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车主叫小刘，副驾驶的是他对象小罗，两人的家境不错，感情也挺好，至于为什么开水里去，是因为小刘错把刹车当成了油门，脑子一抽踩了下去，然后车子就像一支离弦的箭，猛的冲入了水中。
2024年12月08日，以芯片为中心，骁龙掀起一场端侧AI“革命”2023-11-08 18:34·手机中国【手机中国】智能终端的发展历史上，芯片始终扮演着关键角色，芯片之所以成为推动智能终端发展的重要动力，得益于每次芯片性能升级能带来的生产效率提升。时间来到2023年，AI大模型爆发出了超乎想象力的应用效果，产生了明显的智能涌现效应。以AI技术激发第四次工业革命，带来新的生产力大发展，成为全球关注的普遍议题。在这样的时代中，智能终端AI化的趋势看起来已经势不可挡。为了能够让智能终端的AI发展适配智能化生产力需求的崛起，我们迫切需要一颗更强大的“芯”。在这样的背景下，高通在今年的骁龙峰会上，发布了两款新品，第三代骁龙8和骁龙 X Elite ，分别在智能手机和PC代表的智能移动设备上， 实现了百亿参数大模型的本地运行，赋予了移动终端更智能的能力。AI，移动芯片效率的倍增器过去一段时间里，移动芯片的升级迭代思路非常清晰，在工艺制程上的稳步提升，让芯片在性能方面不断增长。所以，是先有芯片，继而才有了消费者用到新的电子产物，芯片是智能设备发展链条的起点，既能定义产物的性能，也能锚定行业发展的方向。但随着万物互联、5G、人工智能等技术的快速发展，扩展了智能设备对于芯片的需求范围，比如人工智能提出了更多样化的芯片需求。支持人工智能的GPU、NPU，更低功耗低成本通信芯片、功能芯片等，快速增长的多样化需求成为芯片产业发展链条的新起点，这也意味着移动芯片领域迎来了全新的发展阶段。在这个全新阶段中，高通凭借极具前瞻性的战略目光，早早就将AI作为芯片发展的关键能力。早在2015年，高通公司已经在移动平台中发布了支持异构计算的高通AI引擎，能够调动整个芯片的能力，用AI来增强图像、音频和传感器的运算。此外，在2016年高通还发布了骁龙神经网络处理引擎工具包(SnapdragonNeuralProcessingEngineSDK)，这款SDK允许OEM厂商在智能手机、安全摄像头、汽车和无人机等骁龙820设备上运行自己的神经网络模型。至此，下游厂商可以基于骁龙芯片的AI能力定制化开发，比如用 AI 来增强图像、音频和传感器的运算等。在经过了多年的技术积累，从第一代骁龙8开始，高通公司便愈发重视芯片的AI算力，率先支持了INT8精度整数计算，实现张量加速器计算性能翻倍；而在第二代骁龙8上，AI性能再次整体提升了4.35倍。AI能力的不断提升，帮助下游厂商的拓展了终端开发场景，还大幅提升了终端产物的运行速率，使得完成同样的操作，需要的反应和计算时间显著减少，这也使得AI成为了如今芯片最关键的基础能力。骁龙打开移动芯片AI的新边界对于高通来说，不断提升芯片性能不是创新的最终目的，以芯片为基础真正提升智能设备的生产效率，变革用户的设备使用方式和使用体验才是。因此在高通眼里，在这个全面提升移动终端体验的全新发展阶段，AI的作用是无法替代的。在消费者眼里同样如此，过去芯片评测往往只突出性能，主频、跑分、帧率。而现在普通消费者对芯片AI的重视也在与日俱增，AI能力正在成为消费者关注的重要内容。因此，充分利用技术优势，在芯片方面实现AI能力的进化，不断推动AI技术在终端侧演进和扩展，成为了高通芯片升级的主要航向。今年年初，高通演示了它们强大的终端侧AI能力，在手机上运行超过10亿的AI模型Stable Diffusion，并且生成图片速度能控制在15秒内。时间来到10月份，搭载第三代骁龙8处理器的终端，不仅能在本地跑起百亿参数大模型，同时利用Stable Diffusion生成图片的速度仅仅需要 0.6 秒。