且归云，涅槃火凤可重生。美丽自焚，终究变精灵。祈福人间，燃灼肉体，五百载移更。可见立场坚定，柔情常在，是非憎爱分明。

羽妆嫔后，意止阿房，追箫弄玉，弹曲相如，毕竟成追忆，续曾经。神话千传，圣鸟百啭，靓丽在花翎。且可与龙同列，与天长在，历来阳者温馨。
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【“大一统”时代到来？长期困扰 #AI# 开发者的难题终于解决了】

AI 对人们生活的渗透，往往有“润物细无声”之感。比如手机上的语音识别、安检处的人脸识别、基于用户喜好推送的内容，这些看似微小的、深度嵌入日常生活中的变化，往往伴随着技术的巨大进步。

AI 能力正在快速覆盖各个终端#互联网# 设备，从智能手机到笔记本、从#智能汽车# 到#家用机器人# 、从 XR 到 PC。终端场景的丰富带来了一个新难题：开发。

在不同的终端上部署同样的产品、功能，是否需要多次开发？随着2022 年 6 月#高通# AI Stack 的正式发布，这一痛点有望得到彻底解决。

一言以蔽之，AI Stack 是一个 AI 开发“全家桶”，需要什么能力、什么工具，开发者可以快速从中获取。其最重要的特点——跨终端，可以让 OEM 厂商和开发者们在对单一产品完成软件模型开发后，直接扩展到其他产品中。

“一次开发，多终端使用”。

AI Stack 横空出世的意义在于重塑了 AI 开发的基础设施，结束了开发者在不同终端“各自为战”的局面。这款“统一的 AI 开发工具”，赋能AI行业，指数级提高行业开发、部署效率。

说起高通的芯片，读者最先联想到的是手机。根据 Counterpoint Research 公司公布的数据，2022 年第一季度全球智能手机芯片收入最高的是高通。从出货量看，高通占据了全球市场的 30%。

少有人关注的是，全球几乎所有的主要汽车制造商均已选用高通的骁龙座舱平台，超过 1.5 亿辆汽车采用高通汽车的无线解决方案，市场份额高达 80%。

AI 硬件在不同领域的快速使用，也带来的新的难题。智能手机相比#物联网# 、智能汽车领域，存在诸多差异，比如不同场景下的功耗需求分析、模型类型、模型部署方式都是不同的。另一方面，不同业务对准确性、功耗和时延等方面的平衡要求也不同。

举个例子，XR 应用中的手势追踪、眼球追踪和 3D 重建 AI 模型，相比于汽车领域里的激光雷达 AI 模型，存在很大的区别。

说起高通的#芯片# ，读者最先联想到的是手机。根据 Counterpoint Research 公司公布的数据，2022 年第一季度全球智能#手机芯片# 收入最高的是高通。从出货量看，高通占据了全球市场的 30%。

少有人关注的是，全球几乎所有的主要汽车制造商均已选用高通的骁龙座舱平台，超过 1.5 亿辆汽车采用高通汽车的无线解决方案，市场份额高达 80%。

AI 硬件在不同领域的快速使用，也带来的新的难题。智能手机相比物联网、智能汽车领域，存在诸多差异，比如不同场景下的功耗需求分析、模型类型、模型部署方式都是不同的。另一方面，不同业务对准确性、功耗和时延等方面的平衡要求也不同。

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