X Elite平台的AI生成性能远高于竞品

　　今日，一年一度的MWC 2024正式开幕，高通也提前举行了展前沟通会，发布了全新的AI模型、FastConnect 7900移动连接系统与骁龙X80 5G调制解调器多款重磅产品。先从AI讲起，目前终端侧AI已经到来，这种能力是由去年发布的第三代骁龙8与骁龙X Elite带来的，在今年的MWC上也会有更多的相应终端面世。在本届MWC上，高通也将带来全新的Qualcomm AI Hub，全面优化的AI模型库支持，跨骁龙和高通平台部署，支持包含传统AI模型与生成式AI模型在内的超过75个AI模型，在优化后拥有高达4倍的推理速度提升。

　　全新的AI模型

　　高通还会在MWC上展示全球首个在Android手机上运行的多模态大模型，能够支持目前大语言模型，超过70亿参数的LMM和LLaVA，支持文本、语音和图像输入，基于图像输入以及时的响应速度生成token，进行多轮直观对话，全栈AI优化以低功耗实现高性能，终端侧处理增强安全性、可靠性、个性化与成本优势。

　　以及全球首个在Windows PC上运行的音频推理多模态大模型演示，目前大语言模型能够理解音频，并进行推理，可以实现听歌识曲推荐类似音乐等AI能力。该大模型超过70亿参数的多模态大模型支持文本和语音输入，基于音频样本以及时的响应速度生成token，进行多轮直观对话，全栈AI优化以低功耗实现高性能，终端侧处理增强安全性、可靠性、个性化与成本优势。

　　还有高通首个在Android手机上运行的低秩适应LoRA模型，超过10亿参数Stable Diffusion模型，利用LoRA适配器支持定制化体验，基于个人或艺术偏好，创建高质量自定义图像，LoRA赋能跨用例扩展和定制终端侧生成式AI，全栈AI优化以低功耗实现高性能，并支持适配器间快速切换，终端侧处理增强安全性、可靠性、个性化与成本优势。

　　在搭载骁龙X Elite与X86平台的笔电上运行GMIP集成Stable Diffusion插件对比，前者仅耗时7.25秒，图像生成速度是X86竞品的3倍，这得益于高达45TOPS的NPU算力。

　　FastConnect 7900

　　可以看到为实现规模化扩展，AI处理的重心正在向边缘侧转移，混合AI是AI的未来，这需要可靠的连接能力，为此高通推出全新的FastConnect 7900移动连接系统，这也是业界最强大的Wi-Fi 7解决方案。

　　FastConnect 7900是首个AI增强的Wi-Fi系统，首次集成Wi-Fi、蓝牙、超宽带功能，集成近距离感知功能，带来下一代多终端体验。其中AI可以识别应用场景优化参数，增强了服务质量保证、降低时延与功耗、确保漫游和移动性。FastConnect 7900拥有安全的近距离感知技术，可以通过Wi-Fi测距，蓝牙信道探测，超宽带测距等方式，实现数字车钥匙、显示扩展定位、接入控制、智能标签、找寻耳机、室内定位等功能。FastConnect 7900支持Wi-Fi高频并发技术（HBS）与扩展个人局域网技术（XPAN），可以带来更好的多终端体验。

　　骁龙X80 5G调制解调器

　　5G方面，高通推出了第二代高通5G AI处理器——骁龙X80 5G调制解调器及射频系统，拥有AI赋能的5G Advance性能，支持5G毫米波、Sub-6GHz、卫星通信，是首个下行6载波聚合、首个面向智能手机支持6Rx，首次面向CPE支持AI赋能的增程通信、首次在5G调制解调器中集成NB-NTN、首个基于AI的多天线管理的新一代调制解调器。

　　在AI的帮助下，骁龙X80 5G调制解调器的CPE服务获取速度提升60%，联网模式下功耗降低10%，定位精度提升30%，选择最佳基站时间减少20%，链路获取速度提升30%。

　　MWC上高通也会与行业进行讨论，帮助行业推出低于99美元的千兆5G智能手机，预计将为28亿5G新用户提供服务，峰值速率高达同价位4G手机的5倍。

　　Q&A

　　Q：目前我不清楚骁龙X80的峰值速率是多少？这一数值在近年来似乎处于相对平缓的状态，当然我也注意到高通带来在不同频段下的速率提升，以及网络体验的增强。这是否意味着市场对于网络的关注点发生了变化，或是在速率的提升上产业遇到了瓶颈，比如毫米波的推广、频谱的整合？

　　A：骁龙X80的下行峰值速率是10Gbps，上行是3.5Gbps，现在更多是看在受限的环境下的平均连接速率，高通希望在全球范围内可以充分发挥5G与5G Advance的潜能，在国内我们也在开展毫米波波外场测试，期待可以为国内消费者提供10G峰值速率。

　　Q：FastConnect 7900相较于7800速率是否提升？在国内频段受限的环境下如何？

　　A：FastConnect 7900峰值速率是5.8Gbps，支持高频并发多连接技术，可以在6GHz无法使用速率提升50%，国内最高可实现4.3Gbps峰值速率。

　　Q：对于这次AI体验的升级，如Stable Diffusion的部署，以及HUB这部分，是基于后续新芯片平台，还是8 Gen 3就能体验到呢？

　　A：可以在第三代骁龙8上进行体验。

　　Q：高通新的WiFi7系统和5G Advanced系统都是AI增强的，这两个系统的AI能力是通过增加了AI处理单元实现的还是基于算法实现的，能否展开介绍一下？

　　A：都是在芯片上实现的，X80基带上有硬件加速器。

　　Q：2024年已经有很多具备终端侧AI芯片和能力的PC、手机上市，但是从体验来看，一些应用仍旧是原有AI能力的优化、升级，高通认为如何才能让用户更快了解并使用到新一代AI终端的性能和体验优势？手机和PC等终端侧AI应用生态的完善是不是还需要较长时间？在高通看来2024年将有哪些具备创新性的终端侧AI应用值得期待？

　　A：现在已经有很多终端搭载了生成式AI能力，2024下半年会看到许多值得期待的应用。

　　Q：今年是5G-Advanced商用元年，请问高通是否在RedCap上有更多的规划和布局？骁龙X80针对智能手表等可穿戴产品是否能满足功耗上的要求？

　　A：对RedCap的支持，高通去年已经推出了骁龙X35，适用可穿戴设备，X80针对的是更大一点的终端，比如手机、汽车、工业互联网等，功耗敏感终端主要还是使用X35。

　　Q：LMM在Android上，以及Windows上音频推理多模态大模型，分别会占用多大的ROM与RAM空间？

　　A：70亿参数大概会占用4GB空间。

　　Q：站在用户体验角度，X80 5G解调器能够带来哪些革新和升级？

　　A：AI在不同用例里可以提升用户体验，带来全方位的基于AI的提升，还有专门的先进射频软件套件。

　　Q：前几年高通发布骁龙855、骁龙865的时候，都会宣传SoC内置的NPU算力数据。但是到了8Gen2、8Gen3的时候，我们似乎不怎么去提这个算力数字了？这是为什么？刚刚高通有提到，X Elite平台的AI生成性能远高于竞品，是因为NPU性能更强。而我们现在知道，几家x86厂商可能很快就会在下一代平台上推出40TOPs以上的内置NPU。那么高通会因此也重新力推内置NPU的算力增长吗？

　　A：TOPS和真正的性能不成正比，未来的产品不予置评。