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IT之家|“XR+AI”正在迎接属于自己的时代，从昙花一现到默默蓄力( 二 )


这么多的设备彼此联动 ， 需要强大的AI运算能力 ， 更何况 ， 未来我们对“智能”的要求会越来越高 ， 这这些不仅仅是靠终端上的AIEngine就能实现的 。
IT之家|“XR+AI”正在迎接属于自己的时代，从昙花一现到默默蓄力
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我们所说的终端上的AI叫做终端侧AI ， 顾名思义 ， 它的意思就是数据的采集、计算、决策都在前端设备本地进行 ， 优点是隐私性高 ， 可靠性高和时延低 ， 缺点是AI性能有限 。
与终端侧AI相对的是云端AI ， 它的数据训练、处理都是在云端进行 ， 因此可以进行大规模的AI运算 ， 但是相较终端侧AI会有时延 。
5G万物互连的时代 ， 我们要做到的 ， 就是综合云端AI和终端AI的优势 ， 让他们更好地协同 。 于是 ， 分布式AI就产生了 。
首先 ， 我们要确保AI分布在无线边缘 ， 同时 ， 还要让边缘的海量终端随时能够以极低的时延触达到云 。
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简单说 ， 就是让云靠近边缘的终端 ， 将大数据训练以及时延不敏感的内容和存储在云端进行 ， 而AI的具体执行交给无线边缘的海量终端上 ， 两者在高速率低时延的5G网络中相辅相成 ， 互相协同 ， 让海量终端越来越聪明 。
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而高通就是分布式AI的先行者和践行者 。 他们拥有基于骁龙异构计算能力的高效硬件 ， 包括CPU、GPU、DSP/HVX ， 还有最先进的神经网络算法以及软件工具 ， 在此基础上 ， 高通还推出了自己的分布式技术架构 ， 例如其中有一个技术就是在终端侧通过多台终端的分布式架构 ， 进行人工智能系统的训练 ， 形成一个边缘的云 。 再加上高通强大的5G网络 ， 将终端侧AI与云端AI无缝的连接起来了 。
在这些技术的加持下 ， 高通就能够将边缘云和终端侧AI有效地结合起来 ， 以积极的颠覆性方式 ， 推动包括无界XR在内的各种终端的变革 。
具体到无界XR ， 这时候的XR终端就可以通过边缘云在计算、存储、渲染和内容等各个方面得到增强 ， 实现最佳的沉浸式体验和更多的颠覆性用例 ， 例如直接用XR设备进行画面逼真的大型3A游戏 ， 实时在线电竞 ， 甚至是视频通话时直接渲染出对方的3D模型在眼前 ， 仿佛面对面的交流 ， 或者在更专业的领域 ， 篮球运动员戴上XR眼镜 ， 就可以实时模拟出赛场的队友进行战术演练 ， 或者用XR实时分析运动员投篮姿势的准确性等等 ， 带来巨大的想象空间 。
联动上下游 ， 分布式AI+无界XR变革各行各业
从上面的分析不难看出 ， XR、AI和5G其实三者紧密相连 ， 梳理一下彼此的关系 ， 应该是这样：5G高速率低时延的网络让分布式AI成为可能 ， 而分布式AI驱动海量物联网终端向着更智能的方向进化 ， 其中XR就是最典型、最先受益的终端案例 ， 它和AI的结合可以给消费者以及不同行业更加智能、更加互联、更加沉浸式的未来 ， 推动远程教育培训、医疗及设备维护等各行各业的变革 。
这个过程中 ， 必须要有一个角色能够把AI和XR融合起来 ， 然后联动产业链的上下游 ， 进而驱动各行业变革 。 高通 ， 就是这个角色的积极扮演者 。
例如高通推出的骁龙XR2平台就将分布式的AI技术带到了XR领域 ， 从而帮助设备厂商、开发者开发出丰富多样的创新设备和应用 。 骁龙XR2是全球第一个同时融入AI和5G连接的XR平台 ， 它的CPU和GPU性能相比上代均有2倍的提升 ， AI性能则提升11倍 ， 同时它还是全球首个支持七路并行摄像头、且具备计算机视觉专用处理器的XR平台 。
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例如教育行业 ， 在自然地理课上 ， 当学生们戴上骁龙XR2平台的XR眼镜 ， 头显就会实时感知学生周围的环境 ， 然后根据环境特征将周围渲染“改造”成热带雨林环境 ， 让学生们仿佛置身于雨林中 ， 从而更深刻地了解到雨林的各种知识 。 类似这种用例离不开强大的AI计算机视觉感知能力和画面渲染能力 ， 需要边缘云计算和终端AI的彼此配合才能完成 。


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