昨天高通公布了845細節，AI支持性能大幅增強。但是采用845的手機還沒有出貨，因此本次對比不包括845。

作為手機界的新生事物，目前搭載人工智能芯片的手機并不多見，僅有iPhone X、華為Mate 10/V10、Google Pixel 2等寥寥幾款產品。其中，iPhone X和華為Mate 10系列內置的人工智能芯片是封裝在處理器中的，而Pixel 2系列則是外掛了Pixel Visual Core這顆人工智能芯片。雖然實現方式上各有千秋，但它們都有一個共同的名字“人工智能智能芯片”。

這三款手機人工智能芯片有什么區別呢？我們先通過一張對比表格簡單了解一下。

從上面對比表格可以看出，相對于已有行業巨頭的CPU，AI芯片領域目前尚未有統一的架構，既有寒武紀的NFU，也有Google的IPU，各不相同，具體核心規格上差異也十分之大。三大AI芯片具體有哪些應用呢？下面我們逐一來盤點盤點。

麒麟970中的NPU：寒武紀A1

華為海思麒麟970處理器中的人工智能芯片來自于初創公司寒武紀，這家成立于2016年的人工智能領域獨角獸企業在短短的時間內已經推出了多款智能芯片產品，麒麟970中的NPU正是出自它家的寒武紀A1處理器(Cambricon-1A)，這顆發布于2016年的人工智能芯片是全球首款商用的深度學習專用處理器，官方稱其在運行主流智能算法時性能功耗比全面超越CPU和GPU。

從參數上看，寒武紀A1的浮點性能可達1.9T，即每秒鐘可以完成1.9萬億次運算，性能著實強悍，然而這顆性能強大的NPU在華為手機上似乎有些“浪費”，未能完全釋放其卓越的性能。那么，華為利用這顆NPU開發了什么功能呢？

在華為Mate 10系列的發布會上，華為就麒麟970的圖片識別速度與競爭對手A11 Bionic、驍龍835進行了對比，結果是NPU加持下的麒麟970速度略快于A11，遠超驍龍835二十倍。由此可見，華為對于這顆芯片的開發方向是圖片識別。

華為挖掘NPU的第一個功能即是“AI慧眼識物”和“AI精準虛化”。“AI慧眼識物”即指智能識別十余種拍照場景，自動調校拍照參數，獲得更佳的拍攝效果；“AI精準虛化”即通過芯片的自主學習，更加精準摳圖，使得虛化效果更真實自然。

第二個功能即是“隨行翻譯”。華為選擇與微軟翻譯合作，通過AI芯片，加速文本、語音、照片的翻譯速度，提供更加優秀的用戶體驗。

目前為止，華為對于這顆NPU的打磨仍然停留在文字、語音、圖片識別階段，僅僅把這顆AI芯片作為輔助性工具，尚未有深層次的開發應用。不過，小編相信，隨著行業趨勢的逐漸明確和打磨的逐步深入，這顆NPU將可能在未來大放異彩，開啟更多的新玩法。

Pixel 2中的Pixel Visual Core

在國外專業相機評測機構DxOMark手機相機排行榜中，Google Pixel 2以總分98分的高分獨占鰲頭，而這還是在Google尚未開啟內置的Pixel Visual Core(簡稱:PVC)芯片時得出的結果。在最新的Android 8.1固件中，Pixel 2系列已經開啟了這顆PVC芯片，主要用于Google的HDR+算法。

Google博客公布的Pixel Visual Core結構圖顯示，這顆芯片內部集成了8個圖像處理核心(Image Processing Unit,簡稱:IPU)，一顆來自ARM的A53核心，同時還擁有MIPI/LPDDR4/PCIe控制器。得益于八個IPU核心，PVC芯片可以提供高達3T的浮點性能。作為對比，麒麟970內置的寒武紀A1浮點性能為1.9T，而蘋果A11中的仿生芯片則為0.6T，Google這顆PVC芯片性能的恐怖程度可想而知。

Pixel Visual Core結構圖

Google開發Pixel Visual Core的目的是將其當做一個超強、可學習的ISP使用，可以用于加速HDR+算法的運算速度。通過軟硬件的結合，Pixel Visual Core加持下的HDR+成像速度比原來快上5倍，而功耗卻僅為原來十分之一。

不開啟PVC與開啟PVC成像對比

那么，蘋果利用這顆人工智能芯片發掘了什么功能呢？

首先自然是iPhone X上獨一無二的Face ID。Face ID功能是通過原深感攝像頭來實現，其會投射超過30000個肉眼不可見的光點，并對它們進行分析，繪制出精確細致的深度圖。蘋果宣稱，即便你戴著帽子，留起胡須，或者佩戴眼鏡，甚至是不同款式的墨鏡，Face ID同樣能夠認出你。而完成這寫自主學習的背后就是A11 Bionic內置的神經網絡引擎，利用先進的機器學習識別用戶樣貌的變化。

其次，與Google、華為一樣，蘋果也將神經網絡引擎運用于手機相機成像中。由于原深感攝像頭和仿生芯片的加持，iPhone X上前置單攝也能夠實現雙攝的背景虛化功能，同時還能實現人像光效模式和Animoji動畫表情。

注：我們的編輯先前發現，Animoji不需要原深感攝像頭參與也能實現

最后是增強現實(AR)功能的實現。A11 Bionic上的神經網絡引擎的又一個重要應用點就是AR，通過強大的性能和自主學習處理能力，可以增強增強現實類游戲和APP的流暢度和真實感。

國內尚未上線的AR游戲

毫無疑問，在目前搭載人工智能芯片的手機產品中，蘋果是最善于利用所搭載的AI芯片的，在浮點性能遠不及對手的情況下卻將其應用地更加廣泛，涵蓋Face ID、相機成像、AR等各方面，通過自主學習提升性能，起到加速硬件的作用。作為手機行業的領軍企業，蘋果下一步如何利用AI芯片也是業界乃至廣大用戶們所共同期待的。

當然，不得不承認的是，目前為止，上述三大廠商利用手機中人工智能芯片開發的功能通過傳統的CPU和GPU都能夠實現，那么，人工智能芯片的優勢在于哪里呢？子曰：“術業有專攻，如是而已。”如今大多數手機CPU和GPU的性能已經足夠扛大梁，實現上述的大部分功能，但其與人工智能芯片相比，能效比遠不如后者，也就是說，人工智能芯片能夠以更快的速度、更低的功耗完成運算。

內置AI芯片的手機雖然誕生于2017年的后半段，但其真正普及或許要等到2018年高通、聯發科等芯片大廠推出相關的產品或解決方案時才能實現，畢竟如同Google般單獨或聯合芯片廠商開發自用的AI芯片的高昂成本是一般手機廠商所無法或不愿意承擔的。因此，當內置AI芯片的手機百花齊放之時，或許才是人工智能手機盛放的季節。