這位同學叫曉雨
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AI的全稱叫artificial intellengence，也就是人工智能。
將手機和人工智能搭上線，應該說蘋果是最先開始做的，iPhone4S時搭載的Siri智能語音助手，可以視為手機AI的鼻祖。
不過蘋果似乎沒有提過手機AI這個概念，這個概念是國內的手機廠商華為提出來的。華為在宣傳自家的麒麟970和Mate10系列的時候，正式提出了手機AI這個概念。
前面我們說到，Siri，可以被視為手機AI的鼻祖，那麼，手機AI有什麼用？
答案就很明顯了。首先是可以用在手機智能語音助手上面。
雖說Siri是起了個大早，趕了個晚集，但好在競爭對手的手機AI方面的進步非常明顯。像三星的Bixby,小米的小愛同學，都有著非常好的體驗。
所以，手機AI可以讓你的智能語音助手變得更加智能。最近我們在使用華為P20 Pro的時候，發現AI的另一個功能非常實用。那就是拍什麼，更像什麼。
舉例來說就是當鏡頭捕捉到特定的對象時，AI自動識別，進行針對性的優化，使得成像畫質進一步提升。
比如手機對準草坪，AI識別是草坪之後，會讓草坪更加豔綠，識別天空，讓天空更加湛藍，識別人臉，讓人臉更加紅潤等等。這也是手機AI的作用。
總的來說，手機AI會讓你的手機變得更加聰明，更加好用。
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手機上的AI技術確實能夠提升手機的運行速度，但是不是所有宣稱具有AI功能的手機在運行速度上都能維持高水平。只有搭載了人工智能AI芯片的手機，在獨立的高浮點性能芯片支持下，在處理一些任務時才能高效率完成。
內置人工智能AI芯片的麒麟970
內置人工智能芯片的A11 bionic
目前，手機處理器A11 Bionic和麒麟970內置了人工智能AI芯片，搭載了這兩款處理器的手機在處理一些依賴AI技術的任務時，能夠在人工智能AI芯片的加持下能夠更快、更高效的完成。
比如，麒麟970內置的人工智能AI芯片的浮點性能達到了1.9T，可以在一秒內進行1.9萬億次的運行，在這顆芯片的加持下，麒麟970在進行圖片識別時，識別速度會比沒有內置人工智能AI芯片的驍龍835快20倍。
不過這並不是說沒有內置人工智能AI芯片的處理器在運行速度上就沒有提升。運用了AI技術的高通驍龍845其實比起普通的處理器在運算速度上也有提升，它通過將AI任務分配給CPU、GPU、DSP等多個模塊處理來提高運算速度。
超能網
自從麒麟970率先加入NPU模塊後，手機處理器似乎又回到了當初核心數量大戰的時代，高通和蘋果紛紛在處理器中加入AI計算模塊，通過針對AI計算設計模塊，不斷提高處理器AI算力。那我們該如何衡量這些處理器的AI算力呢？我們不妨試試這些軟件。
不過說AI跑分之前，我們首先要搞清楚各大廠商所謂的AI核心到底有什麼用，是幹什麼的。而要分析作用之前，我們需要先解釋清楚AI這個流行詞。
手機上的AI到底是什麼東西
所謂AI，其實就是指人工智能，如果將範圍縮小在硬件層面，就是指模擬人類大腦結構的人工神經網絡。說白了，就是模擬人的神經結構和功能的數學模型或計算模型，通過大量的人工神經元聯結進行計算。不同於傳統邏輯推理，基於大量數據統計的人工神經網絡具有一定的判斷力，在語音識別和圖像識別上特別有優勢。
而目前手機真正能用到AI（也就是神經網絡）的功能也就集中在圖像識別這一領域，各大廠商新加入的各種拍照方面的算法優化，也正是得益於手機圖像識別能力的提升。
