施等设备中，高通都通过领先的边缘AI以及高性能低功耗处理能力，帮助他们打造个性化的、基于AI的使用体验。

技术是达成目标的手段，提升用户体验才是终极目标，高通站在技术能力提升和产品迭代创新的第一线，不断加速端侧AI的布局和推进。未来，高通将继续深化在AI领域的布局，不断推动技术进步，以实现更多场景的智能化应用，为用户提供更加智能、个性化的解决方案。

写在最后：高通以算力为基，不断推动端侧AI快速发展，在当下这个全球科技不断进步和市场日益多元化的高通正以其深厚的技术积累赋能开发者，并以持续创新精神积极应对挑战，为未来的通信科技领域描绘出一幅充满无限可能的AI蓝图。

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