1
| 本文作者： 王星 | 2014-09-22 13:49 |
九月對于科技界是個忙碌的月份。英特爾的IDF開發者大會碰上了iPhone 6和Apple Watch的發布會，而一周后同樣在舊金山舉行的高通Uplinq開發者大會則恰好與阿里巴巴上市及iPhone 6開賣“撞車”。當然，作為隨移動大潮崛起的新晉科技巨頭，高通沒有令開發者失望：除繼續發力移動通訊外，高通也在這次大會上拿出許多圍繞智能硬件相關的技術，大量基于機器學習的產品和應用更成為會上的一大亮點。
如果說之前幾年，智能手機處理器市場還存在著激烈的競爭，那么隨著英特爾的淺嘗輒止和德州儀器、英偉達等芯片廠商先后退出，如今的智能手機芯片市場上，高通可謂是一家獨大，除在中低端野蠻生長的聯發科外幾無對手。
能夠把握住移動化的大潮，并最終脫穎而出，押寶Android、與Google組建移動時代的“Wintel聯盟”這一戰略性選擇功不可沒。回顧歷史，今年上任的高通CEO Steve Mollenkopf不無感慨：“2008年，我們和Google合作開發了第一款Android智能手機，那時很多人說這件事（Android成為主流）不可能發生；但到今年為止，世界上搭載驍龍處理器的Android設備已達到10億臺。”
移動通訊仍然被高通視為重心。Mollenkopf稱，目前市面上已有1350款搭載驍龍處理器的設備，已進入研發階段的設備也超過500款；搭載高通3G和4G LTE解決方案的設備則超過2000款。
在大會上，Mollenkopf還發布了一個全新的SDK，使開發者可以開發基于LTE Broadcast的應用——這項技術能用廣播的方式將相同的內容發送給多臺設備，在緩解運營商網絡壓力的同時也能幫助應用開發者更便捷地將內容傳遞給終端用戶。
但無論在主旨演講上，還是在會場外的展區，手機、平板等傳統移動設備所占的分量都大幅減少，取而代之的是智能手表、智能眼鏡、機器人、無人機和其他采用高通處理器的智能硬件。
高通在去年的Uplink上發布了其智能手表Toq，盡管這款產品本身并未渠道很好的銷量，但隨著多家設備廠商進軍智能手表領域以及Google發布智能手表操作系統Android Wear，高通驍龍處理器也被應用到了多款智能手表中。在今年的Uplinq上，包括三星Galaxy Gear Live、LG G Watch和華碩ZenWatch等手表都出現在了展示區。
頭戴式設備同樣成為熱點。除了支持LTE Broadcast的SDK，Mollenkopf還在主旨演講中發布了另一款重要的SDK——針對智能眼鏡的增強現實技術Vuforia。目前已有ODG R-7、三星Gear VR和愛普森Moverio BT-200三款智能頭戴式設備采用該SDK推出了虛擬現實應用。三款設備都出現在了展示區，從實際效果來看，Vuforia能幫助這些眼鏡或頭盔將虛擬物體疊加在現實場景上，如Gear VR可以用三星手機捕捉眼前的實景并轉換成虛擬現實場景，而一旦將眼鏡移到一本畫有恐龍的書上，一個立體的恐龍就會出現在視野中，并可用藍牙控制器控制它的移動和吼叫。
而大會上最受好評的Demo當屬高通自主研發的Snapdragon Rover機器人。這款龍形、能用“嘴”將物體抓起的機器人能夠自動將物體歸類：在舞臺上，它的面前放了三個籃子，并接受指令將布玩偶、皮球和塑料方塊分別投入三個不同的籃子里；當另一個布玩偶放在它面前時，它猶豫了一下，隨后抓起并投入之前已裝有布玩偶的那個籃子里，引來現場一片歡呼。
值得注意的是，無論是物聯網設備還是機器人，許多在Uplinq上演示的應用都大量用到了機器學習。
Snapdragon Rover能夠基于物體的形狀、顏色等特征對物體進行分類，其背后是大量的物體識別和分類訓練。另一款由Brain Corporation研發的機器人能夠自在沒有人工指令的情況下動識別障礙物，并選擇合適的路線繞過障礙，這同樣是基于大量訓練的結果。
在展區，Consumer Physics公司的采用高通處理器制作出了一款能分辨藥片的產品：將藥品放入探測頭中，另一端的屏幕上便很快會出現藥片的名稱及相關信息。現場負責人告訴雷鋒網，為了辨別出一款藥片，機器需要對至少50片相同的藥片進行學習，以記憶它的特征。
除機器人外，高通高級副總裁Raj Talluri還在演講中演示了Shazam的軟件在高通平臺的手機上識別歌曲的效果，在這背后同樣是針對海量歌曲的學習與訓練。
當然，現場的這些基于機器學習的產品還相對初級，如Brain Corporation的一位市場負責人就表示，其機器人目前還并沒有明確的應用場景，需要第三方開發者利用其技術做進一步的開發。但無疑，這些產品將拉近了我們與真正的“智能”之間的距離。如果說高通當年押寶Android帶動了智能手機的興起，那么如今力推基于其處理器的機器學習應用則有望開創一個智能化的時代。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
