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麒麟810是華為海思在去年發佈的一款中端處理器，在當時，麒麟810最耀眼的技術就是採用了華為自研的達芬奇NPU架構，其AI性能一度超越了麒麟980處理器，位居AI Benchmark榜首，至於為什麼題主所測試的成績這麼少，應該是魯大師的AI跑分機制和AI Benchmark有所不同吧，這種成績看看就好，實際體驗感知並不強。
在AI測試領域，最權威的當屬蘇黎世聯邦理工學院開發的AI跑分軟件AI Benchmark，在最新的跑分成績榜單中，麒麟990 5G的AI性能位居榜首，成績在7.5萬分左右，麒麟810的AI測試成績則在3.5萬分左右，而驍龍865的成績最高也只有4萬分左右，所以相比較之下，麒麟810的AI性能依然位於前列。
對於手機AI跑分，個人認為大家完全沒必要糾結這個數據，AI性能並不像CPU和GPU性能那樣對用戶有很強的感知，它只是一種通過機器學習來逐漸提升用戶體驗的工具，至少在目前看來，AI跑分的多少在實際使用中的感知並不強烈，所以我們基本可以忽略掉此項數據。
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麒麟810處理器AI性能怎麼樣呢？
麒麟810是華為去年推出的最強中端處理器，其中最大的亮點莫過於華為自研的NPU——達芬奇架構，使得這顆處理器的AI性能遠勝麒麟980旗艦處理器。
根據某些官方數據對比來看，麒麟810處理器的AI性能要基本領先其他手機處理器，可以說在去年處理器陣容中處於一騎絕塵，AI跑分高達32280分。
實際上，對於手機處理器的AI性能是近幾年由於人工智能的發展需求而新導入的，對於手機處理器的AI發展方向在手機處理器廠商裡面分為兩個方向：
一個方向是華為的獨立NPU芯片單元，採用單獨的AI加速單元，獨立於CPU、GPU及DSP單元之外，屬於處理器裡面的一個獨立模塊；
另一個方向是以高通、聯發科以及蘋果A處理器為代表的AI架構，比如高通驍龍865處理器的第五代人工智能引擎AI Engine則是分散在多個子單元中，沒有專用AI單元。具體來說，驍龍865的AI性能與Kryo 485 CPU、Adreno 650 GPU、Hexagon 698 DSP、LPDDR5內存都有關係，它們從不同角度參與了AI運算，提供了強大的AI性能，並降低了功耗。
如果用人體結構來比喻手機處理器的AI性能，那麼麒麟處理器的AI模塊是人體的一個器官，而高通驍龍處理器的AI模塊則類似於人體的血液，流躺在人體的每個模塊上。很顯然，高通驍龍處理器的這種AI性能形式才是更為智能的AI形式，這也是為什麼只有華為麒麟處理器採用獨立的NPU單元，本質上是因為華為麒麟處理器的AI算法達不到高通驍龍與蘋果處理器的級別，只能通過單獨的NPU芯片集成完成。
兩種AI實現方式上無疑高通驍龍處理器的難度會更高，也更為智能！
可以說高通驍龍的AI性能才是真正的人工智能表現形式。
當然，處理器的AI性能對於處理器的性能體驗幫助不是太明顯，對於處理器性能看重的還是CPU與GPU性能，也就是跑分評比，這個能說明處理器能帶動的大型遊戲級別。這兩個方面都是麒麟處理器的短板，目前依舊採用公版架構，說白了就是直接買ARM的CPU與GPU，然後在做一下處理器的接口部分與控制邏輯部分，就完成了一個手機處理器芯片的設計。相比於高通、蘋果的自研CPU與GPU架構來說，差距不是一星半點，這個大家得承認差距！
我們看魯大師最新的處理器AI性能評比情況，如下圖示：
根據上圖，我們看到高通驍龍865處理器的AI性能是排第一的，而麒麟990處理器排第三名。
但是我們看Benchmark的處理器AI評分結果又不相同：
這是為什麼呢？
根本原因在於評測機制不一樣！
比如魯大師AImark使用四種神經網絡ResNet34、InceptionV3、MobileNet SSD、DeepLabv3+模型，對應圖像分類、圖像識別、圖像分割測試，通過手機SoC的識別效率判斷手機的AI性能。
如果單獨跑AI性能，理論上應該是麒麟處理器的單獨NPU單元的性能更出色，畢竟是一個單元。
但是如果看每個模塊的AI性能，那麼可能就是高通驍龍處理器的AI性能更為出色，並且高通處理器的AI設計實際上才算真正的人工智能，更像是AI靈魂遍及處理器的每個模塊。
不管怎麼樣，對於手機處理器的AI性能更多體現在手機廠商對於某些應用場景的軟件算法優化上。比如魔法換天、AI美顏、超級夜景等。而對於消費者來說，手機的CPU與GPU才應該是關注的重點，因為CPU與GPU性能決定處理器能進行多麼複雜的應用體驗，比如只有CPU與GPU性能強悍的處理器體驗大型遊戲才會更加流暢！
以上觀點僅供參考，歡迎大家關注交流！
硬件數碼雜談
看圖就完事兒了，那些拿什麼安兔兔魯大師跑的就別拿出來秀了好嗎？你連調度AI的權限都沒有，980都能跑兩萬七
