近年来持续以旗下处理器投入人工智能技术发展之后，Qualcomm宣布收购附属于阿姆斯特丹大学 (University of Amsterdam)，同时聚焦顶尖机器学习技术的新创公司Scyfer。
在今年大量用于多款处理器的Snapdragon 835便采用大量计算机视觉、深度学习等技术应用，Qualcomm在此之前早已在人工智能领域有不少投入发展，甚至早在2007年边以类神经网络系统投入机器学习，并且用于计算机视觉与动踏控制应用，此次收购Scyfer预期将进一步推动本身人工智能技术成长。
目前Scyfer所提供人工智能技术，已经用于制造、医疗与金融等产业领域，预期将使Qualcomm能将旗下处理器投入更多应用范围，并且结合本身连网技术与包含影像技术资源，藉此打造更健全的人工智能技术。而Qualcomm Technologies在2015年就已与阿姆斯特丹大学成立共同研究实验室QUVA，，专注于推动对应行动与计算机视觉使用的机器学习技术。
而收购Scyfer之后，阿姆斯特丹大学著名教授，同时为Scyfer创办人身分的Max Welling博士将加Qualcomm Technologies，未来将协助Qualcomm推动人工智能研究与发展。至于在此次收购之后，包含Max Welling博士仍可在阿姆斯特丹大学继续任教，同时其他Scyfer团队成员也将继续于阿姆斯特丹任职。
高通锁定AI，推出Snapdragon神经处理引擎SDK
就在不久前的7月下旬，高通（Qualcomm）旗下子公司骁龙科技（Qualcomm Technologies）25 日宣布，骁龙（Snapdragon）神经处理引擎（NPE）软件开发套件（SDK）即日起在高通开发商网络开放下载。骁龙 NPE 是第一款针对骁龙行动平台（与骁龙 600、800 系列兼容）设计的深度学习软件框架。
为了加快人工智能（AI）应用在智能手机上的执行速度，相关企业正尝试各种的可能性。上述 SDK 是用来协助开发商优化软件在骁龙 600、800 系列处理器上的 AI 执行效能。这意味着软件开发者如果想打造影像辨识应用软件，将可与高通 NPE SDK 整合，以便能在兼容处理器上达到更快执行效率。
高通 AI 暨机器学习部主管 Gary Brotman 受访时表示，骁龙 NPE SDK 简单易用，任何已在深度学习领域耕耘的软件开发商无论规模大小都是锁定的对象。他说，开发专属神经运算移动芯片只是迟早的事。
CNBC 5 月报导，Google 等科技大厂所力推的深度学习（deep learning）通常包括两个阶段。首先，研究人员透过给予大量数据的方式训练内建 GPU 电脑学会辨识照片中的汽车。完成训练后，研究人员在第二阶段（称为推论，Inference）要求电脑依据新数据做出预测。
英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋日前在“电脑视觉和模式辨识”（CVPR）会议上将 NVIDIA 最新 GPU 加速器“Tesla V100”送给 15 家与会的尖端 AI 研究机构。
出席此次 CVPR 会议的斯坦福大学电脑科学副教授 Silvio Savarese 说，V100 将会用来进行自驾车、虚拟现实等新研究工作。他说，万物都是由深度学习所驱动，现在可以完成过去办不到的事。
国务院 7 月 20 日发布“新一代人工智能发展规划”，誓言要在 2030 年达到 AI 理论、技术与应用总体皆为世界领先水准，成为世界主要 AI 创新中心；届时 AI 核心产业规模将超过人民币 1 万亿元，带动相关产业规模超过 10 万亿元。
国务院表示将加快推动无人驾驶、服务机器人等细分应用领域的行业协会和联盟制定相关标准，加快布局即时协同 AI 的 5G 增强技术研发及应用，建设面向空间协同 AI 的高精度导航定位网络，加强智能感知物联网核心技术攻关和关键设施建设，发展支撑智能化的工业互联网、针对无人驾驶的车联网等。
来源 | 联合新闻网
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