两年前,当时世界排名第一的围棋选手李世石,五番战罢,投子认降,这项号称世界上最考验智商的运动,被彼时还不为大众所熟知的“人工智能”所征服。至此,一向神秘的人工智能,逐渐走进普通人的视野。
 
时至今日,AI 技术已经从理论开始产品化实践,进而向消费电子领域全面普及,特别在手机行业,当下最火的技术应用就是 AI,上至旗舰,下到千元机,无论是拍照还是玩游戏,整个行业渴望抢食 AI 红利,乃至 AI 手机从拥有技术底蕴的公司辛勤研发的“风口”变成哪怕不具备能力的厂家希望能靠营销上位的“风噪”。
 
 
本文的目的,即在于通过展示当下手机行业 AI 风噪的喧哗与骚动,厘清手机行业 AI 的真与假。
 
AI 是下一代智能手机的发展方向
AI,即人工智能,英文 Artificial Intelligence,又称机器智能(Machine Intelligence)。顾名思义,这是机器展现出来的智能,区别于人或动物的自然智能(Natual Intelligence)。
 
 
近两年,关于人工智能的研究雨后春笋般不断涌现,也正是看中了 AI 的无限前景,各大巨头都对 AI 研究大力投入:Google 提出了“AIFisrt”战略;Apple 在其最新的处理器中集成了神经引擎 NE,推出了运行机器学习任务的 CoreML 套件,类似于 Apple 的神经引擎;华为去年发布的麒麟 970 芯片搭载了一个强大的嵌入式神经网络处理器 NPU;FaceBook 和微软则早几年前就成立了 AI 研究小组。
 
  
 
但“人工智能”真正打开数以亿计普通人生活大门的钥匙,则是智能手机。
 
从 2016 年开始,智能手机市场已经出现了高原期,导致整个增长停滞的根本原因还在技术创新上的乏力,微产品创新已不能满足用户需求,整个智能手机行业遭遇天花板。
 
也是在那时,已经提前布局 AI 的华为便宣称智能手机的下一代将是 AI 手机,而华为集团旗下的互联网手机品牌荣耀更率先抢得头啖汤,于 2016 年就发布面向未来的探索之作、人工智能智慧手机荣耀 Magic,这款手机拥有自主感知能力,并能主动为用户提供服务,包括语义识别、人脸识别等。
 
2017 年是人工智能爆发之年,人工智能手机开始真正步入成熟应用阶段。在智能手机整体陷入“高反”的时候,苹果、华为、荣耀积极探索新技术、推出新产品,带动起了人工智能手机的整体热潮:苹果研发 A11 仿生人工智能芯片,并把技术应用在最新发布的 iPhone X 新品中;华为发布全球首款内置神经元网络单元(NPU)的人工智能处理器的麒麟 970 芯片,并应用在 Mate10 产品中;荣耀 2017 年发布的第二代人工智能手机荣耀 V10 也内置麒麟 970 芯片。
 
从 iPhoneX 到华为 Mate10、荣耀 V10 等端侧人工智能技术的突破,正在为智能手机的未来发展指明一条全新的路径。
 
 
AI 手机乱象丛生,亟需去伪存真
但伴随手机行业巨头在 AI 领域的率先发力,竞争激烈的手机市场里的不具备能力的手机厂商开始一如既然地一哄而上,时下各种手机新品发布会上,AI 成为标配,好像开发布会如果不带点人工智能,都不好意思和大家打招呼,天花乱坠、鱼龙混杂,消费者很难不被误导。
 
AI 乱象丛生,亟需去伪存真。
 

 

 
有真正的 AI 芯片才是 AI 手机
一部真的 AI 手机,其首要前提是所搭载的芯片要支持 AI 应用的计算。
 
因为 AI 的本质是运算,只有芯片具备强大的 AI 算力,其 AI 功能才能实现。
 
当前手机芯片 AI 运算解决方案主要分为:独立处理单元与分布式异构计算两种形式,前者以华为的麒麟 970 和苹果的 A11 Bionic 为代表,后者则以高通骁龙 845 为代表。举个例子,具有独立神经网络处理单元的 SOC,可以实现专人干专事,这就好比一个学校里,各科老师专门去教自己所属学科的课,语文老师专门教语文,数学老师专门教数学;但没有独立处理单元,实行分布式异构计算的 SOC,就要面临一些 AI 工作需要 CPU、GPU、DSP 等模块来兼职干活的情况,语文老师要兼职教数学,效率和效果当然都会大打折扣。
 
