这位同学叫晓雨
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AI的全称叫artificial intellengence，也就是人工智能。
将手机和人工智能搭上线，应该说苹果是最先开始做的，iPhone4S时搭载的Siri智能语音助手，可以视为手机AI的鼻祖。
不过苹果似乎没有提过手机AI这个概念，这个概念是国内的手机厂商华为提出来的。华为在宣传自家的麒麟970和Mate10系列的时候，正式提出了手机AI这个概念。
前面我们说到，Siri，可以被视为手机AI的鼻祖，那么，手机AI有什么用？
答案就很明显了。首先是可以用在手机智能语音助手上面。
虽说Siri是起了个大早，赶了个晚集，但好在竞争对手的手机AI方面的进步非常明显。像三星的Bixby,小米的小爱同学，都有着非常好的体验。
所以，手机AI可以让你的智能语音助手变得更加智能。最近我们在使用华为P20 Pro的时候，发现AI的另一个功能非常实用。那就是拍什么，更像什么。
举例来说就是当镜头捕捉到特定的对象时，AI自动识别，进行针对性的优化，使得成像画质进一步提升。
比如手机对准草坪，AI识别是草坪之后，会让草坪更加艳绿，识别天空，让天空更加湛蓝，识别人脸，让人脸更加红润等等。这也是手机AI的作用。
总的来说，手机AI会让你的手机变得更加聪明，更加好用。
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手机上的AI技术确实能够提升手机的运行速度，但是不是所有宣称具有AI功能的手机在运行速度上都能维持高水平。只有搭载了人工智能AI芯片的手机，在独立的高浮点性能芯片支持下，在处理一些任务时才能高效率完成。
内置人工智能AI芯片的麒麟970
内置人工智能芯片的A11 bionic
目前，手机处理器A11 Bionic和麒麟970内置了人工智能AI芯片，搭载了这两款处理器的手机在处理一些依赖AI技术的任务时，能够在人工智能AI芯片的加持下能够更快、更高效的完成。
比如，麒麟970内置的人工智能AI芯片的浮点性能达到了1.9T，可以在一秒内进行1.9万亿次的运行，在这颗芯片的加持下，麒麟970在进行图片识别时，识别速度会比没有内置人工智能AI芯片的骁龙835快20倍。
不过这并不是说没有内置人工智能AI芯片的处理器在运行速度上就没有提升。运用了AI技术的高通骁龙845其实比起普通的处理器在运算速度上也有提升，它通过将AI任务分配给CPU、GPU、DSP等多个模块处理来提高运算速度。
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自从麒麟970率先加入NPU模块后，手机处理器似乎又回到了当初核心数量大战的时代，高通和苹果纷纷在处理器中加入AI计算模块，通过针对AI计算设计模块，不断提高处理器AI算力。那我们该如何衡量这些处理器的AI算力呢？我们不妨试试这些软件。
不过说AI跑分之前，我们首先要搞清楚各大厂商所谓的AI核心到底有什么用，是干什么的。而要分析作用之前，我们需要先解释清楚AI这个流行词。
手机上的AI到底是什么东西
所谓AI，其实就是指人工智能，如果将范围缩小在硬件层面，就是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。说白了，就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，在语音识别和图像识别上特别有优势。
而目前手机真正能用到AI（也就是神经网络）的功能也就集中在图像识别这一领域，各大厂商新加入的各种拍照方面的算法优化，也正是得益于手机图像识别能力的提升。
所以，现在最能体现手机AI算力的跑分软件，都使用了图片处理来衡量处理器的AI算力，AI Benchmark就是其中的代表。
这款软件主要测试了手机使用神经网络识别和处理图像的能力。并通过9个独立的神经网络执行不同的图像识别任务，考察各大处理器的AI处理能力。
这9个不同神经网络分别针对不同的识别任务，其一是对象识别/分类，通过输入不同的图片进行训练，AI能够对数量庞大的图片进行区分，在AIbenchmark中，它还使用了不同像素的分辨率来进行识别，以进行更精确和细小物体的检测。
