高通背后的秘密26家芯片巨头联合力挺华为AI界的未雨绸缪有着怎样的布局
高通的秘密决策：26家芯片巨头联合力挺华为，AI界的未来布局有多深？
如果你问AI边缘芯片公司最难的是什么，他们大概率会说落地的应用场景太多、太复杂。如果你问开发者使用AI芯片最难的是什么，他们可能会说没有统一的开发平台。如果你问消费者使用AI的最大感受是什么，他们或许会表达一些对AI智能程度的不满。
AI已经在智能手机中普及，但AI的体验还不够完善，AI功能也还不够强大。想要实现体验优秀的AI功能和产品，一定需要从底层硬件到上层软件和系统深度融合。
所有AI芯片公司都在大谈自家产品优势，但即便对于有能力和经验的开发者，想要将一个应用程序化不同的产品中总是有许多迁移工作，这也在很大程度上阻碍了新技术接受与进一步创新。为了解决这一问题，高通推出了最新解决方案——高通人工智能软件栈（Qualcomm AI Stack），包括硬件、软件工具，让OEM厂商或者开发者的一次开发，就可以应用到智能手机、物联网、汽车、XR（虚拟现实/增强现实）、云端移动PC等多个领域。
这是足以让开发者兴奋的一次“跨平台运行”的概念。但要实现这个目标，面临着诸多挑战。Ziad Asghar指出，“不同业务对于准确性、功耗以及时延等方面平衡要求各不相同。”Jeff Gehlhaar提到，“如何让我们所有不同的IP都能获得同样的访问权限，让每个IP都能够以统一方式选择相应解决方案，这是一个主要挑战。”
为了应对这些挑战，高通最终推出了一个包含从底层硬件联合上层软件和工具优化，以实现仅通过统一的人工智能软件栈可跨硬件平台运行。这是一项十分挑战性的工作，因为要支持不同的操作系统，如Android、Windows/Linux，以及针对网联汽车QNX等。此外，还需支持完整系统接口加速器驱动仿真支持，以及数学库编译器虚拟平台分析器调试器编程语言核心库。
基于Direct AI引擎，上述这些高通人工智能软件组成部分都可以实现。在最高级别，有TensorFlow PyTorch ONNX框架；下至直接ML SDK ONNX runtimes TF Lite Micro Direct ML；再下至神经网络处理SDK；最后是模型量化压缩技术模型分析器神经网络架构搜索工具套件Prometheus Kubernetes Docker基础设施集成。
此外，它还支持包括Snapdragon Ride SDK、高通智能媒体SDK以及Snapdragon Spaces XR development platform中的诸多SDK，为建立统一SDK奠定了基础。Ziad Asghar表示：“任何面向单一终端开发的人工特性，都可轻松部署于其他终端。”
虽然刚发布但这只是起步阶段，要真正实现其愿景还有很长路需要走，不仅面对着软件复杂性提升的大幅挑战，还需进行大量细致优化与客户紧密合作才可能成功。这需要时间，更需要持续投入。但如果能够成功，便是其技术路线图战略成功，也是其在人工智能市场获得巨大成功关键所在。
