華為AI手機慕尼黑正式發布！55億晶體管的「神經網路處理器」移動終端終現真容

科技產業似乎每隔十年就會風雲突變：微軟推出 Windows 95 的那年，楊致遠創辦了 Yahoo!，開啟了計算機及網路革命；十年後，亞馬遜正式對外推出 AWS 雲服務、蘋果已故創始人喬布斯亮出了第一台 iPhone，開啟了移動計算新紀元。現在又是一個十年，AI＋智能手機的號角已經吹響。

智能手機在 iPhone 問世後，整體市場呈現爆發性的成長。綜合多家調研機構的預測，2018 年全球智能手機出貨量約在 16～18 億部。但是，歷史總是在不停重複，不可否認在前些年手機產業走進了類似 PC 產業看起來都一樣、比規格、拼價格的老路。

直到今年，創新停滯的局面終於有望被突破：人工智慧開始進入終端，無疑這將是繼喬布斯創造了 APP 生態圈、指尖經濟之後，最重要的革命技術。人工智慧、神經網路引擎成為當下智能手機的新設計理念，至少，看上去很美。

今年九月的柏林消費電子展（IFA）上，華為將神經網路處理單元（Neural Processing Unit，NPU）內建到手機處理器，以首款 AI 手機晶元的口號贏得全球矚目。

十天後，蘋果為新處理 A11 加上了 Bionic（仿生）一詞，並且不斷強調所謂的

「神經網路引擎」（Neural Engine）。

又一個十天之後，Google 宣布收購 HTC Pixel 團隊，雖然 Google 尚未對於人工智慧引入終端產品發表太多意見，但從其布局包括針對數據中心推出的深度網路加速晶元 TPU 、加大對消費硬體的投入來看，讓 Pixel 手機執行更多 AI 應用只是時間問題。當然，不要忘記手機晶元供應商高通以及聯發科也正在加緊研發相關產品。

圖 | 華為 Mate 10 德國慕尼黑髮布會邀請函

10 月 16 日，也就是今天，華為首款 AI 手機 Mate10 發布會在德國慕尼黑如期舉行。雖然先前九月的 IFA 發布會上，華為消費者業務 CEO 余承東已全面解析了華為移動端 AI 解決方案，並拋出了一個「公式」：移動 AI = 本地端 AI + 雲端 AI。

DT 君曾在華為 IFA 發布會現場發回過第一手的報導，有意了解華為首款 AI 晶元「麒麟 970」（Kirin 970）的讀者可以參考先前的報導：《柏林現場：華為正式發布全球首款移動 AI 晶元，終端布局已領先蘋果、高通及三星》

回歸正題，今天的發布會的主角只有一個：搭載人工智慧晶元的華為 Mate 10 系列手機。今天的發布會主要對標物也只有一個：iPhone X。

圖丨余承東回顧早前發布的麒麟 970 處理器

圖丨正式發布華為 Mate 10 和 Mate 10 Pro

圖丨Mate 10 採用了5.9寸全面屏

圖丨Mate 10 和 Mate 10 Pro 與 iPhone X 相比，屏佔比分別高出18%和16%

圖丨Mate 10 系列手機電池容量高達 4000mAh

圖丨指紋識別0.33 秒解鎖，比 iPhone X 的 FaceID 更快

圖丨配備萊卡雙鏡頭，分離式設計從跑車頭燈獲得靈感

圖丨加厚的前後玻璃面板，有效防止摔碎

圖丨IP67 級防水

圖丨繼 sony 和三星之後也支持 HDR 顯示功能

圖丨華為 Mate 10 和 Mate 10 Pro 各有四色可選

圖丨AI計算性能提升25倍，能耗比提升50倍

圖丨華為 Mate 10 識別100張照片的耗時優於 iPhone 8 Plus 和 三星 Galaxy Note 8

圖丨業界領先的 4.5G LTE 技術

圖丨全球首部雙 4G、雙 VoLTE 智能手機

圖丨華為 Mate 10 很好地解決了長時間使用手機後的系統遲緩現象，相較三星 S8 有明顯的改善

圖丨超高速充電技術，比 iPhone 8 Plus 快50%

圖丨華為地理定位 GPS 技術可強化複雜城市或隧道定位能力

圖丨AI引擎已經學習過1億張照片，可輕鬆識別用戶的拍攝場景

圖丨13種物體和自動場景識別

圖丨Mate 10 系列搭載了基於最新版 Android 8.0 定製的 EMUI 8.0 操作系統

最大賣點：Mate 10 的 AI 處理能力

Mate 10 系列產品搭載最新 10nm 工藝的麒麟 970（Kirin 970），最受人關注的莫過於基於寒武紀架構的 NPU 核心。

從麒麟 970 的整體布局來看，其封裝後面積只有指甲般大小，但裡面卻集成了 55 億個晶體管，比高通驍龍 835 還要多出 25 億個，為了強化應用體驗，華為和海思可以說是不計工本。

