【手機之家】北京時間2023年10月25日，高通在2023驍龍峰會上，發布的多款新品，手機之家對此次發布的內容進行了匯總整理，一起來看看吧。
第三代驍龍8(驍龍8 Gen3)
第三代驍龍8(驍龍8 Gen3)此次更新的CPU性能提升了30%，GPU性能提升了25%，在性能、拍攝和遊戲體驗上都有全面的升級。更重要的是，這款新的移動平台帶來了突破性的AI提升，終端側AI進一步加強，Hexagon NPU速度提升了98%，能夠支持超過100億參數的大語言模型。
第三代驍龍8採用4nm製程工藝，集成了Kryo CPU，包含8個核心，最高頻率達到3.3GHz。其「1+5+2」設計包含1個超大核(3.3GHz)、5個性能核(3.2GHz)以及2個能效核(2.3GHz)，相比上一代速度提升30%，能效提升了20%。
GPU方面，Adreno GPU性能提升了25%，能效提升了25%，顯示處理單元進一步升級，支持1Hz到240Hz的可變刷新率，以更低的功耗提供全天候顯示體驗(Always on Display)。
遊戲體驗方面，第三代驍龍8是首款支持240FPS的移動平台，採用遊戲超分技術，支持到8K。同時，Snapdragon Elite Gaming也帶來了一些新特性，如支持圖像運動引擎2.0(Adreno Frame Motion Engine 2.0，AFME)，類似NVIDIA的DLSS，開啟後可以提供更好甚至翻倍的幀數。此外，第三代驍龍8在支持硬體光追的基礎上還帶來了硬體級全局光照，驍龍平台也是首次支持虛幻引擎5+Lumen。
AI是此次更新的最大亮點。高通技術公司高級副總裁兼手機、計算和XR業務總經理阿力克斯·卡圖贊(Alex Katouzian)表示，第三代驍龍8是高通推出的擁有最強終端側AI的移動平台。
第三代驍龍8帶來更強大的生成式AI體驗，支持終端側運行100億參數的模型，面向70億參數大預言模型每秒生成高達20個token;用時不到一秒就可以在終端側通過Stable Diffusion生成圖片。
第三代驍龍8採用全新的高通AI引擎，異構架構帶來更強勁的AI算力輸出。其中，Hexagon NPU升級了全新的微架構，性能提升了98%，能效提升了40%。Hexagon NPU集成了硬體加速單元，微型區塊推理單元，性能有加強的張量/標量/矢量單元，同時所有單元共享2倍帶寬的大容量共享內存。
另外，第三代驍龍8的LP-DDR5x內存頻率從4.2GHz提升到4.8GHz，帶寬為77GB/s，最大容量為24GB。值得一提的是，Hexagon NPU的矢量單元與內存建立了直連通道，帶來更高處理效率以及更低延時。AI性能提升方面，第三代驍龍8還集成了更強的高通傳感器中樞，擁有2個始終感應ISP、1個DPS、2個micro NPU，擁有增加30%的內存、支持INT4，其AI性能提升達到3.5倍。
在AI等新特性的加持下，第三代驍龍8的拍攝體驗也有所升級，其集成三個18-bit的感知ISP，可支持單個1.08億像素，或者兩個6400萬像素+3600萬像素的攝像頭，或者三個3600萬像素攝像頭;視頻方面可拍攝8K@30 HDR同時捕捉6400萬像素照片，也支持4K@120Hz慢動作視頻。
全新的ISP的語義分割從8層增加到12層，可以記錄更多信息，並精準分割，因此AI後期處理中可以進行更多操作，帶來出色的觀感。