 
在麒麟 970 中,除了传统移动处理器的 CPU、GPU、ISP 等模块之外,集成了专用独立硬件处理单元 NPU,由 NPU 独立完成专项的 AI 运算任务,全面提升 AI 运算能力。NPU 的特点就是全职而高效——只要涉及到 AI 任务处理,均会交给 NPU 独立芯片进行全职运算处理,而且在同样任务情况下,NPU 的运算效率也要远高于 CPU+GPU+DSP 分布式异构计算。官方称,为 AI 而生的 NPU 处理在机器学习上拥有传统 CPU 的 25 倍性能、GPU 的 6.25 倍性能,同时拥有超低功耗的优势。举例来说,在进行图像识别的计算中,搭载 NPU 的麒麟 970 每分钟能够处理 2005 张照片,CPU 运算只能达到每分钟 95 张的速度,足见独立 NPU 的强大。
 
▲麒麟 970 每分钟图片识别
 
▲苹果 A11 人工智能部分算力
 
苹果的 A11 Bionic 同样具有独立处理单元,它被命名为“双核架构神经处理引擎” (Neural Engine)。但要比较 AI 算力,则麒麟 970 是 A11 Bionic 的三倍左右。
 
下面,我们敲黑板,记重点:浮点计算能力是 SOC 算力的重要体现之一,而衡量浮点计算能力时又有不同精度的标准——FP16(半精度浮点)就是当前体现一款 SOC AI 算力的主要指标,其单位为 TFLOPS,也就是 tera floating point operations per second,意即 1 万亿浮点 / 每秒。麒麟 970 的 FP16 性能达到了 1.92 TFLOP,每秒可以进行 1.92 万亿次浮点运算,相比之下,苹果官方称 A11 Bionic 每秒可以进行 6000 亿次运算,仅仅是麒麟 970 算力的三分之一。
 
  
 
采用分布式异构计算解决方案的高通骁龙 845,运用 CPU、GPU、DSP 三大模块进行 AI 运算,通过神经处理引擎(SNPE)对具体的 AI 任务进行分析与下发,之后才决定由哪一个或哪几个处理器来参与异构计算。因为没有独立 AI 处理模块,所以当其他任务占用这三部分时,AI 运算(如图像识别)就需要“排队”——或者至少表现为速度有一定损失。

 

 
联发科 P60 号称“双核 APU”,但一样没有独立 AI 处理单元,其设计初衷是通过多颗 DSP 的能力来提升图像后处理的运行效率,顺便可以做些 AI 相关的图像处理算法。其实质是两个“优化版”DSP 的叠加。DSP 强项在于图像处理,相对 CPU、GPU 在处理 AI 算法上有些优势,但还是不如专门独立的 AI 处理单元高效。
 
因此,理论上麒麟 970 无疑是当前市售 AI 解决方案最好的芯片。那么实际上的跑分或体验如何呢?
 
▲麒麟 970 AI 跑分
 
▲骁龙 845 AI 跑分
 
跑分方面,我们用鲁大师最新的“AI 跑分”功能进行对比,发现麒麟 970 跑分为 233 分,而搭载骁龙 845 的小米 MIX2s 跑分为 194 分,值得一提的是,麒麟 970 较骁龙 845 早了近半年发布,仍能较大幅度领先,足见其 AI 能力的强大。
 
因此,无论是 AI 解决方案和实现原理,还是实际的跑分与体验,麒麟 970 都是最优秀的 AI 芯片。而市场上形形色色没有独立 AI 处理单元的“AI 手机”,实际上都是“假”AI 手机。
 
有 AI 操作系统的才是 AI 手机
 
  
 
AI 不仅体现在硬件层面,当然也包括其软件的支持和优化。目前市面上,真正全面支持 AI 能力的只有 EMUI 系统。EMUI 系统具备智慧加速功能、智慧服务、越用越聪明等特性,而且随着 AI 不断学习用户习惯,能够最大程度地实现 AI 功能。
 

 

 
EMUI 在系统层级支持 AI 引擎智慧加速:基于人工智能 2.0 进行多核异构资源调度,能让应用资源感知调度,基于应用优先级匹配资源使用需求,主动整理内存碎片,进行后台内存压缩,配合自带碎片整理机制的新型文件系统,系统调度性能提升 60%,操作流畅度提升 50%,长时间使用不卡顿。
 
 
 