这一点与我们现在常见的“智慧识别”息息相关，虽然各大厂商都已经推出了这项功能，但是在识别准确率上都有所差别，因此这一项在跑分中还是拥有一定的说服力。
此外，识别也分为物体识别与面部识别，在面部识别上，AI将会将面部图像分解为不同的特征点，然后通过与库里特征点进行比对，最终输出最近似的结果。
在我们的手机上，除了图片搜图片这种多对多的识别方案，也包括多对一的面部识别解锁方案。相比而言，面部识别方案需要比对的库里数据处理量虽然少，但是在特征点采集上面，面部识别的神经元网络需要经过更深次的细节训练。
之前的AI应用在于识别-对比环节，而这一步的AI则偏向图像处理环节。例如在缺少光学变焦的手机上，如果你放大图片的话，你会发现细节部分的噪点会十分突出，这是因为它细节部分全部都是由算法补充出来的。通过训练，AI能够对缺少过渡部分周围的像素进行识别，并且经过计算后自动填充，使得画面更加平滑自然。
而语义图像分割则是图像识别的进一步应用，也是立足在大量的图像识别上，然后针对整个画面识别的结果进行分类并加以标明。除此之外，AIbenchmark还测试了照片增强环节，这一项功能比较常见，就是常说的拍照AI模式，能够对画面场景进行识别以后按照预定的算法预设进行调整，比如说画面集体提亮，蓝天白云饱和度拉高等。
前面说了这么多测试全部都是建立在图像识别上，但是对于一般手机而言，大量的图像计算会消耗大量的内存，所以最后一个测试，也是对手机内存大小的测试。
说了那么多，我们来看看目前市面上的处理器跑分成绩到底如何。我们将AI Benchmark官方的跑分天梯图奉上，大家也可以自己下载这个软件（搜索AI Benchmark即可），测测自己手机的AI性能究竟如何。
需要说明的是，目前跑分的前三名都是开发平台上测试的处理器。既然平台不同，性能和手机内部的同款处理器有差别也属于正常。
同时这个跑分软件也有很大的局限性，比如尚未支持iOS系统等问题，不过相信未来还会有更全面的AI评分标准。
毕竟目前的手机AI处理还处在“初级”水平，未来的路还很长，手机阵营三大芯片巨头谁胜谁负还未可知也。
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一些前言
在本世代的几大手机芯片平台里（如高通/苹果的A系列/华为麒麟970等），AI已然成为了标配。
比如iPhone X的A11仿生芯片里包含一个神经网络引擎，华为的麒麟970芯片包含神经处理单元（或者叫NPU），而Google的Pixel2最近刚刚被爆出内置一颗不为人知的AI加成的图像处理芯片。
那么问题来了，手机里的AI芯片或者AI技术对于我们用户来说会有什么实际的作用吗？
请继续读下去，今天我们就把这事说清楚，哈哈~
由于移动芯片越来越小，也越来越复杂，他们开始承担更多及不同种类的工作，就像GPU之于CPU的作用一样，GPU会接管所有视觉上的繁重工作，以便CPU可以喘口气...或者让CPU可以专心忙于其他事情。
那么移动芯片里新增的AI部分，其实跟上文讲的GPU之于CPU的作用是非常类似，不过AI芯片更多的任务是类似识别你宠物的照片，而不是去渲染图像（类似将GPU的工作更细化，当然这不完全对）。
当我们在谈论AI的时候，我们在谈论什么？
当说到这里的时候，我们先来谈谈AI（artificial intelligence），AI这个词最近被炒得很热，而且讲真，未来的定义可能会发生变化，但是从广义上来讲：AI是指用机器能模拟出人类风格的思想和推理（即类似你更加无法分辨电脑后的到底是人或是机器或是狗~）。
那么如何用最快的速度假装一个AI出来？
如果一个人躲在电脑后面操作电脑，假装这是一台自动执行的电脑，那么这算是一种原始的AI（当然是假的AI），话又说回来，今天的AI科技是远远超过这一点的，只是AI所想达到的一个目标是：像人类一样的机器人。
AI存在于你的手机里的模式，具有更狭义的定义，它通常涉及机器学习，以及系统在其原始的设计之外学习的能力，我们常常听到的“深度学习”，这是一种机器学习能力，它试图去模仿人脑的多层计算，人类大脑里类似的回路被称为神经网络，基于我们脑内的神经网络。
