2022驍龍峰會的第二天,高通把主旋律定在手機之外的體驗上。讓所有人驚喜的是,高通宣布推出第一代驍龍AR2平臺——這是高通首個專為AR眼鏡打造的專用處理器,也是移動終端芯片領域首次出現(xiàn)的AR設備專用處理器。
官方資料顯示,驍龍AR2采用多芯片分布式處理架構并結合定制化IP模塊,整體AI性能提升2.5倍,功耗降低50%,支持AR眼鏡實現(xiàn)功耗低于1W,支持Wi-Fi 7。相較于第一代驍龍XR2平臺,驍龍AR2可以將AR眼鏡中的PCB面積縮小40%。
要知道,高通旗下已經(jīng)有過驍龍XR平臺,高通為什么突然獨寵“AR眼鏡”?又是怎么看待這個市場的?驍龍AR2有什么獨特之處?科技行者在峰會現(xiàn)場找到了答案。
“實體屏幕將消失,空間計算是未來”
數(shù)十年來,主流計算系統(tǒng)的更替,往往伴隨操作界面和顯示界面的變化,比如鍵鼠和顯示器,再到觸控和屏幕??墒请娨?、電腦、平板、智能手機、可穿戴設備,這些常用載體的顯示界面,無論是哪一塊界面,都還只是停留在2D屏幕上。
高通技術公司產(chǎn)品市場高級總監(jiān)Deb Marich現(xiàn)場提出,未來一定是個兼具「高度沉浸感」和「個性化體驗」的新時代,將模糊現(xiàn)實世界和數(shù)字世界的邊界。“高通借助XR打造更具沉浸感的空間計算體驗,而空間計算是互聯(lián)網(wǎng)的未來,實體屏幕將消失,用戶能夠與周圍的各種數(shù)據(jù)進行交互。”
圖:高通技術公司產(chǎn)品市場高級總監(jiān)Deb Marich
高通的XR策略主要專注于四個方面:打造業(yè)界領先平臺、基礎感知技術、參考設計和開發(fā)者工具(基于Snapdragon Spaces XR開發(fā)者平臺)。高通將這些全都融入驍龍XR平臺,該平臺已賦能超過60款全球領先的XR終端,聯(lián)想、Meta和PICO最近都已經(jīng)推出了相關的XR產(chǎn)品。
即便驍龍XR1和驍龍XR2平臺已經(jīng)助力XR生態(tài)初具規(guī)模,但是高通深知這不是終點。
VR和AR需求分化,需要不同的專用芯片
“我們看到了頭戴式AR這一品類的巨大潛力。”Deb Marich表示,僅去年,AR用戶數(shù)量就增加了一倍多。
Deb Marich進一步說道,隨著VR和AR終端的需求分化,需要借助專用解決方案,應對兩種不同的需求。例如,VR和MR終端需要配備更高分辨率的顯示屏、更多攝像頭和傳感器。但AR眼鏡需要更薄、更輕,以適應全天舒適佩戴。但縱觀市面產(chǎn)品,還沒有產(chǎn)品做到極致。
所以這就是驍龍AR2平臺誕生的初衷——讓每個人都擁有頂級的空間計算眼鏡。“我們相信消費者能夠在不久的將來,體驗融入AR和MR元素的智能眼鏡,在輕薄舒適的外觀設計中,獲得沉浸式體驗。”Deb Marich暢想道。
作為驍龍XR產(chǎn)品組合的擴展之作,即便是驍龍AR2專為AR眼鏡而生,但要想打造理想的AR處理器,顯然不是一件易事。
且不說頭戴式AR開發(fā)非常復雜,要實現(xiàn)功耗、散熱、感知技術和性能等關鍵變量之間的精妙平衡,而這些還只是變量的一小部分;另外,高通還必須在一副用戶愿意戴的、輕薄的、時尚的眼鏡中做到這一切。這些關鍵難點,被高通稱之為“高通級別的挑戰(zhàn)”。
為AR市場帶來更多可能
驍龍AR2平臺究竟如何應對“高通級別的挑戰(zhàn)”?高通技術公司副總裁兼XR業(yè)務總經(jīng)理司宏國(Hugo Swart)總結它有三大亮點,覆蓋處理、AI、連接方面。
首先,驍龍AR2利用分布式處理架構,可以將一些感知數(shù)據(jù)的處理直接分配給眼鏡終端,而把更復雜的數(shù)據(jù)處理需求分流到搭載驍龍平臺的智能手機、PC或其他兼容的主機終端上。憑借分布式處理架構,高通才能夠將功耗降低到1瓦。司宏國說,“對于打造用戶愿意戴的、輕薄的、時尚的AR眼鏡來說,功耗低至1瓦是一個非常重要的里程碑。”
其次,驍龍AR2集成了一系列面向AR優(yōu)化的性能,例如攝像頭、AI、重投影、感知算法強化。在攝像頭方面,驍龍AR2同時支持九路并行攝像頭進行用戶和環(huán)境理解。在AI方面,該平臺增強的感知能力包括:能夠改善用戶運動追蹤和定位的專用硬件加速引擎、用于降低手勢追蹤或六自由度(6DoF)等高精度輸入交互時延的AI加速器,以及支持更流暢視覺體驗的重投影引擎。
最后,驍龍AR2支持高通FastConnect 7800移動連接系統(tǒng),成為全球首款Wi-Fi 7加持的AR解決方案,但它也支持Wi-Fi 6場景。
除了性能參數(shù)之外,打造涵蓋硬件、全套感知技術和軟件工具的端到端解決方案對創(chuàng)建沉浸式體驗至關重要。為了讓開發(fā)者創(chuàng)建出色的頭戴式AR應用,驍龍AR2平臺已經(jīng)優(yōu)化支持Snapdragon Spaces。
“智能手機是面向AR眼鏡的關鍵主機設備,讓豐富的沉浸式體驗成為可能。隨著更多OEM廠商打造搭載驍龍AR2的AR眼鏡,我們還需要擴展兼容智能手機和主機設備的可用性。”司宏國說道,因此驍龍AR2平臺支持和第二代驍龍8配對使用,搭載第二代驍龍8移動平臺的手機與搭載第一代驍龍AR2平臺的AR眼鏡,將在連接等方面能夠獲得更好的體驗。
目前,多家OEM廠商對采用驍龍AR2的產(chǎn)品開發(fā)已進入不同階段,包括聯(lián)想、LG、Nreal、OPPO、Pico、QONOQ、Rokid、夏普、TCL、Vuzix和Xiaomi。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調整內部專家配置。該方法在數(shù)學、編程等任務上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術,實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質量視頻,延遲僅0.76秒,質量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。
關注科技創(chuàng)新、技術投資。
以文會友,左手硬核科技,右手浪漫主義。