決定未來的手機AI晶片趨勢，小米市值九連跌後雷軍高枕無憂？

進入2018年最後一個季度，手機AI晶片進入一個全新時代。

恰好就在今天，蘇黎世聯邦理工學院公布了超過10000部安卓手機和晶片的AI Benchmark深度學習處理性能分數。

結果不出意料，搭載專用AI處理器的華為麒麟970晶片得到了最高的AI-Score分數——超過6000分，幾乎是第二名的三倍。

隨著手機晶片AI化的兩個主流玩家新品的亮相，即華為麒麟980和蘋果的A12處理器的推出，已經為手機端AI晶片2019年的競爭格局定下了基調。

AI晶片在智慧型手機中的應用，已經從在拍照中的物體識別、場景識別（如華為P20 Pro中AI攝影大師），發展到針對視頻中人體姿態、動作進行實時AI分析的全新功能（如今年IFA展上，華為基於麒麟980推出的「慧眼2.0」），競爭門檻也進一步拉高。

我們看到，在華為、蘋果頭部玩家的引領下，AI晶片成為智慧型手機標配的同時，這一領域的馬太效應也越來越明顯。

與此同時，AI晶片行業也走過了野蠻生長，開啟了加速落地模式，全晶片產業鏈都開始積極擁抱人工智慧。

一、AI晶片氣勢如虹 智慧型手機成最大受益者

業內一般認為，AI晶片指的是根據神經網絡等AI算法，進行特殊設計的晶片。

根據應用場景劃分，AI晶片目前可分為用於雲端伺服器機房等地的雲端AI晶片，以及用於端智能、IoT設備的終端AI晶片。

對於手機來說，晶片是其大腦和靈魂，集合著CPU、GPU、DSP、通信模塊等實現其他功能的硬體基礎，也是智慧型手機中高低檔劃分的重要指標。

晶片作為底層基礎，也決定著智慧型手機性能的想像空間。

在華為率先在傳統的手機SoC中加入獨立的AI獨立處理單元NPU後，AI獨立處理單元的設計也成為了行業的發展趨勢。

AI獨立處理單元的加入，全面提升了智慧型手機的用戶體驗。

在拍照、解鎖、遊戲等智慧型手機的廣泛應用中都會應用到AI處理模塊的運算能力，對手機運算速率的提升有極大的影響。

二、終端AI晶片的五大行業趨勢

2017年9月2日，華為率先發布了全球首款人工智慧移動計算平台麒麟970，創新性地集成人工智慧專用NPU神經網絡單元，打響了AI晶片落地智慧型手機的第一槍。

緊接著，10月20日，華為在上海發布了搭載這款AI晶片的年度旗艦手機Mate10，將AI算力全面釋放到智慧型手機中，給手機用戶帶來了前所未有的AI場景識別、AI翻譯等多項創新性體驗。

在麒麟970發布後，科技巨頭蘋果也不約而同的採用了這一策略，在9月13日發布iPhone X，使用了自研的手機晶片A11，其中內置了名為Neural Engine的神經網絡處理單元。

手機晶片巨頭高通將在今年年底發布新一代旗艦晶片驍龍855，據說驍龍855中也將採用專用的AI模塊，目前國內某AI晶片創企已收取NRE費用，為其開發人工智慧IP模塊。

九連跌後，小米市值跌破400億美元！600萬的銷量，雷軍高枕無憂?

7月14日，上海證券交易所、深圳證券交易所聯合發布《關於互聯互通機制港股通股票調入相關安排的通知》(下稱「《通知》」)，不同投票權架構公司股票的，暫不納入滬港通和深港通下的港股通股票範圍。

這意味著，內地資金將暫時無法通過港股通渠道投資小米。

從叫停了發行CDR，到無法被納入港股通標的，使得內地投資者基本沒有理想的渠道投資小米這種新經濟企業。

另外，小米飽受爭議的估值也一定程度上影響了股價的下跌。

從最初一度號稱「千億美元」估值，到現在市值已經不到400億美元，其中一個關鍵點在於小米是一家網際網路公司還是一家硬體公司。

說好的股價翻倍呢!

