进入2018年最后一个季度，手机AI芯片进入一个全新时代。
恰好就在今天，苏黎世联邦理工学院公布了超过10000部安卓手机和芯片的AI Benchmark深度学习处理性能分数。 结果不出意料，搭载专用AI处理器的华为麒麟970芯片得到了最高的AI-Score分数——超过6000分，几乎是第二名的三倍。
随着手机芯片AI化的两个主流玩家新品的亮相，即华为麒麟980和苹果的A12处理器的推出，已经为手机端AI芯片2019年的竞争格局定下了基调。
AI芯片在智能手机中的应用，已经从在拍照中的物体识别、场景识别（如华为P20 Pro中AI摄影大师），发展到针对视频中人体姿态、动作进行实时AI分析的全新功能（如今年IFA展上，华为基于麒麟980推出的“慧眼2.0”），竞争门槛也进一步拉高。
我们看到，在华为、苹果头部玩家的引领下，AI芯片成为智能手机标配的同时，这一领域的马太效应也越来越明显。 与此同时，AI芯片行业也走过了野蛮生长，开启了加速落地模式，全芯片产业链都开始积极拥抱人工智能。
一、AI芯片气势如虹 智能手机成最大受益者
业内一般认为，AI芯片指的是根据神经网络等AI算法，进行特殊设计的芯片。 根据应用场景划分，AI芯片目前可分为用于云端服务器机房等地的云端AI芯片，以及用于端智能、IoT设备的终端AI芯片。
对于手机来说，芯片是其大脑和灵魂，集合着CPU、GPU、DSP、通信模块等实现其他功能的硬件基础，也是智能手机中高低档划分的重要指标。 芯片作为底层基础，也决定着智能手机性能的想象空间。
在华为率先在传统的手机SoC中加入独立的AI独立处理单元NPU后，AI独立处理单元的设计也成为了行业的发展趋势。
AI独立处理单元的加入，全面提升了智能手机的用户体验。 在拍照、解锁、游戏等智能手机的广泛应用中都会应用到AI处理模块的运算能力，对手机运算速率的提升有极大的影响。
二、终端AI芯片的五大行业趋势
2017年9月2日，华为率先发布了全球首款人工智能移动计算平台麒麟970，创新性地集成人工智能专用NPU神经网络单元，打响了AI芯片落地智能手机的第一枪。
紧接着，10月20日，华为在上海发布了搭载这款AI芯片的年度旗舰手机Mate10，将AI算力全面释放到智能手机中，给手机用户带来了前所未有的AI场景识别、AI翻译等多项创新性体验。
在麒麟970发布后，科技巨头苹果也不约而同的采用了这一策略，在9月13日发布iPhone X，使用了自研的手机芯片A11，其中内置了名为Neural Engine的神经网络处理单元。
手机芯片巨头高通将在今年年底发布新一代旗舰芯片骁龙855，据说骁龙855中也将采用专用的AI模块，目前国内某AI芯片创企已收取NRE费用，为其开发人工智能IP模块。
九连跌后，小米市值跌破400亿美元！600万的销量，雷军高枕无忧?
7月14日，上海证券交易所、深圳证券交易所联合发布《关于互联互通机制港股通股票调入相关安排的通知》(下称“《通知》”)，不同投票权架构公司股票的，暂不纳入沪港通和深港通下的港股通股票范围。 这意味着，内地资金将暂时无法通过港股通渠道投资小米。 从叫停了发行CDR，到无法被纳入港股通标的，使得内地投资者基本没有理想的渠道投资小米这种新经济企业。
另外，小米饱受争议的估值也一定程度上影响了股价的下跌。 从最初一度号称“千亿美元”估值，到现在市值已经不到400亿美元，其中一个关键点在于小米是一家互联网公司还是一家硬件公司。
说好的股价翻倍呢!
不过，略感欣慰的是，小米8旗舰系列(含小米8、小米8屏幕指纹版、小米8透明探索版以及小米8
SE)发货量已超600万台。 该系列手机于今年5月31日发布，6月5日正式开售。
为此，10月9日上午，雷军发文称为了感谢米粉的支持，小米8标准版直降200元，变成了2499元起售。 受此影响，小米股价今日(10月9日)开盘后上涨，涨幅接近2%。
雷军高枕无忧.
而在今年，各大手机厂商几乎都有公布的战略目标，舍弃利润也要拿下市场份额，华为首当其冲在今年发布了多款新机，甚至打到了小米的大本营百元机和千元机。
众所众知，小米一直以来都以高性价比为人乐道，低价千元机作为小米最拿得出手，口碑最好的一个领域。 而华为在千元机发力，荣耀9青春版血洗红米，成为了最热门的百元机，而刚刚发布的荣耀8X也给到了小米8青春版致命一击，短短一个月时间不到就斩获了20万条以上的评价，预估销量已达百万级别，千元机市场华为搅局，这可能也让雷军很慌!
