近日，魯大師公佈了2020年第一季度手機AI芯片排行榜，高通驍龍865以112309的高分位居榜首。而且，驍龍865的出彩之處不僅於此，其相比於第二位的蘋果A13成績足足高了近一倍，AI能力在同期競品中可以說是遙遙領先。
為何驍龍 865 能有如此強勁的 AI 能力呢？究其原因，其搭載的第五代 AI Engine 功居首位：它可以實現 15 萬億次/秒的 AI 運算能力，相比於上代驍龍 855 擁有翻番的性能表現，相比於驍龍 845 更是擁有 5 倍的算力提升。
那麼，驍龍 865是通過什麼方式來實現 AI 算力的大幅度提升呢？如此強勁的 AI 算力又能給智能手機的使用帶來哪些實質性的改變呢？
別急，我們今天就來為大家一一解答。
01SoC部件各司其職+通力合作 第五代AI Engine效率顯著
以往談到處理器，在大多數朋友腦海中首先浮現的都是CPU，但於手機芯片而言這樣的第一印象並不適用，原因在於手機芯片並不只有中央處理器，還包含GPU、ISP、Modem、RAM等一系列組成部分，這也正是SoC片上系統的字面含義。在常規運行狀態下，SoC的各個部件各司其職，從而為手機的各項功能提供算力輸出。
但隨著消費需求的發展，用戶對手機的需求不再限於基礎功能，更加具有智慧能力的人工智能 AI 成為了關注焦點。但是，一方面處理器本身並不具備智慧能力，再智慧的功能也需要依靠計算來實現；再者，越智慧的功能就需要越充足的算力。
對於手機芯片而言，以往的通用計算大多依靠 CPU 來實現，AI 功能也可以通過 CPU 來獲取算力支持。但問題在於，CPU 並不擅長提供大量的重複性算力，在進行 AI 計算時，CPU 的高負荷運載不僅會帶來高功耗和高發熱，相對遲緩的計算速度也很難滿足即時性的功能需求。
針對移動終端的特點，高通在驍龍移動平臺上推出了加速AI用戶體驗實現的硬件與軟件組合方案，這就是AI Engine。其中關鍵組件包含Hexagon向量處理器、Adreno GPU、Kryo CPU，以及驍龍神經處理 SDK、Android NN 和 Hexagon NN Direct、Qualcomm AI Model Enhancer軟件工具。通過這些組件，開發者與OEM廠商可以輕鬆實現和加速驍龍內核上的人工智能處理。
也許有朋友對這樣的概念並不是很理解，簡單的說，AI Engine的算力就是讓擅長不同運算能力的單元通過協調分工實現運算效率的最大化，也可以智能相互分配任務協同處理實現“火力全開”。我們以搭載第五代AI Engine的驍龍865舉例來說——
作為驍龍865 AI引擎的核心，Hexagon 698 DSP 張量加速器支持 8 位和 16 位的定點運算，全新張量加速器將 TOPS 提升 4 倍，能效比上代提升了 35%；Adreno 650 GPU 實現的 AI 計算最主要是 16 位和 32 位浮點運算，相比於上一代算力提升 2 倍以上。通過不同類別 AI 計算的分配，第五代 AI Engine 可以實現更加高效的運算。
此外，第五代 AI Engine 性能的提升不僅得益於各個關鍵組件的性能升級，還在於對更多部件的拓展，除了剛才提到的三大硬件組件以外，還包含 ISP、Qualcomm 傳感器中樞（Sensing Hub）、安全處理單元、調制解調器，Quick Charge 等等。在它們的共同支持下，驍龍 865 的 AI 能力才得以獲得整體上大幅度的提升。
值得一提的是，高通還開發了一項名為深度學習帶寬壓縮的專用技術，可以對進入終端的海量數據實現高達50%的無所壓縮，從而有效降低運算功耗。同時，LPDDR5內存的應用將帶寬增加30％，進一步增強了第五代AI Engine的處理能力。
相信細心的朋友已經發現，我們在談論第五代 AI Engine 時，功耗一直都是一個著重強調的話題。原因在於以往 AI 功能龐大的計算量會讓處理器產生不可忽視的功耗。毫無疑問，這對於依靠有限容量電池的智能手機而言是毀滅性的打擊。所以，移動端的 AI 算力需要建立在極高的能效比上才能給手機的綜合使用體驗帶來價值。