所以，現在最能體現手機AI算力的跑分軟件，都使用了圖片處理來衡量處理器的AI算力，AI Benchmark就是其中的代表。
AI Benchmark
這款軟件主要測試了手機使用神經網絡識別和處理圖像的能力。並通過9個獨立的神經網絡執行不同的圖像識別任務，考察各大處理器的AI處理能力。
這9個不同神經網絡分別針對不同的識別任務，其一是對象識別/分類，通過輸入不同的圖片進行訓練，AI能夠對數量龐大的圖片進行區分，在AIbenchmark中，它還使用了不同像素的分辨率來進行識別，以進行更精確和細小物體的檢測。
對象識別測試
這一點與我們現在常見的“智慧識別”息息相關，雖然各大廠商都已經推出了這項功能，但是在識別準確率上都有所差別，因此這一項在跑分中還是擁有一定的說服力。
此外，識別也分為物體識別與面部識別，在面部識別上，AI將會將面部圖像分解為不同的特徵點，然後通過與庫裡特徵點進行比對，最終輸出最近似的結果。
面部識別測試
在我們的手機上，除了圖片搜圖片這種多對多的識別方案，也包括多對一的面部識別解鎖方案。相比而言，面部識別方案需要比對的庫裡數據處理量雖然少，但是在特徵點採集上面，面部識別的神經元網絡需要經過更深次的細節訓練。
之前的AI應用在於識別-對比環節，而這一步的AI則偏向圖像處理環節。例如在缺少光學變焦的手機上，如果你放大圖片的話，你會發現細節部分的噪點會十分突出，這是因為它細節部分全部都是由算法補充出來的。通過訓練，AI能夠對缺少過渡部分周圍的像素進行識別，並且經過計算後自動填充，使得畫面更加平滑自然。
使用神經網絡對圖像進行去模糊處理
而語義圖像分割則是圖像識別的進一步應用，也是立足在大量的圖像識別上，然後針對整個畫面識別的結果進行分類並加以標明。除此之外，AIbenchmark還測試了照片增強環節，這一項功能比較常見，就是常說的拍照AI模式，能夠對畫面場景進行識別以後按照預定的算法預設進行調整，比如說畫面集體提亮，藍天白雲飽和度拉高等。
分割圖像語義
前面說了這麼多測試全部都是建立在圖像識別上，但是對於一般手機而言，大量的圖像計算會消耗大量的內存，所以最後一個測試，也是對手機內存大小的測試。
說了那麼多，我們來看看目前市面上的處理器跑分成績到底如何。我們將AI Benchmark官方的跑分天梯圖奉上，大家也可以自己下載這個軟件（搜索AI Benchmark即可），測測自己手機的AI性能究竟如何。
AI跑分排行榜
需要說明的是，目前跑分的前三名都是開發平臺上測試的處理器。既然平臺不同，性能和手機內部的同款處理器有差別也屬於正常。
同時這個跑分軟件也有很大的侷限性，比如尚未支持iOS系統等問題，不過相信未來還會有更全面的AI評分標準。
畢竟目前的手機AI處理還處在“初級”水平，未來的路還很長，手機陣營三大芯片巨頭誰勝誰負還未可知也。
中關村在線
一些前言
在本世代的幾大手機芯片平臺裡（如高通/蘋果的A系列/華為麒麟970等），AI已然成為了標配。
比如iPhone X的A11仿生芯片裡包含一個神經網絡引擎，華為的麒麟970芯片包含神經處理單元（或者叫NPU），而Google的Pixel2最近剛剛被爆出內置一顆不為人知的AI加成的圖像處理芯片。
那麼問題來了，手機裡的AI芯片或者AI技術對於我們用戶來說會有什麼實際的作用嗎？
請繼續讀下去，今天我們就把這事說清楚，哈哈~
由於移動芯片越來越小，也越來越複雜，他們開始承擔更多及不同種類的工作，就像GPU之於CPU的作用一樣，GPU會接管所有視覺上的繁重工作，以便CPU可以喘口氣...或者讓CPU可以專心忙於其他事情。
