搭载了业界首个人工智能（简称ai）移动芯片的mate 10最近让华为出尽了风头，这让身为移动芯片霸主的高通多少有些尴尬。不过，高通很快作出了反应，称下一步将加大在ai领域的投资。

正在香港举行的高通4g/5g峰会上，高通产品管理高级副总裁keith kressin在接受腾讯科技采访时表示，“加大ai领域的投资，主要集中在提升cpu、gpu和dsp性能这三大方面，从而更好的支持ai。”

他举例称，“几年前，我们在dsp上加了一个hexagon的矢量图像，它里面是一个巨大的库，1024位的，通过这个库，可以建立一些面向ai的矩阵拓展以及收集背后相关数据，而这些数据都是ai的重要特性，所以我们要加大这个三个领域的投资。”

为了加快ai应用在智能型手机上的执行速度、相关企业正尝试各种的可能性。显然。与华为硬件化的ai芯片麒麟970不同，高通侧重于ai在软件化能力。

事实上，不久前。高通宣布其神经处理引擎（neural processing engine，简称npe）的软件开发工具包（sdk）已经面向开发者推出。该sdk是高通在去年宣布的产品，当时仅面向部分合作伙伴开放，现在所有开发者都能使用。

高通表示，facebook将会成为率先整合该sdk的厂商之一，他们目前正在用它来加速自己手机应用中的增强现实滤镜。通过使用神经处理引擎，facebook的滤镜加载速度提高了5倍。

这也就是说，如果你正在开发一款使用ai（比如图像识别）的应用程序，你可以整合高通的sdk来让它在相兼容的处理器上更快速地运行。

对于高通来说，npe的下一步自然是硬件化，即推出专用ai移动芯片。至于高通何时发布，目前还是未知数，但对于华为的ai芯片，高通并不担心。

作为全球首款ai移动芯片，华为的麒麟970内置npu（神经网络处理器）实现芯片自主深度学习，这不同于高通的npe。

内置npu使麒麟970的处理图像速度比单独cpu（中央处理器）快20倍。华为给出的内部测试数据显示，用于图像识别时，麒麟970每分钟处理的图像可达2005张，这个处理速度远高于三星s8cpu的95张/分钟，也高于iphone 7 plus的487张/分钟。

但在高通看来ai发展变化很快，现阶段硬件话并不是时候。对此，keith kressin称，把ai的单元模块内置到芯片上并不是难事，高通之前就可以做。关键还是在软件开发、编程模块的优化。

“ai发展变化很快，所以更要求硬件灵活可再提升，而不是固化，所以眼下更需要ai软件的优化提升以适应不断变化的ai，当然，未来软硬都需要协同，但高通现在还是专注软件层面。”他说。

而不管哪种方式，用户对于ai的认知还是在应用的体验上，这是关键。若从竞争的层面来看，华为在ai硬件的抢先一步，让ai在手机端开始由软到硬地落地，对高通芯片地位多少有些影响，长远看，则是希望尽早摆脱对高通芯片的依赖。

与此同时，三星、苹果、微软、谷歌（微博）等巨头也都在不停的以自身方式加强对ai的部署。很显然，未来需要一些移动参考标准，这也是各家为何争相为ai深度学习提供最佳解决方案的根本原因。

当然，还有未来巨大的商机。对ai芯片的产业前景，有机构预测，到2025年，全球ai芯片组市场规模将超过122亿美元；而我国《新一代人工智能发展规划》预计，到2020年，国内智能计算芯片市场规模将达到100亿元。

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