湖南阳光技术学校
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更新时间:2021-12-07 01:36
最新一代安卓旗舰能带来怎样的新鲜体验?
这两天,高通已经抢先预告。
如果说CPU、GPU百分之二三十的提升感知还不够强烈,那么以往PC游戏上才能体验到的AI超级分辨率功能被一整个搬到手游上,你又感觉如何?
而随着全新一代骁龙8移动平台的推出,以后用手机拍摄8K HDR视频,也有望成为标配。
还是每帧画面都能达到3300万像素,最高能同时拍摄6400万像素照片的那一种。
这不,已有网友闻讯大喜:以后再也不怕拍不好女朋友的照片,拍个视频再慢慢截图就完事了(手动狗头)。
虽然小米雷总的首发旗舰还在路上,但无疑,骁龙8已经凭借发布会上这些吸引眼球的展示,再一次掀起了人们对手机性能的无限想象。
然而,如果你已经跃跃欲试想要年底尝鲜,我就得提醒一句:以上,并非全貌。
怎么说?
只要再细品一下骁龙技术峰会释出的内容,就会发现,字里行间全是AI二字。
并且这一次,不再是仅仅局限在影像上的那一种。
现在,在一台搭载骁龙8的移动设备上,AI可以说已经深入到了各个你看得见或看不见的细节之处,“always on”。
骁龙8具备怎样的AI能力?
首先来看看新一代骁龙8 的具体参数。
无论是CPU、GPU还是各种模块上,都可谓是全面升级。
在这些升级中,AI技术的体现也非常淋漓尽致,我们先从具体功能看起。
今年,如果问骁龙8在哪些细节上给了人们惊喜,那一定要说一说ISP。
在上一代3个ISP的基础上,骁龙8增加了第4个ISP。
这个智慧感知ISP大有不同,它能做到让你的手机防偷窥。
也就是说,如果它检测到有人在注视着你的屏幕时,就会让手机自动锁屏。
这个ISP支持摄像头在极低功耗下运行,也就是“永远实时在线”。
不只是防偷窥,它还会随时待命来识别一些特殊的图像,比如二维码。
而随时随地的人脸解锁,也同样基于这个ISP实现。
在此之上辅以人脸识别算法,骁龙8将面部特征识别点增加到300个,能够捕捉到更为细微的表情变化,同时人脸检测速度也提升了300%。
这也解决了超广角镜头下,人脸被缩小后难以识别的问题。
即便是侧脸、面部有遮挡物的情况,最新的AI算法也都能搞定。
在摄影方面,骁龙8带来的AI加持也有进一步提升。
高通宣布将与徕卡合作,通过AI技术实现手机上的Leitz风格滤镜,让普通用户也能轻松拍出大片。
另外,骁龙8还将智能语音和健康应用结合在了一起。
他们和健康公司Sonde Health展开合作,通过AI来识别用户的声音,来判断他的健康情况。
(难道这就是望闻问切中的“闻”?)
它能通过识别用户的声音,推断用户是否心情抑郁、患有哮喘等,从而做出健康判断。
当然还少不了游戏方面。正如开头提到的,骁龙8给手游带来了AI超级分辨率功能。
这项技术听起来类似于此前应用于端游的深度学习超级采样技术(DLSS),可以利用深度神经网络来提取所渲染场景的多维特征,智能地组合多帧画面中的细节来构造高质量的最终图像。
这种方式能够达到的效果与传统渲染无二,但是性能更高。
高通表示,只要是搭载了骁龙8的平台,打游戏时这一功能将会自动开启。
与此同时,高通还顾及了玩家们都很头痛的信号问题。
通过AI技术,骁龙8可以实现更加稳定的信号传输,并能顾及电池续航问题,同时还将手握精确性提升了30%。
而实现以上多重功能的关键,就是AI引擎。
在全新一代骁龙8上,搭载了第7代高通AI引擎。
与上一代相比,其中的张量加速器速度、共享内存均提升了2倍。
其中,超大共享内存对于运行更深的神经网络来说至关重要,这样就能实现完整运行,而不必再分块处理。
各个模型处理的性能上,新一代骁龙8也是在骁龙888基础上全面升级。
整体性能方面,则提升了4倍。
值得一提的是,以上种种AI功能可以实时启用,靠的是AI引擎上的第3代高通传感器中枢,它能让AI在极低功耗下处理海量的数据信息。
例如摄像头能实时在线检测图像、语音助手可以随时唤起,都是仰仗它的功能。
并且新一代传感器中枢的性能也较上一代提升了75%,功耗降低了50%。
还不光是硬件方面的提升,此番高通AI应用到底有多细,还得从软件层面看门道。
语言处理就是今年高通AI应用的细节之一。
在新一代骁龙8上,他们NLP领域知名公司Hugging Face合作,让手机上的智能助手可以优先处理、分析通知。
这是一家专注于自然语言分析的技术公司,在它们的开源社区中,已经有超过6000个模型和近800个数据集,涵盖300多种语言。
在高通AI引擎上运行它们的情绪分析模型时,比普通CPU速度可以快30倍。
不止于此,高通还和人工智能领域巨头谷歌达成了合作——
骁龙8成为首个提供谷歌云Vertex AI NAS神经架构搜索服务的SoC平台。
Vertex AI是谷歌今年I/O大会上发布的托管式机器学习平台,它能够帮助开发者更快、更轻松地部署和维护AI模型。
据谷歌表示,与其他平台相比,Vertex AI NAS训练模型所需的代码行数能减少近80%。
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