特殊应用

Madhavapeddy表示新的系统级芯片专为尖端物联网设计，能尽量在本地芯片上处理大量数据，以将传输到基础设施上的数据量减至小值。同时QCS603和605有针对视觉智能的特殊装备。包括安全摄像机、运动相机、可穿戴相机、虚拟现实相机、机器人和智能显示器都可以享受到特别优化。

Madhavepeddy先生接着解释了物联网相机和手机的区别。物联网摄像机需要在比如1勒克司的低光环境中运行。他们的稳定环境也有区别：智能手机只要拍摄不那么模糊的快照，而智能设备的相机则要从运动中的头盔或者飞行的无人机上独立为操作者拍摄出聚焦正确的可辨识视频。

603和605可以在这样低亮度且不稳定的环境下工作。他们也可以同AI系统配合，处理机器人的障碍规避行为。

设备端AI

高通的AI处理器包括他的晓龙神经处理引擎(NPE)框架。该框架可以兼容基于Tensorflow、Caff、Caff2、Android Neural Networks API以及高通自己的Hexagon Neural Network在内的主流深度学习库创建的模块。

这些模块可以通过源平台特定的软件开发工具包(SDKs)植入高通的AI引擎。高通的AI引擎会进行优化推理：根据设备上的机器学习模块对图片数据进行评价。模块训练很可能依然会在拥有强大充分GPU的云端进行。

603和605是低功耗产品，被设计可以在电池供能的设备商运作。他们都集成了Wi-Fi、高通的Adreno GPU、多个Qualcomm Cryo ARM CPU核心、一块Hexagon 685 Vector处理器和上文中提到的AI引擎

三防加固平板电脑。

随心所欲的视频能力和强大的Wi－Fi

图像信息不再意味着图片，而是视频。604和605拥有怪物级的视频能力。605高可以同时处理60fps下4K(终高清)和1080P(完全高清)视频信息的流传输。在低帧率时该芯片可以同时处理更多视频信息。603高可以同时处理30fps下4K和720P流传输。

总的来说，QCS603和605是类似的产品，603功耗低，各项指标也低一些。比如605拥有8核CPU，2x2 802. 11ac Wi-Fi，而603则是4核CPU，1x1 802.11ac Wi-Fi。

低功耗系统级芯片上的高功耗级表现。

高通的视觉智能平台可以为深度神经网络推理提供2.1个TOPS(每秒操作数，跟每秒浮点运行数FLOS类似，但是没有浮点运算)的算力。可以支持双1600万像素传感器的双14位Spectra 270图像信号处理器提供了上述算力。

快赶上AI热潮工业平板电脑

就像1980年代个人电脑证明高价值计算不止能在大型主机上进行。智能物联网设备和其背后的芯片向我们证明AI计算可以在设备端进行，而不仅限于云端。两次变革的宗旨是一样的：只要开发者用心，用户的设备不是非得又大又笨不可。

准备好了，包括本文提到芯片在内一系列硬件进步将会引领AI尖端技术的成长。我们越早能把AI从数据中心(作为其可能存在的设备)解放出来，终端用户和开发者就可以更方便地接触到他们。