从语音助手到智能芯片，手机人工智能的“三级跳”(3)

　　乃至识别陌生来电，在解锁后列出你最常使用的应用，或者在提醒事项中标记了一个约会(但你并没有将之放入日程表中)，以及自动显示附近标记的酒店，这些都已经在不知不觉地出现在了你的iPhone当中。由于封闭的生态，苹果的应用也在AI的应用上更加顺畅。对于苹果而言，人工智能或者说iBrain正在潜移默化地成为系统的一部分。

　　智能芯片+智能系统：软硬结合的落地

　　9月3日，华为推出了首款搭载NPU的手机芯片麒麟970。NPU实际上是“Neural-network Processing Unit”的简写，翻译过来就是“神经网络处理器单元”。根据华为提供的数据显示，NPU的性能6.25倍于CPU、4倍于GPU；NPU的效能50倍于CPU、6.25倍于GPU。

　　这种好处在于，更多人工智能的计算可以在本地处理即嵌入式AI（On-Device AI），而不需要上传到云端(相对于Cloud AI)，大大提高了效率，同时也进一步保证了数据的安全性，比如文章前提及的Mate 10的识别拍照场景就完全是通过本地处理，而不用上传到云端进行分析。

　　华为也给出了一个更直观的数据体验，在发布Mate 10时，华为Mate 10仅用时5秒便完成了100张图片识别，一起被拿来对比的iPhone 8 Plus用时9秒，而三星Note8则整整100秒。这就是利用人工智能与否的差异。

　　而Mate 10终于被华为以“IntelligentPhone”的概念提出。通过更具潜力的NPU和软件生态的推动，软硬件的合力已然形成。需要值得一提的是，有消息指出，搭载了内置NPU的麒麟970同时在软件上进一步探索的荣耀V10早已开始规划。

　　对于未来而言，系统层的人工智能加上硬件的加持，发力On-device AI+Cloud AI，会逐渐成为标配。如果参照目前最为领先的苹果，在其A11芯片中也已经开始利用神经网络算法以强化包括AR在内的软件运用。

　　不远的未来：走向生态竞争

　　你可能不会相信，每天人们在手机上滑动的长度超过了100米，相当于一个自由女神像的高度。这100多米是你与各个软件交流的距离，也是你沉浸某一硬件终端的距离。对于厂商而言，如何整合这100米的距离提供更好的服务，是发力人工智能的初衷。

　　越发激烈的战争已经打响。即便围绕手机这一单一终端，不同层级不同位置的厂商都开始尝试，试图提供完整的软硬件及生态服务成为共同的目标。

　　不久前，高通宣布其神经处理引擎(Neural Processing Engine，简称NPE)的软件开发工具包(SDK)向所有开发者全面开放。高通也表示会“加大AI领域的投资，主要集中在提升CPU、GPU和DSP性能这三大方面，从而更好的支持AI”。这意味着包括海思、高通和苹果在内，芯片层的竞争已经开始。

　　这也意味着生态层面的竞争。在发布麒麟970时，华为也发布了自身的开放AI平台，专门搭建具体应用到CPU、GPU、NPU等硬件处理器之间的“桥梁”，以便于开发者更好地挖掘NPU的潜能。如何让开发者们在自己的平台上利用AI，显然是未来各个厂商需要逐力之处。

　　如果站在这一维度去审视，目前大多数手机厂商还不具备独立完成生态搭建的能力，因此短期时间内，大部分厂商发力AI依然停留在单一功能上。就像余承东所言，软件的能力、芯片的能力和生态的能力会是将来比拼的关键。

　　但显然，第一梯队的苹果、谷歌、华为和三星，已经与之后所有厂商拉开了差距。

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