圖 | 余承東在 9 月華為 IFA 發布會上現場展示麒麟 970 晶元

集成 NPU 的目的有二，首先是效率問題：雲端性能強大，學習快速，但學習得出來的模型是通用模型，很難針對小眾有定製化的調整，並滿足消費者各自的使用場景。

過去本地端硬體性能不足，雖然可通過雲端學習，但數據的上傳下載會因為網路的穩定性不足而造成延遲，效率極低，無法做到實時處理。若本地端硬體擁有強大的 AI 學習能力，那麼就不需要把數據上傳雲端，直接在本地端處理即可，效率更高。

另一個問題則是隱私安全性。過去的機器學習都要把數據收集後上傳到雲端，若這些數據和個人生活私緊密相關，上傳到公有雲就是個很有問題的做法。比如最近的案例，Google 最近發布的 Clips AI 相機就因為其「擅自」拍照上傳到雲端的做法而被詬病，甚至引來特斯拉 CEO 伊隆·馬斯克（Elon Musk）的公開質疑；其語音助手也會在未經許可的情況下進行錄音，並上傳雲端，這些都造成了消費者的恐慌。

但如果手機本地端就具備了一定的機器學習能力，那麼個人隱私相關數據收集與學習就不用再涉及雲端，而是可以存放在本地端，就隱私的保護方面，要比雲端處理可靠太多。

圖 | 伊隆·馬斯克評價谷歌 Clips AI 相機：它甚至連「假裝無辜」都不會……

NPU 的性能表現更可說是業界一流。以機器學習常見的圖像識別而言，傳統高端桌面級處理器只能在一分鐘內識別 97 張圖片，但如果通過 NPU，則每分鐘可以處理的圖片數量可高達 2000 張，換算每秒約 30 張，這基本上已經達到了實時處理的程度。不論是 AR 所需要的場景識別，或者是人物、對象識別，幾乎都可以做到所見即所得，完全不會感到延遲。畢竟，延遲感是用戶體驗的「最大殺手」之一。

當然，過去計算架構要有強大性能，通常都要付出高昂功耗的代價，但 NPU 功耗全負載大約只有 CPU 的一半，如果以計算效率/功耗換算，大概是 0.8TFLOPS/W。我們以 NVIDIA 推出的 Tesla Volta V100 方案作比較，V100 約為 0.4TFLOPS/W。NPU 的能耗效率甚至大幅超越業界頂級 AI 計算硬體，可見其架構設計的優秀。

圖 | 華為麒麟 970 與 NVIDIA Tesla Volta V100

麒麟 970 VS 蘋果 A11 Bionic

蘋果最新推出的 A11 Bionic 處理器可以說是最近另外一個備受關注的焦點，原因與華為一樣，蘋果在此晶元中集成了兩個 AI 計算核心，命名為 Neural Engine（神經網路引擎）。

雖然蘋果並沒有針對這對核心解釋太多細節，但應用方面大致上和麒麟 970 的 NPU 類似，就是作為圖像識別、自然語言以處理，以及增強現實（AR）這三大方向的核心計算。目前已經揭曉的應用就是取代指紋識別的 Face ID 人臉識別功能。

A11 Bionic 的 Neural Engine 可做到每秒六億次的操作效率，也就是 0.6TOPS，相當強大。不過麒麟 970 的 NPU 計算能力是 1.92 TOPS，理論數據上比蘋果快了三倍以上。當然，理論數據歸理論，實際上的性能表現還是要看軟硬體的搭配優化，這方面蘋果一般來說不會讓用戶失望，但華為也不是省油的燈，Mate 10 上市後就可一見真章。