不過，略感欣慰的是，小米8旗艦系列(含小米8、小米8螢幕指紋版、小米8透明探索版以及小米8

SE)發貨量已超600萬台。

該系列手機於今年5月31日發布，6月5日正式開售。

為此，10月9日上午，雷軍發文稱為了感謝米粉的支持，小米8標準版直降200元，變成了2499元起售。

受此影響，小米股價今日(10月9日)開盤後上漲，漲幅接近2%。

圖片來源：網絡

雷軍高枕無憂.

而在今年，各大手機廠商幾乎都有公布的戰略目標，捨棄利潤也要拿下市場份額，華為首當其衝在今年發布了多款新機，甚至打到了小米的大本營百元機和千元機。

眾所眾知，小米一直以來都以高性價比為人樂道，低價千元機作為小米最拿得出手，口碑最好的一個領域。

而華為在千元機發力，榮耀9青春版血洗紅米，成為了最熱門的百元機，而剛剛發布的榮耀8X也給到了小米8青春版致命一擊，短短一個月時間不到就斬獲了20萬條以上的評價，預估銷量已達百萬級別，千元機市場華為攪局，這可能也讓雷軍很慌!

加上國內最大對手華為今日發布消息稱，麒麟980的榮耀Magic2，這一款號稱「不神奇就永不發布」的神機的發布日期：10月31日，地址選在了北京，榮耀老大趙明直言不諱的稱這款機型的定位是「未來旗艦」，是一代神機。

接連發起衝擊的還有一加，新一代機型一加6T的正式發布時間確定，11月5日，地點設在了深圳;努比亞也在昨天宣布努比亞

X這款號稱「6周年誠意之作」的發布時間為10月31日，加上早就曝光的華為Mate20、iPhone XR等機型，10月底可謂是熱鬧非凡。

海外市場壓力也不容樂觀。

全球智慧型手機出貨量下滑，小米已經把更多的擴張重心，放在智慧型手機尚未完全普及的印度等新興市場，而這卻面臨著印度貨幣盧比貶值，以及市場份額下滑的壓力。

在全球智慧型手機市場遇冷、各大手機廠商競爭激烈的大背景下，如果單靠性價比是走不長的，對於未來，雷軍和小米又將如何應對，我們拭目以待

1、架構升級，多核心多單元配合

以往的手機晶片普遍是以CPU（中央處理器）/GPU（圖形處理器）/DSP（數位訊號處理）為核心的傳統計算架構，但這種架構難以支持AI海量數據計算。

玩家們為了在終端上實現AI計算，選擇了不同的架構方式。

華為作為業內第一個推出手機AI晶片的玩家，在麒麟970中率先單設了一個專門的AI硬體處理單元NPU。

今年的麒麟980則依然延續了NPU的設計，但將原本的單核升級成了雙核，在性能上也有了大幅度的提升。

雙核NPU的升級主要體現在視頻檢測、物體細節識別、物體分割三方面上：原先單核NPU進行AI物體實時識別時只能認出輪廓，現在可以識別出畫面細節；原先只能實時處理圖像，現在則可以做到實時視頻檢測和處理；原先在實現畫面實時物體分割時線條輪廓較為粗放，現在在雙核NPU的驅動下則能做到更精細。

CPU方面，麒麟980也從去年麒麟970的4大核+4小核，升級到了2個超大核+2大核+4小核的全新設計，這三種核的分工不同，小核能夠支持音樂、簡訊這類日常使用，大核能夠支持社交軟體、圖片軟體這類應用，超大核則是用來處理對性能要求比較高的遊戲等應用。

