進(jìn)入2018年最后一個季度，手機(jī)AI芯片進(jìn)入一個全新時代。

恰好就在今天，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院公布了超過10000部安卓手機(jī)和芯片的AI Benchmark深度學(xué)習(xí)處理性能分?jǐn)?shù)。結(jié)果不出意料，搭載專用AI處理器的華為麒麟970芯片得到了最高的AI-Score分?jǐn)?shù)——超過6000分，幾乎是第二名的三倍。

完整列表：http://ai-benchmark.com/ranking.html。

隨著手機(jī)芯片AI化的兩個主流玩家新品的亮相，即華為麒麟980和蘋果的A12處理器的推出，已經(jīng)為手機(jī)端AI芯片2019年的競爭格局定下了基調(diào)。

AI芯片在智能手機(jī)中的應(yīng)用，已經(jīng)從在拍照中的物體識別、場景識別(如華為P20 Pro中AI攝影大師)，發(fā)展到針對視頻中人體姿態(tài)、動作進(jìn)行實時AI分析的全新功能(如今年IFA展上，華為基于麒麟980推出的“慧眼2.0”)，競爭門檻也進(jìn)一步拉高。

我們看到，在華為、蘋果頭部玩家的引領(lǐng)下，AI芯片成為智能手機(jī)標(biāo)配的同時，這一領(lǐng)域的馬太效應(yīng)也越來越明顯。與此同時，AI芯片行業(yè)也走過了野蠻生長，開啟了加速落地模式，全芯片產(chǎn)業(yè)鏈都開始積極擁抱人工智能。

擁有先發(fā)優(yōu)勢的玩家們，則更為積極地在AI芯片道路上飛速奔跑。先是8月的最后一天，華為在德國IFA展上率先推出了新一代的AI芯片麒麟980芯片，半個月后，蘋果在新款iPhone上搭載了新一代的仿生芯片A12。幾天前，華米推出了全球智能可穿戴第一顆AI芯片黃山一號。

在業(yè)界最受關(guān)注的華為和蘋果手上的兩顆AI芯片落子后，AI芯片在手機(jī)端的應(yīng)用也將進(jìn)入到一個全新的普及階段。在技術(shù)和應(yīng)用落地方面，都產(chǎn)生了極大的突破。

基于智東西過去一年對AI芯片行業(yè)持續(xù)的跟蹤報道和產(chǎn)業(yè)鏈廣泛的調(diào)研 ，我們發(fā)現(xiàn)，以手機(jī)芯片為代表的終端AI芯片正呈現(xiàn)五大典型發(fā)展趨勢。這五大趨勢不僅是華為、蘋果們的發(fā)力點，也將大幅度升級AI芯片加持下的移動終端體驗。換句話講，這一輪圍繞這五大趨勢的AI芯片行業(yè)升級，將很大程度上影響未來智能手機(jī)江湖市場格局。

AI芯片氣勢如虹 智能手機(jī)成最大受益者

業(yè)內(nèi)一般認(rèn)為，AI芯片指的是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI算法，進(jìn)行特殊設(shè)計的芯片。根據(jù)應(yīng)用場景劃分，AI芯片目前可分為用于云端服務(wù)器機(jī)房等地的云端AI芯片，以及用于端智能、IoT設(shè)備的終端AI芯片。

對于手機(jī)來說，芯片是其大腦和靈魂，集合著CPU、GPU、DSP、通信模塊等實現(xiàn)其他功能的硬件基礎(chǔ)，也是智能手機(jī)中高低檔劃分的重要指標(biāo)。芯片作為底層基礎(chǔ)，也決定著智能手機(jī)性能的想象空間。

在華為率先在傳統(tǒng)的手機(jī)SoC中加入獨立的AI獨立處理單元NPU后，AI獨立處理單元的設(shè)計也成為了行業(yè)的發(fā)展趨勢。

AI獨立處理單元的加入，全面提升了智能手機(jī)的用戶體驗。在拍照、解鎖、游戲等智能手機(jī)的廣泛應(yīng)用中都會應(yīng)用到AI處理模塊的運算能力，對手機(jī)運算速率的提升有極大的影響。

