还有一个典型应用场景就是日常通勤，比如AI检测到用户在开车时，它就会自动打开导航APP并开启语音控制模式，用户并不需要冒着交通安全风险手动开启各类驾驶模式，当然，它也能在你驾车时为你挑选合适的歌曲进行播放。

　　此外，用户现在可以用自己的声音来搜索视频和录音文件，通过与三方APP厂商进行合作，APP可以利用高通传感器中枢的AI能力对视频中的声音进行“标记”，用户则可以基于自己的笑声、歌声等语音特征来搜索这些对应的视频或音频。值得一提的是，高通第一次将视觉能力加入到了这类长时间运行的AI功能中，让手机的前置摄像头变得更加“智能”。比如当手机前置摄像头检测到有除了你之外人窥探屏幕时，就会自动将屏幕上的通知信息进行隐藏，从而更好地保护隐私。

　　当然，上面这些便捷的AI功能背后，所获取和使用的全部数据都独立保存在高通传感器中枢内存中，实现了本地化处理，进一步保证了数据的安全性。能够看到，得益于这种低功耗AI模块的加入，AI能力在用户体验中的交融，开始从“偶尔体验”变为“常伴左右”。而这种伴随式的AI交互体验其实一直是AI产业落地所追求的方向之一。

　　04.开发者生态建设助力AI技术落地
　　AI软硬件技术的提升让AI落地具有可能性，而应用生态的建设则需要开发者们的助力才能真正实现。今年从各大科技巨头举办的开发者大会上我们可以清楚的看到一种趋势：AI技术已经成为“硬核技术”中的代表，所有头部玩家都在加码自研AI技术的探索。并且各家厂商都在向开发者门开放各类AI服务平台，力求让开发者们更快捷地将AI能力部署在应用中。高通的神经网络处理SDK据称是目前业内最受欢迎的AI SDK之一。
　　这次的骁龙8更新了算子支持和最新的训练框架，让AI加速器更易用、更可靠、更快，并且这些更新兼容Android NN和最新的TensorFlow Lite。虽然这些软件升级不如硬件那样“触手可及”，但对于提升用户体验而言却至关重要。通过与Hugging Face合作，高通在第7代AI引擎中支持了Transformer网络，情感分析、分类这样的基于自然语言处理的技术带到了骁龙8上。据称在Hexagon上运行情感分析模型，与在CPU上运行相比，性能提升接近30倍。
　　借助这些基于自然语言处理的解决方案，用户能够得到经过分级处理的新闻、推送和邮件通知，这样用户就可以专注于更重要的事项。在生态建设方面，高通与谷歌进行合作，将神经网络架构搜索（NAS）引入，并将其集成进第7代高通AI引擎。目前AI能够自动化设计神经网络模型，针对用户特定的硬件或性能目标创建最佳神经网络拓扑结构。得益于NAS的引入，开发者和工程师们可以更高效地开发AI解决方案，推动应用的落地。