深入淺出，看懂華為Mate10的智慧大腦——麒麟970

在IFA 2017大會上，麒麟970和大家正式亮相，我們提出了一個新的理念：「A new brain in your mobile」， 把AI理念正式引入華為手機領域。

人工智慧正在不斷取得突破與進展，人類也正處於智能終端向智慧終端演變的歷史性時刻。

而我們正在做一件事：造一個「大腦」，然後把它放進智慧終端里。

關於智慧終端

人工智慧的引入將推動智能終端升級為智慧終端，使其對於信息的處理方式發生本質上的變化，從過去的數據處理模式演進成知識處理模式。

就像是人類大腦處理知識一樣，可以將腦中某個領域的知識在需要的時候瞬間爆發出來。

智慧終端不僅會響應用戶的需求，更是能提供主動感知和主動服務的全新交互方式。

從弱人工智慧到強人工智慧，隨著技術不斷演進，智慧終端會讓用戶「越來越省心」，從初級的輔助體驗漸漸發展為有主動感知力、認知力，具備學習能力、推理和判斷能力，乃至最終幫助人類獲得高級智能支持的能力。

從基礎生理功能擴展到腦力擴展，具備人工智慧的智慧終端會給用戶一種自己的手機「會思考」的體驗。

5年前我們已開始為AI著手準備

在2012年以前，我們就開始思考智慧終端該有一顆什麼樣的大腦，以及Ta會幹些什麼、學習什麼、如何思考。

為了創造「A new brain」，我們做了各種相關的科學研究和應用嘗試。

例如我們的「諾亞方舟實驗室」做過的探索，以及我們在一些機型上的嘗試。

諾亞方舟實驗室成立於2012年。

作為人工智慧算法的研究、管理 AI 的技術合作、識別 AI 主要應用場景和需求管理等研究的前沿陣地，諾亞方舟實驗室的創新產品和技術主要聚焦在數據挖掘、人機互動、智能系統以及大數據系統領域，主要致力於「從大數據到大智慧」，對未來5-10年的技術發展方向做前瞻性的研究。

諾亞方舟實驗室和加州大學伯克利分校開展人工智慧基礎研究的戰略合作，重點聚焦深度學習、強化學習、機器學習基礎理論、自然語言處理、計算機視覺等人工智慧熱點課題的研究。

除了各種前瞻性的研究，我們也做了很多有益的嘗試，並在多個技術領域取得了突破。

自2016年起，諾亞方舟實驗室的研究成果就已經逐步應用到華為的手機產品上——Mate 9、P10 所採用的人工智慧，應用在傳感器算法、計算機視覺、搜尋引擎和語義理解等領域。

例如Mate9應用了智能感知學習技術，能夠跟蹤趨勢和行為模式，從而確保手機持續運行的快速和順暢，避免出現像手機使用時間越長，反應越慢的情況；P10 & P10 Plus新增的Ultra Memory功能，結合智能感知和深度學習，實現了自動內存壓縮和回收，以及自動碎片處理功能，極大提高了手機的響應速度，也縮短了應用啟動時間。

我們眼中的AI戰略

人工智慧發展的現狀是端側AI運算能力的嚴重缺失已經成為阻礙人工智慧應用落地的最大短板，這種不均衡發展就是我們要致力改變的。

Mobile AI=On-Device AI + Cloud AI，這就是我們眼中的AI戰略。

如同餘老大在IFA大會上說的那樣，AI是信息技術演進的必然，中國將成為人工智慧技術創新與商業應用的高地，引領全球人工智慧的發展。

在這樣的大背景下，我們正好擁有最好的合作夥伴，趕上了最好的時機，隨著研究與嘗試的深入，我們優先發展端側智能的路線愈發明晰，讓端側智能運算部署能力迎頭趕上，人工智慧只有在端雲結合、協同工作的環境下才可以健康發展。

未來我們希望通過「芯‐端‐雲協同」，結合用戶使用場景，為用戶帶來最極致便捷的體驗。

雲端智能的優勢在於強大的運算能力，基於大數據給出大智慧，在策略性輸出上有極大優勢。

而端側具備了智能強大的感知能力之後，手機就會成為幫助用戶思考的分身和夥伴。

兩者達成平衡與協調，才是未來終端發展的出路。

大量實時、場景化、個性化的數據，在強勁持久的晶片處理能力支持下，讓手機端具備的認知能力可以進一步提升，真正做到為用戶提供個性化、直達服務。

人工智慧時代的智慧終端，會在端側更高效地完成用戶行為的學習與分析，給用戶提供更好的體驗以及隱私保護。

要實現這種強大的端側智能，我們必須賦予手機新的大腦，讓這個夥伴更高效地進行人工智慧運算。

我們賦予這個大腦強悍的性能

要讓這個新大腦運轉如飛，基石就是打造可以更高效進行人工智慧計算的移動計算平台。

麒麟970的開發團隊在繼承過去數代成果的基礎上，加入了業界首個用於神經元計算的獨立處理單元NPU（Neural Network Processing Unit），並且和CPU、GPU、DSP組成了HiAI 人工智慧移動計算平台，把端側AI的算力提升到了新高度，這不僅是技術進步，更是人工智慧發展的大勢所趨。

