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实际上，高通有着不为人所熟知的一面，这家以通讯技术见长的公司已经投入AI研发超过10年。在这10年间其中不乏AI基础领域的研究，比如神经网络压缩、机器学习训练工具等，目的都是在有限的计算资源内尽量提升AI运算性能。 高通希望推动AI研究实现高能效，利用AI技术来优化AI模型。高通利用张量分解、通道简化等手段压缩AI模型架构，压缩量达到3倍，同时准确度仅损失不到1%。 重视技术人才是高通AI战略的核心之一。通讯人才、基础科学人才的积累，才是给高通带来了更多新技术突破的基础。 深度学习领域知名科学家、VAE的提出者Max Wellings的加入，帮助高通将基础科学与深度学习领域相结合，在AI开放日当天，让高通引以为傲的规范等变卷积神经网络（G-CNN）正是 由Wellings所提出，这一研究将广义相对论和量子场论的数学原理应用到深度学习中，为3D物体识别提供了新思路。 无论从硬件还是软件两个方面，高通都做好了应对未来几年AI应用井喷的准备。 5G的出现让AI有了更多的应用场景，用5G将终端和云端连接，共同发挥出AI的巨大潜力。高通这方面的技术优势更是毋庸置疑。 高通就像是拥有了下一个时代5G+AI“两条腿”。高通在云端和边缘AI方面的布局，将帮助高通把AI技术扩展到领域，5G则是高通各领域的桥梁，这”两条腿”让高通跑得更快、更远。 |
