AI熱潮來襲！人工智慧能否為智慧型手機帶來新藍圖？

人工智慧（AI）離我們越來越近，金融、醫療、汽車工業等領域紛紛投入人工智慧研究。

手機行業也不甘落後，智慧型手機市場燃起了人工智慧熱。

當下智慧型手機市場面臨同質化、創新瓶頸，各手機企業希望以實現差異化以獲得自己獨有的競爭優勢，也希望AI晶片的導入能為其帶來新藍圖。

什麼是AI晶片？

人工智慧的三大要素：數據、算法、硬體。

而硬體中最核心、最重要、最基礎的就是晶片。

AI 晶片透過「訓練」（training）由海量資料提取特徵、由特徵建構模型，進而做出「推論」（inference）來進行判別與預測。

「訓練」需要海量資料的支持，以及大量的運算資源，一般會在雲端（Cloud/DataCenter）進行。

而訓練完成的模型將能執行「推論」，「推論」可以在雲端執行也能在設備端（Device/Embedded）執行。

例如圖像/語音辨識、文本翻譯都是機器學習模型的應用。

在AI環境下，指令與最終運算結果之間要加入多重算法與建模。

這極大增強了運算負荷。

所以與CPU為代表的傳統終端晶片相比，AI晶片的首要任務是增大運算承載力。

此外，AI晶片還要在各種埠收集數據。

比如說讓手機通過攝像頭讀懂人類的表情。

這要用到機器視覺技術將人類的面部信息進行符碼化，然後交給處理系統來讀取。

智慧型手機到智慧手機

1、華為

9月2日，在2017年德國柏林國際消費類電子產品展覽會(IFA)上，華為發布全球首款AI移動晶片--麒麟970，從硬體層面進行布局。

首款搭載該晶片的華為Mate 10也即將在10月16日德國慕尼黑面向全球發布。

除了強勁的性能外，這款最新的移動處理器的最大亮點在於：它是業界首顆帶有獨立NPU（Neural Processing Unit，神經網絡處理單元）的手機晶片。

麒麟970的 NPU專為神經網絡計算而生，它只有CPU一半的大小，其效率要遠遠的高於普通的CPU和GPU，圖像識別速度要比CPU快20倍。

根據華為官方提供的資料，NPU 一分鐘約能辨識逾 2000 張照片， CPU 每分鐘僅95 張，前者比後者多了 20 倍。

由於NPU的引入，麒麟970可以基於AI技術進行本地化數據處理，就不需要以傳統方式把數據上傳到雲端。

這樣不僅效率更高，還能確保數據的安全與隱私。

2、蘋果

蘋果是移動 AI 晶片領域的領先者。

前段時間發布的蘋果十周年特別版iPhone X。

其最為引人注目的無疑是開行業先河搭載的A11 Bionic晶片，該晶片集成了一個專用於機器學習的「神經網絡引擎（Neural Engine）」。

iPhone X的亮點功能 「刷臉開機」，採用了面部識別（Face ID）而取消了此前的指紋識別（Touch ID）。

A11 Bionic的神經網絡處理引擎每秒處理相應神經網絡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。

Face ID是基於紅外識別技術捕捉用戶的面部數據，從而創建其面部立體圖像深度數據從而達到識別的目的，即使在全黑環境中也能解鎖。

此外，A11 Bionic內置了蘋果自主設計的第一款 GPU，它是為3D遊戲和Metal 2（蘋果新一代圖像渲染技術框架）專門設計的。

3、三星

三星是世界上少數幾個有能力自己製造晶片的手機廠商，近期其進軍人工智慧的消息也是頻頻傳來。

早先，三星有關高管在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可以應對這個挑戰。

這在一定程度上表明三星在AI領域有所行動。

數天前，有韓媒稱，三星已經在著手研發基於人工智慧技術的移動端晶片。

據透露，三星的這枚 AI 晶片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。

除此之外，三星為一家英國的 AI 晶片初創公司 Graphcore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。

其他廠商也紛紛涉足

近年來，Google同樣致力於 AI 在智慧型手機的搭載。

2016 年 Google 發布 Pixel/Pixel XL，率先將自家 AI 語音助理 Google Assistant 置於智慧型手機。

近期 Google以 11 億美元買下宏達電 Pixel 手機代工部門，也被視為意圖拓展 AI、AR 等新興領域在智慧型手機的布局。

高通作為智慧型手機晶片龍頭，在這場智慧型手機 AI 競賽自然不會缺席。

在 2015 年高通就以 Hexagon DSP（數位訊號處理器）解決人工智慧的運算處理，首度搭載於 Snapdragon 810。

今年高通持續強化 Hexagon DSP 的性能，支援矢量擴張的計算支援，再向 AI前進了一大步。

手機AI浪潮來襲

如今手機日益重視輕薄，機身內部空間極為有限，這就可能導致手機晶片即使集成了AI晶片也僅能專門針對某個方面。

手機企業自身的實力也影響著它們的AI進程。

蘋果擁有自己的軟硬體在開發AI方面最有優勢。

智慧型手機 Android 系統的推動者 Google，也在AI方面進行自己的探索。

Android手機企業希望擁有自己的差異化競爭力，也積極在晶片方面進行研發

著名科技博客網 The next Web 稱：也許每一款旗艦手機都將在 2018 年下半年搭載一塊 AI 晶片。

顯然對於智慧型手機行業來說，未來擁有更多的AI功能必然是一種趨勢。