從目前來看，手機(jī)是AI芯片最大的獲利行業(yè)，同時手機(jī)端的AI芯片進(jìn)展也在引領(lǐng)著整個終端AI芯片行業(yè)的發(fā)展。

終端AI芯片的五大行業(yè)趨勢

2017年9月2日，華為率先發(fā)布了全球首款人工智能移動計算平臺麒麟970，創(chuàng)新性地集成人工智能專用NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，打響了AI芯片落地智能手機(jī)的第一槍。

緊接著，10月20日，華為在上海發(fā)布了搭載這款A(yù)I芯片的年度旗艦手機(jī)Mate10，將AI算力全面釋放到智能手機(jī)中，給手機(jī)用戶帶來了前所未有的AI場景識別、AI翻譯等多項創(chuàng)新性體驗。

在麒麟970發(fā)布后，科技巨頭蘋果也不約而同的采用了這一策略，在9月13日發(fā)布iPhone X，使用了自研的手機(jī)芯片A11，其中內(nèi)置了名為Neural Engine的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元。

進(jìn)入到2018年，終端AI芯片的戰(zhàn)火越燃越旺，芯片產(chǎn)業(yè)鏈上下游的IP授權(quán)商、設(shè)計商、制造商都聯(lián)動起來，共同開發(fā)終端的AI算力。

上半年，老牌芯片公司ARM推出了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺Project Trillium以及兩款人工智能IP、中端手機(jī)芯片巨頭聯(lián)發(fā)科發(fā)布支持AI和計算機(jī)視覺的芯片Helio P60、手機(jī)芯片巨頭高通推出基于其梟龍芯片系列的人工智能引擎(AI Engine)。

下半年，在終端AI芯片上開山辟路的華為，又帶頭向前邁出了一大步，推出全球首款7nm工藝、“雙核NPU”設(shè)計的AI芯片——麒麟980。兩周后，蘋果也繼續(xù)跟進(jìn)推出了7nm工藝的新一代的仿生芯片A12。

手機(jī)芯片巨頭高通將在今年年底發(fā)布新一代旗艦芯片驍龍855，據(jù)說驍龍855中也將采用專用的AI模塊，目前國內(nèi)某AI芯片創(chuàng)企已收取NRE費用，為其開發(fā)人工智能IP模塊。

在新玩家不斷涌入，老玩家進(jìn)一步開山辟路的行業(yè)鏖戰(zhàn)期，智東西發(fā)現(xiàn)，目前終端AI芯片正呈現(xiàn)著以下五大行業(yè)趨勢：

1、架構(gòu)升級，多核心多單元配合

以往的手機(jī)芯片普遍是以CPU(中央處理器)/GPU(圖形處理器)/DSP(數(shù)字信號處理)為核心的傳統(tǒng)計算架構(gòu)，但這種架構(gòu)難以支持AI海量數(shù)據(jù)計算。玩家們?yōu)榱嗽诮K端上實現(xiàn)AI計算，選擇了不同的架構(gòu)方式。

華為作為業(yè)內(nèi)第一個推出手機(jī)AI芯片的玩家，在麒麟970中率先單設(shè)了一個專門的AI硬件處理單元NPU。今年的麒麟980則依然延續(xù)了NPU的設(shè)計，但將原本的單核升級成了雙核，在性能上也有了大幅度的提升。

雙核NPU的升級主要體現(xiàn)在視頻檢測、物體細(xì)節(jié)識別、物體分割三方面上：原先單核NPU進(jìn)行AI物體實時識別時只能認(rèn)出輪廓，現(xiàn)在可以識別出畫面細(xì)節(jié);原先只能實時處理圖像，現(xiàn)在則可以做到實時視頻檢測和處理;原先在實現(xiàn)畫面實時物體分割時線條輪廓較為粗放，現(xiàn)在在雙核NPU的驅(qū)動下則能做到更精細(xì)。

CPU方面，麒麟980也從去年麒麟970的4大核+4小核，升級到了2個超大核+2大核+4小核的全新設(shè)計，這三種核的分工不同，小核能夠支持音樂、短信這類日常使用，大核能夠支持社交軟件、圖片軟件這類應(yīng)用，超大核則是用來處理對性能要求比較高的游戲等應(yīng)用。

