蘋果A11晶片已經整合「神經引擎」，全新終端AI生態已顯山露水

從 2007 年發布第一部 iPhone 以來，蘋果公司售出了 15 種不同型號的 iPhone 總計 12 億部。

來自 iPhone 的銷售收入幾乎占到了蘋果總收入的三分之二。

截止這個財年，iPhone 的總銷售收入有望突破 1400 億美元。

毫不誇張的說，正是小小的 iPhone 成就了蘋果公司帳上的 2610 億美元現金儲備，並讓蘋果成為這個星球上最值錢的公司。

今年恰逢 iPhone 誕生十周年，也是蘋果公司首次在自家新總部 Apple Park 的史蒂夫·賈伯斯劇院舉辦發布會。

正如很多分析人士所說，這次發布會對 iPhone 來說是個至關重要的轉折點，全新產品的成功與否將直接決定未來三年，蘋果是否能夠在如人工智慧、增強現實、影音娛樂等領域，來逐步實現業務多樣化的轉型戰略。

然而，答案無疑是肯定的。

iPhone X 無疑是整場發布會唯一的主角，一騎絕塵現今所有智慧型手機，剛剛被拉近的距離感覺瞬間又被拉大了一個時代。

實際上，羅馬數字中的「X」代表了「10」，正好映襯了今年是 iPhone 誕生十周年。

配置上，這部打破 iPhone 命名規則的手機也是當仁不讓。

此前預測的高屏占比Super Retina HD OLED 螢幕、A11 Bionic 處理器、放棄 Home 鍵、豎排雙鏡頭、無線充電、人臉識別 Face ID、全新配色全部應驗。

值得一提的是 iPhone X 的「心臟」：一顆全新 A11 Boinic 處理器！雖然蘋果並不是第一次使用 10nm 製程工藝來製造晶片，但 A11 與上一代、同樣使用 10nm 工藝的 A10X 處理器相比，通過不同的內核架構，使得性能提高的同時，還降低能耗。

A11總共有 6 個內核，分為 2 個 Monsoon 高性能核心，以及用來支援高性能核心、用於低強度運算的 4 個 Mistral 低功耗核心。

而上一代的 A10X 的內核則是採用 3 個 Hurricane 高性能核心加 3 個 Zephyr 低功耗核心的結構。

鑒於目前的 iPhone 7 其實已經是一部速度很快的手機，iPhone X 在處理器上的升級能夠大幅度的提升支持高屏占比的 OLED 螢幕、無線充電、以及人臉識別Face ID等全新功能之用。

圖丨iPhone X 正面上方的面部識別組件

圖丨iPhone X 面部識別技術 Face ID

圖丨全新的AirPower可以同時對iPhone X、Apple Watch、AirPods進行無線

iPhone X 的另一大亮點則更為直觀：高屏占比的 OLED 螢幕。

iPhone X 也成為史上第一款搭載 OLED 螢幕的蘋果手機。

與傳統的背光光源 LCD 顯示屏不同，OLED 的每個像素點都是主動發光的，帶來的好處是鮮艷的顏色、更高的亮度，以及銳利的對比度。

其實，三星和谷歌的一些手機已經在使用 OLED 螢幕了，如果你沒使用過這類安卓手機，可以看看蘋果手錶，或者新款 MacBook Pro 上搭載的 Touch Bar，這些都使用了 OLED 顯示屏。