圖 | 蘋果 iPhone X & 華為 Mate 10 Pro

麒麟 970 和 A11 Bionic 目前看來是走同樣的路，那麼另一家處理器大廠高通呢？高通的驍龍系列包含 Neural Processing Engine（神經網路處理引擎）軟體 SDK，理論上能幫助開發者更好地利用高通晶元上的 GPU 、 CPU 、 DSP 完成人工智慧加速，反而不強調所謂的 AI 專屬加速硬體。但是在人工智慧的潮流下，高通把相關人工智慧加速器加回去，也不過就是時間問題。

人工智慧處理模塊到底帶來什麼亮點？

從華為已經公布的信息來看，麒麟 970 的 AI 技術能分辨你拍攝的對象，例如知道你在拍攝花朵或小動物，再跟據周遭的環境，自動調較適合的亮度。另外它也能做實時翻譯、聽取語音指令、 AR 效果等。

圖 | 麒麟 970 能實現本地端的實時圖像處理、低能耗 AR 及精準語言翻譯

簡單舉例，利用搭載麒麟 970 的手機來拍照時，手機首先會自動識別場景中有什麼物體，是人？是植物？是小動物？然後根據不同的拍攝對象，可以自動調整拍照的效果。

比如說拍攝的對象是人，那麼就可以自動加上美顏效果，讓被拍對象的氣色看起來更好，也可以自動調整曝光和背景燈光，來凸顯人物主體；如果拍攝的是景物，那麼可以針對景深調整，並調整曝光時間，來做到強化整個場景的呈現力度。

至於毛茸茸的小動物，就可以稍微強化銳利度，讓動物身上的毛髮呈現更為自然、清晰，而不會像一般手機照相一樣，總是會糊成一團。

圖 | 麒麟 970 針對目前手機拍照存在的問題做了專門優化

類似的場景識別也能帶到 AR 應用當中，如果我們使用 AR 功能時，如果要迭加信息或者是 3D 對象時，首先還是要用機器學習功能判斷場景中的各種條件、對象，不然把信息匹配到錯誤的對象上時，比如說 AR 應用在汽車上加註了野生動物的標籤，那可就貽笑大方了。

而這些對象、場景辨識都必須要通過 AI 計算硬體來達成，才有辦法做到實時處理，讓消費者即拍即得，或者是所見即所得，完全感覺不到手機因為計算而帶來的延遲。

當然，這部分的功能不會是只有麒麟 970 能做到，蘋果 A11 Bionic 、高通的方案都能做到。差別就在於推出的時間差、能不能搶得市場先機，以及搭配軟體的功能能否把 AI 計算硬體的功能發揮到極致。

圖 | 華為麒麟 970、蘋果 A11、高通驍龍 835

不過，A11 Bionic 有一個優勢，那就是搶先業界導入 Face ID 面部識別功能。因為關鍵零件供應的限制，這項功能在華為發表的 Mate 系列手機上暫時還看不到。但如果以其他的應用來看，搶先面世的 Mate 手機，肯定能在蘋果 iPhone X 推出前，先奪走一定數量的眼球關注度，所以華為必定會在相關功能儘力做好優化，否則 iPhone X 上市後，若消費者發覺體驗還是有落差，規格上的數據不能與使用體驗成正比，消費者最終會如何選擇就不言自明了。

華為、蘋果打得火熱，三星去哪了？

根據調研機構 IDC 的數據顯示，全球手機出貨前三大廠商分別是三星、蘋果、華為。這樣的局面從 2015 年華為取代聯想（含 Motorola）之後就沒有改變過，手機市場三分天下的態勢已經確立，彼此之間的出貨量差距不小，短時間內蘋果想要超越三星、或是華為想要超越蘋果的難度都很大。但不可諱言，華為展現出了相當強的野心。

圖 | 2017 年第二季度全球手機出貨量排名（來源：IDC）

蘋果在移動晶元領域的自主設計實力十分堅實，不過華為通過旗下海思攜手寒武紀，透過群策群力的方式，搶在第一時間發布了支持深度神經網路加速功能的麒麟 970，斷了蘋果是唯一一家可以搖著 AI 晶元大旗、銷售產品的機會。

同時，在蘋果 iPhone Ｘ即將開放預約前，華為推出了 Mate 10 與其正面對決。所以當消費者想要體驗所謂的 AI 手機時，除了 iPhone 之外，會想到還有華為可供選擇。

圖 | 11月3日，iPhone X 發售在即

另一方面，手機產品生命周期短，也就是說，消費者對於設備先進性的敏感度很高。就現階段來看，只有蘋果和華為的產品支持神經網路處理引擎，對於其他沒有具備晶元設計能力的手機廠牌來說，只能等待晶元供應商推出解決方案。

