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WAIC面壁分论坛现场:高通如何面向智能体AI打造全栈技术架构

高通在WAIC面壁分论坛展示面向智能体AI的全栈技术架构,涵盖端侧模型、传感器中枢、NPU及5G/6G连接,推动端云协同,实现从感知到生成式再到智能体AI的迭代,并展望物理AI演进,强调端侧智能与连接协同,助力端云一体。

7月19日,高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、IEEE Fellow徐晧博士在“端侧AI创新和行业发展论坛”上,发表了题为《智能体AI时代:计算架构与模型效率的持续创新》的演讲。这场演讲系统梳理了端侧AI应用的前景,以及智能体浪潮对终端计算架构带来的范式变革。下面就是演讲的核心内容整理。

徐晧博士指出,端侧AI应用的市场空间远比很多人想象的要大——从手机、耳机到汽车,各类终端的市场规模动辄以十亿计。过去大家更多关注数据中心的大规模训练,但端侧的应用同样拥有广阔前景。以手机为例,从简单的单轮对话到多轮交互,再到智能体调度,设备所需的Token处理量正以十倍级递增:一万、十万、百万级。比如,在手机上调用智能体所需的Token数量非常大,目前阶段必须采用端云结合的方案——端侧小模型处理隐私性强、需要实时响应的任务,云端负责深度推理和规划。未来,随着模型优化和硬件提升,越来越多处理会迁移到端侧,减少对数据传输和云端Token运算的依赖。

徐晧博士提到,面壁智能在端侧模型的布局很早就引起了高通的关注,双方有很多契合点。事实上,端侧模型在未来一至两年内,完全可以达到与几十倍算力的云端模型同等的功能,而且这个趋势还在加速——更多大模型将迁移到端侧,以小模型的形式出现。随着硬件算力持续提升,这些模型在端侧也能轻松运行。

那么,从硬件设计的角度看,要打造一款真正的智能体手机,需要攻克哪些关键难点?

首先是任务规划。智能体需要出色的任务规划能力,高通通过全新的CPU来承担任务规划和控制。

其次是传感器信息的实时处理。传统手机只有用户主动给出指令才执行任务,不需要24小时感知环境。但智能体手机必须主动帮助用户——比如感知到你在大会现场,自动将手机静音;感知到你进入座舱,自动调节温度和座椅位置。这需要低功耗的传感器中枢,对大量传感器数据进行有效处理和融合,精准感知环境,为智能体提供决策依据。

第三是NPU。要为端侧提供强大的模型运算能力,高通对NPU做了大量模型适配和优化,利用其高效张量计算能力,让2B到3B量级的模型在手机端流畅运行。

此外,出色的5G或6G连接能力也必不可少。目前大部分智能体功能依赖云端,但随着端侧模型越来越强,端侧、云端和边缘云需要协同处理,优秀的无线连接可以将端侧与云端的算力无缝衔接。

具体到高通提供的硬件支持,传感器中枢是核心之一——它能够24小时在线感知用户信息,为端侧大模型或小模型提供情境感知,打造个人知识图谱。而NPU则为端侧提供强劲算力,比如刚才提到的20亿、30亿参数模型,都能在端侧流畅运行。高通最新的旗舰移动平台第五代骁龙8至尊版,以及今年即将推出的更强大平台,都围绕这些需求设计。座舱芯片同样具备强大算力,能够支持百亿参数以上大模型在车端稳定运行。

从应用和模型演进来看,高通已经完成了从感知AI到生成式AI,再到智能体AI的迭代。下一阶段重点将推进物理AI,实现从小模型向多功能大模型的转变。在算法层面,高通做了大量模型在端侧的适配,包括模型压缩与量化、长上下文处理与增强,以及端侧模型的持续学习(on-device learning)。

最后,从汽车到机器人的演进,需要将二维空间规划升级为三维真实世界的理解,还要针对更复杂场景进行优化。这是高通从汽车芯片到机器人芯片领域正在开展的工作。高通与面壁在手机和车端已经有很多深度合作,未来也期待联合更多合作伙伴,共同推进智能终端在端侧的应用和发展。

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