那麼移動芯片裡新增的AI部分，其實跟上文講的GPU之於CPU的作用是非常類似，不過AI芯片更多的任務是類似識別你寵物的照片，而不是去渲染圖像（類似將GPU的工作更細化，當然這不完全對）。
當我們在談論AI的時候，我們在談論什麼？
當說到這裡的時候，我們先來談談AI（artificial intelligence），AI這個詞最近被炒得很熱，而且講真，未來的定義可能會發生變化，但是從廣義上來講：AI是指用機器能模擬出人類風格的思想和推理（即類似你更加無法分辨電腦後的到底是人或是機器或是狗~）。
那麼如何用最快的速度假裝一個AI出來？
如果一個人躲在電腦後面操作電腦，假裝這是一臺自動執行的電腦，那麼這算是一種原始的AI（當然是假的AI），話又說回來，今天的AI科技是遠遠超過這一點的，只是AI所想達到的一個目標是：像人類一樣的機器人。
AI存在於你的手機裡的模式，具有更狹義的定義，它通常涉及機器學習，以及系統在其原始的設計之外學習的能力，我們常常聽到的“深度學習”，這是一種機器學習能力，它試圖去模仿人腦的多層計算，人類大腦裡類似的迴路被稱為神經網絡，基於我們腦內的神經網絡。
比如機器學習能夠發現垃圾郵件，當然目前我們識別垃圾郵件已經有了很多成熟的技術跟技巧，但是你要知道：我們一般去識別垃圾郵件的方式都是基於預先的編程：比如識別發件人，比如識別發件主題，等等，但AI將這個過程變得更有科技感：它學會了什麼叫做垃圾郵件，不管你有多少變化，都逃不過AI的垃圾郵件檢索系統。
深度學習是非常類似的，只是更先進以及細緻入微，類似電腦的視覺識別上，“深度”意味著更多的資料，更多的層次，以及更聰明的加權，最著名的例子是：從100萬張狗的照片裡認出狗的樣子。（很多中國人對於老外是臉盲，別說認狗了~）
舊式的技術，其實可以做類似的圖像識別任務，但需要更長的時間，也需要預先的編程，而且在被識別的圖像變化越來越多的時候，結果的準確性會大大降低，在如今算是比較強大的硬件環境下，深度學習，比起老式的機器學習，給你工作帶來的幫助，要好得多。
再換一種理解方式：機器學習需要被提前告知說一隻貓是有鬍鬚的，這樣它才能去識別貓，而深度學習則會自主發現：貓有鬍鬚。
智能機上面的AI芯片可以做什麼？
正如前面所提到的：本質上，AI芯片某種程度上做的事情跟GPU會有點重合，只是更多的會集中在人工智能而不是圖形的渲染上，它提供了一個單獨的空間，讓比較重要的機器學習以及深度學習可以進行，與GPU一樣，AI芯片讓CPU可以專注於其他任務，同時減少電池的消耗（隨著科技的快速發展以及電池技術的緩慢發展，電池的節能問題反倒成為一個大家都很關心的問題了）。
而且（敲黑板），這個AI芯片也意味著你的資料會更加安全，因為AI的存在，只需要很少的資料（或者乾脆就不需要）發送到雲端進行處理。
而且再加一層，這些特徵在你手機裡意味著什麼？這意味著圖像識別和處理要比原本要快得多，例如，華為聲稱：它的NPU可以每秒識別2000張圖片，比CPU去執行的速度要快20倍。
蘋果聲稱它的AI芯片（包含在A11仿生芯片裡），識別你的臉，識別你的聲音，一次拍攝拍很多張照片並自動選出裡面最好的那張（在你按下快門後的邏輯），蘋果還聲稱它每秒能處理6000億次的操作。
而蘋果更是在App內也加入了機器學習的可能，這個模塊叫做Core ML模塊，App開發人員可以用這個模塊來將圖像識別和其它AI算法結合在一起，Core ML模塊並不需要iPhone X這樣的硬件去運行，神經引擎（即上文蘋果發佈會講的Neural Engine）處理這些類型的任務更快，和華為麒麟芯片一樣，將所有這些資料上傳到雲的過程去處理的時候，因為更少資料上傳，理論上提高了性能，並降低了電池的消耗（一舉兩得）。
