5G晶片時代來臨，誰才是5G手機晶片的王者？

2019年被稱為5G商用元年，隨著5G時代的來臨，各大手機廠商都在紛紛布局5G市場，5G晶片也成為頭部手機廠商、晶片供應商的戰略要地。

日前，三星宣布發布了5G處理器Exynos980，該處理器採用8nm工藝，支持第五代通信標準，這是三星電子推出的首個5G集成SoC產品，預計將在今年年底開始大規模量產。

高通驍龍865、蘋果A13處理器等也都將在今年下半年與大家見面，無獨有偶，華為9月6日也將在德國柏林舉辦的IFA 2019上，發布首款旗艦級5G SoC晶片麒麟990。

據了解，麒麟990可以說是國內市場上唯一一款可以與高通驍龍865、蘋果A13一較高下的手機晶片，該款晶片採用了7nm+ EUV工藝，據爆料該晶片將首次集成5G基帶並支持4K 60fps進行視頻錄製，也有可能會集成自研藍牙晶片。

當然，無論是誰家生產的手機晶片，如果想要在5G時代拔得頭籌，就必須要在基本功上做深做透，這兩個基本功，一個是5G的基礎能力，一個就是AI底層算法能力。

隨著華為5G技術的陸續商用，越來越多的中國消費者感受到了5G帶來的便利，也正是由於華為率先在中國落地5G應用，讓中國消費者先於世界體會到了5G時代的幸福感。

中國移動、華為5G標準立項代表中國處於第一陣營

相關數據顯示，截至2018年11月，全球已有182個運營商在78個國家進行了5G試驗、部署和投資，但是從全世界5G標準立項並且通過的數量來看，中國移動擁有10項，華為擁有8項，愛立信擁有6項，高通擁有5項，可以看出，以中國移動、華為等為代表的中國，處於5G標準立項的第一陣營。

數據分析公司GlobalData今年7月，也發布了全球首份5G RAN(無線接入網)排名報告，該報告從基帶容量、射頻產品組合、部署簡易度和技術演進能力等四個關鍵維度為我們判斷企業的5G能力提供了一個參考。

圖表顯示，華為5G能力整體領先於愛立信、諾基亞、三星和中興等主流通訊設備提供商，斬獲了多項第一。

不僅如此，在晶片商用上，華為今年8月發布了華為Mate 20 X(5G) ，是當時唯一商用支持 SA/NSA 5G雙模組網的智慧型手機。

雙組網在現在4G向5G的過渡階段顯得尤為重要，從目前5G行業的發展來看，在韓國、歐美的一些首批接入5G網絡的國家大多採用的是NSA組網，但從各個國家對於5G的整體布局來講SA組網都將會是最終的選擇。

只是目前從4G到5G這一時間段的過渡來看NSA或許還是可以繼續在5G環境當中使用，但如果在一些只有SA布局的國家當中，SA手機就無法享用5G網絡帶來的便利。

同時，在晶片工藝上，麒麟系列晶片一直在追求先進的工藝，麒麟970和麒麟980都實現了10nm和7nm的全球首商用。

憑藉對高品質工藝的多年堅持，華為麒麟系列已經相繼推出過麒麟920、麒麟930、麒麟950、麒麟960、麒麟970，麒麟980等多款晶片。

華為Fellow艾偉曾回憶道：「每一代產品都會遇到工程技術上的挑戰，等我們最終走過來的時候，發現當初還是把它想得太簡單了……每一代走過來，有時候甚至有九死一生的感覺。

」

從晶片本身來講，麒麟990晶片強就強在它內置巴龍5000基帶，內置基帶的功能在於它不需要外掛5G晶片就可以實現5G網絡。

而驍龍865必須靠外掛基帶來實現5G網絡。

在這點上，麒麟晶片優勢比較明顯。

據了解，華為一貫的做法是先發布晶片再發布新款手機，華為消費者業務CEO余承東也曾發布微博表示，華為Mate系列新機——華為Mate 30將搭載麒麟990晶片在9月19日的慕尼黑與大家見面，這一款同時支持2G/3G/4G/5G，NSA/SA組網模式的5G全網通手機的即將面世，將會向大家進一步證明華為在5G商用上的真正實力。

麒麟990將採用達文西架構NPU，AI算力更出色

AI在手機上的應用，無非是更出色的應用以及更快的信息處理能力。

據了解，早在AI仍處於萌芽狀態時，麒麟晶片就率先在晶片內加入獨立的人工智慧計算單元，實現了更加具有實時性的AI應用，如AI人像留色等，能夠在拍攝視頻的同時將人物精細摳圖，實現主角光環的特別效果。

另外，華為麒麟晶片的另一個亮點就是對華為的自研的達文西架構NPU的應用，這款架構的算力之強令搭載這款晶片的手機一舉登上AI跑分榜首位。

鈦媒體了解到，華為達文西計算架構可以實現AI在多平台多場景之間的協同，以及在不同體積和功耗條件下都能提供強勁的AI算力。

華為麒麟在對達文西架構的官方解讀中表示，具體來講，達文西架構能夠具有較強的競爭力主要在三點：

1.採用3D Cube針對矩陣運算做加速，大幅提升單位功耗下的AI算力，每個AI Core可以在一個時鐘周期內實現4096個MAC操作，相比傳統的CPU和GPU實現數量級的提升。

2.為了提升AI計算的完備性和不同場景的計算效率，達文西架構還集成了向量、標量、硬體加速器等多種計算單元。

同時支持多種精度計算，支撐訓練和推理兩種場景的數據精度要求，實現AI的全場景需求覆蓋。

3.基於達文西架構的統一性，開發者在面對雲端、邊緣側、端側等全場景應用開發時，只需要進行一次算子開發和調試，就可以應用於不同平台，大幅降低了遷移成本。

不僅開發平台語言統一，訓練和推理框架也是統一的，開發者可以將大量訓練模型放在本地和雲端伺服器，再將輕量級的推理工作放在移動端設備上，獲得一致的開發體驗。

以手機系列應用為例，在Nova5首採用達文西架構NPU後，榮耀9X系列還實現了電影製作中常常出現的「綠幕俠」效果，當用戶在鏡頭前「表演」時，能夠在視頻錄製的同時實時分割背景、頭髮、衣服、附屬物等，輕鬆獲得電影級特效。

近兩年，華為也提出了華為AI戰略與全棧全場景AI解決方案，這其中就包括了AI底層且高門檻的能力，比如晶片、晶片使能CANN、深度學習框架MindSpore，還包括AI產品化的能力包括華為智能計算Atlas系列AI產品、及華為雲AI服務等，這都構成了華為AI的底層計算能力的基礎。

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