比如机器学习能够发现垃圾邮件，当然目前我们识别垃圾邮件已经有了很多成熟的技术跟技巧，但是你要知道：我们一般去识别垃圾邮件的方式都是基于预先的编程：比如识别发件人，比如识别发件主题，等等，但AI将这个过程变得更有科技感：它学会了什么叫做垃圾邮件，不管你有多少变化，都逃不过AI的垃圾邮件检索系统。
深度学习是非常类似的，只是更先进以及细致入微，类似电脑的视觉识别上，“深度”意味着更多的资料，更多的层次，以及更聪明的加权，最著名的例子是：从100万张狗的照片里认出狗的样子。（很多中国人对于老外是脸盲，别说认狗了~）
旧式的技术，其实可以做类似的图像识别任务，但需要更长的时间，也需要预先的编程，而且在被识别的图像变化越来越多的时候，结果的准确性会大大降低，在如今算是比较强大的硬件环境下，深度学习，比起老式的机器学习，给你工作带来的帮助，要好得多。
再换一种理解方式：机器学习需要被提前告知说一只猫是有胡须的，这样它才能去识别猫，而深度学习则会自主发现：猫有胡须。
智能机上面的AI芯片可以做什么？
正如前面所提到的：本质上，AI芯片某种程度上做的事情跟GPU会有点重合，只是更多的会集中在人工智能而不是图形的渲染上，它提供了一个单独的空间，让比较重要的机器学习以及深度学习可以进行，与GPU一样，AI芯片让CPU可以专注于其他任务，同时减少电池的消耗（随着科技的快速发展以及电池技术的缓慢发展，电池的节能问题反倒成为一个大家都很关心的问题了）。
而且（敲黑板），这个AI芯片也意味着你的资料会更加安全，因为AI的存在，只需要很少的资料（或者干脆就不需要）发送到云端进行处理。
而且再加一层，这些特征在你手机里意味着什么？这意味着图像识别和处理要比原本要快得多，例如，华为声称：它的NPU可以每秒识别2000张图片，比CPU去执行的速度要快20倍。
苹果声称它的AI芯片（包含在A11仿生芯片里），识别你的脸，识别你的声音，一次拍摄拍很多张照片并自动选出里面最好的那张（在你按下快门后的逻辑），苹果还声称它每秒能处理6000亿次的操作。
而苹果更是在App内也加入了机器学习的可能，这个模块叫做Core ML模块，App开发人员可以用这个模块来将图像识别和其它AI算法结合在一起，Core ML模块并不需要iPhone X这样的硬件去运行，神经引擎（即上文苹果发布会讲的Neural Engine）处理这些类型的任务更快，和华为麒麟芯片一样，将所有这些资料上传到云的过程去处理的时候，因为更少资料上传，理论上提高了性能，并降低了电池的消耗（一举两得）。
这就是这些AI芯片的真正目的：处理机器学习，深度学习和神经网络加成，在手机上，比CPU和GPU更快地管理图像识别等，当Face ID识别你越来越快，越来越熟练，你需要感谢神经引擎。
所以这就算手机芯片的未来吗？将来所有的智能机都必然会有专门的AI芯片吗？
随着人工智能AI在手机上的作用越来越大，答案算是肯定的。现在这些芯片只被用于一小部分任务，但随着科技的发展，AI芯片的重要性在未来只会变得越来越大。
满嘴跑装备
时间步入2018年，自从起华为的海思麒麟970芯片成为全球第一个搭载人工智能芯片的处理器发布之后，AI技术就成为了人们谈论智能手机的热潮，后续高通正式为骁龙845处理器发布的时候也强调了AI性能的加强，三星Exynos 9810同样如此，那么AI技术到底能够在智能手机做些什么呢？
第一：本机”Digital Me“
不知道大家有没有体验过的三星S8系列以上的Bixby语音功能，相较于苹果的Siri和其他的语音识别功能，三星的Bixby能够完成更复杂更智能更个性的语音命令，例如帮你发一条”你好“的微博内容。那么今后，当智能手机上拥有更强大的AI技术后，手机便可以更准确的识别用户，知道你是谁，你想要做什么，并预测你的下一步行动，怎么样去完成，形成你自己的习惯，比如每天在你离开屋子后，自动联结起屋内的吸尘器打扫卫生等。
第二：手机解锁及用户认证
iPhone X的人脸识别功能是不是非常的炫，这就是AI技术的一大体现。AI技术可以通过数以亿计的计算方式来记住并熟悉的你的人脸特征，帮助你解锁手机和完成用户认证，也可以详细的记录你日常的行为习惯，你点击屏幕的频率，来分析你是不是这部手机的主人等等。
第三：情感识别
