匯聚5G與無線邊際網路浪潮 引爆多元創新智慧應用

高通(Qualcomm)產品管理資深總監Sahil Bansal。

隨著IoT與AI匯流，有助催生更個人化、學習、適應性的創新服務，將智慧家庭應用往前推進一大步。高通(Qualcomm)產品管理資深總監Sahil Bansal表示，今天我們可以善用邊緣運算，再搭配語音介面、語音或臉部辨識、顯示器、A/V...等等裝置，實現各式各樣的智慧家庭願景。

著眼於此，高通持續強化連結、運算、安全等不同技術，再把這些技術整合到單一平台，以利客戶更有效率地將AI引入設備，在快速、經濟前提下推動更多智慧型產品商業化。

「角色與責任正在變化，」Sahil Bansal說，以往人們仰賴雲端執行AI訓練與推理，現在由終端設備做推論的情況比比皆是，甚至開始參與訓練，比方說在裝置上進行臉部辨識解鎖、或者在工廠中的機器有能力辨識空間距離等。談及高通的AI戰略，係以終端人工智慧搭配無線邊際網路服務為主軸，讓智慧裝置成為互聯裝置。高通強調雲端的AI演算法對於大數據仍然至關緊要，但看好終端人工智慧發展，讓終端裝置擁有一定的智慧運算能力，可依據週遭的感知資料，獨立進行分析與推論、甚至訓練。

展望5G時代，新興的無線邊際網路將由大量連網裝置組成，其中除各種IoT裝置外，還包括了電話、汽車、機器人、無人機、電錶、感測器等等。但單憑這些裝置本身的功能，不足以發揮5G潛力，因此還需要結合邊緣雲，由貼近最終用戶的它來彙聚資訊、提供必要的控制與處理功能；有了邊緣雲、無線邊際網路，可聯手實現低延遲的最佳用戶體驗。

為協助用戶跟上5G、AIoT趨勢，高通基於IoT應用打造數款SoC，提供異構運算架構，讓客戶與夥伴依據AI工作負載與功耗限制，靈活採用CPU、GPU或向量處理器等不同內核，例如OEM夥伴可利用CPU與GPU加速移植機器學習(ML)演算法，在某些情況下，透過向量處理器來提升ML效能。

Sahil Bansal強調，唯有兼具智能、高整合性的平台，才是IoT的成功關鍵，因此高通藉由SoC實現先進的連接、運算能力，繼而結合攝影機、感測器、位置等等更多功能，以一站式解決方案型態交付予客戶，期望幫助他們更輕鬆地發展各式創新產品。