智能手機之后的下一塊屏幕，到底會是什么?

　　AR隱形眼鏡?可做到隨時隨地在眼球上完成圖像計算，在直徑不到2cm的鏡片上，集成了圖像處理芯片、顯示控制和無線通信系統等。

　　AR眼鏡的無線設計參考也來了，智能手機和 AR 眼鏡之間可以對計算負載進行分配，二者的融合將會更為絲滑，不免讓人對消費級AR眼鏡抱有更多期待。

　　另一邊，ARM for PC也逐漸成為行業共識。ARM架構的低功耗、低耗電優勢被移植到PC端，從而打破移動PC“苦續航久矣”的局面。

　　不管是當下火熱的元宇宙領域，還是上一代移動計算平臺，似乎不約而同地向著一個趨勢發展——

　　移動性高、低功耗、長續航，還希望兼顧高性能。

　　而這些特性，不正是智能手機所具備的?同時也是它在十幾年內成為主流移動計算平臺的最重要原因。

　　不知道什么時候開始，智能手機已經不是各種移動計算平臺當中的唯一主角了——至少從技術底層涌動的潮水來看，已經再明顯不過。

　　新型移動計算平臺基于過往的升維和融合

　　我們確實已經來到移動計算發展的新節點。

　　從定義來看，移動計算的范疇覆蓋了可移動設備各類型數據的產生、分享、顯示等全鏈條過程，其中的數據可能來源于人機交互，也可能來自于設備感知等層面。

　　當下最普及的移動計算平臺非手機這一形態莫屬。

　　如今隨著5G和AI技術普及，人機交互進一步革新，設備感知形式也逐漸發生變化，并進一步催生出新型移動計算形態，如XR硬件、傳統PC更新。

　　首先來看5G，無論移動計算的平臺形態如何迭代，通信技術都是不可或缺的一環，甚至會對網絡連接提出更高質量要求。

　　回望過去從2G、3G再到4G的發展，其實都聚焦于手機這一載體的應用拓展。而來到5G，這種趨勢已悄然發生了變化。

　　標準制定組織3GPP最新釋出的5G功能，應用場景不僅僅局限于手機，而是更加多元化。

　　而底層AI能力，則是驅動移動計算發展的另一大因素，能保證移動設備在有限算力和電源的條件下，具備足夠的數據處理能力，以應對多元化的場景，比如游戲、娛樂、拍照等與我們生活息息相關的功能。

　　在智能化、數字化的當下，AI無疑成為了各大平臺廠商、芯片供應商爭相競逐的對象。

　　于是，移動計算隨著5G和AI的自然拓展和遷移，并催生了具有更新、更好體驗的全新平臺，也就變得順理成章了。

　　而如果將5G當做一種基礎能力，以AI能力為劃分，移動計算的發展方向大致還可以分成兩類：

　　一類是升維，一類是融合。

　　先說升維，以基于XR設備的移動計算平臺為典型。人類幾千年傳播信息的媒介，無外乎都是二維、平面的介質;而元宇宙的XR設備，直接將二維升成了三維。我們存在的整個空間都變成虛擬化和可計算。這對底層的算法、算力提出了更高的要求。

　　拿我們最能感知到的視覺算法來說，手機主要聚焦于二維拍照的場景，包括人臉檢測、超分降噪、畫質增強、超清人像等。

　　以高通這一底層玩家為例，驍龍平臺的高通AI引擎屢屢在這方面進階：目前的第七代高通AI引擎已經將面部特征識別點增加到了300個，人臉檢測速度相比上一代提升300%，還有像多幀降噪、局部運動補償等功能。

　　而來到XR設備端，一戴上即開始全場景實時計算，包括位置跟蹤、3D對象跟蹤、平面檢測、空間映射和網格化、場景理解等;不僅算法從二維升階到三維，還對真實性、低時延提出了更高的要求。

　　另一類則是融合，這一趨勢又以基于PC的移動計算為典型。隨著移動辦公、遠程辦公的需求興起，PC端市場在這幾年中正在迎來前所未有的增長。去年一年，全球PC市場創下了近十年來最大出貨量，達到3.41億臺。

　　值得注意的是，且不說一些芯片玩家開始ARM for PC，就是更多手機廠商、互聯網廠商也紛紛在布局平板、筆記本產品，軟件開發者們也開始在打破移動與PC之間的邊界。

　　各種原因，其實不難理解，就是融合生態的優勢。移動手機的發展如火如荼，PC價值又無法替代。不如兩者打通、無縫切換，實現全場景的覆蓋。

　　這一點已成為業界共識。比如為了更好的“融合”，一些廠商原本在手機端的一些算法，比如視頻會議時的面部識別、語音識別以及端側AI加速等逐漸遷移到了PC端，還有像多屏協同、通用控制等新興功能，正在成為生產力必備。

　　綜上不難看出，以AI為驅動的移動計算的發展演變，正從基于手機這種單一形態，走向基于手機、XR、新型移動PC等終端或平臺的多融合、多場景，而且速度迅猛。以XR設備為例，根據Counterpoint今年1月的數據，預計2025年，XR頭顯出貨量將達到1.05億臺，相較2021年的1100萬臺增長10倍。

　　但如何走怎么走，以及一些尚待解決的技術問題，比如算力、算法以及架構兼容等，都是企業不小的難題，也將影響著未來移動計算的發展迭代。

　　怎么看未來移動計算的發展迭代?

