手机芯片大厂高通(Qualcomm)目前已推出三代针对人工智能(AI)的平台，并持续关注AI应用与其所需的软硬件需求。 而随着AI于手机产业发展持续增温，竞争对手也逐渐增加，像是华为(HUAWE)、苹果(Apple)等手机品牌也纷纷投入此一领域发展，并相继推出相关解决方案(如Kirin 970、A11 Bionic)。 对此，高通表示，相较于华为、苹果等采专用硬件发展AI的策略，该公司未来仍采取「软硬兼施」的方式，因应AI发展。高通旗下子公司，高通技术公司(Qualcomm Technologies, Inc )产品管理总监Gary Brotman表示，高通现已推出了三代针对AI的平台，且一直关心AI应用案例及其所驱动的硬件和软件需求。 就目前而言，该公司认为现在的应用案例(Use case)尚不需要采用专属的AI硬件，当然，这并不代表高通未来不会考虑发展专用的AI硬件。Brotman进一步解释，目前整个产业面临的挑战在于，AI发展非常迅速，算法几乎每天都在演进。 因此，采用专用硬件平台具有一定的风险，因为在开发之初就须要预判未来18个月AI领域发展的趋势和热点，并将相应的技术放到专用硬件平台中。也就是说，一般硬件从设计生产到上市，周期约需要18个月的时间，而AI算法演进非常迅速，到硬件真正推出市场的时候， 芯片采购平台之前的解决方案可能已不再适合。 此外，开发专用的AI硬件也会增加相应的芯片成本。Brotman说明，现在绝大多数的开发者都在他们的AI算法中使用自定义的运行层，但专用硬件处理这些自定义层效率不佳，因此开发者不得不调用其他模块，如GPU或DSP进行处理。然而，在软件方面，不管是来自ARM还是其他厂商的软件工具都可以提供非常高的灵活性。 开发者不仅可以浏览底层硬件，这类软件工具还可以说明他们在某些情境下灵活地通过程序设计充分利用硬件能力，如Snapdragon平台的DSP，以说明降低开发者需要修改算法的风险。 因此，高通日后于AI的发展上，仍会以软件和硬件的结合来应对人工智能需求。针对未来布局，Brotman透露，接下来几个月，该公司将会发布针对AI性能基准体系，主要关注以下三个方面。 首先是AI处理案例的性能，包括速度和帧数；其次是功耗；最后是精准度。 高通期望能在这三点上获得平衡，如果一味地追求处理性能的高效，它的精准度可能就会下降，所以希望能有个更平衡的评价体系。Brotman说，其实，跟基准检验相比，应用案例才是真正的试金石，能最真实地显现AI性能情况。                    

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