GPU方面，去年的麒麟970用上了ARM推出的Mali-G72 MP12架構(gòu)——這是Mali-G72 MP12 GPU的首次商用。這個架構(gòu)很厲害，比上一代的Mali-G71性能提高了40%，能效提高了25%。而在今年的麒麟980，則采用了基于Mali G76打造的GPU，能夠做到性能提高46%，能效提升178%。

架構(gòu)升級，多核多單元的方案也同樣在蘋果A系列芯片上體現(xiàn)。

與華為類似，蘋果在芯片中添加了一個專用于機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件——“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(Neural Engine)”。

去年推出的A11處理器中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎采用了雙核設(shè)計，今年的A12芯片則將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎數(shù)量提升到了8個。在CPU方面，蘋果A12的整體框架沒有調(diào)整，依然采用2個大核(性能核)+4個小核(能效核)的結(jié)構(gòu)。

為了使得多核間更好的調(diào)度和配合，華為還專門打造了一條靈活調(diào)度的智能CPU調(diào)度方案，能夠自動為應(yīng)用配備適合的CPU核來計算。

無論是雙核還是8核，通過核數(shù)的調(diào)整，大小核的配合，一直是芯片進(jìn)化的一個很重要的技術(shù)方向。

2、工藝制程升級，決勝7nm普及落地

在芯片上，集成電路的精細(xì)度，是一個重要的行業(yè)指標(biāo)。目前，半導(dǎo)體芯片主流制程工藝為14nm和10nm。在同樣的材料中集成更多的電子元件，連接線越細(xì)，精細(xì)度就越高，芯片的功耗也就越小。

除制程工藝限制外，由于7nm芯片制造的難度巨大，幾乎逼近了硅基芯片的物理極限，需要的研發(fā)時間和資金投入都非常高，因此，7nm芯片成為了長時間以來令業(yè)界頭疼的一個大問題。

不過，今年7nm制程在終端AI芯片上取得了突破性的進(jìn)展。華為麒麟980是業(yè)內(nèi)推出的首款7nm制程的手機(jī)芯片，由臺積電代工，比指甲蓋還小的硅片上集成了69億個晶體管。

其實，早在2015年華為就開始投入7nm技術(shù)的相關(guān)研究，據(jù)華為方面表示，麒麟980的研發(fā)費用則高達(dá)數(shù)億美元，幾十億人民幣。

蘋果今年推出的A12芯片，也同樣采用了7nm的技術(shù)工藝，由臺積電代工，集成69億個晶體管。據(jù)了解，今年年底將亮相的高通驍龍855也將采用7nm工藝。

與此同時，其他芯片代工或制造廠，在7nm芯片的研發(fā)上，則似乎遭遇了瓶頸。

三星半導(dǎo)體的7nm目前還沒有確切消息傳出，這也導(dǎo)致就連高通今年也將驍龍855的訂單交給了臺積電而非三星，而英特爾的10nm芯片也處于難產(chǎn)狀態(tài)。

上個月，全球第二大芯片代工廠格芯宣布，將暫停開發(fā)7nm技術(shù)。這也導(dǎo)致了隨后全球第二大微處理器廠AMD表示，所有7nm產(chǎn)品包含服務(wù)器芯片與顯卡，都將交由晶圓代工龍頭臺積電代工。

雖然，7nm制程仿佛一道鴻溝，將芯片玩家分成了兩撥。但前面所提到的玩家，尤其是華為，在對7nm工藝落地的不懈追求。因此我們也看到，摩爾定律仍然沒有消失，仍然在持續(xù)引領(lǐng)人類對芯片制造極限的挑戰(zhàn)。

3、系統(tǒng)層為AI開發(fā)者鋪路架橋

為了將AI芯片的計算能力開放給更多的開發(fā)者使用，玩家們一邊在布局AI芯片硬件的同時，一邊也在進(jìn)行系統(tǒng)級的AI優(yōu)化。玩家們也會推出對應(yīng)的AI模塊、框架、API給開發(fā)者，便于開發(fā)更豐富的應(yīng)用，通過獲得更好的AI性能，最大程度上發(fā)揮AI硬件的性能。

