2018 年，AI 晶元也許會出現在每一款旗艦智能手機上

進入到 2017 年 9 月，智能手機晶元行業發生了新的變化。先是月初華為在德國柏林國際消費類電子產品展覽會上發布了全球首款人工智慧晶元麒麟 970，接著蘋果在新品發布會上宣布了 A11 Bionic 晶元的誕生。一時間，智能手機行業也擁抱上人工智慧，移動 AI 晶元成為行業關注的焦點。

大勢當前，無論是這個行業里的先行者還是後來者，都絲毫不敢怠慢。

麒麟 970 在 CPU、GPU 等傳統晶元項目上的更新自不必說，我們關心的是它之所以被稱為全球首款人工智慧晶元的部分，也就是它內置的那塊 NPU（Neural Processing Unit，神經網路處理單元）。

雖然華為並沒有在發布會上重點強調，但我們需要指出，華為口中的 NPU 實際上就是中國科學院計算基數研究所旗下的寒武紀公司所自主研發的「寒武紀 1A 深度學習處理器」（Cambricon-1A Processor），寒武紀方面對它的介紹是「國際上首個商用深度學習處理器產品，在人工智慧應用上達到了四核 CPU 25 倍以上的性能和 50 倍以上的能效。」。

作為專門為深度學習定製的模塊，NPU 在特定任務上的表現令人吃驚。比如說在圖片識別任務中，NPU 每分鐘可以識別 2005 張，CPU 每分鐘為 95 張，前者比後者多了 20 倍；當然在功耗上，也有飛躍式的提升。

當然為了配合 NPU，華為也在麒麟 970 中採用了 HiAI 移動技術架構，來使其性能最大化。而華為也在推出麒麟 970 的同時推出了一個開放 AI 生態環境，支持 Tensorflow/Tensorflow Lite 和 Caffe/Caffe 2 這兩個比較主流的神經網路編程框架，方便開發者更好地在應用中調用 NPU。

目前來看，華為在移動 AI 晶元領域上已經先行了一步；雖然借用了寒武紀的外力，但華為自己在 AI 方面的投入也不可或缺。不過潛在的問題是，寒武紀 1A 並不僅僅屬於華為，未來也有可能出現在其他公司的移動 AI 晶元上。

在雷鋒網先前的文章中，我們已經給出這樣一個結論：蘋果的 A11 Bionic 可以說是當前性能最為強勁的移動處理晶元。但實際上，A11 Bionic 真正讓人眼前一亮的地方，卻是它的神經網路處理引擎（Neural Engine）。

實際上，A11 Bionic 的神經網路處理引擎每秒處理相應神經網路計算需求的次數可達 6000 億次，可以為面部特徵的識別和使用提供性能支撐。

iPhone X 利用面部特徵識別技術在人像模式中創造出可以生動變化的光效（Portrait Lighting），Face ID 可以通過面部特徵來解鎖，Animoji 通過追蹤人的面部表情來實時創作動畫表情，這些無不與 A11 內置的 Neual Engine 有關。

除此之外，A11 Bionic 內置了蘋果自主設計的第一款 GPU；其重點在於，這款 GPU 是為 3D 遊戲和 Metal 2（蘋果在今年 WWDC 上推出的新一代圖像渲染技術框架）專門設計的，並且能夠與機器學習技術和蘋果隨 iOS 11 推出的 Core ML（核心機器學習）框架相配合。

總體來說，蘋果 A11 Bionic 對於人工智慧的擁抱更加追求實用性，其在技術上的自主性更強；而且基於蘋果自身軟硬體結合的巨大優勢，這些基於人工智慧的特性已經被應用在實際產品上。

由此可見，蘋果 A11 Bionic 才是整個移動 AI 晶元領域真正意義上的領先者。

高通：硬體為主，演算法、軟體為輔

作為 Android 陣營中除了華為之外諸多手機廠商的晶元提供者，高通自然不可能對華為和蘋果目前的動向無動於衷。然而眼下，高通旗下的旗艦產品驍龍 835 處理器除了性能強勁之外，還沒有在真正意義上增加專門面向人工智慧技術的內部構件。

然而，這並不意味著高通沒有動作。早在 2016 年，高通就宣布正在開發神經處理引擎 SDK（軟體開發工具），並與 Google 和 Facebook 合作以支持 TensorFlow 和 Caffe/Caffe 2；開發者可以利用它來優化應用，使其在高通驍龍 600 和 800 系列處理器上運行 AI 應用程序。

2017 年 7 月，高通已經這一 SDK 開放出來，命名為驍龍神經處理引擎。

在硬體層面，高通在驍龍 835 上也有準備，其中內置的 Hexagon 690 是第一款支持 TensorFlow 和 Halide 框架的移動 DSP。2017 年 8 月，高通宣布收購專註於前沿機器學習技術的阿姆斯特丹大學附屬公司 Scyfer，目的在於擴充人才，並將後者的技術應用在高通的產品和領域中去。而高通工程技術副總裁 Jeff Gehlhaar 在關於這次收購的媒體溝通上表示：

