高通徐晧：5G與AI相結(jié)合，賦能打造更加智能和現(xiàn)代化的工業(yè)環(huán)境

7月4日,2024世界人工智能大會(huì)暨人工智能全球治理高級(jí)別會(huì)議正式開(kāi)幕。高通公司中國(guó)區(qū)研發(fā)負(fù)責(zé)人徐晧出席“AI賦工業(yè),數(shù)智啟未來(lái)”人工智能賦能新型工業(yè)化主題論壇并發(fā)表主題演講,探討AI如何為工業(yè)生產(chǎn)注入智能化的基因,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,推動(dòng)人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用。

 徐晧表示,異構(gòu)計(jì)算、量化壓縮等技術(shù)手段能幫助云端大模型落地終端,從而賦能廣泛的工業(yè)應(yīng)用。5G與AI相結(jié)合,將助力打造更加智能的工業(yè)環(huán)境。以工業(yè)場(chǎng)景中的機(jī)器人用例為例,現(xiàn)在的機(jī)器人主要利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)或者深度學(xué)習(xí)完成理解和功能執(zhí)行。隨著生成式AI突破性的發(fā)展,未來(lái)機(jī)器人能夠理解我們提出的要求,加上機(jī)器人學(xué)科實(shí)現(xiàn)的出色定位、導(dǎo)航和機(jī)械臂控制,可以打造非常智能的應(yīng)用。結(jié)合5G與AI,機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接,賦能運(yùn)維和質(zhì)檢等生產(chǎn)環(huán)節(jié),打造更加智能和現(xiàn)代化的工業(yè)環(huán)境。

 以下為演講全文:

 大家好。剛才的嘉賓分享了行業(yè)應(yīng)用,我想分享一下更底層的算法設(shè)計(jì),以及我們?nèi)绾螐慕K端側(cè)把AI普及到人們的日常生活中。今天論壇的主題是人工智能賦能新型工業(yè)化,因此最后我會(huì)分享一些工業(yè)應(yīng)用上的AI用例。

 生成式AI的能力在不斷增強(qiáng),主要體現(xiàn)在以下方面:

 ● 語(yǔ)音UI,我們有更多更智能的語(yǔ)音支持,帶來(lái)自然直觀交互;

 ● 多模態(tài)大模型,除了早期與ChatGPT進(jìn)行的文字對(duì)話,現(xiàn)在我們看到了更多的視頻/圖像處理,以及圖像/文字的共同處理;

 ● 在視頻和3D方面,我們有更多的沉浸式體驗(yàn);

 ● 更長(zhǎng)的上下文窗口,現(xiàn)在有越來(lái)越長(zhǎng)的文章甚至于一整本書(shū),都可以用AI處理一次性總結(jié)出來(lái);

 ● 個(gè)性化,終端側(cè)的AI應(yīng)用可以帶來(lái)更加個(gè)性化的內(nèi)容處理;

 ● 智能體,人們可以根據(jù)自己的喜好來(lái)打造個(gè)人AI智能體;

 ● 最后,現(xiàn)在可以看到越來(lái)越多由AI增強(qiáng)的高清晰度圖像和視頻。

 此前,我們帶來(lái)了全球首個(gè)運(yùn)行在Android手機(jī)上的Stable Diffusion終端側(cè)演示,最近,我們還實(shí)現(xiàn)了全球首個(gè)在Android手機(jī)上運(yùn)行的多模態(tài)大模型(LMM)演示。比如用戶可以給冰箱里的食材拍一張照片,然后問(wèn)大語(yǔ)言模型“你看到了什么?”,AI可以很快地識(shí)別所有物體。然后用戶可以接著問(wèn)“基于這些食材,請(qǐng)給我推薦一個(gè)菜譜”,AI就可以把菜譜展示出來(lái)。這比最開(kāi)始我們僅僅能問(wèn)AI“今天天氣怎么樣”或者“給我講一個(gè)笑話”要好很多。這個(gè)是我們?cè)谑謾C(jī)端或者用戶端,看到大語(yǔ)言模型以及多模態(tài)模型能夠支持的更多用例。

 從技術(shù)上來(lái)說(shuō),哪些是我們把大語(yǔ)言模型應(yīng)用落地到端側(cè)必須實(shí)現(xiàn)的核心技術(shù)?首先,很多最基本的大語(yǔ)言模型都是10億甚至30億以上的參數(shù)規(guī)模,這種規(guī)模的模型想要在手機(jī)上應(yīng)用其實(shí)具有一定挑戰(zhàn)。所以,我們需要把云端的大模型算法,通過(guò)最簡(jiǎn)單、最有效且最節(jié)能地方式部署在手機(jī)和其他智能終端上。如果我們的手機(jī)能夠做一些最基本的生成式AI運(yùn)算支持,這要比把所有的照片和視頻都傳到云端運(yùn)算再傳回來(lái)更高效、更安全。

 正如當(dāng)年的云計(jì)算與在手機(jī)和電腦上計(jì)算類似,現(xiàn)在的大語(yǔ)言模型能夠在云端運(yùn)行,今后我們希望同樣的模型能夠在手機(jī)、個(gè)人電腦、機(jī)器人、汽車上運(yùn)行。通過(guò)量化和壓縮、推測(cè)性解碼、知識(shí)提煉、高效的圖像和視頻架構(gòu)以及異構(gòu)計(jì)算這5個(gè)重要的技術(shù)手段,能夠幫助把云端的大模型,包括Llama、ChatGPT以及國(guó)內(nèi)一系列大模型落地到終端,賦能包括工業(yè)應(yīng)用、手機(jī)/平板電腦應(yīng)用等等。