視頻拍攝方面，藉助升級的AI性能，第三代驍龍8還帶來了Vlogger View模式，能夠同時記錄兩個攝像頭拍攝內容。但需要指出的是，Vlogger View模式下以前置攝像頭為例，可以實時進行「摳像」，減少了後期工作，給觀眾帶來更有代入感的主播視角。在驍龍峰會現場，筆者也體驗了這項功能的Demo，總體流暢度和摳像表現都很不錯。
高通還與合作夥伴攜手將圖像的物體智能消除應用到視頻中。視頻對象擦除功能拍攝視頻如果有路人亂入，AI也可以智能處理。
夜景拍攝能力得到增強，不僅是照片，在夜景視頻拍攝中也大量的運用了AI技術，保證更高畫面亮度，更多細節的同時，減少噪點，提升拍攝體驗。
高通還帶來C2PA Android，能夠對於照片來源進行標註，區分真實拍攝還是由AI生成。高通與Dolby合作，帶來了全新的拍攝模式，可以記錄10-bit色深，超過10億色彩，並且兼容JPEG。
其他方面，第三代驍龍8集成驍龍X75 5G數據機及射頻系統，率先支持5G-A，峰值下載速率達到10Gbps，上傳速率達到3.5Gbps;還有全球首個傳感器輔助的毫米波波束管理(接收功率提升最多25%)、第二代AI增強GNSS定位(提升最多50%)。還支持Wi-Fi 7、藍牙5.3。音頻方面支持24bit 96kHz無損音質，以及高通擴展個人區域網(XPAN)。
作為Android旗艦智慧型手機SoC領導者，高通技術公司的全新平台將在全球OEM廠商和智慧型手機品牌的終端上得到廣泛採用，包括華碩、榮耀、iQOO、魅族、蔚來、努比亞、一加、OPPO、真我realme、Redmi、紅魔、索尼、vivo、Xiaomi和中興。
驍龍X Elite處理器
驍龍X Elite處理器是專為PC平台設計的新一代晶片。根據高通官方提供的信息，驍龍X Elit
在CPU規格方面，採用了高通自研的Qualcomm Oryon CPU，採用了4nm工藝，擁有64位架構，包含12個核心，最高主頻可達3.8GHz，單核心和雙核心的最大Boost頻率為4.3GHz，總緩存容量達到42MB。該處理器支持LPDDR5x 8533MT/S內存規格，最大支持64GB內存，具備8通道設計，帶寬高達136GB/S。
高通執行長Cristiano Amon表示，驍龍X Elite在單線程性能方面超過了蘋果的12核心M2 Max晶片和英特爾的i7-1355U處理器。在達到M2 Max、i7-1355U或i7-1260P的峰值性能時，驍龍X Elite的功耗僅為對方的三分之一。與英特爾移動端標壓CPU的次旗艦i7-13800H相比，驍龍X Elite的性能提升約為60%，功耗僅為45W的三分之一。
在多核性能方面，驍龍X Elite的峰值性能比蘋果M2處理器快50%，是英特爾i7-1355U和i7-1360P的兩倍。同時，在峰值性能時的功耗也只有這兩款處理器的三分之一。
驍龍X Elite集成了Adreno GPU，支持DX12，算力達到4.6 TFlops。根據高通官方PPT中的數據，該核顯的性能比英特爾i7-13800H中的Intel Xe集顯快2倍，功耗僅為其四分之一。與AMD R9 7940HS中的780M核顯相比，驍龍X Elite僅需五分之一的功耗就能實現約80%的性能提升，這是一個巨大的進步。
為了適應人工智慧時代，驍龍X Elite還集成了Hexagon NPU，算力高達45 TOP，遠超目前移動端CPU的性能。這使得驍龍X Elite能夠以極快的速度運行超過13B參數的AI大語音模型。
此外，驍龍X Elite還支持X65 5G解調器，提供10Gbps的速度，並支持Wi-Fi 7和藍牙5.4。在連接接口方面，它最多支持3個USB 4.0、2個USB 3.2 Gen2和一個eUSB 2.0，並且支持DP 1.4，可同時連接三個4K 60Hz顯示器或五個顯示器。該處理器還支持AV1編碼和4K HDR視頻解碼，並在作業系統層面上支持Win12。
