在AI时代，手机变得更加“智能”手机SoC

AI（人工智能的全名）被翻译成中文的人工智能，是当前技术界中最热门的概念. 根据定义，人工智能是指可以观察并使用周围环境更成功地实现特定目标的机器. 换句话说，人工智能应该具有与人脑相同的思考，决策和学习能力. 除AI之外，机器学习一词也非常流行. 机器学习，或机器学习手机 soc，或简称ML. ML指的是让机器无需编程就可以通过自主学习. ML是AI的子类.

那么AI技术将对手机行业产生什么影响？本文将以Kirin 970，Snapdragon 845和Apple A11为起点，讨论手机AI的现状和未来.

手机上的“ AI处理器”

SoC是片上系统（System on chip）的缩写，是指将CPU，GPU，通信模块和其他组件集成在一起的芯片. 麒麟970，Snapdragon 845和Apple A11均为SoC. 传统的CPU和GPU可以处理与AI相关的任务，但是专门的“ AI处理器”可以以更低的功耗和更快的速度完成相同的任务. 因此，所有主要的SoC制造商都决定开发自己的“ AI处理器”并将其集成到SoC中.

CPU和GPU的进度已开始放缓，“ AI”已成为行业的新出路

通俗地说，CPU和GPU是两个计算器，它们通过对大量数据执行数学运算（加，减，乘和除）来在手机上执行任务. 所谓的``AI任务''也是通过处理器对数据的操作来完成的，但是AI任务所需的数学运算与常规任务不同. 例如，许多AI任务涉及大量矢量操作. 尽管传统的CPU和GPU也可以执行此类操作，但它们会消耗大量时间和精力.

传统的半导体/芯片巨头增加了对AI和机器学习的投资

与AI相关的任务变得越来越重要. 您可以从各个方面改善手机的体验和性能. 此时，一种特殊的AI处理器应运而生. 麒麟970的NPU，Snapdragon 845的Hexagon 685 DSP和Apple A11的神经网络引擎是智能手机上目前为数不多的AI处理器.

麒麟970

麒麟970是海思最新的旗舰移动SoC，已安装在华为和荣耀系列的高端机型上. 除了SoC应该具有的CPU，GPU，网络模块等外，最引人注目的是麒麟970内置的NPU（神经处理单元）.

由于采用了10nm工艺，麒麟芯片的面积大大减小，与笔记本CPU贴纸一样大

根据华为Mate 10大会上公开的信息手机 soc，处理AI任务时，NPU比CPU快25倍. 同时，NPU面积为CPU的一半，能耗为CPU的1/50. 这在尺寸和电池容量有限的手机上尤其重要. 麒麟970的NPU仅用于处理AI任务，不参与其他任务. 当前，NPU的主要任务是通过图像识别来识别要拍摄的对象和场景，调整拍摄设置，并帮助用户拍摄更好的照片.

麒麟970芯片测试机正在识别图像中的物体

结合图像识别和，970的NPU可以识别食物类别，体重和卡路里含量

牛角面包不能帮助NPU

Qualcomm Snapdragon 845

Snapdragon 845是高通刚刚发布的旗舰SoC，将在2018年旗舰手机中广泛使用. 845配备了高通Snapdragon的第三代人工智能平台Hexagon 685 DSP.

Hexagon 685 DSP是Snapdragon 845最重要的组件之一

与麒麟970 NPU不同，Hexgon 685 DSP在处理其他任务的同时专注于AI任务. 无论是拍摄，语音，XR（虚拟现实，增强现实和混合现实的组合）还是游戏，Hexagon 685 DSP都将介入.

功能强大的Snapdragon 845

从Snapdragon 820开始，高通将Hexagon DSP添加到SoC中. Nexus时代的Google相机HDR +是使用Hexagon DSP的最好例子.

Nexus 5/6的HDR +在左侧关闭，在右侧打开. 现在，Pixel 2的HDR +效果更好（图片来自googleblog.com）

在左侧关闭HDR +，在右侧打开HDR +（图片来自googleblog.com）

出色的Google HDR +算法对所有人都是显而易见的. 在适当的条件下，使用HDR +拍摄的照片要比普通照片好得多，并且成像速度没有明显降低. 因此，许多大神将Google Camera APP移植到其他Snapdragon 820/821/835型号上. 这充分证明了强大的AI处理功能的好处.

Apple A11的神经引擎

TSMC生产的A11处理器由Apple设计，是iPhone的最新旗舰SoC. 神经网络引擎是专用于AI任务的处理器.

具有Apple A11 SoC的iPhone X（来自apple.com）

目前，关于神经网络引擎的信息并不多. 我只知道它是一个双核处理器，每秒可以完成6000亿次操作. 现在，神经网络引擎负责人脸ID，Animoji和Siri语音助手的三个任务.

什么是与AI相关的任务？

人工智能技术仍处于发展的初期，而移动设备如手机的人工智能还很不成熟. 因此，现在手机AI可以完成的任务并不多.

人工智能可以进一步增强智能语音助手的功能

消费者对照片，语言助手等的要求越来越高，因此提供更好的图像识别和处理，语音识别和理解以及XR现已成为移动电话AI处理器的主要任务.

图像识别+智能翻译

麒麟970的NPU和Snapdragon的Hexagon DSP都支持Tensorflow或caffe等开源框架，因此第三方开发人员可以更轻松地开发和使用AI处理器的功能以及AI技术的功能. 手机变得更多. 此外，华为声称正在与微软合作为Mate 10创建AI翻译.

开源平台上的第三方开发人员是AI处理器开发的关键

通常，人工智能处理器可以使手机更加“智能”，并更好地帮助用户工作和生活.

人工智能处理器提高了隐私安全性

具有AI处理功能的手机还可以提高用户数据安全性. 过去，当手机的处理器容量不足时，会将手机的数据移交给云处理器进行计算. 现在，具有AI处理器的手机可以完全独立于云在本地完成数据处理，并且用户数据不会上传到网络，从而确保了用户的隐私和安全性.

手机在本地具有AI处理硬件，可以切断与云的不必要数据交换

期待未来

目前，手机AI仍处于起步阶段，AI处理器不是很有用，并且行业中没有相关标准. 作者认为，随着技术的发展和进步，各种SoC的AI处理器将越来越相似. 在第三方开发商和制造商自身的努力下，将会有越来越多的利用AI处理能力的程序和功能. 未来，手机的传统任务将更多地参与到AI处理器中. AI处理器将与CPU和GPU配合使用，以优化功耗比并延长手机的电池寿命，同时提高手机在各个方向上的运行速度.

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