在系統(tǒng)優(yōu)化和面向開發(fā)者布局方面，華為有HiAI、蘋果有Core ML，而高通則有AI Engine。

4、應(yīng)用AI化升級 拼質(zhì)量拼生態(tài)

“得開發(fā)者得天下”，除了手機(jī)廠商自家的系統(tǒng)級的AI應(yīng)用外，好APP也是消費者選擇購買智能手機(jī)的一大理由。與此同時，應(yīng)用生態(tài)構(gòu)建的建設(shè)也將成為時下競爭的熱點。

而為了讓第三方的AI應(yīng)用能夠真正運行得好，不僅僅是NPU單一硬件組件的問題，而是系統(tǒng)軟硬件調(diào)配的過程，對于第三方應(yīng)用開發(fā)者來說是一個難點。

為了配合NPU華為還面向第三方開發(fā)者開放HiAI移動計算平臺的人工智能計算庫HiAI API，便于開發(fā)者在移動設(shè)備上編寫AI應(yīng)用，而HiAI平臺也成為華為構(gòu)建AI APP生態(tài)的核心。

作為華為AI生態(tài)布局的核心，HiAI平臺可提供3大類的API，CV機(jī)器視覺引擎、ASR引擎和NLU(自然語言)引擎，以及和微軟合作的IDE計算模型。

在華為手機(jī)的應(yīng)用商店里，設(shè)有AI應(yīng)用專輯，通過將HiAI平臺的能力開放給第三方應(yīng)用開發(fā)者，構(gòu)建起手機(jī)終端應(yīng)用生態(tài)。

目前已經(jīng)有不少第三方應(yīng)用已經(jīng)接入了HiAI平臺的AI能力，比如微軟翻譯、快手、抖音、京東、美團(tuán)、Prisma等，它們有的采用視頻處理優(yōu)化技術(shù)、有的采用圖像識別掛鉤電商技術(shù)、有的則采用濾鏡美化類技術(shù)，圖像處理速度最高能達(dá)到原來安卓機(jī)器性能的10倍。

為了激勵開發(fā)者，在今年舉辦的首屆華為終端開發(fā)者大會上，華為表示將面向開發(fā)者全面開發(fā)“芯-端-云”能力框架，同時，通過耀星計劃、DigiX創(chuàng)新工作室加速終端應(yīng)用和場景化內(nèi)容開發(fā)，并宣布每年投資10億元用于扶持開發(fā)者生態(tài)建設(shè)。

可以看到，在應(yīng)用方面，搭好舞臺吸引更多開發(fā)者唱好戲、多唱戲是終極目的，這里的搭好舞臺其實就是AI應(yīng)用生態(tài)的競爭。蘋果在這方面一直很重視，華為則在技術(shù)支持、資金扶持發(fā)力。

5、體驗進(jìn)化 AI計算實現(xiàn)實時處理

在消費者體驗方面，華為也更具創(chuàng)新性和技術(shù)實力。用戶能從攝影、通話等方面直觀地感受到AI芯片加持下的性能提升。

拍照功能是將手機(jī)AI芯片能力發(fā)揮最淋漓盡致的功能之一，而從最近幾款旗艦手機(jī)的表現(xiàn)看，一個共同趨勢越來越明顯，即很多實時處理結(jié)果前移，也就是很多AI處理結(jié)果變得所見即所得了。典型案例就是目前手機(jī)廠商主打的AI場景識別外，以及對圖像深度信息和細(xì)節(jié)的智能補(bǔ)充。

今年4月，華為推出業(yè)內(nèi)首款搭載三個攝像頭的P20 Pro，并在P20 Pro上搭載AI攝影大師(Master AI)功能。也正式憑借著這一功能，華為P20 Pro憑借109分的成績登頂了DxOMark手機(jī)拍照性能榜單。

AI攝影大師(Master AI)通過在算法架構(gòu)維度上設(shè)計了一個推薦引擎來實時獲取取景畫面的信息，可以根據(jù)場景識別、人臉檢測的結(jié)果，按照預(yù)定義的規(guī)則執(zhí)行推薦，上報到用戶操作界面。