因此，在功耗這方面，除了上述提到的各硬件組件的能效比提升外，高通還為第五代 AI Engine 配備了有著極低能耗設計的 AI 傳感器中樞，控制攝像頭進行人臉識別僅需低於 1 毫瓦的功耗，多關鍵詞的語音喚醒需要的功耗則低於 1 毫安。這意味著智能手機在進行視覺、聽覺方面的功能時需要消耗的電量更少。進一步說，低功耗的 AI 視覺、聽覺能力為終端設備人機交互的發展提供了更加紮實的技術基礎。
02賦能移動端AI特性 大量優質功能實現AI Engine必不可少
也許有些朋友並未感知到 AI 給生活帶來的改變，但實際上已經有很多功能都在依靠 AI 來實現，比如拍照翻譯、拍立淘等功能。也許有些朋友會有這樣的疑問：這裡提到的 AI 功能貌似並沒有受到終端限制啊？難道這些 AI 功能不需要強大算力支撐？答案是否定的，因為這些 AI 功能目前大多是依靠雲端服務器來實現 AI 算力支持的。
此外，5G時代的到來將加速終端和雲端的數據交換能力升級，那麼這是否意味著終端的AI能力提升是沒有意義的呢？答案當然也是否定的。原因大致有兩點——
1、終端提供AI計算更加安全。
舉個例子來說，相冊的AI分類功能是當前非常受歡迎的一項功能，系統可以識別照片的屬性對照片進行同類歸檔。如果這項功能需要雲端處理的話，就意味著需要將照片數據傳至雲端，相比於終端處理就會有更高的洩露風險。
2、終端提供AI計算受環境影響更小
雖然我們已經進入5G時代，但這並不意味著我們總能身處優質的通訊網絡當中，網速、延時都會影響雲端AI處理的體驗。如果手機終端可以提供足夠的AI算力，相關的AI功能實現就不會受到這些環境因素的影響，即時性功能的實現也會更加順暢。
實際上，目前依靠高通 AI Engine 實現的終端 AI 功能已經非常豐富，僅是第五代 AI Engine 就已經在終端設備上有了大量的應用，其中最典型的就是拍攝。
● 視頻超級防抖功能
在全民5G時代，如何讓普通人用手機也能拍出優質的視頻作品成為手機相機發展的全新課題。在這方面，OPPO的視頻超級防抖功能可謂一馬當先，通過HIS混合防抖和更加靈敏的感應器來為這項功能做技術支撐。看似簡單的功能流程，要通過相機硬件、感應器、芯片多重硬件進行協調處理，正是第五代AI Engine為其提供了龐大的AI算力。
●更加平滑的多攝切換
由於手機相機模組限制，當前的手機基本都採用多攝方案來模擬專業相機的變焦功能，但不同攝像頭的色彩差異，以及切換操作上的卡頓讓模擬體驗大打折扣。在這方面，realme在高通第五代AI Engine的基礎上研發出SAT平滑變焦技術，可以模擬出單反鏡頭變焦的感覺，多個鏡頭切換畫面穩定不跳躍，而且可以保持曝光、色溫等效果的一致。
除了這兩項比較突出的拍攝功能外，AI場景識別、AI美顏、夜景模式、人臉識別等功能也都需要AI算力的支持，搭載驍龍865芯片的機型實現這些功能都與第五代AI Engine有著密切關聯。
此外，高通曾在上一代驍龍旗艦芯片上推出Snapdragon Elite Gaming優化方案，其中包含硬件和軟件的全方位優化支持，依靠當時的第四代AI Engine，可以為用戶提供極致的遊戲體驗。在驍龍865上，Snapdragon Elite Gaming得到全新升級，想必與第五代AI Engine不無關係。
實際上，在遊戲方面高通的終端AI能力已經得到驗證，去年的ChinaJoy 2019高通驍龍館的AI 電競戰隊“SUPEX” 與MVP選手進行1V1對戰並一舉獲勝，該AI戰隊的算力支撐正是來自於終端側的第四代AI Engine。
寫在最後
這時候再來看為何驍龍865能夠位居手機AI芯片榜首的問題，相信讀者朋友們已經有了答案。高通第五代AI Engine的優勢性能來自於終端側AI方案的優越性，高分值可以說是對其性能的客觀證明。同時得益於技術升級，第五代AI Engine不僅能實現更高的AI算力輸出，還對功耗進行了有效控制，更高的能效比讓其更加貼合移動終端的發展需求。
對於身為消費者的我們來說，其實AI跑分對於日常使用體驗的意義不大，因為我們接觸的是在芯片AI算力支撐下實現的功能而不是芯片本身。但超高的AI跑分卻可以給我們帶來憧憬，因為更高的性能為體驗更優、應用更廣的AI功能的孕育提供了搖籃。
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