圖丨新款MacBook Pro的Touch Bar和Apple Watch的OLED顯示屏

OLED 還有一個好處是省電，因為如果顯示畫面上黑色的地方，像素點是完全不發光的，所以調暗背光的做法在 OLED 上帶來的省電效果會更明顯。

但 OLED 唯一的問題是產能，以目前的產能來看，iPhone X 最終交付到用戶手上，還需要一段時間。

iPhone 7 上搭載的 A10 Fusion 晶片已經足夠讓這部手機擁有暢快淋漓的用戶體驗了。

理論上說在處理目前的相關應用時，其計算能力已經遊刃有餘。

蘋果將 A10 升級到 A11，四核變六核，多出的計算能力會用在哪裡？

從產品層面看，新款iPhone已經具備人臉識別、無線充電、全螢幕、雙攝像頭等功能，這些新功能的加入勢必會消耗掉一部分計算力。

從戰略布局上看，A11 晶片完全有可能成為蘋果公司用來實現人工智慧（如CoreML）、增強現實（如ARKit）技術的重要硬體平台。

所以，A11 晶片對蘋果來說無疑將是一個戰略布局點，值得濃墨重彩來分析。

圖丨AR軟硬體深度整合

蘋果自有晶片技術的演變，與三星之間的「無間道」

毫無疑問，iPhone 可以說是蘋果帶給人類的一種革命，其中衍生的應用方式更是徹底改變了人類的生活形態。

但最初的 iPhone，裡面整合的不是什麼全新的技術，反而是現有市場上相當成熟的方案，只不過通過優秀的軟體設計，讓 iPhone 不論是在用戶介面的呈現，以及應用程式的使用體驗上，都有著遠超過當初同代手機的表現。

然而，隨著蘋果最大智慧型手機生態競爭對手 Android 軟體優化能力逐漸改善，甚至有追上蘋果的趨勢。

但是，蘋果也開始一反過去使用現成方案的作法，開始發展自有硬體技術。

從最早的智慧型手機核心、基本架構、Touch ID，到現在 AI 晶片，以及顯示技術，其參與或自主研發的硬體也越來越多，而這些做法都是為了同一個目標：追求使用者體驗的最優化。

目前，蘋果在其智能移動終端中採用的處理晶片已經發展到第十代。

然而，蘋果是從第五代才開始自主設計。

那麼，之前的方案都是來自何處？第一代 iPhone 使用的是德州儀器的 OMAP 處理器；而從 3G 版開始，就轉而使用三星的應用處理器，最早是 S3C6410，3GS 版則進化為 S5PC100；iPhone4 則是使用 S5PC110 的小修改版；iPhone 4S 為 Exynos4210 小改款。

除了第一款 iPhone 以外，早期的 iPhone 或其他蘋果移動設備基本上都是直接使用三星晶片，一部份著眼於成本控制，另一部份也算是其階段性的策略布局。

由於蘋果最初幾代的 iPhone 出貨規模仍有限，為確保獲利，採用現成方案是比較合理的選擇，另外，在晶片製造方面與三星合作，也是出於成本考量。

實際上，三星與蘋果的合作可說是「無間道」的關係。

三星在應用處理器的開發經驗相當豐富，早在智慧型手機發展初期，就在自有 Galaxy 系列品牌手機上大量使用自家設計生產的晶片。

發展自有晶片對三星而言，除了可以提高對硬體設計的掌握度以外，也能幫助其自有半導體事業的技術發展，而這方面包含了設計和製造。

三星除了半導體事業以外，手機一直是最大的營收來源之一。

為了發展自己的手機事業，三星也毫不遮掩的去學習競爭對手比它更好的創意或技術思維。

而蘋果雖是三星的客戶，但也同時是最大的競爭對手之一。

所以，三星一方面幫助蘋果降低成本，一方面卻也同時憑藉與蘋果的合作，磨練自有的 IC 設計、製造能力，一方面也是「參考」蘋果對手機以及晶片設計，好增進自家手機產品的競爭力。

三星同時也是全球最大的內存與面板供應商之一，蘋果雖與三星官司糾紛不斷，但為確保關鍵組件供應來源，二者的合作卻從未中斷，畢竟對蘋果而言，三星無可取代，但對三星而言，蘋果並非絕對必要的客戶。

也正為此，即便官司的源頭多半出自於三星對蘋果產品的模仿、或致敬，蘋果也從未把徹底中斷與三星的合作當作第一選項。

也正因為此，蘋果和三星一直處於糾葛不斷的情結中，但蘋果也有自己的盤算，雖然暫時還無法和三星完全撇清關係，但不論是在材料和元件的供應，甚至晶片的代工製造上，不斷降低對三星的依賴——這其實一直是過去蘋果在核心技術掌握上的思維。