智慧服务:更加聪明的 EMUI,带来无处不在的智慧化业务,比如自动理解用户的出行、快递等各种生活服务信息,在负一屏集中呈现,帮助用户更加便利地工作、生活。
 
EMUI 8.0 可通过不断学习用户偏好,越来越懂用户,带来越来越好的体验:通过对用户行为的细致学习,进而实现智能感知,智能行为预测等,使得 EMUI 的 AI 功能具有空前的完成度。
 
而市面上其他家手机系统中所谓的“AI”,却仅仅局限于比较浅显单一的功能,并未贯穿整个系统层面。
 
例如一些手机厂商仅仅增加类似“AI 助理”软件,实际上只是帮助调度部分系统资源,并不具备自主学习功能,其实质和几年前的一些手机管家一样,只是较为机械的清理工具。
 
另一些厂商在拍照界面增加一些所谓的 AI 拍照美化功能,但实际上只是官方对于拍照进行较为传统的算法优化,并非基于 AI 感知场景而进一步做出的针对性优化决策。
 
  
 
因此,搭载 EMUI 系统的华为和荣耀手机,才具有支撑 AI 的软件基础。配合真正的 AI 芯片麒麟 970,从硬件到软件全面打通,真正实现人工智能。
 
有 AI 移动计算平台才是 AI 手机
AI 芯片或 AI 手机并不是一成不变的,而是需要不断开发来挖掘更多潜力,以平台的身份嫁接更多资源,此即 AI 移动计算平台。其本质是服务于用户,通过不断连接更多 AI 应用的开发者,不断革新 AI 手机的应用体验,带来更多智能化的用户服务体验。形象比喻的话,AI 芯片的本质上是做好黑土地,提供养分充足的土壤,这样才能百花齐放,让用户享受到 AI 开放带来的价值。
 
 
在 AI 移动计算平台的开放上,麒麟 970 是做得比较早、且 AI 底层技术开放能力比较完备的。华为率先推出面向移动终端的 AI 计算平台 HiAI,该计算库可让开发者便捷高效的编写运行在 AI 手机上的人工智能应用程序。
 
今年 3 月 19 日,在香港开发者大会上,华为发布全球领先的人工智能开发平台 HiKey970。HiKey970 是一款非常适合人工智能应用开发的平台,集成华为创新设计 Linaro 的 HiAI 框架及其他主流的神经网络框架,除了支持 CPU 和 GPU 的 AI 运算外,还支持基于 NPU 的神经网络计算硬件加速,能够让开发者进行深度学习算法、智能机器人以及智慧城市领域的开发,华为和荣耀正致力于构建“开放”的 AI 生态,让开发者和消费者享受更多 AI 场景和体验带来的创新应用,让智慧生活从想象成为现实。
 
当然,具备软件开发套件的厂家还有苹果和高通:苹果有 CoreML 框架,高通有 NPE 神经网络引擎,但是我们上文已经说明,高通的 SOC 没有配套的 AI 硬件。
 
所以说,在安卓阵营,荣耀搭载的麒麟 970 才是真正的 AI 移动计算平台。
 
总结:基于此,在安卓阵营只有华为和荣耀有底气讲什么是真正意义上的 AI 手机;荣耀 V10 打造基于麒麟 970 这一真 AI 的 SOC,且荣耀研发 AI 起步最早,配合真 AI 系统的 EMUI,其 AI 摄影、人脸识别、AI 翻译、AI 助手等等已成为当前阶段完成度最高的一批 AI 应用,而这种先发优势,不仅会让他们旗下的 AI 手机越来越聪明,也将在算力和数据的马太效应之下,在未来加速把竞争对手抛在身后。
 
还有非常值得注意的一点是,华为与荣耀更侧重端侧 AI 上的发力,AI 计算在设备终端直接完成,借助于端侧强大 AI 运算能力,未来 AI 运算即使没有网络支持,实时在端侧运行处理,时效也能得到大大提升;而且无需将数据提交到云端,用户的数据安全更有保障。
 
人工智能的概念不是炒作出来的,而是看谁最后能提供真正惊艳的产品和服务。AI 元年之后,一定会有大洗牌,越来越多的公司会加入 AI 手机行列,但是行业的发展如大浪淘沙,会淘汰掉不具备核心技术的公司。任何技术的进步和革命,需要的都是诚实、努力、目光长远的玩家,那些炒作“AI”概念但又鲜有研发投入的厂商,在智能手机行业的下一个五年,也许将很快湮灭。