今日人工智能的首要优点之一，无论是开发人工智能软件，拍照视频仍是拍照，人工智能都可以加速这一进程，让您的产品更快地完结。具体来说，关于软件开发人员来说，智能手机等边际设备可以运用的AI东西正在为新的顶级功用和运用拓荒路途。

“作为一名开发人员或构思人员，你甘愿把时刻花在编程或构思方面的普通应战上吗?”高通公司高档主管兼人工智能战略和产品规划负责人Gary Brotman说。 “AI，运用神经络，这意味着今日的智能手机功用可以生成与高端数码单反相机相同的相片。”

此外，跟着技能的开展，全部了解的功用，如场景辨认，夜间形式拍照，超级分辨率等，都可以实时运用，而不是像今日这样在后处理进程中运用。终究，大多数图画质量和增强功用将由AI以某种方法辅佐 – 或许更精确地说，是神经络领域中的功用类。

“咱们处于AI成像或许性的初期阶段，”Qualcomm Technologies的相机，核算机视觉和视频产品办理高档主管Judd Heape说。 “这种潜力可以为开发商和企业家敞开大门，使他们远远超出咱们现在对辨认和检测的考虑和了解。”

相机功用在顶级

现在，在现已捕获相片之后，图画修正作为后处理完结。一般，修正是运用独自的软件程序或运用云完结的。跟着Qualcomm?SnapdragonTM移动渠道等技能的推进，这全部都在产生变化。这些设备可以在设备上处理这些神经络，而无需进入云端。此外，这些算法不只可以运用于静止图画，还可以运用于视频。跟着咱们行进，越来越多的AI络将可以实时了解相机拍照。例如，一旦它了解场景和场景中的目标，AI络就可以当即决议需求进行哪些改进来改进相片或视频。

“跟着核算处理的前进，你将可以预览实时增加的作用，”Heape说。 “作为顾客，您将有用地具有曾经无法完结的电影级视频和静态图画捕捉功用。您不需求为将视频加载到PC然后进入修正程序进行艰苦的修正而烦恼。全部这些都可以在本地，实时，在设备本身上产生。“

引擎盖下有什么

这些新功用怎么成为或许?传统上，手艺制造的脚本和特征检测器是为核算机视觉手动开发的，但跟着技能的开展，它们被神经络所替代，这些神经络练习有关每个特定功用的数据。这包含HDR，增加过滤器以及现在在相机管道中的其他功用 – 全部这些功用都在某种程度上从传统的核算机视觉技能演变为运用新的，最先进的AI。

在深度学习中，核算机经过剖析练习样例来学习执行任务，一般是事前用手符号。例如，目标辨认神经络将被馈送数千种符号图画，然后开端学习视觉形式。

神经络在人脑上松散地建模，具有数千乃至数百万个密布互连的处理节点。每个节点为其每个传入衔接分配权重。在活动络中，节点在其每个衔接上接纳不同的数据，并将其乘以相关的权重。当它将全部这些权重加在一起时，成果数字有必要经过一个阈值，以便沿其全部传出衔接传递该数字，表明正在评价的图画与是否与特定过滤器相关的匹配。

在他们学习的进程中，神经络可以做任何工作，从辨认猫，设置正确的主动白平衡，到扩大项目以经过填充图画中不存在的位来坚持清晰度。

怎么取得25X – 30倍的速度

“因为硬件的巨大前进，这全部都是或许的，”Heape说。 “现在咱们的硬件现已针对人工智能进行了更优化，并且可以处理这些络，咱们可以用更少的功率和时刻更高效地完结这项作业。”

人工智能在移动或嵌入式设备中越来越遍及;并且硬件技能也在跟上脚步。规划芯片组的核算才能和架构被规划用于有用地处理这些AI算法。

Qualcomm Snapdragon移动渠道包含CPU，GPU，DSP和专用AI加速器。 Brotman说，这些核算中心协同作业，为开发人员供给了比过去更有用处理AI算法的各种选项。

“假如咱们没有优化Snapdragon中用于节能AI的全部处理器架构，那么这些根据AI的摄像头功用将无法完结。咱们在Qualcomm?HexagonTMDSP和咱们专用的Hexagon张量加速器中看到了Vector Extensions中AI功用的最大前进，“他解释道。 “多核处理器增强功用正在加速通向彻底支撑AI的相机的路途。”

“在GPU上运转根据视觉的神经络模型而不是CPU时，开发人员可以取得5倍的功用进步，”Brotman解释道。 “当你在Hexagon Vector Extensions或Hexagon Tensor Accelerator上运转相同的神经络模型时，你会看到相关于CPU的功用改进在25x到30x之间，并且能效明显进步。”

人工智能和成像的未来

“咱们真的不知道这全部会在哪里完毕，但开发人员会发现许多新的和风趣的工作要做这项技能，这或许是咱们有些人从未幻想过的，”Heape说。 “这不只仅适用于静态图画和视频质量。从了解AR的环境到更好的场景检测，到图库中相片和视频的直观视觉查找，全部都将成为实际。未来是无限的。“