這就是這些AI芯片的真正目的：處理機器學習，深度學習和神經網絡加成，在手機上，比CPU和GPU更快地管理圖像識別等，當Face ID識別你越來越快，越來越熟練，你需要感謝神經引擎。
所以這就算手機芯片的未來嗎？將來所有的智能機都必然會有專門的AI芯片嗎？
隨著人工智能AI在手機上的作用越來越大，答案算是肯定的。現在這些芯片只被用於一小部分任務，但隨著科技的發展，AI芯片的重要性在未來只會變得越來越大。
滿嘴跑裝備
時間步入2018年，自從起華為的海思麒麟970芯片成為全球第一個搭載人工智能芯片的處理器發佈之後，AI技術就成為了人們談論智能手機的熱潮，後續高通正式為驍龍845處理器發佈的時候也強調了AI性能的加強，三星Exynos 9810同樣如此，那麼AI技術到底能夠在智能手機做些什麼呢？
第一：本機”Digital Me“
不知道大家有沒有體驗過的三星S8系列以上的Bixby語音功能，相較於蘋果的Siri和其他的語音識別功能，三星的Bixby能夠完成更復雜更智能更個性的語音命令，例如幫你發一條”你好“的微博內容。那麼今後，當智能手機上擁有更強大的AI技術後，手機便可以更準確的識別用戶，知道你是誰，你想要做什麼，並預測你的下一步行動，怎麼樣去完成，形成你自己的習慣，比如每天在你離開屋子後，自動聯結起屋內的吸塵器打掃衛生等。
第二：手機解鎖及用戶認證
iPhone X的人臉識別功能是不是非常的炫，這就是AI技術的一大體現。AI技術可以通過數以億計的計算方式來記住並熟悉的你的人臉特徵，幫助你解鎖手機和完成用戶認證，也可以詳細的記錄你日常的行為習慣，你點擊屏幕的頻率，來分析你是不是這部手機的主人等等。
第三：情感識別
當你失戀難過的時候，你手中的手機可以識別出主人不開心的情緒，彷彿就像是一個站在你面前真實的人一樣，安慰你，給你播放能夠使你開心的音樂；還能在你駕駛時感受到你的疲勞程度，幫助你安全駕駛。
第四：自然語音識別
當你對智能手機說到“天氣冷了”的時候，AI技術可以通過你以往的對話習慣和思維方式，自動得出較為準備的結論，比如你的言下之意是“幫我打開暖氣”等等。
第五：增強現實（AR）和AI視覺
支持AR功能和AI視覺，可以通過這些功能來讓你找到更多樂趣，比如蘋果APP store中就有很多的AR遊戲，還可以幫助你檢測到更多的疾病，例如皮膚病之類的。
第六：設備管理
這也是去年華為發佈麒麟970芯片中所著重強調AI技術帶給他們手機產品的好處，AI技術可以幫助手機處理器更好的管理手機，自動在空閒時間清理內清理緩存垃圾、控制電池電量，按照用戶的行為習慣，來使手機變得更高效和更持久。
第七：內容審查和分析
AI技術可以幫助用戶自動捕捉內容信息中的不良記錄或片段，自動刪除屏蔽，也可以在你保密的文件信息被動用時，自動觸發報警機制，及時向你發送通知。
第八：拍攝能力加強
AR拍攝已經被索尼旗艦手機標配，從拍攝的樣張來看十分有趣好玩，而且AI技術也可以讓你的自拍看起來更加自然好看，不少國內手機廠商如VIVO、OPPO以及錘子最新發布的手機新品中都內置了AI自拍功能。
總之一句話，智能手機中的AI技術就是為了讓你的手機不再是一部冰冷的機器，而是看起來像是一個和你面對面交流的人。
Tech情報局
