终端侧 AI：未来体验的关键
在人工智能（AI）迅猛发展的今天，终端侧 AI 越来越受到关注。终端侧 AI 指的是在设备本地运行的 AI 技术，如智能手机、电脑、汽车等。与传统依赖云端计算的 AI 相比，终端侧 AI 具有显著优势。
首先，终端侧 AI 的响应速度更快。数据无需上传到云端，减少了网络延迟，能够实现更快的实时响应，带来更流畅的用户体验。例如，在智能手机上进行语音识别时，终端侧 AI 可以即时处理用户的语音指令，而不需要等待云端的响应。
其次，终端侧 AI 的安全性更高。数据存储在本地设备上，降低了数据泄露的风险，更好地保护用户隐私。在医疗领域，患者的健康数据可以在本地设备上进行处理，避免了数据在传输过程中被窃取的风险。
此外，终端侧 AI 的可靠性更强。即使在没有网络连接的情况下，设备也能正常运行 AI 功能，保证了应用的可用性。在自动驾驶汽车中，即使网络中断，车辆仍能依靠本地的 AI 系统进行安全驾驶。
随着 AI 技术的不断发展，终端设备的算力也在不断提升，使得在本地运行复杂的 AI 模型成为可能。高通发布的第三代骁龙 8 和骁龙 X Elite 平台就是其中的典型代表，它们能够赋能 AI 手机和 AI PC 产品，实现更强大的 AI 功能。
混合式 AI：云端与终端的协同
虽然终端侧 AI 具有诸多优势，但云端计算仍然扮演着重要的角色。对于一些需要大量算力才能运行的大模型，云端计算仍然是最佳选择。因此，未来 AI 的发展趋势是混合式 AI 架构，即云端与终端协同工作，共同提供 AI 服务。
在混合式 AI 架构下，终端设备负责处理一些简单的 AI 任务，例如图像识别、语音识别等，而云端则负责处理一些复杂的 AI 任务，例如自然语言处理、机器学习等。通过云端与终端的协同工作，可以充分利用两者的优势，实现更高效、更智能的 AI 应用。
高通的 5G 技术在混合式 AI 架构中扮演着重要的角色。5G 技术具有高速率、低延迟的特点，可以实现终端设备与云端之间的高速数据传输，从而提高 AI 应用的响应速度和可靠性。例如，在智能制造领域，5G 技术可以实现设备与设备之间的高速数据传输，而 AI 技术可以帮助企业进行生产优化、质量控制等，从而提高生产效率和产品质量。
5G+AI：赋能移动生态创新
高通公司全球高级副总裁钱堃认为，5G+AI 技术是赋能移动生态创新的关键。5G 技术为 AI 应用提供了更强大的网络基础设施，而 AI 技术则为 5G 网络提供了更智能的管理和优化。
在自动驾驶领域，5G 技术可以实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的高速数据传输，而 AI 技术可以帮助车辆进行环境感知、路径规划等，从而实现更安全、更高效的自动驾驶。例如，在高速公路上，车辆可以通过 5G 网络实时传输数据，AI 系统可以根据实时数据进行动态路径规划，避免交通事故的发生。
在智能家居领域，5G 技术可以实现家居设备之间的高速数据传输，而 AI 技术可以帮助用户进行智能家居的管理和控制。例如，用户可以通过智能手机远程控制家中的空调、灯光等设备，AI 系统可以根据用户的习惯和环境变化，自动调节设备的运行状态，提高居住的舒适性和便捷性。
生成式 AI：创造无限可能
生成式 AI 是近年来 AI 领域最热门的技术之一。生成式 AI 可以根据给定的数据生成新的数据，例如图像、文本、音频、视频等。生成式 AI 具有广泛的应用前景，例如内容创作、虚拟现实、药物研发等。
在内容创作领域，生成式 AI 可以利用大量的数据进行学习和训练，自动生成高质量的文章、音乐、视频等内容。例如，新闻媒体可以利用生成式 AI 自动生成新闻稿，提高新闻发布的效率。音乐创作者可以利用生成式 AI 自动生成音乐作品，提供创作灵感。
在虚拟现实领域，生成式 AI 可以利用大量的数据进行学习和训练，创建逼真的虚拟场景。例如，游戏开发商可以利用生成式 AI 自动生成游戏中的虚拟场景，提高游戏的沉浸感和趣味性。电影制作公司可以利用生成式 AI 自动生成电影中的特效场景，提高电影的视觉效果。
在药物研发领域，生成式 AI 可以利用大量的数据进行学习和训练，预测药物的疗效和副作用，加速药物研发进程。例如，制药公司可以利用生成式 AI 自动生成新药的化学结构，进行药物筛选和优化，提高药物研发的效率和成功率。
AI 商业的“泡沫”与机遇
尽管 AI 的前景一片光明，但我们也需要警惕 AI 商业中的“泡沫”。一些企业为了追求高估值，虚报 AI 产品的 ARR（年度经常性收入），导致市场对 AI 的预期过高。然而，我们不能因为存在“泡沫”就否定 AI 的价值。AI 仍然是一项具有巨大潜力的技术，只要我们能够脚踏实地地进行研发和应用，就一定能够创造出真正的价值。
下一个 AI 超级应用，或许就隐藏在以下几个领域：
- 智能家居： 利用 AI 技术实现家居设备的智能化控制和管理，打造更舒适、更便捷的居住体验。例如，智能冰箱可以根据用户的饮食习惯，自动生成购物清单，提醒用户购买所需物品。
- 智慧医疗： 利用 AI 技术辅助医生进行疾病诊断和治疗，提高医疗效率和医疗质量。例如，AI 系统可以根据患者的病历和检查结果，自动生成诊断报告，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
- 智能教育： 利用 AI 技术实现个性化学习，提高学习效率和学习效果。例如，AI 系统可以根据学生的学习情况，自动生成个性化的学习计划，帮助学生更好地掌握知识。
- 智能交通： 利用 AI 技术实现交通流量优化和自动驾驶，提高交通效率和交通安全。例如，AI 系统可以根据实时交通数据，自动调整交通信号灯的时间，缓解交通拥堵。
中国 AI 的机遇与挑战
中国在 AI 领域具有巨大的发展潜力。中国拥有庞大的人口和市场，为 AI 应用提供了广阔的空间。同时，中国政府也大力支持 AI 产业的发展，为 AI 企业提供了良好的政策环境。
然而，中国 AI 产业也面临着一些挑战：
- 技术瓶颈： 中国在一些关键 AI 技术方面仍然落后于发达国家。例如，在芯片制造和算法研发方面，中国与美国、日本等国家仍存在差距。
- 人才短缺： 中国 AI 人才缺口巨大，难以满足 AI 产业发展的需要。例如，高校和企业对 AI 人才的需求量大，但培养 AI 人才的速度跟不上市场需求。
- 数据安全： AI 应用需要大量的数据，如何保护数据安全是一个重要的挑战。例如，在金融领域，AI 系统需要处理大量的用户数据，如何保护用户隐私和数据安全是一个重要的问题。
抓住机遇，拥抱 AI 的未来
AI 正在改变世界，我们必须抓住机遇，拥抱 AI 的未来。让我们一起努力，克服挑战，推动中国 AI 产业的健康发展，为构建更美好的未来贡献力量。
迎接 AI 时代，让我们共同期待下一个超级应用的诞生！
