发生了什么？
高通刚刚在骁龙峰会上发布了其AI编排器，展示了增强设备端AI能力的一项创新举措。该软件促进了用户与其设备之间更加个性化、主动的交互。通过与现有应用程序集成并支持多种输入类型（文本、语音、图像），AI编排器可以前所未有地轻松执行任务，如安排活动、预订和管理个人数据。它设计用于智能手机、PC甚至车辆。
这项技术的核心是检索增强生成（RAG）和基于代理的AI，使编排器能够在无需等待用户输入的情况下预测用户需求并自动化任务。高通旨在通过在设备上本地处理所有内容来使其解决方案脱颖而出，从而在隐私和速度方面优于基于云的服务。在峰会上同时发布的骁龙8 Gen 3芯片进一步巩固了高通在设备端AI处理中的地位。
然而，专家质疑高通的编排器能否与主导市场的基于云的AI系统竞争，尤其是来自谷歌和微软等公司的系统。高通专注于设备端AI限制了其处理需要大规模云基础设施的复杂任务的能力。
关键要点
- AI编排器将个性化、设备端AI置于前沿，允许与应用程序无缝集成，用于活动规划、预订和日程管理等任务。
- 高通通过在设备上直接处理AI任务，强调隐私和速度，与基于云的竞争对手拉开距离。
- 编排器使用RAG和基于代理的AI来预测用户需求，提供主动的AI交互方法。
- 尽管具有创新功能，高通的AI编排器仍面临来自谷歌的Gemini、微软的Copilot和其他拥有广泛云基础设施的AI领导者的激烈竞争。
深入分析：高通能引领AI竞赛吗？
高通的AI编排器是进入设备端AI领域的大胆举措——这一趋势由于隐私问题和更快速响应的需求而势头正劲。通过在设备上本地处理AI任务，高通在隐私保护和用户特定个性化方面提供了优势，这是与依赖云的模型的一个显著区别。
该软件能够使用个人数据（如偏好和习惯）来预测和自动化任务，是一个突出的功能，具有管理预订或阻止日历时间等实际应用。这种主动的方法可能会重新定义用户与其设备的交互方式，潜在地提高日常任务的效率。
然而，高通面临重大挑战。谷歌和微软等已建立的科技巨头已经在AI开发中遥遥领先，利用其广泛的云基础设施处理更多计算密集型任务。谷歌的Gemini模型和DeepMind，以及微软的Copilot工具，代表了强大的竞争对手，由于云计算能力，它们可以在更大规模上集成AI。此外，OpenAI正在迅速推进其AI代理开发，预计最早于2024年推出市场就绪的代理，使高通的当前解决方案可能成为一项短期创新。
此外，高通的设备端AI方法限制了可扩展性。虽然对于需要快速本地处理的任务非常出色，但它无法与基于云的模型的计算强度相匹配，后者可以处理更复杂的数据集并提供更强大的AI解决方案。高通专注于将其AI与骁龙平台集成，为其提供了强大的硬件存在，但它缺乏苹果和谷歌等公司所享有的完全整合的生态系统，这些公司同时控制硬件和软件。
你知道吗？
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高通的AI编排器使用个人知识图谱，这意味着它会收集有关您偏好和行为的数据，以提供个性化的响应。例如，如果您经常从特定餐厅订购或遵循一致的锻炼计划，编排器将预测这些行为并自动化相关任务，如预订或提醒。
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高通优先考虑设备端AI而非基于云的AI，不仅关乎隐私——它还显著减少了延迟。由于所有操作都在设备上直接进行，用户可以期待更快的实时交互，无需等待云数据处理。
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尽管高通的编排器中的基于代理的AI显示出潜力，但该技术在完全可靠之前仍有几个障碍。专家建议，这种技术的最佳实现至少还需要几年时间，微软和OpenAI等公司正在推动比高通当前能力更远的边界。
结论
高通的AI编排器是设备端AI领域的一大飞跃，强调隐私、速度和个性化。然而，尽管其创新方法，它仍面临来自拥有更广泛AI生态系统和云基础设施的公司的强大竞争。随着谷歌、微软和OpenAI继续推进其AI能力，高通的编排器可能无法引领AI革命，尽管它在以隐私为中心的设备端处理方面具有独特的价值主张。
AI的未来可能会在平衡本地设备处理与云的强大可扩展性之间，高通需要进一步发展以跟上这一快速变化的领域。