目前,我们正在进入 5G Advanced 阶段,并将开启新一轮 5G 创新。5G Advanced 是 5G 标准的第二阶段,将为 5G 后续发展定义新的目标和新的能力。Rel-18 将带来赋能全新行业、用例和体验的增强功能与特性,包括 AI 驱动的系统设计、针对 XR 的全新优化和面向更低复杂度物联网终端的 RedCap,此外还有进一步增强的 eMBB、C-V2X 特性等。
总之,5G Advanced 的连接数量将达到千亿级别,同时还将支持下行 10Gbps 速率、毫秒级时延,以及感知、高精度定位等超越连接的能力。它还将推动 5G 向 6G 持续演进,从而带动千行百业、海量的智能网联终端进入新一轮创新期。
而 6G 时代,不仅仅要满足增强的传统通信需求,更要在 AI 和计算、系统可靠性、感知一体化、绿色网络等全方面实现扩展支持。其中特别是需要 AI 技术的驱动,会向着原生无线 AI / ML 方向演进。在 5G 时代,网络侧和终端侧的 AI 是独立进行的,目前 5G Advanced 要求终端和网络之间的 AI 实现协作,ML 在终端和网络之间要协调运转。而到了 6G 时代,AI 在所有终端和网络层则需要完全原生自主运行,从而带来强大的可扩展性和适应性。
在这一需求下,AI 的发展也将迎来重要的变革,在 5G Advanced 推动千亿级智能网联终端规模化扩展的趋势下,AI 处理的重心将会向边缘侧转移,当然,云计算在大规模 AI 训练、推理的过程中也是必不可少的。这种情况下,我们可以相信,混合 AI,将成为 AI 的未来。
混合 AI,指的是终端侧 AI 和云端 AI 协同工作,在适当的场景和时间下分配 AI 计算的工作负载,以提供更好的体验,并高效利用资源。
具体来说,在一些场景下,计算将主要以终端为中心,在必要时向云端分流任务。而在以云为中心的场景下,终端将根据自身能力,在可能的情况下从云端分担部分 AI 工作负载。
目前,生成式 AI 正在掀起 AI 发展的新浪潮,并且必将在千行百业中得到应用,而生成式 AI 的大规模扩展,离不开混合 AI 架构的广泛应用。因为生成式 AI 大模型训练、推理、运行所产生的数据规模十分庞大,而且成本高昂,云经济难以支持。而混合 AI 能够利用现已部署的、具备 AI 能力的数十亿边缘侧终端进行运算处理,这将很大程度上缓解成本压力。此外在能耗、可靠性、隐私安全性、个性化体验等方面,混合 AI 也有着无可比拟的优势。
在混合 AI 架构下,云端 AI 和终端侧 AI 需要密切无缝地协同,起到彼此实时连接作用的,就是 5G。因此,5G + 混合 AI 驱动生成式 AI 的大规模扩展,无疑将推动新一轮内容生成、搜索和生产力相关应用的发展,通过广泛的千亿级边缘侧终端作为载体,包括智能手机、笔记本电脑和 PC、汽车、XR 以及广泛的物联网等品类,将真正开启智能网联边缘的规模化变革。
数字化未来,高通已经做好了准备
骁龙 X35 还支持双频 GNSS(L1+L5)以提供精准定位,该特性能够支持全新的工业用例和应用。凭借对全球射频频段的支持,骁龙 X35 支持包括 Sub-6GHz、FDD 和 TDD 在内的几乎所有频段,从而满足不同市场的需求。
在混合 AI 架构的建设方面,高通也展现出了出色的领导力。我们知道,终端侧 AI 能力是赋能混合 AI 并让生成式 AI 实现全球规模化扩展的关键,而高通一直以来就是终端侧 AI 发展的主力军。在 AI 领域,高通已经深耕超过 15 年,并且已经面向数十亿手机、汽车、XR 头显和眼镜、PC 以及物联网等边缘终端提供行业领先的 AI 硬件和软件解决方案。
