過去幾年，終端人工智能正在興起，越來越多的人工智能工作逐漸從云端轉移到了終端，例如模式匹配、建模檢測、分類、識別等。終端人工智能在保護隱私的安全性、性能和整體可靠性等方面更具優勢，這也推動著人工智能向終端遷移。傳統而言，很多對神經網絡的訓練和推理都是基于服務器或者在云端完成，事實上大多數廠家也是將對人工智能的研發集中在云端，目前這樣的模式發生了轉變，很多企業紛紛投入到終端人工智能領域。高通作為領先的硬件和計算平臺提供商，所扮演的角色就是確保終端人工智能用例無論是在性能上還是續航表現上，都可以高效運行，與云端形成互補的同時，讓終端人工智能給用戶帶來更好的續航和無縫體驗。

　　毫無汽車吊疑問，人工智能技術的發展不僅將成為人類進化的下一個契機，還將成為全球經濟、生活、娛樂等領域發展的新引擎。數據表明，至2030年，人工智能將會為世界經濟貢獻至少15.7萬億美元的市場容量，即便是人工智能尚屬啟蒙的當下，AI也已經是所有科技從業者無法逃避的話題。如果說時至今日在人工智能領域還尚未有所建樹，那可以說是已經無法跟上業界乃至時代科技進中國吊裝網步腳步，終將會被市場淘汰。

　　30多年來，高通一直引領移動的創新，無論是通信技術還是人工智能，都有著強大優勢。高通對人工智能研究已有十余年，基于智能終端的人工智能平臺，已經演進了三代。并且推出了還推出了人工智能引擎AIE。人工智能引擎硬件上是通過AdrenoGPU、KryoCPU和HexagonDSP三種單元，可以智能靈活地執行各種AI運算，每個內核架構各不相同，在處理不同AI工作負載時有各自的角色和獨特價值。人工智能引擎的軟件方面，提供了驍龍神經處理SDK、AndroidNNAPI(AndroidO/P都支持)、HexagonNN，而且同時支持Caffe、Caffe2、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX等各種框架。

　　此前人工智能助手都需要通過網絡上傳語音或是圖像以實現功能，這就意味著智能終端只能作為媒介存在，最終的結果仍然是服務器云端向終端的發送。因此，高通的人工智能引擎就是希望能夠在智能終端上完成更多的人工智能運算，讓終端人工智能運算能力加速。

　　如今高通驍龍835、驍龍845以及高通驍龍710和驍龍660移動平臺中，都已經搭載有AIEngine，這使得高通驍龍移動平臺已經成為當前應用最為廣泛、影響力最大的移動人工智能平臺，其在拍照和語音交互的突破給用戶帶來一項又一項激動人心的突破。比如在vivoNex手機中，相機已經能根據用戶所拍攝的畫面為用戶提供更為優秀的構圖建議，而自動HDR、智能場景識別等功能也足夠幫助拍照苦手們，拍下一張更為出色的照片。終端人工智能的應用，使得它已經不再是一項冰冷的技術，而是賦予世間萬物感知需求的能力。

　　隨著5G到來，不一定非要在云端完成人工隨車吊智能的訓練、推理等任務，這些都可以在最靠近數據源的邊緣設備上完成，從而起到終端與云端互補的作用，更好的保護用戶隱私，帶來更高的效率。

　　而越來越強的終端運算能力雖然可以在本地完成諸多任務，但對于自動駕駛、路況測算等實際應用場景，終端仍然需要取得云端數據來確保功能的實現，因此人工智能與網絡發展依舊息息相關。而移動通信領域同樣是高通的強項，5G、萬物互聯的時代即將到來，高通已經做好準備在移動行業中繼續引領5G和人工智能并行向前。

　　以5G超高速和低時延的特點，可以為人工智能提供更高的運算性能。根據相關數據2018到2022年，智能手機累計出貨量將超過86億部，移動終端的規模將為構建人工智能平臺帶來巨大潛能，而5G網絡可以說是為其添磚加瓦。

　　當然，人工智能的發展不再是任意廠商的獨舞，越來越多開發者和平臺寄希望高通這樣的大廠能搭建統一的性能和開發門檻，構筑和諧繁榮的生態環境。高通通過廣泛的生態系統合作來推動人工智能的發展，目前全球多家領先的OEM廠商、開發者以及云供應商等生態系統廠商已采用或宣布支持Qualcomm人工智能引擎AIEngine，以優化和加速人工智能應用。