　　從外在形式來看，移動計算的當下與未來，似乎落在了智能手機、XR設、移動PC等表現形式各異的硬件上。

　　但無論用于移動計算的終端或平臺形態如何變化，決定根本屬性的要素依舊是芯片、底層軟件和算法。

　　作為當下移動計算平臺的代表，智能手機的技術路線已經發展成熟，且其移動計算能力也還在不斷迭代升級。

　　由此一來，關于“移動計算下一步該如何走”的問題，便不再完全是以0為起點的技術開創，而更多是如何讓已有技術實現跨界遷移。

　　具體該怎么做?

　　行業玩家高通給出了一種技術路線參考——

　　將始于智能手機的通用硬件架構和軟件特性作為關鍵因素，逐步擴展至XR、PC等新型移動計算平上。

　　而這條路線的最底層能力，還要從5G和AI看起。

　　一方面，兩者驅動下，手機端的人機交互方式不再局限于觸摸屏幕。

　　如語音助手、手勢交互等功能，他們基于NLP、CV技術，實現了更符合人類自然信息交流方式的人機交互，并激發出了很多前所未有的應用。如第七代高通AI引擎，可以實現通過分析用戶聲音判斷其心情是否抑郁、身體是否健康。

　　但是這些大量AI應用數據要在移動計算平臺上快速傳輸，這也就要求平臺同時具備強大的5G通信能力。

　　而這些在智能手機上“錦上添花”的功能，放到XR設備上則可能會是剛需，對5G能力的要求也會進一步增強。

　　另一方面，海量算法加持讓手機性能一再突破極限。

　　比如攝像方面，降噪、自動對焦、使用濾鏡、8K HDR等功能都可在算法的加持下實現，這些成為了手機拍攝大片的關鍵。

　　游戲方面，利用深度學習超級采樣技術(DLSS)，手機上也能提取渲染場景的多維特征，并智能的組合多幀畫面細節來構造高質量圖像，實現超越傳統渲染的性能，比如云渲染了解一下，這就對5G和AI有著更高維的技術要求。

　　還有信號穩定傳輸、電池續航等問題，也能通過AI來智能優化。

　　這些方法思路同樣可以用在XR設備、移動PC上來提升性能。

　　實際上，以AI作為共通的底層能力，為智能手機、XR設備、移動PC提供技術驅動，是行業內已經認可的技術路線。

　　比如，基于“統一的技術路線圖”，高通的AI能力已經逐步滲透到XR、PC等幾乎所有類型的終端。

　　XR領域，Meta Oculus、微軟Hololens、字節Pico、創維VR等幾乎所有主流XR廠商的頭顯設備，都采用了驍龍XR系列平臺。其中驍龍XR2是當前的代表方案之一，高通稱這是首款將5G和AI結合的XR芯片。

　　它引入了七路攝像頭支持和定制化計算機視覺處理器，實現了實時追蹤用戶頭部、嘴唇和眼球，26點手部骨骼追蹤等功能。

　　場景理解和3D重建能夠將虛擬信息與物理世界更好融合，帶來更為沉浸的交互體驗。

　　但與此同時，設備還會感知用戶所在的外部環境，可以通過AI識別出門鈴、孩子哭聲等聲音，來提醒人們處理緊急事件。語音助手也會實時待命，并能在嘈雜環境中識別命令，基于5G信號的能力及時將消息發送至用戶終端(移動計算平臺)上。

　　近日高通還發布了最新的第一代驍龍XR2+平臺，在帶來續航和散熱表現的大幅提升之外，還引入了全新圖像處理管線，支持并行感知技術，包括頭部、手勢和手柄追蹤、3D重建以及低時延視頻透視;該平臺的高像素密度能夠支持PC級虛擬景觀，并能夠同時支持多個傳感器和攝像頭，為更逼真的虛擬人物賦予細致入微的面部表情。

　　Meta已經發布了基于該平臺的首款產品Meta Quest Pro，與同樣搭載驍龍平臺的手柄結合，可通過多個嵌入式定位攝像頭進行自追蹤，并與頭顯之間實現超低時延;結合面部和眼球追蹤時，能夠在VR中為用戶打造更加自然的虛擬形象。這同樣不失為是一種以升維為核心的融合。

　　移動PC領域，高通也在嘗試用5G和AI來提升移動辦公的生產效率、保護終端隱私。

　　比如召開遠程會議時，設備可以準確感知到主體的面部，即便是在人口嘈雜的街邊咖啡店也可以實現精準聚焦，周圍的路人也就不會出現在會議上。

　　在第三代驍龍8cx計算平臺上，高通AI引擎可以提供29+ TOPS的加速能力，最高性能提升達3倍。云端部署、本地運行的方式，還能讓輕薄本挑戰高性能任務，并不占用過多資源。