 舉幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子。首先是量化,量化對(duì)于能耗、運(yùn)算和存儲(chǔ)都有很大影響,比如把32位浮點(diǎn)變成16位定點(diǎn),看起來(lái)只是減少了兩倍,但實(shí)際上,存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)占用的內(nèi)存更少、傳輸數(shù)據(jù)量也更少、無(wú)論是加法還是乘法的運(yùn)算量也更少,所以僅僅是從32位變成16位,就會(huì)帶來(lái)4倍的能耗減少。從32位到8位,能帶來(lái)16倍的能耗減少;從32位到4位,能帶來(lái)64倍的能耗減少。這也是為什么所有的人工智能算法公司都在想辦法把浮點(diǎn)變成定點(diǎn),因?yàn)檫@會(huì)讓運(yùn)算的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)的傳輸更簡(jiǎn)潔。

 對(duì)于每一個(gè)類似的技術(shù)方向,我們都在積極努力嘗試。比如,你可以先訓(xùn)練再量化;或者在訓(xùn)練的時(shí)候直接考慮量化的影響。

 接下來(lái)是知識(shí)提煉。我們可以將其看成“教師”和“學(xué)生”的關(guān)系。比如可以將一個(gè)大模型想象成一個(gè)非常厲害的教授或者院士,但是往往在你的手機(jī)上,只需要一個(gè)小學(xué)生模型就能處理事情。比如我們只問(wèn)它“冰箱里有多少菜”,小學(xué)生就能回答這個(gè)問(wèn)題。如果大多數(shù)問(wèn)題都在這個(gè)級(jí)別,你的手機(jī)只需一個(gè)“小學(xué)生模型”即可。知識(shí)提煉即可以通過(guò)對(duì)“教師模型”的學(xué)習(xí),將其改為一個(gè)“小學(xué)生模型”,這個(gè)模型在手機(jī)端很容易運(yùn)行。

 接下來(lái)是推測(cè)性解碼。比如這個(gè)大語(yǔ)言模型一次只能解碼1個(gè)token,如果能用小模型,在同樣的時(shí)間和算力的情況下,可能可以生成4個(gè)token。用一個(gè)小模型生成多個(gè)不太準(zhǔn)確的token,然后把這些token直接送給大模型一次檢查并決定接受哪些token,這就比完全由大模型一個(gè)一個(gè)生成token要高效很多。這個(gè)就叫做推測(cè)性解碼。

 下面是我們現(xiàn)在做的規(guī)劃器(Orchestrator)。如果用戶告訴他的手機(jī)“我今天要從上海飛到北京,請(qǐng)幫我查找我需要的航班和酒店”,那么手機(jī)需要調(diào)用不同的程序。由于現(xiàn)在不存在能夠把所有需求都安排好的一個(gè)程序,因此就需要智能體作為一個(gè)底層架構(gòu),把所需的程序調(diào)用起來(lái)、把所需的資源放在一起,然后安排可以滿足用戶需求的功能。這就是在最基本的底層方面,我們對(duì)智能體進(jìn)行的支持。

 接下來(lái),我將介紹一下在機(jī)器人方面有哪些具體的AI應(yīng)用。我們看到,現(xiàn)在的機(jī)器人大多數(shù)時(shí)候都是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)或者深度學(xué)習(xí)完成理解和功能執(zhí)行。但是,隨著近兩三年來(lái)大語(yǔ)言模型突破性的發(fā)展,實(shí)際上機(jī)器人是能夠理解我們對(duì)它提出的一些最基本的要求,那么它把“理解”這一環(huán)節(jié)解決之后,其他功能就更容易實(shí)現(xiàn)了。

 機(jī)器人的大腦可以使用大語(yǔ)言模型,加上機(jī)器人學(xué)科實(shí)現(xiàn)的出色定位、導(dǎo)航和機(jī)械臂控制,可以打造非常智能的應(yīng)用。結(jié)合5G與AI,機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接,賦能運(yùn)維和質(zhì)檢等生產(chǎn)環(huán)節(jié),從而打造更加智能和現(xiàn)代化的工業(yè)環(huán)境。在這樣的工業(yè)環(huán)境中,我們可以進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、供應(yīng)鏈優(yōu)化、高可靠性智能控制并帶來(lái)生產(chǎn)靈活性。我們看到在人工智能和5G的加持下,智能生產(chǎn)環(huán)境在中國(guó)及全球范圍內(nèi)可以得到日益廣泛的推廣。

 最后,這是我們近期做的一個(gè)AI服務(wù)機(jī)器人展示。我們?nèi)绻嬖V機(jī)器人“我想喝水”或是“我口渴”,機(jī)器人會(huì)提供不同的飲料選擇,當(dāng)用戶選擇之后,機(jī)器人可以走到房間另一側(cè),識(shí)別出用戶想要的飲料,比如水、茶或是可樂(lè),然后拿給用戶。像這樣由人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人,已經(jīng)可以在日常生活中實(shí)現(xiàn)類似的操作。

 未來(lái),我們會(huì)看到越來(lái)越多這樣的應(yīng)用場(chǎng)景,我們希望人工智能不僅是在云端運(yùn)行大語(yǔ)言模型、也希望這些人工智能算法能夠落地到終端,落地到手機(jī)、個(gè)人電腦、機(jī)器人、汽車、XR眼鏡等等,創(chuàng)造出更豐富多彩的應(yīng)用場(chǎng)景。謝謝大家。

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