帕斯亚科技 CTO 谢怡欣分享了自己对于向量化编程的理解。

　　去年首次公布的AI模型增效工具包，这次也有了重要更新。

　　一方面，增加了更多支持以实现更好的网络量化，通过使用诸如Adaround等训练后量化技术以及带有范围学习的量化感知训练，实现极少或几乎没有的精度损失。

　　另一方面，还增加了对循环神经网络（RNN和长短时记忆神经网络（LSTM的支持。随着对混合精度运算支持的增加，开发者将能够在保持准确性的同时，最大限度地提高功耗与性能的平衡。

　　想必这个AI模型增效工具包霸榜GitHub趋势热榜，只是时间问题。

　　在发布会现场，高通也展示了一些具体合作应用。

　　比如利用AI模型增效工具包，有开发者打造了手机拍照就能扫描皮肤健康的应用；

　　还有使得Snapchat，得以优化了一系列AI镜头模型，提高了人脸识别的准确性和性能，让实时滤镜更为流畅和多样。

　　所以如果你是抖音、快手或其他可以利用这一AI模型增效工具包的工程师，看到这里就赶紧移步GitHub吧。

　　总之，骁龙888实现了一次性能上的极大飞跃，而其中最具长远潜力和价值，可以说来自第六代AI引擎及其展现的AI能力。

　　如果是影像和游戏，会是智能手机基础象限，那AI才是打开和重新定义智能终端新象限的钥匙。

　　AI在骁龙888中的功力，与5G一起，把连接、数据收集和使用发挥到了当前极致，手机与人的交互，甚至发生了质变。

　　之前是人找手机、人用手机。

　　现在开始，手机在主动找人，通过AI综合各方传感器的数据，主动得出最佳决策依据。

　　并且这种变化，也不会止于手机——毕竟手机如此具有代表性，是因为对于人来说如此高频。

　　那在其他相对低频的产业和领域里，如PC、汽车、工业、城市，甚至下一代计算平台XR等等，路线和演进模式，应该也会类似。