同時，AI攝影大師(Master AI)還將記錄當(dāng)前使用者的操作行為并反饋給推薦引擎。通過不斷學(xué)習(xí)用戶的使用習(xí)慣，逐漸達(dá)到能夠向該用戶推薦對其量身定制的、令其滿意的拍照模式的目的。

目前，通過圖像理解、語義分割算法以及模型訓(xùn)練結(jié)果，AI攝影大師可以智能識別/區(qū)分19個類別，500+個場景。

在手機(jī)最核心的通信功能方面，以通訊設(shè)備廠商起家的華為有著20多年的實戰(zhàn)經(jīng)驗，現(xiàn)在更是做到了全球數(shù)一數(shù)二的通訊巨頭，在信息傳輸、通話、5G等方面都有著深厚的積累。尤其在高鐵通話方面，華為深入到芯片層面，利用“提前識別切換區(qū)域”方法，讓信號在飛馳的列車上仍可以順暢銜接。最明顯的感觸就是，在高鐵上用華為手機(jī)打電話“不掉話”。

此外，蘋果在剛剛推出的iPhone Xs和iPhone Xs Max上搭載的“智能HDR”和“景深控制功能”(Bokeh)，也是實時處理前移的典型案例。

華為率先試水AI，成安卓陣營首發(fā)

終端AI芯片的廣闊天地

AI能力下放到終端是2018年的重要行業(yè)趨勢趨勢，除手機(jī)這一出貨量最大的終端產(chǎn)品外，其他的終端AI芯片也非?；鸨?，比如安防、自動駕駛、智能家居、可穿戴等。

在安防領(lǐng)域，深思創(chuàng)芯、中星微電子、云天勵飛、耐能等紛紛推出內(nèi)嵌于安防監(jiān)控攝像頭的AI芯片;在自動駕駛領(lǐng)域，由英偉達(dá)、英特爾這樣的芯片巨頭，和地平線等創(chuàng)業(yè)公司整合成為自動駕駛計算平臺。

智能家居領(lǐng)域，則主要圍繞語音AI展開，典型產(chǎn)品包括亞馬遜打造Echo智能音箱AI芯片、啟英泰倫打造的家用電器語音AI芯片、杭州國芯打造語音AI芯片等。今年3月，英偉達(dá)也宣布將自己的AI芯片Xavier集成到Arm的AI項目Project Trillium里面，讓IoT芯片廠商容易地打造AI芯片。

從終端AI芯片應(yīng)用場景的多元性可以看到，AI正在以芯片為基礎(chǔ)，在帶來更多新應(yīng)用的同時，正在促生著一場終端設(shè)備革命的到來，加速著硬件市場產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

結(jié)語：手機(jī)AI芯片進(jìn)入普及爆發(fā)期

2017年可以說是AI芯片的概念普及和創(chuàng)業(yè)熱情爆發(fā)期，其中華為率先開創(chuàng)了手機(jī)AI芯片的先河，華為也攜手科技巨頭蘋果在2017年為智能手機(jī)行業(yè)奠定了AI算力下放到終端的行業(yè)基調(diào)，全面點燃了手機(jī)終端AI芯片研發(fā)的熱情。

進(jìn)入2018年，整個智能手機(jī)AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈都被聯(lián)動起來，三星、高通、聯(lián)發(fā)科等都在涌入激烈的市場競爭中。與此同時，華為和蘋果兩家則憑借敏銳的行業(yè)前瞻性和先發(fā)優(yōu)勢，繼續(xù)在行業(yè)前端奔跑，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的新趨勢。

隨著華為麒麟980和蘋果A12芯片的相繼推出，未來一段時間的手機(jī)AI芯片的行業(yè)趨勢也已經(jīng)顯現(xiàn)：7nm制程工藝、多核多單元的架構(gòu)設(shè)計、系統(tǒng)升級和開發(fā)者升級、應(yīng)用升級、實時處理的前移，這五大行業(yè)趨勢將引領(lǐng)著手機(jī)AI芯片行業(yè)的爆發(fā)。