随着移动设备逐渐趋于成熟并获得连接网络的能力，我们为这些移动设备贴上了“智能”的标签。但为什么要仅仅满足于智能呢？在利用 Qualcomm 骁龙 835 移动平台的强大功能时，开发人员与 OEM 将我们的设备提升到新的高度，并在机器学习的辅助下，为我们带来了新的体验。从品质卓越的视频和安全性、到您的个人助理，骁龙设备均具备智能操作的能力——无论是否在云端还是连接互联网——您都可以用一种全新的方式来体验更智能的手机。 应用开发者与设备生产商对用户的需求了然于胸。他们可以开发一个使用机器学习（具体而言是深度神经网络）的功能或应用程序，来提升具体任务处理性能。例如探测或识别物体、过滤背景噪音，识别语音或语言。这些应用程序通常在云端运行，根据不同的设备，这种安排可能是次优的。 骁龙神经处理引擎 SDK 能够帮助开发商决定，在处理器上运行的、基于神经网络的、应用程序的位置。比如，声音/语音探测应用程序可能在 Qualcomm Hexagon DSP 上运行，而物体探测或风格转换应用程序可能在 Qualcomm Adreno GPU 上运行。通过该 SDK ，开发人员拥有极大的灵活性，可确定最能符合特定用户体验的功能与性能的核心选择。该SDK支持卷积神经网络（CNN）、Caffe 和 TensorFlow 中表达的 LSTM，以及用于确保骁龙同质内核最佳性能的转换工具。  通过 Hexagon DSP 及其矢量扩展，在设备上运行神经网络具有令人折服的功能和性能。它的速度和效率分别是 CPU 的 8 倍和 25 倍，整体电量消耗更低。除了通过骁龙神经处理引擎提供支持外，TensorFlow 可在 Hexagon DSP 上得到直接支持，为开发人员运行其选定的基于神经网络的应用程序提供了更多选择。 以下几个应用场景可从搭载骁龙 835 的设备内置的机器学习技术中受益：  摄影：机器学习在场景分类、实时降噪和目标追踪方面提供帮助，并在任何条件下轻松拍摄完美照片或视频。 虚拟现实/增强现实：通过设备上的机器学习功能，虚拟现实/增强现实功能可以运行得更快，延迟更小。因此，从手势和面部识别到目标追踪和深度感知，均是一种沉浸式体验。 语音检测：您手机上的内置人工智能可以通过听取命令和关键词，来帮助您更有效地导航您手机上的数据和应用程序，同时还能节省电量。  安全性：通过面部识别软件和虹膜扫描（均可不依赖云端而单独运行），您的设备可学习如何识别并帮助保护您。 连接：您的骁龙设备具备过滤背景噪音的功能，您可与朋友或家人清晰通话。 ​Qualcomm 的独特机器学习平台的设计可让搭载骁龙 835 的设备独立运行经过训练的神经网络，而无需连接至云端。相当创新，对吧？
http://www.qualcomm.cn/news/blog-2017-04-27