進(jìn)入到 2017 年 9 月，智能手機(jī)芯片行業(yè)發(fā)生了新的變化。先是月初華為在德國柏林國際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會上發(fā)布了全球首款人工智能芯片麒麟 970，接著蘋果在新品發(fā)布會上宣布了 A11 Bionic 芯片的誕生。一時間，智能手機(jī)行業(yè)也擁抱上人工智能，移動 AI 芯片成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。

　　大勢當(dāng)前，無論是這個行業(yè)里的先行者還是后來者，都絲毫不敢怠慢。

　　華為：借用外力先走一步

　　麒麟 970 在 CPU、GPU 等傳統(tǒng)芯片項(xiàng)目上的更新自不必說，我們關(guān)心的是它之所以被稱為全球首款人工智能芯片的部分，也就是它內(nèi)置的那塊 NPU（Neural Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）。

　　雖然華為并沒有在發(fā)布會上重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)，但我們需要指出，華為口中的 NPU 實(shí)際上就是中國科學(xué)院計(jì)算基數(shù)研究所旗下的寒武紀(jì)公司所自主研發(fā)的“寒武紀(jì) 1A 深度學(xué)習(xí)處理器”（Cambricon-1A Processor），寒武紀(jì)方面對它的介紹是“國際上首個商用深度學(xué)習(xí)處理器產(chǎn)品，在人工智能應(yīng)用上達(dá)到了四核 CPU 25 倍以上的性能和 50 倍以上的能效�！薄�

　　作為專門為深度學(xué)習(xí)定制的模塊，NPU 在特定任務(wù)上的表現(xiàn)令人吃驚。比如說在圖片識別任務(wù)中，NPU 每分鐘可以識別 2005 張，CPU 每分鐘為 95 張，前者比后者多了 20 倍；當(dāng)然在功耗上，也有飛躍式的提升。

　　當(dāng)然為了配合 NPU，華為也在麒麟 970 中采用了 HiAI 移動技術(shù)架構(gòu)，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(tài)環(huán)境，支持 Tensorflow/Tensorflow Lite 和 Caffe/Caffe 2 這兩個比較主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程框架，方便開發(fā)者更好地在應(yīng)用中調(diào)用 NPU。

　　目前來看，華為在移動 AI 芯片領(lǐng)域上已經(jīng)先行了一步；雖然借用了寒武紀(jì)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(jì) 1A 并不僅僅屬于華為，未來也有可能出現(xiàn)在其他公司的移動 AI 芯片上。

　　蘋果：移動 AI 芯片領(lǐng)域的領(lǐng)先者

　　在雷鋒網(wǎng)先前的文章中，我們已經(jīng)給出這樣一個結(jié)論：蘋果的 A11 Bionic 可以說是當(dāng)前性能最為強(qiáng)勁的移動處理芯片。但實(shí)際上，A11 Bionic 真正讓人眼前一亮的地方，卻是它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理引擎（Neural Engine）。

　　實(shí)際上，A11 Bionic 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理引擎每秒處理相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算需求的次數(shù)可達(dá) 6000 億次，可以為面部特征的識別和使用提供性能支撐。

　　iPhone X 利用面部特征識別技術(shù)在人像模式中創(chuàng)造出可以生動變化的光效（Portrait Lighting），F(xiàn)ace ID 可以通過面部特征來解鎖，Animoji 通過追蹤人的面部表情來實(shí)時創(chuàng)作動畫表情，這些無不與 A11 內(nèi)置的 Neual Engine 有關(guān)。

　　除此之外，A11 Bionic 內(nèi)置了蘋果自主設(shè)計(jì)的第一款 GPU；其重點(diǎn)在于，這款 GPU 是為 3D 游戲和 Metal 2（蘋果在今年 WWDC 上推出的新一代圖像渲染技術(shù)框架）專門設(shè)計(jì)的，并且能夠與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和蘋果隨 iOS 11 推出的 Core ML（核心機(jī)器學(xué)習(xí)）框架相配合。

　　總體來說，蘋果 A11 Bionic 對于人工智能的擁抱更加追求實(shí)用性，其在技術(shù)上的自主性更強(qiáng)；而且基于蘋果自身軟硬件結(jié)合的巨大優(yōu)勢，這些基于人工智能的特性已經(jīng)被應(yīng)用在實(shí)際產(chǎn)品上。

