2019/04/19 10:50

Qualcomm、vivo、腾讯王者荣耀和腾讯AI Lab强强联合，共同推动人工智能向终端侧迈进

四方合作首个落地项目“想象力工程”在Qualcomm人工智能开放日上进行展示。

2019年4月19日，深圳——Qualcomm Incorporated（NASDAQ: QCOM）子公司Qualcomm Technologies, Inc.与vivo、腾讯王者荣耀和腾讯AI Lab今日宣布，四方正利用第四代Qualcomm^®人工智能引擎AI Engine，共同推动和探索终端侧人工智能应用的全新体验。以“想象力工程”为名，通过发挥各方长期以来在AI领域的专长，此合作旨在拓展AI生态系统的跨产业合作，同时借助终端侧AI不断提升的强大算力优势，探索AI能够为终端带来的更智能、更高效的体验。作为 “想象力工程”的首个落地项目，四方充分利用Qualcomm^®骁龙^™855移动平台上的第四代AI Engine的强大异构计算能力，开创性地在vivo的iQOO手机上将移动游戏的AI推理能力首次大规模从云端迁移至终端侧，依靠iQOO强大的算力和出众的系统优化，让以《王者荣耀》为代表的多人实时战术竞技（MOBA）类游戏获得体验的升级和优化。

Qualcomm中国区董事长孟樸表示：“Qualcomm Technologies一直致力于推动人工智能在终端侧的应用和落地，通过骁龙移动平台上先进的Qualcomm 人工智能引擎AI Engine，与AI生态系统合作伙伴共同打造丰富的用例和创新的用户体验。目前，我们的技术已经驱动了一系列广泛的AI用例，借助此次四方的合作，我们希望能够携手生态系统合作伙伴，探索终端侧创新的AI特性和应用。”

vivo创新创意领域总经理王友飞表示：“基于第四代Qualcomm 人工智能引擎AI Engine，我们很高兴能够与Qualcomm、王者荣耀和腾讯AI Lab实现合作，并以‘想象力工程’为起点打造强大、智能的AI体验。从今年3月发布的iQOO开始，我们推出了全新的Multi-Turbo，这项技术可以充分挖掘硬件潜力、为战队选手和游戏玩家提供更稳定、更快速的手机游戏体验。与此同时，我们还正共同打造移动端AI电竞战队‘SUPEX’，并希望能够通过MOBA类游戏场景的实验环境来不断提升和优化AI电竞战队的实力，为移动电竞带来更好的竞技体验。”

腾讯王者荣耀技术总监邓君表示：“王者荣耀致力于为消费者提供优质的娱乐体验和内容。此次与Qualcomm、vivo和腾讯AI Lab合作，是我们在5G和AI技术不断发展的大背景下积极探索先进技术对娱乐产业突破传统，创新发展的可能。”

腾讯AI Lab技术总监付强表示：“腾讯AI Lab专注于基础研究和应用探索的结合，通过提升AI认知、决策及创造能力，迈向‘Make AI Everywhere’的愿景。我们认为，从构建AI生态系统到AI规模化，关键要素之一是将智能从云端分布到无线网络边缘。随着5G时代的到来，与Qualcomm、vivo和王者荣耀开展合作，让我们感到非常振奋，这将共同推动云端AI向无线边缘和终端侧AI的进一步落地。”

传统而言，很多对神经网络的训练和推理都是在云端或者基于服务器完成。当下，随着移动平台性能和算力的不断提升，人工智能正从云端向终端侧迈进。去年年底，Qualcomm Technologies发布了第四代多核Qualcomm AI Engine，该AI Engine是骁龙移动平台上加速终端侧AI用户体验的硬件与软件组件的集合。第四代多核AI Engine的硬件核心包括Hexagon 690处理器、Adreno 640 GPU和Kryo 485 CPU。其中，全新的Qualcomm Hexagon 690处理器包含一个全新设计的Hexagon张量加速器和四个Hexagon向量扩展内核，这是前代旗舰产品向量处理的两倍，并且还增加了四线程标量内核，综合实现了专有的、可编程的AI加速。除此之外，骁龙855还完整集成了Snapdragon Elite Gaming一系列面向游戏优化的软硬件特性，助力顶级智能手机带来全新水平的游戏体验，其中就包括由AI推动的更智能、更高效的AI游戏体验。

在2019年4月19日深圳举行的Qualcomm人工智能开放日上，Qualcomm Technologies联合vivo、腾讯王者荣耀和腾讯AI Lab，共同实现了“想象力工程”首个落地项目的现场展示。现场所有的展示用机均为搭载了骁龙855移动平台支持Snapdragon Elite Gaming特性的vivo全新品牌 iQOO手机，与会者还可组队与AI电竞战队“SUPEX”现场竞技，亲身体验人机对决。

产业QualcommVivo腾讯王者荣耀腾讯AI Lab神经网络

相关数据

人工智能技术

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

张量技术

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在维空间内，有个分量的一种量，其中每个分量都是坐标的函数，而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则作线性变换。称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶均无关系）。在数学里，张量是一种几何实体，或者说广义上的“数量”。张量概念包括标量、矢量和线性算子。张量可以用坐标系统来表达，记作标量的数组，但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。张量在物理和工程学中很重要。例如在扩散张量成像中，表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。工程上最重要的例子可能就是应力张量和应变张量了，它们都是二阶张量，对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

来源：维基百科

神经网络技术

（人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者（Connectionist）」，因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型，它们都是前馈神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），其中 RNN 又包含长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习，但也有一些为无监督学习设计的变体，比如自动编码器和生成对抗网络（GAN）。

来源：机器之心

腾讯机构

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