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高通Uplinq开发者大会直击:"机器学习"成关键词

2014-09-23 22:28 BY 站酷工作室

    九月对于科技界是个忙碌的月份。英特尔的IDF开发者大会碰上了iPhone 6和Apple Watch的发布会,而一周后同样在旧金山举行的高通Uplinq开发者大会则恰好与阿里巴巴上市及iPhone 6开卖“撞车”。当然,作为随移动大潮崛起的新晋科技巨头,高通没有令开发者失望:除继续发力移动通讯外,高通也在这次大会上拿出许多围绕智能硬件相关的技术,大量基于机器学习的产品和应用更成为会上的一大亮点。

    移动市场继续发力

    如果说之前几年,智能手机处理器市场还存在着激烈的竞争,那么随着英特尔的浅尝辄止和德州仪器、英伟达等芯片厂商先后退出,如今的智能手机芯片市场上,高通可谓是一家独大,除在中低端野蛮生长的联发科外几无对手。

    能够把握住移动化的大潮,并最终脱颖而出,押宝Android、与Google组建移动时代的“Wintel联盟”这一战略性选择功不可没。回顾历史,今年上任的高通CEO Steve Mollenkopf不无感慨:“2008年,我们和Google合作开发了第一款Android智能手机,那时很多人说这件事(Android成为主流)不可能发生;但到今年为止,世界上搭载骁龙处理器的Android设备已达到10亿台。”

    移动通讯仍然被高通视为重心。Mollenkopf称,目前市面上已有1350款搭载骁龙处理器的设备,已进入研发阶段的设备也超过500款;搭载高通3G和4G LTE解决方案的设备则超过2000款。

    在大会上,Mollenkopf还发布了一个全新的SDK,使开发者可以开发基于LTE Broadcast的应用——这项技术能用广播的方式将相同的内容发送给多台设备,在缓解运营商网络压力的同时也能帮助应用开发者更便捷地将内容传递给终端用户。

    布局智能硬件

    但无论在主旨演讲上,还是在会场外的展区,手机、平板等传统移动设备所占的分量都大幅减少,取而代之的是智能手表、智能眼镜、机器人、无人机和其他采用高通处理器的智能硬件。

    高通在去年的Uplink上发布了其智能手表Toq,尽管这款产品本身并未渠道很好的销量,但随着多家设备厂商进军智能手表领域以及Google发布智能手表操作系统Android Wear,高通骁龙处理器也被应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和华硕ZenWatch等手表都出现在了展示区。

    头戴式设备同样成为热点。除了支持LTE Broadcast的SDK,Mollenkopf还在主旨演讲中发布了另一款重要的SDK——针对智能眼镜的增强现实技术Vuforia。目前已有ODG R-7、三星Gear VR和爱普森Moverio BT-200三款智能头戴式设备采用该SDK推出了虚拟现实应用。三款设备都出现在了展示区,从实际效果来看,Vuforia能帮助这些眼镜或头盔将虚拟物体叠加在现实场景上,如Gear VR可以用三星手机捕捉眼前的实景并转换成虚拟现实场景,而一旦将眼镜移到一本画有恐龙的书上,一个立体的恐龙就会出现在视野中,并可用蓝牙控制器控制它的移动和吼叫。

    而大会上最受好评的Demo当属高通自主研发的Snapdragon Rover机器人。这款龙形、能用“嘴”将物体抓起的机器人能够自动将物体归类:在舞台上,它的面前放了三个篮子,并接受指令将布玩偶、皮球和塑料方块分别投入三个不同的篮子里;当另一个布玩偶放在它面前时,它犹豫了一下,随后抓起并投入之前已装有布玩偶的那个篮子里,引来现场一片欢呼。

    “机器学习”成关键词

    值得注意的是,无论是物联网设备还是机器人,许多在Uplinq上演示的应用都大量用到了机器学习。

    Snapdragon Rover能够基于物体的形状、颜色等特征对物体进行分类,其背后是大量的物体识别和分类训练。另一款由Brain Corporation研发的机器人能够自在没有人工指令的情况下动识别障碍物,并选择合适的路线绕过障碍,这同样是基于大量训练的结果。

    在展区,Consumer Physics公司的采用高通处理器制作出了一款能分辨药片的产品:将药品放入探测头中,另一端的屏幕上便很快会出现药片的名称及相关信息。现场负责人告诉雷锋网,为了辨别出一款药片,机器需要对至少50片相同的药片进行学习,以记忆它的特征。

    除机器人外,高通高级副总裁Raj Talluri还在演讲中演示了Shazam的软件在高通平台的手机上识别歌曲的效果,在这背后同样是针对海量歌曲的学习与训练。

    当然,现场的这些基于机器学习的产品还相对初级,如Brain Corporation的一位市场负责人就表示,其机器人目前还并没有明确的应用场景,需要第三方开发者利用其技术做进一步的开发。但无疑,这些产品将拉近了我们与真正的“智能”之间的距离。如果说高通当年押宝Android带动了智能手机的兴起,那么如今力推基于其处理器的机器学习应用则有望开创一个智能化的时代。