今年是AI手機元年，按照各手機廠商現在的表現，AI還真沒發揮什麼顛覆性的作用，最厲害的也只是表面看起來沒比指紋解鎖方便多少、沒比2D人臉解鎖快多少的Face ID。
現今敢說自己AI應用的還不錯的只有三星S8、谷歌Pixel 2代，華為Mae10系列，三星的Bixby
前面的文章剛剛介紹過，因為暫不支持中文，效果不好說。谷歌Pixel 2代則是AI應用最實際的一個，比如吊打雙攝的超強拍照能力、圖像識別、人像模式、谷歌助手、ACore支持等，官網預定火熱足見其能力。華為Mate10算是國內第一個吃螃蟹的，應用場景也相對現實，沒有飄在空中，比如提高運行速度，保證多長時間不卡，智能場景識別，圖像識別速度超越三星和蘋果等競品等。
其實這些功能比起AI的神奇太微乎其微了，以至於消費者很難燃起像07年iPhone橫空出世的熱情。大家把AI奉為神，結果只看到了一個腳趾甲。這不是說AI應用到手機上太早了，或是沒什麼用就拿來騙錢的。只是商家太會創造噱頭了，而手機制造商又沒能及時找到顛覆用戶想象力的場景讓AI落地。
事實上，無論是AR的廣泛應用還是5G技術的加入，都需要大量的計算力，目前使用AI芯片是在做鋪墊，當然也有做試點的意思，AI還有很長的路要走，今天這一步是必須的。
等我們熟悉5G如同4G時，等我們玩著AR會VR遊戲如同點擊消消樂時，就會感謝今天當了小白鼠的自己。
鋒潮評測室
AI並不複雜
雖然人工智能也就是AI是現階段以及以後很長時間的熱門話題，說起來並不繁瑣，在人類的歷史長河中，我們發明出了工具幫我們處理一些簡單的勞動，隨著時間的發展，我們又發明了比工具更復雜的機器，機器能夠處理簡單重複性的工作，其實也是工具的一種延伸，而現在，人工智能提上日程，機器與人工智能的區別，無非是人工智能能夠參考以往的經驗（也就是大數據）處理更復雜的問題，因為更加接近人類本身，所以起了個響亮的名字“人工智能”，可是在現階段，人類能夠處理的問題遠比人工智能更復雜。
CPU也可以做到人工智能
AI芯片的關鍵在於識別，然後給出解決方案，不但要識別文字，語音，還要識別大量的圖像，多角度的識別物體，產生空間方位，識別一系列需要的場景，並且能夠對比以往的雲端數據，就好像人類的大腦一樣。
比如時下熱門的智能駕駛，簡單來說除了利用定位系統就是在利用多角度的攝像頭，不斷的拍攝照片，通過AI芯片識別當前的各種路況，然後對比雲端大數據給出解決方案，這就需要大量的流量加持，無人駕駛汽車每天大概會產生4TB的數據，這只是在平面路況行走，以後會發展飛機的智能駕駛，在空間上每天會產生40TB以上的數據，更快速的處理海量圖片的能力，是AI芯片需要努力做到的。
智能識別首先要有良好的輸入設備，如同人類的眼睛與耳朵一樣，攝像頭與聽筒是AI設備的基礎，現在的手機的CPU、GPU都可以有AI的功能。諸如華為、三星、英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司的CPU都可以做到簡單的人工智能。
獨立AI芯片與CPU區分在哪？
AI芯片能夠做到什麼，更好的收集整理信息的能力，更好的運算與分析能力，並給出更好的應對方案，比如華為率先發布的AI芯片，在 CPU/GPU/ISP/DSP的基礎之上，集成 NPU（Neural Network Processing Unit）嵌入式神經網絡處理單元，增加了 HiAI計算架構，宣稱 AI 性能密度大幅優於 手機的CPU 和 GPU。
NPU並非華為獨立研發，實際上是中國科學院計算基數研究所旗下的寒武紀公司所自主研發的“寒武紀 1A 深度學習處理器”（Cambricon-1A Processor），在圖片的識別任務上，NPU 每分鐘可以識別 2005 張，而CPU 每分鐘僅能識別 95 張，前者比後者多了 20 倍；並且功耗更低。
