ai（人工智能），今年已經(jīng)在國內(nèi)圈成為了遍地開花的關(guān)鍵詞。那么擁有ai技術(shù)的手機(jī)，到底能夠帶來什么？目前我們真的能感受深刻嗎？

如今遍地開花的ai手機(jī)，普遍都會(huì)灌輸給消費(fèi)者一個(gè)認(rèn)識(shí)：用了ai，你的手機(jī)能力將會(huì)更強(qiáng)。例如ai語音助理、面部解鎖、照片智能分類等都使用了ai特性，當(dāng)然被提到最多的則是攝影能力，諸如自拍美顏、面容優(yōu)化、場景識(shí)別等這些功能，基本上時(shí)下熱門的新型特性都可以借助ai功能來實(shí)現(xiàn)對(duì)手機(jī)用戶使用設(shè)備時(shí)的效果提升。

但坦誠來說，對(duì)于自拍美顏、人臉識(shí)別以及游戲加速這些功能來說，用戶對(duì)于ai芯片給予設(shè)備的性能提升感知是相當(dāng)有限的。而ai芯片為了給用戶帶來這些有限的感受提升，在用戶使用某些特定功能的時(shí)候，加大了自身運(yùn)行的強(qiáng)度和頻率。在這個(gè)時(shí)候，用戶對(duì)于手機(jī)功能的提升并沒有多在意，此時(shí)更在意的是續(xù)航的“崩塌式體驗(yàn)”。本應(yīng)該為用戶提供更多優(yōu)良體驗(yàn)的ai芯片，這時(shí)反而要背上高功耗的鍋，適得其反了。

“終端硬件的承載力將成為未來計(jì)算力的主要瓶頸，ai的需求會(huì)讓手機(jī)變成"大火爐"。”英特爾通信與設(shè)備事業(yè)部首席技術(shù)專家吳耕曾這么說過，對(duì)于手機(jī)專用ai芯片功耗該如何控制，目前在業(yè)界已經(jīng)是個(gè)共識(shí)性的問題了

在此之前我們先來簡單了解下ai芯片的機(jī)制，目前ai芯片主要包括gpu、fpga、asic以及類腦芯片，它們各自發(fā)揮優(yōu)勢，呈現(xiàn)出百花齊放的狀態(tài)。例如gpu由于更適合執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算（尤其是并行運(yùn)算），而這部分剛好與包含大量并行運(yùn)算的人工智能深度學(xué)習(xí)算法相匹配，因此它也成為人工智能硬件首選，在云端和終端各種場景均率先落地，由于應(yīng)用開發(fā)周期短，成本相對(duì)低，技術(shù)體系成熟，gpu方案也是目前應(yīng)用范圍最廣、靈活度最高的ai硬件。

另外一種的fpga則是一種用戶可根據(jù)自身需求進(jìn)行重復(fù)編程的“萬能芯片”，其開發(fā)時(shí)間較短，相比于gpu具有低功耗優(yōu)勢，并且相對(duì)于gpu可深入到硬件級(jí)優(yōu)化，不過遺憾的是由于其是針對(duì)需求定制，所以工作頻率一般不會(huì)太高，且延展性不夠強(qiáng)，算是目前的一種過渡方案。

至于asic（專用集成電路）其實(shí)大家之前就已經(jīng)有接觸過，例如近些年類似tpu、npu、vpu、bpu等令人眼花繚亂的各種芯片，本質(zhì)上都屬于asic的一種定制方式。

另外asic無論是從性能、面積、功耗等各方面都優(yōu)于gpu和fpga，長期來看無論在云端和終端，asic都代表ai芯片的未來，目前包括微軟、谷歌、英特爾等巨頭都重金投到asic領(lǐng)域，不過由于目前ai算法快速迭代，且asic開發(fā)周期較長、需要底層硬件編程、占據(jù)芯片成本等，因此雖然前景利好，但也只有實(shí)力雄厚的大佬才敢提前布局。

雖然asic成本高且難度大，但移動(dòng)ai芯片設(shè)計(jì)公司仍已經(jīng)開始立足于asic的深度學(xué)習(xí)，例如此前聯(lián)發(fā)科發(fā)布的helio p70中端設(shè)備芯片組其內(nèi)部就自帶asic方案專用的ai核心apu，不僅具備ai芯片所帶的諸如美顏、人臉識(shí)別、場景優(yōu)化等功能之外，更是大幅降低了ai芯片的功耗，使得用戶在多場景使用環(huán)境下，不再為手機(jī)電量的大幅消耗而感到擔(dān)憂。

