手机变得更“智能” AI时代下的手机SoC

    AI，全称Artificial intelligence，中文译为人工智能，是当下科技圈最火的概念。从定义上来讲，AI指一个可以观察并利用周遭环境来更成功地达成某目标的机器。换句话来说，AI应当具有和人脑一样的思考，做决定和学习的能力。除了AI之外，Machine Learning这个词也非常流行。Machine Learning，既机器学习，简称ML。ML是指让机器在没被人编程的情况下通过数据库进行自主学习。ML是AI的一个子类。

    那么AI技术会给手机产业带来什么影响?本文会以麒麟970，骁龙845和苹果A11为切入点探讨手机AI的现状和未来。

手机上的“AI处理器”

    SoC是System on a chip的简称，是指把CPU，GPU，通讯模块等组件集成在一起的芯片。麒麟970，骁龙845和苹果A11都是SoC。传统CPU和GPU可以处理AI相关任务，但是专门的“AI处理器”能以更低的功耗和更快的速度完成相同的任务。所以各大SoC厂商都决定开发自己的“AI处理器”，并把它集成到SoC中。

CPU、GPU的进步已经开始减慢，“AI”成了业界所需的新出路

    用通俗的话来讲，CPU和GPU就是两个计算器，通过对大量数据进行数学运算(加减乘除之类)来完成手机上的任务。所谓的“AI任务”也是通过处理器对数据的运算而完成的，但是AI任务需要的数学运算和常规任务不一样。比如很多AI任务都涉及到大量的向量运算，虽然传统CPU和GPU也可以进行这种运算，但是会消耗大量的时间和能源。

传统半导体/芯片巨头们纷纷加大了在AI以及机器学习方面的投入

    AI相关任务越来越重要，可以从方方面面提高手机的使用体验和性能，这时专门的AI处理器就应运而生。麒麟970的NPU，骁龙845的Hexagon 685 DSP和苹果 A11的神经网络引擎就是目前智能手机上少数的AI处理器。

麒麟970

    麒麟970是海思半导体的最新旗舰移动SoC，搭载于华为和荣耀系列的高端机型上。除了一个SoC应有的CPU、GPU、网络模块等，最引人注目的还是麒麟970内置的NPU(神经网络单元，Neural Processing Unit)。

得益于10nm制程，麒麟芯片面积大大减小，和笔记本CPU贴纸一样大

    根据华为Mate 10发布会透露的信息，在处理AI任务时NPU比CPU快25倍，同时NPU面积为CPU的一半，而且能耗是CPU的50分之1。这在体积和电池容量有限的手机上尤为重要。麒麟970的NPU只用来处理AI任务，不参与其他任务。目前NPU主要任务是通过影像识别来辨别拍照物体和场景，调整拍照设置，帮助用户拍出更好的照片。

麒麟970芯片测试机正在识别图像中的物体

结合影像识别和数据库，970的NPU可以识别食物类别、重量和卡路里含量

牛角面包也难不住NPU

高通骁龙845

    骁龙845是高通刚刚发布的旗舰SoC，将会被广泛应用于2018年的旗舰手机中。845搭载了Hexagon 685 DSP——高通骁龙的第三代人工智能平台。

Hexagon 685 DSP是骁龙845最重要的组成部分之一

    和麒麟970 NPU不同的是，Hexgon 685 DSP在专注AI任务的同时也处理其他任务。不管是拍摄、语音、XR(虚拟现实，增强现实和混合现实的结合体)还是游戏，Hexagon 685 DSP都会插手。

小而强悍的骁龙845

    骁龙820开始，高通就在SoC中加入了Hexagon DSP。谷歌从Nexus时代就具备的相机HDR+就是利用Hexagon DSP的最好例子。

Nexus 5/6的HDR+，左边关闭，右边开启，现在Pixel 2的HDR+效果更出色（图片源于googleblog.com）

左边关闭HDR+，右边开启HDR+（图片源于googleblog.com）

    谷歌HDR+算法之优秀有目共睹。在适当条件下，使用HDR+的照片比普通照片效果好得多，同时成像速度并没有明显降低。所以有很多大神把谷歌相机APP移植到了其他骁龙820/821/835机型上。这充分表明了强大AI处理能力的好处。

苹果A11的Neural Engine

    苹果设计，台积电生产的A11处理器是iPhone最新的旗舰SoC。其中的神经网络引擎是一个专门用于AI任务的处理器。

搭载苹果A11 SoC的iPhone X（图片源于apple.com）

    目前关于神经网络引擎的信息不多，只知道它是一个双核心处理器，每秒能完成6000亿次运算。现在神经网络引擎负责面容ID，Animoji和Siri语音助手这三个任务。

AI相关任务包括什么

    AI技术目前还在发展初期，手机等移动设备的AI更是非常稚嫩。所以现在手机AI能完成的任务并不多。

AI可以进一步强化智能语音助手的能力

    消费者对拍照，语言助手等要求越来越高，所以提供更好的影像识别和处理，语音识别和理解以及XR是现在手机AI处理器的主要任务。

图像识别+智能翻译

    麒麟970的NPU和骁龙的Hexagon DSP都支持Tensorflow或者caffe等开源框架，这样第三方开发者就能更方便的开发利用AI处理器的功能，并且以后手机上利用AI技术的功能会变多。此外，华为声称其正在和微软合作为Mate 10打造AI翻译。

开源平台上的第三方开发者是AI处理器发展的关键

    综合来看，AI处理器可以让手机更加“智能”，在工作生活中更好地帮助用户。

AI处理器提高隐私安全性

    手机具有AI处理能力还可以提高用户数据安全性。以前手机处理器能力不足时，会把手机数据交给云端处理器来运算。现在自带AI处理器的手机可以在本地完成数据的处理，完全独立于云端，用户的数据不会被上传到网络，从而保证了用户隐私安全性。

手机本地具有AI处理硬件，可以切断和云端不必要的数据往来

展望未来

    目前手机AI还在起步阶段，AI处理器用处还不多，行业也没有什么相关标准。笔者认为随着技术的发展和完善，各家SoC的AI处理器将会日趋相同。随着第三方开发者和厂商自己的努力，利用AI处理能力的程序和功能将会越来越多。以后手机的传统任务会被AI处理器更多地参与。AI处理器会和CPU、GPU协同合作，在优化功耗比和延长手机续航的同时，全方位地提高手机运行速度。

本文编辑：张哲

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