有業界人士表示，手機開發進度依機種而不同，不過一般來說手機開發方案大約得經過三個月到六個月。所以說，當手機從業者花時間在開發相關手機時，多少也將市場拱手讓人。因此，蘋果和華為可以領先其他競爭者至少一個季度的銷售優勢。在營銷策略及產品布局上，華為這次確實棋高一著。

圖 | 一張意味深長的華為移動 AI 海報……

好了，大家可能會注意到，華為和蘋果玩的火熱，身為手機龍頭的三星這次卻完全沒了存在感……

其實今年三星也推出了智能語音助手 Bixby，但在硬體方面的速度卻意外的慢，為什麼說是意外呢？主要是目前有能力推出 AI 晶元的手機廠商除了蘋果和華為之外，三星應該是最有機會的，因為三星電子擁有龐大的半導體資源及技術。例如日前三星公布第三季財報，在負面消息不斷的情況下，營業利益和整體營業毛利率依舊創下新高，最大功臣就是半導體部門，貢獻了三星電子將近 7 成的利潤！

這場人工智慧進入終端的戰役，三星開局落後，但後續肯定不會讓蘋果和華為專美於前。去年底，三星就投資了一家低調的英國初創公司 Graphcore（目前總募資金額為 6,000 萬美元）。

這家成立於 2015 年、專攻人工智慧晶元硬體設計的公司，其創始人 Nigel Toon 來頭不小，他是半導體界的連續創業者，先前已將自己創立的 Picochip 賣給 Mindspeed，而另一家 Icera Semiconductor 則是賣給了 NVIDIA。Graphcore 先前表示，公司開發的智能處理晶元（IPU）預計在今年底推向市場。

圖 | Graphcore 唯一的使命：機器學習加速

三星是否有機會藉助 Graphcore 強化智能手機 AI 晶元的研發實力，尚有待觀察。不過，近期三星加快發展 AI 晶元速度的消息越來越多，甚至有人替三星披露了一些消息，例如韓國科學技術院（KAIST）教授 Yoo Hoi-jun 表示，三星除了內部研發神經網路處理器（NPU）之外，也在考慮收購一些 AI 公司。

另外，根據日前韓國媒體報導，三星電子半導體部門負責人 Kim Ki-nam 指出，目前 CPU 與 GPU 無法保證 AI 運算的效率，但 NPU 可以補強這個問題，因此外界認為，三星有意將自家研發的移動處理器與 NPU 技術相結合。

圖 | 三星電子半導體事業部負責人Kim Ki-nam（中）

不過，在過去幾個月，三星深陷在賄賂韓國政府的醜聞之中，三星集團領導人李在鎔更因被控行賄而入獄，後續可能引發的公司治理及領導問題似乎開始浮上水面。三星電子目前層級最高的掌門人、副會長兼終端解決方案部長權五鉉（Kwon Oh-hyun）就在上周宣布辭職，被韓媒形容是為三星投下一顆震撼炸彈，除有打擊三星士氣的疑慮外，如果接班人選無法領導三星往更前瞻、創新的方向前進，錯失 AI 手機大戰的先機，可能僅僅是一系列惡性連鎖反應的開始。

當然，也有分析人士認為三星對於AI手機其實並不著急。不同於華為、蘋果、高通等競爭對手，三星公司擁有豐富的家電產品線。而早前推出的智能語音助手 Bixby 被認為是三星希望通過智能手機+語音助手的方式打開「AI家居」市場的破局點。

從目前三星的一系列動作來看，上述言論並非完全沒有根據，比如三星智能服務事業部領導層變動，以及本月18日三星即將在舊金山舉行開發者大會並推出Bixby 2.0 ，都折射了三星在未來「AI家居」領域的更大野心。

圖 | 三星瞄準更大的 AI 家居？或將 Bixby 打造成智能家居入口

縱觀 AI 手機群雄並舉的局面，中國廠商華為處處領先對手一步，不論是率先發布移動端 AI 晶元，還是搶先推出搭載 AI 晶元的手機產品，似乎處處透露這一絲中國武俠文化的意味：天下武功，唯快不破。搶佔先機固然重要，但當消費者真正拿到一部 AI 手機，並能真切感受到體驗的大幅提升時，一切才會變得有意義。

華為 Mate 10、蘋果 iPhone X 推出在即，這一次，但願 AI 手機不再是一個概念。

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