自有晶片技術為極端優化用戶體驗，也為擺脫三星

從 iPhone 4S 開始，蘋果就把處理器以 A 作為代號，最早開始於 A4。

而蘋果雖然蘋果參與了 A4 的部分設計，但基本上都是由三星完成。

後續的 A5 則是在晶片上額外增加了一塊 earSmart 的區域。

雖然 A4 和 A5 都是在三星方案基礎上進行的修改，但這二者可以說是蘋果自主研發晶片的開端。

雖然 A4 和 A5 都是基於三星的方案修改而來，但蘋果花在平衡性能與功耗的功夫其實相當多，但三星輕易的把其和蘋果的晶片設計合作成果轉移到自家手機上，這讓蘋果相當不滿，不僅因此發起了多次法律訴訟，也確立其未來在手機硬體的核心技術上要能做到高比重自主研發的方針。

A5 可以說是蘋果自研手機晶片的真正開端。

此款晶片主要是增加加速語音辨識算法的功能區塊，以及增加了更強大的內建 ISP (Image Signal Processor)，其餘皆是基於標準 ARM 架構。

但是自 A6 之後，其使用的ARM架構核心就完全改為訂製化設計，甚至在後續幾款晶片的設計中採用手工布局（Manual Layout），而不是完全依靠 EDA（Electronic Design Automation）工具。

這對於現代晶片設計而言是相當不可思議的作法，畢竟手工布局的作法曠日廢時，會導致設計成本明顯增加，但財大氣粗的蘋果為達到最好的晶片表現，優化終端使用體驗，顯然不在意這部分的額外支出。

圖丨蘋果A系列晶片從A6開始使用手工布局

手工布局已經被證實是十分有效的作法。

憑藉手工布局，晶片發熱部分得以分散，且對晶片的電晶體使用也獲得了更好的控制，從而增進性能表現，降低功耗與發熱。

而從此以後，蘋果的 A 系列晶片和三星的架構就走向了完全不同的方向。

除核心晶片以外，蘋果也積極布局手機內部的其他關鍵部件，比如說著名的 Touch ID 指紋識別元件的推出，最近則是針對 AI 應用領域開發晶片方案，以及在台灣龍潭設廠，研發 OLED 與 Micro LED 顯示技術。

而目前最受關注的，就是其與鴻海合作，參與購買東芝半導體部門的計劃，作為確保半導體儲存組件供應來源的重要布局。

雖然搶親失敗，最終東芝還是賣給WD，但可看出為擺脫其最大關鍵零組件來源三星的制約，蘋果積極進行各種嘗試，不論是自行研發或者是併購。

要理解 A11 晶片，就得先回頭看 A10X

實際上，蘋果首顆 10nm 處理器並不是 A11，而是 A10X。

A10X 作為新款 iPad Pro 的處理器，性能要求也非常高，除基於 10nm 工藝外，該晶片內建了 3 大 +3 小，共 6 個 CPU 核心，以及 12 個 GPU 核心，可說是蘋果自主研發晶片以來最為龐大的架構規模。

那麼，我們要如何從 A10X 去分析 A11？首先，A10X 是針對平板電腦產品推出，規模或主頻設定上可以比較激進，功耗預算也要高於手機產品。

但 A11 是針對手機產品，主頻或體積上就必須有所取捨。

晶片設計，尤其是手機晶片設計，如果要走高主頻，那麼同時運行的核心數就必須受到控制。

反之，亦可用較低的主頻，但整合較多核心來達到性能的提升。

A11處理器就是憑藉提升主頻從來增強性能。

圖丨A11 Bionic 晶片性能參數

由於工藝是相對穩定的因素，不論前期，或者後期的同樣工藝，在性能表現上應該可以視為相同等級，差別的只會是良品率。

以此前提，A11 所使用的 10nm 工藝理論上和 A10X 並無二致。

蘋果 A 系列處理晶片的發展大致上是隨著製程的演進，逐步增加核心與主頻設定，來達到性能的成長，A9X 比較特立獨行，其與 A8X 的 3 核心設定相較之下，僅使用到兩核心，但性能仍有相當大的提升，最主要就是核心架構的改善，以及主頻的增加。