如此巨大的提升，离不开高通AI引擎的核心，也就是升级了全新微架构的HexagonNPU。它性能提升了98%，能效提升了40%。此外，HexagonNPU还集成了硬件加速单元、微切片推理单元、性能加强的张量/标量/矢量加速器单元，同时所有单元共享2倍带宽的大容量共享内存。这代表着，用户可以在搭载第三代骁龙8的终端上，利用AI能力自由实现生成图片、文本等内容的生成式AI体验，提升用户在终端设备上的创造性和生产力。对此，高通公司高级副总裁兼手机业务总经理ChrisPatrick表示：“第三代骁龙8平台将开启生成式AI的新时代——赋能用户创作独特内容、帮助生产力提升，并实现其他突破性的用例。”手机芯片战场之外，骁龙还对PC市场寄予厚望。此次骁龙峰会上，高通还发布了面向PC产物的骁龙XElite，它同时也是高通将AI带到端侧的关键一步棋。骁龙X Elite基于定制的Oryon CPU核心，相同功耗下CPU性能可达到x86处理器竞品的2倍；峰值多线程CPU性能比Arm架构处理器苹果M2芯片高出 50%。GPU方面，与性能领先的x86集成GPU相比，骁龙X Elite的性能领先高达80%。而在最重要的整体高通AI引擎AI算力方面，则是达到了75 TOPS，相较2017年性能提升了约100倍。不仅是算力升级，骁龙XElite还集成了高通传感器中枢，集成MicroNPU和始终感知的ISP。值得一提的是，骁龙XElite也是首个集成始终感知ISP的PC处理器。超强的算力，让之前只能在云端获得的生成式 AI体验，可以成功在搭载了骁龙 X Elite 芯片的电脑本地环境中运行。据介绍，骁龙 X Elite最高可以在 PC 端运行高达 130 亿参数的大语言模型，Token 生成速度达到每秒 30 个。此外，高通还表示，未来在PC端，端侧AI将直接从本地提升用户的具体使用体验，即便是没有网络连接，AI也始终在用户身边。一面扩大芯片AI能力的演进，一面将处理器的壁垒会打破使其走向更多智能终端，骁龙正在打开芯片创新的新边界。高通加速驶向端侧AI不难发现，芯片行业已行至十字路口，拥有更强大的性能只是基本功，而拥有强悍的AI能力，才能承载起引领下一个时代的重任。而在高通眼里，端侧AI是未来发展的主要方向。因为，相比依赖云端的传统AI服务，终端AI具有独立性高、响应速度快、安全可靠等明显优势。首先，从响应速度来看，使用云端生成式AI的过程中，需要面对需求高峰期时的高时延，而端侧AI不会出现这样的问题，在搭载了最新骁龙芯片的终端上，Stable Diffusion生成图片时间不足一秒。而在网络不良的情况下，本地设备的 AI 能力就成了用户的唯一选择，这便是端侧AI的首要优势。其次，从安全角度看，终端AI数据都存储和处理在用户自己的设备中，避免信息外泄的风险。此外，凭借安全芯片和加密算法，能更有效保护用户隐私。这也是其优于云端服务的重要原因。另一方面，AI通过学习用户本地设备上长期累积的个人行为模式和偏好，能够深入了解用户需求，提供高度个性化的智能服务。它理解用户的语言习惯，上下文环境，为用户节省大量时间成本。这是实现真正“助手”本质的必然要求。写在最后：对于未来，高通公司CEO安蒙表示：“AI 的预测能力，加上终端是专门为你打造的，这就让终端和操作系统，以及应用和云端变得智能。”可以预见，随着骁龙在终端侧AI能力的演进，未来骁龙的AI 能力，将很快从 PC 、手机转移到更多智能终端上，这意味着智能设备以AI为索的第四次工业革命的大幕正徐徐拉开，骁龙塑造的新时代，也在顺势到来。
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最好选择鞋跟较低、鞋头较宽、
究竟是什么原因导致了年轻员工的这一悲剧性离世？公司是否在提供足够的支持和安全保障？丈夫的讣告中提到的信息是否披露了全部的真相？在未来，夏西伟计划截掉下肢，安装假肢，像一个主持人一样重新融入社会。他相信，只要有决心和毅力，每个人都能创造属于自己的精彩人生。