多模态大模型，首次本地部署在安卓手机上了！

现在，对着手机AI助手，输入照片、语音，都能自如对话，所有功能完全在终端侧运行。

MWC 2024首日，高通就放大招，通通聚焦终端侧AI。

手机上能跑多模态大模型之外，全球首个在Windows PC上运行的音频推理多模态大模型演示，也来了。

它能理解音频并进行推理、可实现语音输入的多轮对话。

最后，高通还发布了面向开发者的AI Hub，让开发者可以更加方便在手机、PC上开发大模型应用，目前已支持超过75个大模型。

以及连WiFi系统都要被AI增强了，高通最新一代WiFi 7解决方案FastConnect 7900，同样面向混合AI时代而来，是全球首个使用了AI增强的WiFi系统。

高通这一套组合拳，只为证明一件事：终端侧AI趋势，现在已经到来。

终端侧AI已经到来

高通这一次秀肌肉，核心展示了生成式AI在手机、PC端侧运行的新突破。

而且在官方资料中，多次强调了“所有功能完全在终端侧运行”——但尚未明确是否都是在不联网条件下实现的。

不过总而言之，终端侧能跑更多AI大模型，对于终端变革、用户价值变革，绝对都是大消息。

具体细节，来看官方放出的演示。

安卓机方面，高通将生成式AI的本地运行拉升到了多模态级别。

首个在Android智能手机上运行的大语言和视觉助理大模型（LLaVA），可接受包括文本和图像在内的多种类型的数据输入，并可基于输入内容进行多轮对话。

现在，用户可以拍一张照片向AI助手提问：

这些食材都是什么？它能做什么菜？每道菜的热量是多少？

AI助手就能基于照片信息给出回答。所有功能都完全在终端运行，可以进行多轮对话、保障响应速度。

另外，高通还发布了可在安卓手机上运行LoRA的实例。

LoRA能在不改变底层模型的前提下，调节或定制模型的生成内容，通过使用大小仅为模型2%的适配器，即可个性化定制生成式AI模型。

比如Stable Diffusion就可以通过LoRA进行定制化调整。大语言模型也可以通过LoRA定制为个人助理、改进翻译能力等。

PC方面同样强调多模态能力的本地部署。

现在，在Windows PC上可以运行音频推理多模态大模型，能够实现由语音完成多轮对话。

搭载骁龙X Elite的Windows PC将可以理解鸟叫、音乐或者各种声音。比如它能听歌进行相似推荐。

与此同时，高通还“翻译”了一下什么叫真正意义上的AI PC。

骁龙X Elite的NPU运算能力高达45TOPS，两台设备同时运行集成Stable Diffusion插件的GIMP（一款广受欢迎的图像编辑器）进行AI图像生成。骁龙X Elite只需7.25秒就能生成一张图像，速度是X86竞品（22.26秒）的3倍。

开发者方面，高通推出全新AI Hub。

它支持超过75个模型，传统AI模型和生成式AI模型都有，比如ControlNet、Stable Diffusion、Baichuan-7B等，可在骁龙和高通平台上部署。

开发者选择好所需模型、所用框架，确定目标平台（比如特定型号手机或芯片）。高通AI Hub就可以为开发者提供面向指定应用、指定平台进行优化的模型。只需几行代码即可获取模型，并将模型集成进应用程序。

高通表示对AI Hub支持的每个模型都进行了优化，基于高通的AI引擎可以达到4倍推理加速，同时占用内存带宽和存储空间也将减少。

这些优化模型可在高通AI Hub、Hugging Face和GitHub上获取。

首个AI增强的WiFi 7系统

为什么要用AI增强WiFi？

因为高通认为，AI的未来是混合AI，也就是需要跨云端、终端和边缘云。

因此也给连接提出更高要求。

在MWC 2024上，高通带来全新一代WiFi 7解决方案：高通FastConnect 7900系统。

这也是全球首个AI增强的WiFi系统，集成了近距离感知功能。

此外，这也是高通首次在6nm芯片上集成了蓝牙、WiFi和超带宽，达到“以一顶三”的效果。

相较于上一代，7900采用了全新的射频前端模组和架构，在降低40%系统功耗的同时提高能效；该系统还助力减少25%占板面积，从而留出更大的电池空间以提升续航能力。

而在今年MWC上，高通不仅发布一系列终端AI技术，一系列搭载骁龙8 Gen 3的旗舰机也纷纷亮相，比如荣耀Magic6 Pro、OPPO X7 Ultra、小米14 Pro等。

它们带来了AI扩图（小米）、AI创建日程（荣耀）、AI图像消除（OPPO）等功能。

AI手机元年与否或许还有争议，但终端侧的AI落地，正在在高通的底层驱动下，走向Everywhere、Everyone……

参考链接：

https://www.qualcomm.com/news/media-center/press-kits/mwc-barcelona-2024

文章来自于 微信公众号“量子位”（ID: QbitAI)，作者 “z明敏”