預計搭載驍龍X Elite晶片的終端產品將於2024年中期上市，並與微軟、聯想、惠普、戴爾等一線廠商合作推出。
第一代高通S7和S7 Pro音頻平台
第一代高通S7和S7 Pro音頻平台是高通技術推出的最先進的音頻平台，旨在為耳塞、耳機和音箱等終端設備提供先進、個性化且快速響應的音頻體驗。這兩款平台具備無與倫比的終端側AI水平，計算性能是前代平台的6倍，AI性能是前代平台的近100倍，同時功耗也得到了優化。
其中，高通S7 Pro是首款支持高通擴展個人區域網（XPAN）技術和超低功耗Wi-Fi連接的音頻平台。XPAN技術可以擴展音頻傳輸距離，超過目前僅利用藍牙實現的連接距離。這意味著用戶可以在家庭、樓宇或園區內自由移動，並享受高達192kHz的無損音樂品質。
此外，高通S7和S7 Pro音頻平台結合了高性能、低功耗計算、終端側AI和先進連接技術，為用戶帶來突破性的音頻體驗。不論是進行會議、社交、遊戲、聽音樂還是需要片刻寧靜，用戶都能在任何場景中獲得沉浸且個性化的音頻體驗。
除上述硬體產品外，終端側AI技術成為此次驍龍峰會的重中之重。
高通公司今年的最大目標是推動生成式 AI 在各種品類終端上的應用。CEO安蒙表示，隨著進入AI時代，終端側生成式AI對於提供強大、快速、個性化、高效、安全和高度優化的體驗至關重要。
高通在驍龍峰會上發布了驍龍X Elite和第三代驍龍8處理器，能夠以極致速度處理生成式AI任務。例如，面向Windows 11 PC的終端側聊天助手可以每秒處理30個token，並且僅需不到一秒的時間就能使用穩定擴散算法在智慧型手機上生成圖像。
多模態AI的出現正在改變人類與設備互動的方式，從文本到圖像、圖像到視頻以及文本到3D等。根據高通產品管理高級副總裁Ziad Asghar的說法，這些生成式AI完全在終端設備上運行，這意味著即使在飛機上也可以使用生成式AI，並且他表示這只是這一革命的開始。
Asghar指出，在雲中運行生成式AI面臨許多挑戰，而這些挑戰可以通過在設備上進行處理來解決。一些公司正在將專有代碼集成到GPT工具中，用於檢測代碼錯誤。未來，個人電腦可能會利用設備所知的信息（如用戶狀態、偏好、日曆和年齡）結合生成式AI查詢，以獲得更好的生成式AI體驗，而且這種體驗遠遠優於雲端。
終端設備上運行的AI相比現有的與聊天機器人交互並提供個人信息的方式具有隱私性和即時性的優勢。用戶不需要將私密上下文信息傳遞到雲端進行處理，並且不需要等待雲端返回信息。
在終端設備上運行AI仍然存在一個關鍵問題，即模型推斷需要大量計算資源。高通高管表示，在雲端訓練大型語言模型時，通常使用16位或32位浮點數，導致每次模型推斷都需要大量計算。為了解決這個問題，高通一直致力於壓縮模型、進行量化和修剪，例如只使用4位表示模型參數，從而節省功耗，並能夠在設備上執行更多並發的AI處理。此外，隨著時間的推移，人們不斷改進算法，使得模型變得更小。另外，針對特定應用程式進行訓練的領域特定模型也被認為是一種方法，這些模型可以非常小且具有很高的準確性。
安蒙表示：「基於高通多年的AI研發，包括在終端中性能卓越的CPU、NPU和GPU組合，以及我們對眾多領先模型本地運行的支持，我們能夠將生成式AI的優勢帶給全球用戶，帶給不同的終端品類。我們在驍龍峰會上獲得了廣泛的合作夥伴支持，證明了高通作為終端側AI領導廠商的行業地位。」