氢氧离子
麒麟810处理器AI性能怎么样呢？
麒麟810是华为去年推出的最强中端处理器，其中最大的亮点莫过于华为自研的NPU——达芬奇架构，使得这颗处理器的AI性能远胜麒麟980旗舰处理器。根据某些官方数据对比来看，麒麟810处理器的AI性能要基本领先其他手机处理器，可以说在去年处理器阵容中处于一骑绝尘，AI跑分高达32280分。
实际上，对于手机处理器的AI性能是近几年由于人工智能的发展需求而新导入的，对于手机处理器的AI发展方向在手机处理器厂商里面分为两个方向：
一个方向是华为的独立NPU芯片单元，采用单独的AI加速单元，独立于CPU、GPU及DSP单元之外，属于处理器里面的一个独立模块；
另一个方向是以高通、联发科以及苹果A处理器为代表的AI架构，比如高通骁龙865处理器的第五代人工智能引擎AI Engine则是分散在多个子单元中，没有专用AI单元。具体来说，骁龙865的AI性能与Kryo 485 CPU、Adreno 650 GPU、Hexagon 698 DSP、LPDDR5内存都有关系，它们从不同角度参与了AI运算，提供了强大的AI性能，并降低了功耗。
如果用人体结构来比喻手机处理器的AI性能，那么麒麟处理器的AI模块是人体的一个器官，而高通骁龙处理器的AI模块则类似于人体的血液，流躺在人体的每个模块上。很显然，高通骁龙处理器的这种AI性能形式才是更为智能的AI形式，这也是为什么只有华为麒麟处理器采用独立的NPU单元，本质上是因为华为麒麟处理器的AI算法达不到高通骁龙与苹果处理器的级别，只能通过单独的NPU芯片集成完成。
两种AI实现方式上无疑高通骁龙处理器的难度会更高，也更为智能！
可以说高通骁龙的AI性能才是真正的人工智能表现形式。
当然，处理器的AI性能对于处理器的性能体验帮助不是太明显，对于处理器性能看重的还是CPU与GPU性能，也就是跑分评比，这个能说明处理器能带动的大型游戏级别。这两个方面都是麒麟处理器的短板，目前依旧采用公版架构，说白了就是直接买ARM的CPU与GPU，然后在做一下处理器的接口部分与控制逻辑部分，就完成了一个手机处理器芯片的设计。相比于高通、苹果的自研CPU与GPU架构来说，差距不是一星半点，这个大家得承认差距！
我们看鲁大师最新的处理器AI性能评比情况，如下图示：
根据上图，我们看到高通骁龙865处理器的AI性能是排第一的，而麒麟990处理器排第三名。
但是我们看Benchmark的处理器AI评分结果又不相同：
这是为什么呢？
根本原因在于评测机制不一样！
比如鲁大师AImark使用四种神经网络ResNet34、InceptionV3、MobileNet SSD、DeepLabv3+模型，对应图像分类、图像识别、图像分割测试，通过手机SoC的识别效率判断手机的AI性能。
如果单独跑AI性能，理论上应该是麒麟处理器的单独NPU单元的性能更出色，毕竟是一个单元。
但是如果看每个模块的AI性能，那么可能就是高通骁龙处理器的AI性能更为出色，并且高通处理器的AI设计实际上才算真正的人工智能，更像是AI灵魂遍及处理器的每个模块。
不管怎么样，对于手机处理器的AI性能更多体现在手机厂商对于某些应用场景的软件算法优化上。比如魔法换天、AI美颜、超级夜景等。而对于消费者来说，手机的CPU与GPU才应该是关注的重点，因为CPU与GPU性能决定处理器能进行多么复杂的应用体验，比如只有CPU与GPU性能强悍的处理器体验大型游戏才会更加流畅！
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硬件数码杂谈
麒麟810是华为海思在去年发布的一款中端处理器，在当时，麒麟810最耀眼的技术就是采用了华为自研的达芬奇NPU架构，其AI性能一度超越了麒麟980处理器，位居AI Benchmark榜首，至于为什么题主所测试的成绩这么少，应该是鲁大师的AI跑分机制和AI Benchmark有所不同吧，这种成绩看看就好，实际体验感知并不强。
在AI测试领域，最权威的当属苏黎世联邦理工学院开发的AI跑分软件AI Benchmark，在最新的跑分成绩榜单中，麒麟990 5G的AI性能位居榜首，成绩在7.5万分左右，麒麟810的AI测试成绩则在3.5万分左右，而骁龙865的成绩最高也只有4万分左右，所以相比较之下，麒麟810的AI性能依然位于前列。
对于手机AI跑分，个人认为大家完全没必要纠结这个数据，AI性能并不像CPU和GPU性能那样对用户有很强的感知，它只是一种通过机器学习来逐渐提升用户体验的工具，至少在目前看来，AI跑分的多少在实际使用中的感知并不强烈，所以我们基本可以忽略掉此项数据。
电子维修
看图就完事儿了，那些拿什么安兔兔鲁大师跑的就别拿出来秀了好吗？你连调度AI的权限都没有，980都能跑两万七