　　由此可見，蘋果 A11 Bionic 才是整個移動 AI 芯片領(lǐng)域真正意義上的領(lǐng)先者。

　　高通：硬件為主，算法、軟件為輔

　　作為 Android 陣營中除了華為之外諸多手機(jī)廠商的芯片提供者，高通自然不可能對華為和蘋果目前的動向無動于衷。然而眼下，高通旗下的旗艦產(chǎn)品驍龍 835 處理器除了性能強(qiáng)勁之外，還沒有在真正意義上增加專門面向人工智能技術(shù)的內(nèi)部構(gòu)件。

　　然而，這并不意味著高通沒有動作。早在 2016 年，高通就宣布正在開發(fā)神經(jīng)處理引擎 SDK（軟件開發(fā)工具），并與 Google 和 Facebook 合作以支持 TensorFlow 和 Caffe/Caffe 2；開發(fā)者可以利用它來優(yōu)化應(yīng)用，使其在高通驍龍 600 和 800 系列處理器上運(yùn)行 AI 應(yīng)用程序。

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

　　在硬件層面，高通在驍龍 835 上也有準(zhǔn)備，其中內(nèi)置的 Hexagon 690 是第一款支持 TensorFlow 和 Halide 框架的移動 DSP。2017 年 8 月，高通宣布收購專注于前沿機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的阿姆斯特丹大學(xué)附屬公司 Scyfer，目的在于擴(kuò)充人才，并將后者的技術(shù)應(yīng)用在高通的產(chǎn)品和領(lǐng)域中去。而高通工程技術(shù)副總裁 Jeff Gehlhaar 在關(guān)于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能平臺，而高通處理器將成為無處不在的終端側(cè)人工智能平臺。

　　不過，對于高通而言，真正值得關(guān)注的依然是未來驍龍?zhí)幚砥髟谟布�方面的動向。高通副總�?nbsp;Jeff Gehlhaar 表示高通將通過硬件、算法和軟件三個層面來實(shí)現(xiàn)終端側(cè)（包括智能手機(jī)）的人工智能戰(zhàn)略；就硬件來說，未來高通驍龍?zhí)幚砥鞅厝粫�增加人工智能相關(guān)的硬件模塊。

　　從產(chǎn)品周期的角度看，目前高通驍龍 835 已經(jīng)推出 9 個月的時間，已經(jīng)超越了去年驍龍 820 到驍龍 821 的升級周期。據(jù)此可以推測，高通可能在驍龍?zhí)幚砥魃媳镆粋�與人工智能相關(guān)的大招，預(yù)計(jì)最遲到明年就會新的產(chǎn)品出來。

　　聯(lián)發(fā)科：明年 Helio P70 見

　　作為智能手機(jī)芯片廠商的重要一員，聯(lián)發(fā)科雖然在高端芯片上無法與高通抗衡，但也人工智能的大潮下，也不甘落后。

　　聯(lián)發(fā)科董事長蔡明介曾經(jīng)表示，人工智能將是未來發(fā)展重點(diǎn)，公司內(nèi)部已經(jīng)成立成立團(tuán)隊(duì)，并且投入 AI 運(yùn)算的研發(fā)，目前已經(jīng)有其具體成果展現(xiàn)。

　　而目前的最新消息是，聯(lián)發(fā)科已經(jīng)完成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及視覺運(yùn)算單元的處理器核心設(shè)計(jì)，將在 2018 年推出的 Helio P70 手機(jī)處理器上內(nèi)建，這會是聯(lián)發(fā)科首顆內(nèi)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及視覺運(yùn)算單元（Neural and Visual Processing Unit，NVPU）的手機(jī)處理器，將在 2018 年上半年會以臺積電以 12 納米制程生產(chǎn)，后續(xù)還會推出多款內(nèi)建相同核心的 Helio X 及 P 系列手機(jī)處理器。

　　三星：雖然遲到了，但也在努力

　　與其他廠商相比，三星在 AI 方面的動向似乎晚了一點(diǎn)。

　　今年的 Galaxy S8 上，三星的語音助手 Bixby 雖然亮相了，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。而在硬件方面，作為世界上少數(shù)幾個有能力自己制造芯片的手機(jī)廠商，三星一邊采用高通驍龍 835，一邊繼續(xù)推進(jìn)自家 Exynos 的研發(fā)和使用；遺憾的是，兩種芯片都離人工智能的距離還很遠(yuǎn)。

