2024年AI大模型普惠性共识深化：终端应用加速落地与技术创新

随着2024年进程过半，人工智能（AI）技术领域的共识愈发清晰：AI的真正价值在于其普惠性，即广泛而深入的应用。没有实际应用场景的支撑，再强大的基础模型也难以发挥其潜在价值。在这一共识的驱动下，从互联网巨头到手机厂商，各行各业都在积极探索AI时代的“杀手级应用”（Killer APP），这一趋势在顶级学术会议中也得到了明显体现。
终端AI应用的挑战与突破

在大模型“力大砖飞”的背景下，如何在算力有限的终端设备上，如手机，实现AIGC（AI生成内容）应用的流畅运行，成为了行业与学术界共同关注的焦点。国际机器学习大会（ICML）、IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）等顶级学术会议上的最新研究成果和技术分享，为我们揭示了这一难题的解决之道。
高通引领终端AI应用新篇章

作为AI应用向终端迁移的先锋，高通与众多安卓手机厂商展开了深度合作，共同推动大模型/AIGC在智能手机上的本地化部署。在CVPR2024等会议上，高通展示了一系列令人瞩目的技术Demo，如70亿参数级别的多模态大模型LLaVA在安卓手机上的成功运行，以及支持音频驱动的3D数字人版AI助手在断网状态下的本地运行等，这些不仅展示了技术的可行性，也为用户带来了全新的体验可能。
关键技术突破：量化、编译与硬件加速

量化技术：高通通过量化技术显著提升了AI模型在终端设备上的推理效率和内存使用效率。特别是低位数整型精度（如INT4）的量化方法，在不影响模型准确性的前提下，实现了大幅的性能和能效提升。
编译优化：编译器在AI模型部署过程中扮演着至关重要的角色。高通AI引擎Direct框架通过优化计算图的切分、映射、排序和调度等步骤，实现了AI模型在终端设备上的高效运行。
硬件加速：高通AI引擎采用异构计算架构，包括Hexagon NPU、Adreno GPU和Kryo/Oryon CPU等，为终端侧AI加速提供了强大的硬件支持。特别是Hexagon NPU的升级，显著提升了生成式AI的响应能力。

全栈AI优化：从理论到实践

高通不仅在理论研究方面快马加鞭，还通过全栈AI优化技术，将研究成果快速转化为实际应用。高通AI软件栈作为一套全面的AI技术工具包，支持各种主流AI框架、操作系统和编程语言，为开发者提供了极大的便利。通过高通AI Studio等集成工具，开发者可以轻松地实现AI模型在不同设备上的跨平台部署。
“发明家文化”推动AI普惠

高通深耕AI研发超过15年，始终致力于将感知、推理和行为等核心能力在终端上实现普及。这种重视基础技术的“发明家文化”，不仅促进了高通自身技术布局的完善，也推动了整个AI行业的创新与发展。在大模型时代，这种文化将继续延续，促进新技术的普及化、市场的竞争与繁荣，以及更多行业的创新与变革。
结语

随着AI技术的不断成熟和普及，我们有理由相信，在未来的日子里，AI将不再是遥不可及的高科技产物，而是成为我们日常生活中不可或缺的一部分。而像高通这样的技术领先者，将继续在AI领域深耕细作，为我们带来更多惊喜和可能。