加上国内最大对手华为今日发布消息称，麒麟980的荣耀Magic2，这一款号称“不神奇就永不发布”的神机的发布日期：10月31日，地址选在了北京，荣耀老大赵明直言不讳的称这款机型的定位是“未来旗舰”，是一代神机。
接连发起冲击的还有一加，新一代机型一加6T的正式发布时间确定，11月5日，地点设在了深圳;努比亚也在昨天宣布努比亚
X这款号称“6周年诚意之作”的发布时间为10月31日，加上早就曝光的华为Mate20、iPhone XR等机型，10月底可谓是热闹非凡。
海外市场压力也不容乐观。 全球智能手机出货量下滑，小米已经把更多的扩张重心，放在智能手机尚未完全普及的印度等新兴市场，而这却面临着印度货币卢比贬值，以及市场份额下滑的压力。
在全球智能手机市场遇冷、各大手机厂商竞争激烈的大背景下，如果单靠性价比是走不长的，对于未来，雷军和小米又将如何应对，我们拭目以待
1、架构升级，多核心多单元配合
以往的手机芯片普遍是以CPU（中央处理器）/GPU（图形处理器）/DSP（数字信号处理）为核心的传统计算架构，但这种架构难以支持AI海量数据计算。 玩家们为了在终端上实现AI计算，选择了不同的架构方式。
华为作为业内第一个推出手机AI芯片的玩家，在麒麟970中率先单设了一个专门的AI硬件处理单元NPU。 今年的麒麟980则依然延续了NPU的设计，但将原本的单核升级成了双核，在性能上也有了大幅度的提升。
双核NPU的升级主要体现在视频检测、物体细节识别、物体分割三方面上：原先单核NPU进行AI物体实时识别时只能认出轮廓，现在可以识别出画面细节；原先只能实时处理图像，现在则可以做到实时视频检测和处理；原先在实现画面实时物体分割时线条轮廓较为粗放，现在在双核NPU的驱动下则能做到更精细。
CPU方面，麒麟980也从去年麒麟970的4大核+4小核，升级到了2个超大核+2大核+4小核的全新设计，这三种核的分工不同，小核能够支持音乐、短信这类日常使用，大核能够支持社交软件、图片软件这类应用，超大核则是用来处理对性能要求比较高的游戏等应用。
GPU方面，去年的麒麟970用上了ARM推出的Mali-G72 MP12架构——这是Mali-G72 MP12 GPU的首次商用。 这个架构很厉害，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，则采用了基于Mali G76打造的GPU，能够做到性能提高46%，能效提升178%。
架构升级，多核多单元的方案也同样在苹果A系列芯片上体现。
2、工艺制程升级，决胜7nm普及落地
在芯片上，集成电路的精细度，是一个重要的行业指标。 目前，半导体芯片主流制程工艺为14nm和10nm。 在同样的材料中集成更多的电子元件，连接线越细，精细度就越高，芯片的功耗也就越小。
除制程工艺限制外，由于7nm芯片制造的难度巨大，几乎逼近了硅基芯片的物理极限，需要的研发时间和资金投入都非常高，因此，7nm芯片成为了长时间以来令业界头疼的一个大问题。
不过，今年7nm制程在终端AI芯片上取得了突破性的进展。 华为麒麟980是业内推出的首款7nm制程的手机芯片，由台积电代工，比指甲盖还小的硅片上集成了69亿个晶体管。
其实，早在2015年华为就开始投入7nm技术的相关研究，据华为方面表示，麒麟980的研发费用则高达数亿美元，几十亿人民币。
苹果今年推出的A12芯片，也同样采用了7nm的技术工艺，由台积电代工，集成69亿个晶体管。 据了解，今年年底将亮相的高通骁龙855也将采用7nm工艺。
与此同时，其他芯片代工或制造厂，在7nm芯片的研发上，则似乎遭遇了瓶颈。
三星半导体的7nm目前还没有确切消息传出，这也导致就连高通今年也将骁龙855的订单交给了台积电而非三星，而英特尔的10nm芯片也处于难产状态。
上个月，全球第二大芯片代工厂格芯宣布，将暂停开发7nm技术。 这也导致了随后全球第二大微处理器厂AMD表示，所有7nm产品包含服务器芯片与显卡，都将交由晶圆代工龙头台积电代工。
虽然，7nm制程仿佛一道鸿沟，将芯片玩家分成了两拨。 但前面所提到的玩家，尤其是华为，在对7nm工艺落地的不懈追求。 因此我们也看到，摩尔定律仍然没有消失，仍然在持续引领人类对芯片制造极限的挑战。
3、系统层为AI开发者铺路架桥
为了将AI芯片的计算能力开放给更多的开发者使用，玩家们一边在布局AI芯片硬件的同时，一边也在进行系统级的AI优化。 玩家们也会推出对应的AI模块、框架、API给开发者，便于开发更丰富的应用，通过获得更好的AI性能，最大程度上发挥AI硬件的性能。
在系统优化和面向开发者布局方面，华为有HiAI、苹果有Core ML，而高通则有AI Engine。