当你失恋难过的时候，你手中的手机可以识别出主人不开心的情绪，仿佛就像是一个站在你面前真实的人一样，安慰你，给你播放能够使你开心的音乐；还能在你驾驶时感受到你的疲劳程度，帮助你安全驾驶。
第四：自然语音识别
当你对智能手机说到“天气冷了”的时候，AI技术可以通过你以往的对话习惯和思维方式，自动得出较为准备的结论，比如你的言下之意是“帮我打开暖气”等等。
第五：增强现实（AR）和AI视觉
支持AR功能和AI视觉，可以通过这些功能来让你找到更多乐趣，比如苹果APP store中就有很多的AR游戏，还可以帮助你检测到更多的疾病，例如皮肤病之类的。
第六：设备管理
这也是去年华为发布麒麟970芯片中所着重强调AI技术带给他们手机产品的好处，AI技术可以帮助手机处理器更好的管理手机，自动在空闲时间清理内清理缓存垃圾、控制电池电量，按照用户的行为习惯，来使手机变得更高效和更持久。
第七：内容审查和分析
AI技术可以帮助用户自动捕捉内容信息中的不良记录或片段，自动删除屏蔽，也可以在你保密的文件信息被动用时，自动触发报警机制，及时向你发送通知。
第八：拍摄能力加强
AR拍摄已经被索尼旗舰手机标配，从拍摄的样张来看十分有趣好玩，而且AI技术也可以让你的自拍看起来更加自然好看，不少国内手机厂商如VIVO、OPPO以及锤子最新发布的手机新品中都内置了AI自拍功能。
总之一句话，智能手机中的AI技术就是为了让你的手机不再是一部冰冷的机器，而是看起来像是一个和你面对面交流的人。
Tech情报局
今年是AI手机元年，按照各手机厂商现在的表现，AI还真没发挥什么颠覆性的作用，最厉害的也只是表面看起来没比指纹解锁方便多少、没比2D人脸解锁快多少的Face ID。
现今敢说自己AI应用的还不错的只有三星S8、谷歌Pixel 2代，华为Mae10系列，三星的Bixby
前面的文章刚刚介绍过，因为暂不支持中文，效果不好说。谷歌Pixel 2代则是AI应用最实际的一个，比如吊打双摄的超强拍照能力、图像识别、人像模式、谷歌助手、ACore支持等，官网预定火热足见其能力。华为Mate10算是国内第一个吃螃蟹的，应用场景也相对现实，没有飘在空中，比如提高运行速度，保证多长时间不卡，智能场景识别，图像识别速度超越三星和苹果等竞品等。
其实这些功能比起AI的神奇太微乎其微了，以至于消费者很难燃起像07年iPhone横空出世的热情。大家把AI奉为神，结果只看到了一个脚趾甲。这不是说AI应用到手机上太早了，或是没什么用就拿来骗钱的。只是商家太会创造噱头了，而手机制造商又没能及时找到颠覆用户想象力的场景让AI落地。
事实上，无论是AR的广泛应用还是5G技术的加入，都需要大量的计算力，目前使用AI芯片是在做铺垫，当然也有做试点的意思，AI还有很长的路要走，今天这一步是必须的。
等我们熟悉5G如同4G时，等我们玩着AR会VR游戏如同点击消消乐时，就会感谢今天当了小白鼠的自己。
锋潮评测室
AI并不复杂
虽然人工智能也就是AI是现阶段以及以后很长时间的热门话题，说起来并不繁琐，在人类的历史长河中，我们发明出了工具帮我们处理一些简单的劳动，随着时间的发展，我们又发明了比工具更复杂的机器，机器能够处理简单重复性的工作，其实也是工具的一种延伸，而现在，人工智能提上日程，机器与人工智能的区别，无非是
CPU也可以做到人工智能
AI芯片的关键在于识别，然后给出解决方案，不但要识别文字，语音，还要识别大量的图像，多角度的识别物体，产生空间方位，识别一系列需要的场景，并且能够对比以往的云端数据，就好像人类的大脑一样。
比如时下热门的智能驾驶，简单来说除了利用定位系统就是在利用多角度的摄像头，不断的拍摄照片，通过AI芯片识别当前的各种路况，然后对比云端大数据给出解决方案，这就需要大量的流量加持，无人驾驶汽车每天大概会产生4TB的数据，这只是在平面路况行走，以后会发展飞机的智能驾驶，在空间上每天会产生40TB以上的数据，更快速的处理海量图片的能力，是AI芯片需要努力做到的。
智能识别首先要有良好的输入设备，如同人类的眼睛与耳朵一样，摄像头与听筒是AI设备的基础，现在的手机的CPU、GPU都可以有AI的功能。诸如华为、三星、英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司的CPU都可以做到简单的人工智能。