GPU方面，去年的麒麟970用上了ARM推出的Mali-G72 MP12架構——這是Mali-G72 MP12 GPU的首次商用。

這個架構很厲害，比上一代的Mali-G71性能提高了40%，能效提高了25%。

而在今年的麒麟980，則採用了基於Mali G76打造的GPU，能夠做到性能提高46%，能效提升178%。

架構升級，多核多單元的方案也同樣在蘋果A系列晶片上體現。

2、工藝製程升級，決勝7nm普及落地

在晶片上，集成電路的精細度，是一個重要的行業指標。

目前，半導體晶片主流製程工藝為14nm和10nm。

在同樣的材料中集成更多的電子元件，連接線越細，精細度就越高，晶片的功耗也就越小。

除製程工藝限制外，由於7nm晶片製造的難度巨大，幾乎逼近了矽基晶片的物理極限，需要的研發時間和資金投入都非常高，因此，7nm晶片成為了長時間以來令業界頭疼的一個大問題。

不過，今年7nm製程在終端AI晶片上取得了突破性的進展。

華為麒麟980是業內推出的首款7nm製程的手機晶片，由台積電代工，比指甲蓋還小的矽片上集成了69億個電晶體。

其實，早在2015年華為就開始投入7nm技術的相關研究，據華為方面表示，麒麟980的研發費用則高達數億美元，幾十億人民幣。

蘋果今年推出的A12晶片，也同樣採用了7nm的技術工藝，由台積電代工，集成69億個電晶體。

據了解，今年年底將亮相的高通驍龍855也將採用7nm工藝。

與此同時，其他晶片代工或製造廠，在7nm晶片的研發上，則似乎遭遇了瓶頸。

三星半導體的7nm目前還沒有確切消息傳出，這也導致就連高通今年也將驍龍855的訂單交給了台積電而非三星，而英特爾的10nm晶片也處於難產狀態。

上個月，全球第二大晶片代工廠格芯宣布，將暫停開發7nm技術。

這也導致了隨後全球第二大微處理器廠AMD表示，所有7nm產品包含伺服器晶片與顯卡，都將交由晶圓代工龍頭台積電代工。

雖然，7nm製程仿佛一道鴻溝，將晶片玩家分成了兩撥。

但前面所提到的玩家，尤其是華為，在對7nm工藝落地的不懈追求。

因此我們也看到，摩爾定律仍然沒有消失，仍然在持續引領人類對晶片製造極限的挑戰。

3、系統層為AI開發者鋪路架橋

為了將AI晶片的計算能力開放給更多的開發者使用，玩家們一邊在布局AI晶片硬體的同時，一邊也在進行系統級的AI優化。

玩家們也會推出對應的AI模塊、框架、API給開發者，便於開發更豐富的應用，通過獲得更好的AI性能，最大程度上發揮AI硬體的性能。

在系統優化和面向開發者布局方面，華為有HiAI、蘋果有Core ML，而高通則有AI Engine。

華為的HiAI平台（全稱HiAI移動計算平台），面向開發者提供人工智慧計算庫及其API，使開發者更容易編寫移動設備上的AI應用。

據了解，隨著麒麟980的推出，HiAI平台能夠支持147個算子，開放了33個API接口及1000多種能力。

新推出的AI晶片麒麟980支持Caffe、Tensorflow、Tensorflow Lite等主流框架，供了離線編譯、在線編譯、8bit量化等一系列完整工具鏈，既可以大大降低端側模型部署的工程難度，還可以利用NPU差異化優勢發揮出最強算力；支持CPU、GPU、NPU、DSP等的異構計算，方便深度學習算法在麒麟980的自動靈活調度執行。

對於普通APP開發者來說，HiAI將會提供已經封裝好的語音識別、圖像識別等技術，開發者們不需要自己做基礎AI研發，可以調用HiAI中封裝好的AI技術直接應用，降低了獲得AI計算力的門檻。