很多用戶遲疑，為什么聯(lián)發(fā)科不直接在或gpu內(nèi)集成ai運(yùn)算功能，而需要使用ai專核？為什么不跟高通驍龍845一樣，借助gpu就可以實(shí)現(xiàn)ai呢？實(shí)際上筆者覺得反而聯(lián)發(fā)科的思路是正確的。

眾所周知，cpu和gpu都有其專職的工作，例如cpu專注在大型運(yùn)算，gpu側(cè)重于圖形繪制等，過多的功能堆疊只會(huì)虛耗電量和提高溫度，所以即便驍龍845的性能強(qiáng)勁，但在ai拍照這樣的應(yīng)用場景下，長時(shí)間仍會(huì)有輕微的發(fā)熱情況。所以在這樣的環(huán)境下，ai核的優(yōu)勢顯然就更加明顯了。因此由cpu和gpu配合ai專核來進(jìn)行分工協(xié)作，反而可以有效提升效能，降低散熱。

以時(shí)下在圖像識(shí)別領(lǐng)域以及前沿科技產(chǎn)品中的應(yīng)用最為廣泛的ai人臉識(shí)別技術(shù)為例，常見的人臉識(shí)別其實(shí)是一個(gè)“掃描檢測”加“結(jié)果判別”的過程，而這個(gè)“掃描檢測”的過程中包括五官坐標(biāo)定位、人臉屬性識(shí)別、人臉特征提取等等，在“結(jié)果判別“中更涉及到人臉驗(yàn)證、人臉識(shí)別、活體驗(yàn)證等多個(gè)特性，它已經(jīng)不是一個(gè)簡單的算法，而是涉及到cpu、gpu、vpu、dla 等多個(gè)運(yùn)算單元，跨單元的運(yùn)算很顯然會(huì)造成消費(fèi)體驗(yàn)的不佳，更別提到結(jié)果涉及的端運(yùn)行或是云運(yùn)行問題，所以開發(fā)與之相應(yīng)的ai人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是趨勢，而這點(diǎn)通過網(wǎng)絡(luò)上流出的聯(lián)發(fā)科p60人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)比圖也能窺其一二。前者雖然定位中端，但卻擁有單獨(dú)的ai人工智能單元，人臉識(shí)別速度比同期的驍龍845和驍龍710都更勝一籌，可見高效節(jié)能的ai獨(dú)立單元，即asic專核專用是未來人工智能終端最基本的要求。

當(dāng)然asic專核專用的優(yōu)勢還遠(yuǎn)不如此，它還包括對(duì)溫度的有效控制。例如目前的ai算法基本都支持對(duì)使用場景的預(yù)測，能協(xié)助系統(tǒng)有效開關(guān)硬件，同時(shí)滿足效能和溫控。例如當(dāng)你打開后，ai算法會(huì)參考你之前的閱讀習(xí)慣都在1小時(shí)左右，那接下來的1個(gè)小時(shí)內(nèi)系統(tǒng)可能就會(huì)關(guān)閉高性能的運(yùn)算，使用小核心進(jìn)行運(yùn)作，保證續(xù)航的提升。

所以從這一點(diǎn)看來，聯(lián)發(fā)科自研的corepilot 4.0多任務(wù)演算技術(shù)其實(shí)是走到了行業(yè)的前面，它時(shí)的處理器將能夠集成智能任務(wù)分配系統(tǒng)、溫度管理系統(tǒng)和用戶體驗(yàn)監(jiān)測系統(tǒng)于一身，預(yù)測手機(jī)用戶的電量使用場景，按照某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的任務(wù)的重要性及時(shí)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序處理，從而更有效的控制設(shè)備功耗。

所以從ai人工智能和溫度控制的角度出發(fā)，我們倒是很看好聯(lián)發(fā)科p70芯片，性能方面就不再累贅，目前各大芯片的“實(shí)際使用性能”相差無幾，而聯(lián)發(fā)科使用的ai芯片+算法調(diào)度模式這兩種軟硬相輔的方式將會(huì)使得helio p70將成為今年四季度或明年能效比最為看好的芯片組。

聯(lián)發(fā)科helio p系列目前就鎖定中端，主打ai人工智能。（圖/網(wǎng)絡(luò)）

總體來說，用戶對(duì)于手機(jī)功能的消費(fèi)需求讓ai芯片朝著越來越豐富的方向發(fā)展，未來ai專用芯片無疑會(huì)是ic設(shè)計(jì)的另一大方向。目前聯(lián)發(fā)科搶先布局了ai芯片，預(yù)計(jì)高通、海思后續(xù)也都會(huì)持續(xù)跟進(jìn)，這場ai之戰(zhàn)聯(lián)發(fā)科搶占了先機(jī)，后續(xù)也讓我們更加關(guān)注。

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