就拿生成式 AI 来说,几个月前,高通还实现了全球首个 Android 手机上的 Stable Diffusion 终端侧演示。Stable Diffusion 是一个参数超过 10 亿的超大神经网络基础模型,能够基于输入的文本提示生成图片。通过高通的全栈 AI 优化,该模型能够完全在终端侧运行,实现在 15 秒内完成 20 步推理,生成饱含细节的图像。
还有,如果在云端运行一个超过 10 亿参数的生成式 AI 模型,可能需要数百瓦的功耗,而高通在终端侧运行需要的功耗仅有几毫瓦。能够支持终端在既定功耗下完成更多处理工作,这也是高通在生成式 AI 领域的独特优势。
高通还面向 Stable Diffusion 进行了全栈 AI 优化。去年 6 月,高通推出了专门面向边缘侧 AI 的领先软件栈产品 —— 高通 AI 软件栈,能够支持从软件层面进行模型优化。比如高通在去年年底发布的第二代骁龙 8 移动平台上,支持了 4 位整数运算(INT4)能力,大大提升了 AI 运算的效率。
还有通过高通 AI 引擎 Direct,高通能够以最高效的方式利用硬件能力,结合第二代骁龙 8 行业领先的 Hexagon 处理器,将在终端上带来领先的生成式 AI 能力。
高通 AI 软件栈的核心优势在于,模型一旦开发出来,就可以在不同地方使用。它再与混合 AI 部署相结合,形成杀手级的组合,将帮助生成式 AI 在不同终端上进行规模化扩展,实现生成式 AI 的普及。
而在 AI 硬件方面,高通能够提供行业领先的能效。这当中,高通 AI 引擎就是由多个软硬件组件构成,能在骁龙平台上实现终端侧 AI 加速。高通 AI 引擎采用异构计算架构,包括 Hexagon 处理器、高通 Adreno GPU 和高通 Kryo CPU,全部面向在终端侧快速高效地运行 AI 应用而打造。
除了高通 AI 引擎,还有一点不容忽视的,就是高通部署的边缘侧终端规模十分庞大,搭载骁龙平台的已上市用户终端数量已达到数十亿台,而且每年有数亿台的新终端还在进入市场。这些终端覆盖一系列广泛的产品类型,包括手机、汽车、XR、PC 和物联网等。
总之,高通凭借行业领先的硬件,支持在既定功耗下实现更高性能;行业领先的高通 AI 软件栈,以及行业领先的工具如高通 AI 模型增效工具包(AIMET)等三大关键要素,构成了其在全球范围赋能混合 AI 规模化扩展的独特优势。
5G+AI 深度融合,这些应用成果让人眼前大亮
5G 与 AI 的深度融合,正为各行各业带来创新机遇。在工业领域,更强的自动化控制能力、预测性维护和数字孪生等技术,正在推动行业向工业 4.0 转型;在汽车领域,当前汽车正成为“车轮上的联网计算机”,集成了先进的处理、智能和连接能力。
还有 5G+AI,将赋能元宇宙的建设,无界 AR 支持动态分布式计算,面向沉浸式应用的 5G API 将带来逼真的视觉效果,通过 5G 带来感知辅助提升 XR 体验。此外,5G+AI 还将推动广域物联网的演进,带来更精准的定位和射频感知能力以及各种专网创新等等。
而所有这些多元化的垂直行业用例,在推进的过程中,我们都将看到高通的身影。作为基础无线科技的引领者和突破者,高通的技术和产品正处于千行百业的交汇点,以“赋能者”的身份与整个产业深度合作,引领不同行业和领域开拓创新,这在这次 MWC 上海展会上,就有着深刻体现。
比如在展会上,各大无线通信产业链企业秀出的 5G 和 AI 方面的成果中,就都有高通的助力。比如在卫星物联网领域,美格智能就和高通合作,采用高通最新的 9205S 调制解调器,通过增加卫星通信功能让智能定位终端解决方案的产品能力再度进化,全面支持 5G NB-IoT、Cat.M 和双向卫星链路,提供更加全面和灵活的通信解决方案,具备区域全覆盖、全天候以及抗灾性强等技术优势。