A8X 僅 1.5GHz，而 A9X 則高達 2.26GHz。

相較 A8X 使用特性較差的 20nm 工藝，A9X 的 16nm 工藝在性能與功耗控制表現上有著長足的進步，這也是 A9X 主頻得以大幅增加的原因之一。

相較之下，A10X 主頻僅小幅增加到 2.36GHz，一方面是因為 10nm 對提升主頻幫助有限，另一方面，是因為蘋果增加了 A10X 的架構與核心規模。

為了控制功耗，雖導入新架構，但因為 A10X 和 A11 使用的是同代的 10nm 工藝，為了增加主頻，高性能核心數目就限制為兩個，低功耗核心則是增加為四核，總共六個核心，高性能核心代號為 Monsoon，主頻為 2.74GHz，單核計算性能較 A10 提升 1.2 倍。

低功耗核心代號為 Mistral。

另外，A11 所有的核心都可以獨立尋址，前代 A10 則不行。

圖丨A10X處理器

另外，蘋果從 A10 開始，便採用大小核的概念去均衡功耗和性能表現，大小核與一般純粹大核架構的處理器，最主要的差別在於動態功耗的控制上，如果所有的計算工作都交給大核處理，那麼就算 CPU 並沒有滿負荷工作，動態功耗還是會明顯高於小核心。

由於大小核心分別負擔程度不同強度的計算工作，藉此可以有效延長平均電池壽命，同時也能改善整體性能表現。

這個設計也同樣沿用下去，為顧及一般應用的性能表現，A11 低功耗核心增加到了四個，較 A10X 增加一個。

A11 針對高主頻優化，架構效率低於 A10X 水準

蘋果每年更新 CPU 架構的傳統仍然不變，但 A10/A10X 中的 Fusion 架構其實已經是不計工本的堆料架構：6 指令發射架構、誇張的 192 個微指令區（Micro-ops）、配合龐大的三級 cache，任何思路正常的 IC 設計公司都不會這麼做。

事實上，目前主流的 Cortex-A73 架構，被使用在包括麒麟 960、970 等方案中，也不過是雙發射指令寬度，還未有實際產品上市的 A75 也才增加到三發射。

由於增加指令發射數目，必須要有其他包含匯流排、cache 等周邊設計的配合，否則隨便一個 CPU 核心來個十發射就天下無敵了，但問題遠沒有那麼簡單。

也正因為如此，根據現有的測試數據，蘋果從 A9 到 A10，主頻提升了接近 12%，但 A10 到 A11 提升的幅度反而下降了5~10%左右。

為拉高主頻，蘋果在新 Monsoon 核心的主頻效率不進反退，A11 性能增長几乎都是來自主頻的增加。

可見即便是蘋果，在核心規模以及效率改善方面也遭遇到瓶頸，未來 A12 如果要取得整體性能成長，增加高性能核心數量，並配合 7nm 工藝進一步提高主頻，可能會是無可避免的做法。

AI 布局比較：Google 注重雲端，蘋果發力終端

其實，Google 早在數年前就開始調整開發資源，把過去集中在手機平台上的資源分散到更多應用上，而受益最多的就是 Google 的雲端計算服務，之前 AlphaGO、TPU 技術都是在這個策略調整下的產物。

既然 Google 把重點放在雲端應用，手機端就不可能有太多機器學習能力。

當然各家 Android 平台的方案供應商還是會提供各自不同的 AI 學習或邏輯處理能力，比如說像華為剛剛在 IFA 上所發表的麒麟 970，其整合的寒武紀晶片就是針對 AI 終端應用的處理架構。

Google 策略方向如此，那麼未來在手機平台上的 AI 應用，恐怕會變成 Google 自家的雲端服務與各家的終端AI互相合作/競爭的局面，而競爭的成分恐怕會比合作要來得多。