可見，在有了AI晶片後，想要在更大程度上發揮它的作用，必需要有好的移動計算平台的支持，才能讓晶片和系統更好的配合，並發揮最大的作用，這已是行業的共識。

從華為HiAI平台所提供的豐富的API接口和能力來看，華為目前在系統層面為開發者調用AI能力鋪好了道路。

4、應用AI化升級 拼質量拼生態

「得開發者得天下」，除了手機廠商自家的系統級的AI應用外，好APP也是消費者選擇購買智慧型手機的一大理由。

與此同時，應用生態構建的建設也將成為時下競爭的熱點。

為了配合NPU華為還面向第三方開發者開放HiAI移動計算平台的人工智慧計算庫HiAI API，便於開發者在移動設備上編寫AI應用，而HiAI平台也成為華為構建AI APP生態的核心。

作為華為AI生態布局的核心，HiAI平台可提供3大類的API，CV機器視覺引擎、ASR引擎和NLU（自然語言）引擎，以及和微軟合作的IDE計算模型。

在華為手機的應用商店裡，設有AI應用專輯，通過將HiAI平台的能力開放給第三方應用開發者，構建起手機終端應用生態。

目前已經有不少第三方應用已經接入了HiAI平台的AI能力，比如微軟翻譯、快手、抖音、京東、美團、Prisma等，它們有的採用視頻處理優化技術、有的採用圖像識別掛鈎電商技術、有的則採用濾鏡美化類技術，圖像處理速度最高能達到原來安卓機器性能的10倍。

5、體驗進化 AI計算實現實時處理

在消費者體驗方面，華為也更具創新性和技術實力。

用戶能從攝影、通話等方面直觀地感受到AI晶片加持下的性能提升。

拍照功能是將手機AI晶片能力發揮最淋漓盡致的功能之一，而從最近幾款旗艦手機的表現看，一個共同趨勢越來越明顯，即很多實時處理結果前移，也就是很多AI處理結果變得所見即所得了。

典型案例就是目前手機廠商主打的AI場景識別外，以及對圖像深度信息和細節的智能補充。

今年4月，華為推出業內首款搭載三個攝像頭的P20 Pro，並在P20 Pro上搭載AI攝影大師（Master AI）功能。

也正式憑藉著這一功能，華為P20 Pro憑藉109分的成績登頂了DxOMark手機拍照性能榜單。

目前，通過圖像理解、語義分割算法以及模型訓練結果，AI攝影大師可以智能識別/區分19個類別，500+個場景。

在手機最核心的通信功能方面，以通訊設備廠商起家的華為有著20多年的實戰經驗，現在更是做到了全球數一數二的通訊巨頭，在信息傳輸、通話、5G等方面都有著深厚的積累。

尤其在高鐵通話方面，華為深入到晶片層面，利用「提前識別切換區域」方法，讓信號在飛馳的列車上仍可以順暢銜接。

最明顯的感觸就是，在高鐵上用華為手機打電話「不掉話」。

此外，蘋果在剛剛推出的iPhone Xs和iPhone Xs Max上搭載的「智能HDR」和「景深控制功能」（Bokeh），也是實時處理前移的典型案例。

三、華為率先試水AI，成安卓陣營首發

智慧型手機是AI晶片落地應用的最重要場景，集合著CPU、GPU、DSP、通信模塊等功能實現的手機晶片，也是智慧型手機中高低檔劃分的重要指標，決定著智慧型手機性能的想像空間。

目前，手機廠商在AI晶片上的布局處於不同階段。

在全球前五的手機廠商中，排名前三的三星、華為、蘋果都具有自主研發手機晶片的實力。

在安卓陣營中，華為率先開始試水AI，從AI晶片、語音助手、原生AI應用，到數據同步、手機安全等基於雲的各種服務，再到面向第三方應用開發者的HiAI平台，正在形成一套貫穿終端、晶片、雲、生態的整合AI打法。

安卓

除了自力更生的華為外，安卓陣營里的OPPO、vivo和小米等眾多智慧型手機廠商在晶片方面的故事則較為單薄，因此，在AI晶片上需要藉助晶片巨頭高通的實力，來解決計算力需求。

高通在去年推出的驍龍845時，也推出了AI Engine的說法，利用CPU、GPU以及DSP等模塊的配合進行AI計算優化。