手機常常作為交互式的工具，我們輸入，手機給出反應，而AI芯片是我們給出問題，AI芯片要把採集的信息同雲端大數據做對比，分析，給出解決方案，更接近人腦的神經網絡。
現階段AI的難點在於大量圖片的識別，所以在桌面顯卡領域稱王的英偉達又一次站在了科技前沿。市值飆升到1309億美元，憑藉圖像處理領域的積澱，很有希望站在自動駕駛領域的最前端。
AI在自動駕駛領域會更快應用
英偉達
2017年英偉達用GPU識別常規圖片中的花朵，並匹配名稱，最快1秒處理5張，而現在已經可以做到1秒處理7000張。英偉達製作了兩套人工智能AI程序，一套在設計以假亂真的人臉，一套負責識別真正的人臉，在兩套AI程序的不斷競爭中，人工智能製作人臉的技術在飛速提升。發佈Drive Xavier芯片，集成大約90億個晶體管，被稱為人類歷史上最複雜的系統級芯片，可以有效判斷路障，路徑規劃，圖像識別，圖像處理，可以滿足5級自動駕駛需要的計算能力。
英特爾
英特爾雖然在人工智能方面落後英偉達，但是在2017年收購了自動駕駛芯片研發公司Mobileye，目前依然是芯片行業的第一巨頭，市值要高於英偉達。
英特爾發佈了小型無人機編隊，宣稱有2400萬輛基於Mobileye的自動駕駛系統，發佈49Qubits Chip量子計算芯片。
總結
在手機領域，增加核心能夠增加讀取大數據的效率，而增加核心會大幅增加耗電，所以目前蘋果、三星、高通等都在開發能耗更低，效率更高的神經網絡AI芯片，不過基於數據量的不足，未來5G普及之後，人工智能才會進入井噴式發展，因為5G的網速比4G快20倍以上，數據的交互會大幅上漲，而人工智能所依託的更多是大數據的支持。
合理消費，請關注數碼自媒體《盧旭》
科技光影
所謂AI技術，其實就是Artificial Intelligence的縮寫，中文叫做人工智能。
對於其它人工智能手機，我不太清楚，只說說我手中的華為mate10吧。
它的相關AI功能，我倒是玩得灰常熟悉了。
不說廢話，直接上圖。
另外，還有華為mate10相機的“智能識物”，
以及語音轉文字，
以及將短信中的有關車船航班票等等有時間地點的信息，自動添加到日程的功能。
客觀的說，現在手機AI技術還在起步階段，
也許，將來，某天，
手機AI技術將成為你全職的金融顧問、私人醫生、營養師、美容專家、私教，，，
你的大部分生活將維繫於它，
科技發展已迅速如斯，
這一天還會遠嗎？
我是畢大費，有空請關注！沒空，請抽出空來關注。感謝！
畢大費
AI這個概念非常火，自從麒麟970內置NPU之後，現在的手機芯片沒有AI都不好意思了。
但事實上，吹得上天的AI，在手機中目前基本就只有兩個作用：
1、用於拍照、視頻處理
這個目前也應用最多的地方，像華為的AI，主要就是用於拍照、用於視頻處理，有AI的加持，會拍照更好，能夠識別出拍攝的物體，然後自動場景化什麼的。
當然其它的手機大抵也就是如此，用AI技術，來使拍照更好一點。
2、用於面部識別
蘋果在這一塊用得比較多，有了AI的加持之後，蘋果的FaceID 更快，識別更加的靈敏，在拍照上也運用得較多。
而除了拍照、面部識別之外，很多廠商有各種吹件，什麼AI識物，AI操作什麼的，這都是噱頭，沒有AI一樣可以幹出這樣的事情。
真正AI有大用處，是要各廠商開放AI接口，然後開發者做出一些AI應用，真正調用芯片中的AI模塊來完成操作，但遺憾的是，目前並沒有。