AI芯片能够做到什么，更好的收集整理信息的能力，更好的运算与分析能力，并给出更好的应对方案，比如华为率先发布的AI芯片，在 CPU/GPU/ISP/DSP的基础之上，集成 NPU（Neural Network Processing Unit）嵌入式神经网络处理单元，增加了 HiAI计算架构，宣称 AI 性能密度大幅优于 手机的CPU 和 GPU。
NPU并非华为独立研发，实际上是中国科学院计算基数研究所旗下的寒武纪公司所自主研发的“寒武纪 1A 深度学习处理器”（Cambricon-1A Processor），在图片的识别任务上，NPU 每分钟可以识别 2005 张，而CPU 每分钟仅能识别 95 张，前者比后者多了 20 倍；并且功耗更低。
手机常常作为交互式的工具，我们输入，手机给出反应，而AI芯片是我们给出问题，AI芯片要把采集的信息同云端大数据做对比，分析，给出解决方案，更接近人脑的神经网络。
现阶段AI的难点在于大量图片的识别，所以在桌面显卡领域称王的英伟达又一次站在了科技前沿。市值飙升到1309亿美元，凭借图像处理领域的积淀，很有希望站在自动驾驶领域的最前端。
AI在自动驾驶领域会更快应用
英伟达
2017年英伟达用GPU识别常规图片中的花朵，并匹配名称，最快1秒处理5张，而现在已经可以做到1秒处理7000张。英伟达制作了两套人工智能AI程序，一套在设计以假乱真的人脸，一套负责识别真正的人脸，在两套AI程序的不断竞争中，人工智能制作人脸的技术在飞速提升。发布Drive Xavier芯片，集成大约90亿个晶体管，被称为人类历史上最复杂的系统级芯片，可以有效判断路障，路径规划，图像识别，图像处理，可以满足5级自动驾驶需要的计算能力。
英特尔
英特尔虽然在人工智能方面落后英伟达，但是在2017年收购了自动驾驶芯片研发公司Mobileye，目前依然是芯片行业的第一巨头，市值要高于英伟达。
英特尔发布了小型无人机编队，宣称有2400万辆基于Mobileye的自动驾驶系统，发布49Qubits Chip量子计算芯片。
总结
在手机领域，增加核心能够增加读取大数据的效率，而增加核心会大幅增加耗电，所以目前苹果、三星、高通等都在开发能耗更低，效率更高的神经网络AI芯片，不过基于数据量的不足，未来5G普及之后，人工智能才会进入井喷式发展，因为5G的网速比4G快20倍以上，数据的交互会大幅上涨，而人工智能所依托的更多是大数据的支持。
合理消费，请关注数码自媒体《卢旭》
科技光影
所谓AI技术，其实就是Artificial Intelligence的缩写，中文叫做人工智能。
对于其它人工智能手机，我不太清楚，只说说我手中的华为mate10吧。
它的相关AI功能，我倒是玩得灰常熟悉了。
不说废话，直接上图。
另外，还有华为mate10相机的“智能识物”，
以及语音转文字，
以及将短信中的有关车船航班票等等有时间地点的信息，自动添加到日程的功能。
客观的说，现在手机AI技术还在起步阶段，
也许，将来，某天，
手机AI技术将成为你全职的金融顾问、私人医生、营养师、美容专家、私教，，，
你的大部分生活将维系于它，
科技发展已迅速如斯，
这一天还会远吗？
我是毕大费，有空请关注！没空，请抽出空来关注。感谢！
毕大费
AI这个概念非常火，自从麒麟970内置NPU之后，现在的手机芯片没有AI都不好意思了。
但事实上，吹得上天的AI，在手机中目前基本就只有两个作用：
1、用于拍照、视频处理
这个目前也应用最多的地方，像华为的AI，主要就是用于拍照、用于视频处理，有AI的加持，会拍照更好，能够识别出拍摄的物体，然后自动场景化什么的。
当然其它的手机大抵也就是如此，用AI技术，来使拍照更好一点。
2、用于面部识别
苹果在这一块用得比较多，有了AI的加持之后，苹果的FaceID 更快，识别更加的灵敏，在拍照上也运用得较多。
而除了拍照、面部识别之外，很多厂商有各种吹件，什么AI识物，AI操作什么的，这都是噱头，没有AI一样可以干出这样的事情。
真正AI有大用处，是要各厂商开放AI接口，然后开发者做出一些AI应用，真正调用芯片中的AI模块来完成操作，但遗憾的是，目前并没有。