各家 AI 晶片方案設計者必須在基於開放的機器學習 SDK 下完成自己的應用框架，Google 則是推出直接連結自有雲端 AI 服務的應用程式，合作廠商要做終端 AI 也沒關係，Google 不會禁止，但也不會幫忙。

然而，相較之下，蘋果提供的AI框架就顯得相對完整，也更有誠意。

蘋果在今年的 WWDC 發表通用型 AI 的機器學習框架 Core ML，可在蘋果的所有設備上將訓練完的學習模型以極高效率整合進 APP 之中。

Core ML 本身雖不具備建模的能力，但可整合來自於外部機器學習工具所生成的模型。

Core ML 中提供包含用於高效能圖片、視頻分析的 Vison、用於協助自然語言處理的 Fundation 、及讓遊戲開發者可以在遊戲中導入 AI 的 GameplayKit 等三大應用框架。

除了被動使用模型的 Core ML，蘋果正在開發一款名為「Neural Engine」（神經引擎）的獨立 AI 晶片，目標就是瞄準終端上的AI應用需求。

圖丨A11晶片已經整合「神經引擎」

為何需要終端 AI？就以 AR 應用為例，如果你需要把傳感器所收集到的環境信息匯總發送到雲端再把模型傳回手機，整個傳輸過程一定會產生延遲，這對於 AR 這種需要高實時反應的應用而言，無疑會傷害到用戶體驗。

當然，即便是最新的 iPhone 硬體，也還不能支援太過複雜的本地端 AI 計算，但隨著未來神經引擎的開發完成與導入，重視終端整體開發環境與硬體一體化的蘋果，在這方面的能力肯定會大大補強。

相比 Google 的雲端導向型 AI 規劃，蘋果更重視終端方面，但這也不是說蘋果就不會做雲端 AI 的東西，而是就目前這個階段而言，終端 AI 更能確保用戶的使用體驗而已。

AR生態，蘋果後發先至，機會大

目前，蘋果 iOS 與 Google 的 Android 兩大手機平台各霸一方，二者在針對手機上的一些延伸應用，包括 AR、VR，甚至未來的 AI 技術的想法和布局也都有不小的差異。

Google 早在 2014 就公開過針對 AR 應用的開發環境 Tango 計劃，配合 Daydream VR 技術，希望能夠幫助開發者在 Android 平台上打開虛擬世界的任督二脈，創造更多應用，並能夠建立起更多元的生態。

Tango 並未獲得手機廠商太多支持，也因此 Google 最近也提出了簡化版的 ARCore，去掉了兩個原本在 Tango 中的傳感元件定義，以此降低導入難度。

相較之下，當前蘋果檯面上與台面下的技術儲備與研發布局，手機仍是最重要的項目，其產業布局不像 Google 般複雜。

而在手機產品獲利能力方面，蘋果更是狠狠甩開 Android 陣營好幾條街，這也代表蘋果更有本錢來玩這個遊戲。

也因此，其在手機平台上的 AR 應用發展，恐怕會比 Google 更快成熟。

圖丨發布會上用iPhone 8 運行AR遊戲

蘋果針對其手機平台開發的 ARKit，只要利用手機現有的傳感元件，就可以達到相當不錯的效果。

當然，蘋果向來都只做最高端的產品，其手機上的傳感元件類型也要比 Android 環境更完整，且 Android 還有嚴重的作業系統版本差異，二者立足點本來就不大一樣。

ARKit 除了環境感知能力以外，也提供兩大主流遊戲引擎 Unity 以及 Unreal Engine 的支持，為開發者提供一站式服務，而不需要自己花功夫整合。

新版的 iOS11 完整支持了 ARKit 的運作環境需求，且處理器只要 A9 以上就可完整支持 ARKit，光是作業系統與硬體的一體化這一點，就省下開發者必須針對不同版本系統或者不同硬體設計的手機的龐大測試時間成本。

總之，先不論未來機器人或其他視覺計算布局的前景如何，光是在手機平台上的AR應用，蘋果已經確立了明顯的優勢。

更重要的是，智能終端的概念在軟硬體齊頭並進之下得到了極大的提升，甚至讓現有不少智慧型手機變成了「功能機」。