然而反應(yīng)快速和資金雄厚如三星，自然不會坐以待斃。

　　就在數(shù)天前，有韓國媒體報(bào)道稱，三星也已經(jīng)在著手研發(fā)基于人工智能技術(shù)的移動端芯片。一位三星的合作伙伴表示，三星的這枚 AI 芯片旨在讓本地設(shè)備擁有巨大的數(shù)據(jù)處理能力，可以大幅度減少對云端服務(wù)器的通信依賴。

　　此前，三星電子設(shè)備解決方案部門的半導(dǎo)體業(yè)務(wù)總裁 Kim Ki-nam 曾經(jīng)在舉行于韓國首爾的科技論壇中表示，現(xiàn)有的 CPU 和 GPU 無法滿足 AI 計(jì)算的要求，而 NPU（Neural Processing Unit）可以應(yīng)對這個挑戰(zhàn)；不過 NPU 的問題在于，它的存儲能力只相當(dāng)于人腦的千分之一。Kim Ki-nam 的這段話也表明，三星正在移動 AI 芯片領(lǐng)域有所動作。

　　除此之外，三星也在投資位于英國的 AI 芯片初創(chuàng)公司 Graphcore；去年，三星為這家公司投資了 3 億美元的戰(zhàn)略投資。而來自韓國科學(xué)技術(shù)院的教授 Yoo Hoi-jun 也表示，三星除了內(nèi)部正在研發(fā) NPU 之外，也在考慮收購一些 AI 公司。

　　Intel：劍走偏鋒，機(jī)會重重

　　雖然遺憾地錯失了移動互聯(lián)網(wǎng)的大潮，但 Intel 絲毫沒有放棄，也在努力尋找機(jī)會，試圖跟上人工智能的大潮，在移動設(shè)備上尋找到自己的一席之地。

　　2016 年 9 月，Intel 宣布收購計(jì)算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)公司 Movidius，后者曾經(jīng)為 Google 的 Project Tango 3D 傳感器提供了關(guān)鍵硬件處理技術(shù)。實(shí)際上，Google 采用的 3D 傳感器為 Movidius 的 Myriad 1 型視覺處理器；由于 Movidius 非常注重功能和續(xù)航能力，因此非常適用于移動平臺。

　　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(tǒng)（SoC），可以用于各類移動設(shè)備的深度學(xué)習(xí)以及其他人工智能視覺應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(xué)習(xí)神經(jīng)擬態(tài)芯片，它模仿了大腦根據(jù)環(huán)境的各種反饋來學(xué)習(xí)如何操作的運(yùn)作方式；它可以讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)自動化，并實(shí)時進(jìn)行調(diào)整，無需等待來自云端的下一次更新。Loihi 在產(chǎn)品特性上的重點(diǎn)在于非常節(jié)能，與訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的通用計(jì)算芯片相比，它的能效提升了 1000 倍。

　　這些特征，都為 Intel 在移動 AI 芯片領(lǐng)域的發(fā)展提供了機(jī)會。 

　　雷鋒網(wǎng)總結(jié)：

　　除了上述幾家主要的手機(jī)芯片企業(yè)，小米也有自己的松果 S1，不過離 AI 尚且遙遠(yuǎn)； Google 已經(jīng)挖來蘋果的資深芯片架構(gòu)師 Manu Gulati 擔(dān)任首席 SoC 架構(gòu)師，并且收購 HTC 的部分硬件團(tuán)隊(duì)，自研芯片一事基本上已經(jīng)是定論，關(guān)鍵是什么時候能夠融合 Google 自家在 AI 上的技術(shù)積累。

　　總體來看，雷鋒網(wǎng)認(rèn)為，智能手機(jī)芯片已經(jīng)正式人工智能時代；在此時代下，所有的玩家都在快速前進(jìn)，這時候技術(shù)的積累顯得愈加重要了。如此一來，人工智能也將憑借智能手機(jī)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(jī)都將在 2018 年下半年搭載一塊 AI 芯片。