AI 技術的核心是對海量數據進行大量的處理，而當前以CPU/GPU 為核心的傳統計算架構已經不能夠適應AI 時代對計算性能的海量需求。

在雲端伺服器方面，已經有人嘗試製造專用的高性能AI處理器來解決這個矛盾，例如Google 的TPU，NVIDIA 的Volta等，都是專為提升AI運算能力提出的解決方案。

但是在手機端，誰來做相應的工作，為端側AI的運算能力做革命性地提升呢？顯然我們應該做這個挑戰者。

手機作為一個隨身設備，與伺服器相比，要在有限的空間裡面臨更大的挑戰。

手機晶片設計受到諸多方面的限制，要在1/100的體積內，兼顧供電、散熱和能耗，這在業內至今還沒有先例。

可以很好實現人工智慧端側運算的手機SoC晶片既要不斷追求最好的性能，同時對每一個能力的加入又都是必須用最高的性能密度和最好的能源效率的方式進行，這對晶片的設計提出了超高的要求。

在我們的開發團隊使用了HiAI移動計算架構之後，麒麟970的AI性能密度大幅優於CPU和GPU。

同樣是四個Cortex-A73核心，在處理同樣的AI應用任務時，新的異構計算架構擁有大約50倍能效和25倍性能優勢，這意味著麒麟970晶片可以用更少的能耗更快地完成AI計算任務。

例如在圖像識別速度上，可達到約2000張/分鐘，遠高於業界同期水平。

而麒麟970率先商用的Mali G72 MP12 GPU，與上一代相比，圖形處理性能提升20%，能效提升50%，可以更長時間支持3D大型遊戲的流暢運行。

除此之外，麒麟970全新升級自研ISP，支持人工智慧場景識別，自動配置專業拍照參數，幫助消費者拍出更自然、更美的照片；先進的人臉追焦技術，讓隨手拍攝的人像更清晰；智能運動場景檢測技術，實時識別運動速度並完成對焦拍攝；多頻段分離的降噪技術，使夜景拍攝效果更加自然通透。

同時，麒麟970支持全球最高的通信規格LTE Cat.18/Cat.13，實現了業界最高的1.2Gbps峰值下載速率，能夠在全球範圍內實現各運營商的最高速率組合。

麒麟 970 打破移動端硬體能力的瓶頸，重新定位未來雲和端之間的協同關係。

基於雲端的大數據，可訓練形成通用知識模型並傳遞到移動端上運行，這意味著手機將具有通用知識能力，譬如可識別物體類別等功能。

同時，結合本地個性化模型的運行和計算，麒麟 970 將為用戶提供完整的知識能力，不僅可識別物體類別，更可以提供與「你」有關的信息。

麒麟 970 將充分發揮人工智慧運算方面的優勢，既可以滿足實時性、隨時性的人工智慧應用要求，又可以有效保護用戶隱私。

雲和端之間協同的關係並非只是計算依賴，更多是數據傳遞和更新。

麒麟 970 在將AI算力提升幾十倍的同時，還提供了完善的多應用模式和機器學習框架的支持，讓開發者可以用自己最習慣的方式獲得麒麟 970 的強大 AI 算力，開發出更具想像力和全新體驗的應用。

採用創新HiAI移動計算架構的麒麟970是我們造腦計劃中一塊重要的拼圖，正是麒麟970的創新和突破，智慧終端的新大腦才得以真正運作起來。

麒麟970，只是智慧終端的開始

我們相信，搭載人工智慧晶片的終端設備將大大提升端側AI的運算能力和響應速度，為所有依賴人工智慧的應用解開了封印，可以說從此打開了手機AI應用體驗的萬花筒，大量的實時地，個性化地，充滿想像力和表現力的AI應用終於有機會在手機實現。

而麒麟970作為一個開放的人工智慧移動計算平台，會向更多的開發者開放，這個全新的平台會讓他們用最舒服的方式開發更多基於人工智慧的新應用，對於消費者而言，一個全新的Mobile AI時代已經來臨。

以麒麟970為支點，我們撬動了端側AI性能的大幅跨越，通過端雲協同實現由智慧型手機向智慧終端的重要進化，A new brain in your mobile，這一次，我們為智慧終端打造出新一代大腦，下一步，這顆大腦將被裝進手機，讓更多用戶可以感受到一部有智慧的手機帶來的全新體驗，一種為「你」而生的體驗。