移動終端正成為全球最普遍的人工智慧平台，而高通處理器將成為無處不在的終端側人工智慧平台。

不過，對於高通而言，真正值得關注的依然是未來驍龍處理器在硬體方面的動向。高通副總裁 Jeff Gehlhaar 表示高通將通過硬體、演算法和軟體三個層面來實現終端側（包括智能手機）的人工智慧戰略；就硬體來說，未來高通驍龍處理器必然會增加人工智慧相關的硬體模塊。

從產品周期的角度看，目前高通驍龍 835 已經推出 9 個月的時間，已經超越了去年驍龍 820 到驍龍 821 的升級周期。據此可以推測，高通可能在驍龍處理器上憋一個與人工智慧相關的大招，預計最遲到明年就會新的產品出來。

作為智能手機晶元廠商的重要一員，聯發科雖然在高端晶元上無法與高通抗衡，但也人工智慧的大潮下，也不甘落後。

聯發科董事長蔡明介曾經表示，人工智慧將是未來發展重點，公司內部已經成立成立團隊，並且投入 AI 運算的研發，目前已經有其具體成果展現。

而目前的最新消息是，聯發科已經完成了神經網路及視覺運算單元的處理器核心設計，將在 2018 年推出的 Helio P70 手機處理器上內建，這會是聯發科首顆內建神經網路及視覺運算單元（Neural and Visual Processing Unit，NVPU）的手機處理器，將在 2018 年上半年會以台積電以 12 納米製程生產，後續還會推出多款內建相同核心的 Helio X 及 P 系列手機處理器。

與其他廠商相比，三星在 AI 方面的動向似乎晚了一點。

今年的 Galaxy S8 上，三星的語音助手 Bixby 雖然亮相了，但遠遠不夠。而在硬體方面，作為世界上少數幾個有能力自己製造晶元的手機廠商，三星一邊採用高通驍龍 835，一邊繼續推進自家 Exynos 的研發和使用；遺憾的是，兩種晶元都離人工智慧的距離還很遠。

然而反應快速和資金雄厚如三星，自然不會坐以待斃。

就在數天前，有韓國媒體報道稱，三星也已經在著手研發基於人工智慧技術的移動端晶元。一位三星的合作夥伴表示，三星的這枚 AI 晶元旨在讓本地設備擁有巨大的數據處理能力，可以大幅度減少對雲端伺服器的通信依賴。

此前，三星電子設備解決方案部門的半導體業務總裁 Kim Ki-nam 曾經在舉行於韓國首爾的科技論壇中表示，現有的 CPU 和 GPU 無法滿足 AI 計算的要求，而 NPU（Neural Processing Unit）可以應對這個挑戰；不過 NPU 的問題在於，它的存儲能力只相當於人腦的千分之一。Kim Ki-nam 的這段話也表明，三星正在移動 AI 晶元領域有所動作。

除此之外，三星也在投資位於英國的 AI 晶元初創公司 Graphcore；去年，三星為這家公司投資了 3 億美元的戰略投資。而來自韓國科學技術院的教授 Yoo Hoi-jun 也表示，三星除了內部正在研發 NPU 之外，也在考慮收購一些 AI 公司。

雖然遺憾地錯失了移動互聯網的大潮，但 Intel 絲毫沒有放棄，也在努力尋找機會，試圖跟上人工智慧的大潮，在移動設備上尋找到自己的一席之地。

2016 年 9 月，Intel 宣布收購計算機視覺創業公司 Movidius，後者曾經為 Google 的 Project Tango 3D 感測器提供了關鍵硬體處理技術。實際上，Google 採用的 3D 感測器為 Movidius 的 Myriad 1 型視覺處理器；由於 Movidius 非常注重功能和續航能力，因此非常適用於移動平台。

到了今年 8 月，Movidius 在 Intel 的麾下推出了下一代 Myriad X 視覺處理單元（VPU），它是一種低功耗片上系統（SoC），可以用於各類移動設備的深度學習以及其他人工智慧視覺應用加速。Movidius 表示，Myriad X 可以在同樣功耗條件下提供 Myriad 2 十倍的深度神經網路（DNN）性能。

此外，Intel 也在近期推出了一款代號為 Loihi 的全新自主學習神經擬態晶元，它模仿了大腦根據環境的各種反饋來學習如何操作的運作方式；它可以讓機器實現自動化，並實時進行調整，無需等待來自雲端的下一次更新。Loihi 在產品特性上的重點在於非常節能，與訓練人工智慧系統的通用計算晶元相比，它的能效提升了 1000 倍。

這些特徵，都為 Intel 在移動 AI 晶元領域的發展提供了機會。

除了上述幾家主要的手機晶元企業，小米也有自己的松果 S1，不過離 AI 尚且遙遠； Google 已經挖來蘋果的資深晶元架構師 Manu Gulati 擔任首席 SoC 架構師，並且收購 HTC 的部分硬體團隊，自研晶元一事基本上已經是定論，關鍵是什麼時候能夠融合 Google 自家在 AI 上的技術積累。

總體來看，雷鋒網認為，智能手機晶元已經正式人工智慧時代；在此時代下，所有的玩家都在快速前進，這時候技術的積累顯得愈加重要了。如此一來，人工智慧也將憑藉智能手機迎來一波普及的大潮；正如 The next Web所言：

也許每一款旗艦手機都將在 2018 年下半年搭載一塊 AI 晶元。

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