　　除了自身應用落地外，高通還將這些底層AI能力集成到一個統一AI軟件棧，實現移動計算底層“大一統”。最上游還是統一的AI框架和AI引擎Direct。隨后通過不同的開發者服務、系統軟件、操作系統，分發給不同的移動計算平臺，比如，智能手機、XR、ACPC(Always Connected PC，即始終連接的PC)等都在其中。

　　其中高通還為開發者準備了一系列工具包，包括AI模型增效工具包、神經網絡架構搜索、模型分析器等。

　　這樣一來，它就能實現不同終端之間的應用開發互聯互通，如手機到XR設備，以實現不同終端之間的能力打通。

　　以手機為始，拓展出XR和PC等新形態，最后再將其集成給開發者，構建多元的開放生態，是有點“一生二，二生三，三生萬物”的感覺了。

　　而如果觀察高通在5G和AI前沿技術上的探索，會發現他們對移動計算的想象還遠不止于此。

　　高通的通信領導力自然不必多說。今年3月，高通發布了第五代5G基帶及射頻解決方案——“驍龍X70”。它不但是全球唯一支持從600MHz到41GHz全部5G商用頻段的廠商，還全球首個集成了5G AI處理器，它可以利用AI優化Sub-6GHz、毫米波頻段的5G鏈路，提升速度、網絡覆蓋、移動性、鏈路穩健性、能效，并降低時延。

　　而在AI的探索中，今年4月高通發表了一篇論文，介紹了一種用于全景分割的新型神經網絡架構，基于對實例、語義關系的學習，它能像素級標記圖像，有效識別事物特征并進行預測，同時還能自動關注重要的事物，并在所有基準測試中都達到了SOTA。

　　該研究可應用于自動駕駛、AR等場景下，目前已被CVPR 2022收錄。

　　想象一下這項成果走向應用，那不就是Free Guy(科幻電影《失控玩家》)走進現實了嗎?

　　未來移動計算還承載著人機交互變革

　　不可否認的是，包括高通乃至更多玩家都已經認識到以XR、ACPC為代表的新型移動計算平臺催生出的新興場景，有著前所未有的市場和價值。

　　用XR設備打開的元宇宙，可用于工業、娛樂、游戲、社交等一切可虛擬化的現實場景，在被廣泛應用之后，未來幾年足以撬動超8000億美元市場規模。而隨著以新型移動PC為代表的移動計算平臺的更加通用，以及與其他計算平臺的更加協同，更多場景與價值有待發掘……

　　如果說過去以手機延展出的場景，只是數以百計的垂直軟件生態;那么來到新型計算時代，則是帶來數以百計的橫向產業拓展，進而帶來數以千計、數以萬計的開發者生態與企業機遇。

　　而這背后正是AI這一底層技術驅動，所引發的由點到線及面的冪集創新。

　　包括前面幾期提到的汽車、物聯網等場景，未來整個移動計算體系所承載著的，還有更為深遠的人機交互變革。

　　縱覽整個機器革命，每一次人機交互的革新，都給人類生活方式帶來了巨大的改變。

　　以時間為軸，如今移動計算平臺的革新，不正是當下正在發生的人機交互革命?

　　以傳統PC為首的人機交互1.0.半導體技術飛躍進步推動個人計算機時代的到來。而像鼠標、鍵盤以及圖形用戶界面的發明，更是讓計算機飛入尋常百姓家，即便那個家庭沒有受到過專業訓練。

　　當前，以智能手機為首的人機交互2.0.移動計算平臺已經開始占據主導地位。

　　2007年前后以iPhone和各品牌安卓終端為主的觸屏交互逐漸成為移動時代下的主流。人們用手指替代鍵盤，更多生活相關的應用，只需一部手機就可以搞定。因為其便攜性，人人都可以擁有屬于自己的人機交互設備。

　　而在可預見的未來，在5G和AI技術驅動下，由XR硬件等新型移動計算平臺引領的人機交互3.0.更讓隨時隨地交互成為可能，就像那個AR隱形眼鏡，只需一睜開眼就能接收信息，動動嘴就能處理信息，一旦規模化普及開來，就是人機交互新時代的開始，如今只剩下最后的100米，要靠底層能力驅動。

　　在人機交互3.0時代，一些舊有的移動計算形態也在AI和5G連接等驅動下，帶來新的價值創新，如更智能、便捷的新型移動PC體驗。

　　但交互方式等體驗上的改變僅僅是表象，技術的普及普惠，才是移動計算革新帶來的根本上的深遠影響。

　　從過去每個家庭擁有一臺PC，到每個人都擁有一臺智能手機，人機交互發生了巨大的變革;而在不遠的未來，每個人將都可以隨時隨地開啟各種全新形式的人機交互體驗。當AI、5G等技術更加深入影響到我們每個個體當中，我們也可以如科幻電影主角那般，以更為多元的方式感知世界。

　　這從某種程度上也印證了，任何顛覆性的改變，不僅僅只有像高通這種位于AI、5G等基礎技術頂端的賦能型企業能夠感受到。其實，我們每個人都身處浪潮之中，能夠親身感受和丈量新的時代機遇，成為冪集創新的一份子。