华为的HiAI平台（全称HiAI移动计算平台），面向开发者提供人工智能计算库及其API，使开发者更容易编写移动设备上的AI应用。
据了解，随着麒麟980的推出，HiAI平台能够支持147个算子，开放了33个API接口及1000多种能力。
新推出的AI芯片麒麟980支持Caffe、Tensorflow、Tensorflow Lite等主流框架，供了离线编译、在线编译、8bit量化等一系列完整工具链，既可以大大降低端侧模型部署的工程难度，还可以利用NPU差异化优势发挥出最强算力；支持CPU、GPU、NPU、DSP等的异构计算，方便深度学习算法在麒麟980的自动灵活调度执行。
对于普通APP开发者来说，HiAI将会提供已经封装好的语音识别、图像识别等技术，开发者们不需要自己做基础AI研发，可以调用HiAI中封装好的AI技术直接应用，降低了获得AI计算力的门槛。
可见，在有了AI芯片后，想要在更大程度上发挥它的作用，必需要有好的移动计算平台的支持，才能让芯片和系统更好的配合，并发挥最大的作用，这已是行业的共识。 从华为HiAI平台所提供的丰富的API接口和能力来看，华为目前在系统层面为开发者调用AI能力铺好了道路。
4、应用AI化升级 拼质量拼生态
“得开发者得天下”，除了手机厂商自家的系统级的AI应用外，好APP也是消费者选择购买智能手机的一大理由。 与此同时，应用生态构建的建设也将成为时下竞争的热点。
为了配合NPU华为还面向第三方开发者开放HiAI移动计算平台的人工智能计算库HiAI API，便于开发者在移动设备上编写AI应用，而HiAI平台也成为华为构建AI APP生态的核心。
作为华为AI生态布局的核心，HiAI平台可提供3大类的API，CV机器视觉引擎、ASR引擎和NLU（自然语言）引擎，以及和微软合作的IDE计算模型。
在华为手机的应用商店里，设有AI应用专辑，通过将HiAI平台的能力开放给第三方应用开发者，构建起手机终端应用生态。
目前已经有不少第三方应用已经接入了HiAI平台的AI能力，比如微软翻译、快手、抖音、京东、美团、Prisma等，它们有的采用视频处理优化技术、有的采用图像识别挂钩电商技术、有的则采用滤镜美化类技术，图像处理速度最高能达到原来安卓机器性能的10倍。
5、体验进化 AI计算实现实时处理
在消费者体验方面，华为也更具创新性和技术实力。 用户能从摄影、通话等方面直观地感受到AI芯片加持下的性能提升。
拍照功能是将手机AI芯片能力发挥最淋漓尽致的功能之一，而从最近几款旗舰手机的表现看，一个共同趋势越来越明显，即很多实时处理结果前移，也就是很多AI处理结果变得所见即所得了。 典型案例就是目前手机厂商主打的AI场景识别外，以及对图像深度信息和细节的智能补充。
今年4月，华为推出业内首款搭载三个摄像头的P20 Pro，并在P20 Pro上搭载AI摄影大师（Master AI）功能。 也正式凭借着这一功能，华为P20 Pro凭借109分的成绩登顶了DxOMark手机拍照性能榜单。
目前，通过图像理解、语义分割算法以及模型训练结果，AI摄影大师可以智能识别/区分19个类别，500+个场景。
在手机最核心的通信功能方面，以通讯设备厂商起家的华为有着20多年的实战经验，现在更是做到了全球数一数二的通讯巨头，在信息传输、通话、5G等方面都有着深厚的积累。 尤其在高铁通话方面，华为深入到芯片层面，利用“提前识别切换区域”方法，让信号在飞驰的列车上仍可以顺畅衔接。 最明显的感触就是，在高铁上用华为手机打电话“不掉话”。
此外，苹果在刚刚推出的iPhone Xs和iPhone Xs Max上搭载的“智能HDR”和“景深控制功能”（Bokeh），也是实时处理前移的典型案例。
三、华为率先试水AI，成安卓阵营首发
智能手机是AI芯片落地应用的最重要场景，集合着CPU、GPU、DSP、通信模块等功能实现的手机芯片，也是智能手机中高低档划分的重要指标，决定着智能手机性能的想象空间。
目前，手机厂商在AI芯片上的布局处于不同阶段。 在全球前五的手机厂商中，排名前三的三星、华为、苹果都具有自主研发手机芯片的实力。
在安卓阵营中，华为率先开始试水AI，从AI芯片、语音助手、原生AI应用，到数据同步、手机安全等基于云的各种服务，再到面向第三方应用开发者的HiAI平台，正在形成一套贯穿终端、芯片、云、生态的整合AI打法。
安卓
除了自力更生的华为外，安卓阵营里的OPPO、vivo和小米等众多智能手机厂商在芯片方面的故事则较为单薄，因此，在AI芯片上需要借助芯片巨头高通的实力，来解决计算力需求。 高通在去年推出的骁龙845时，也推出了AI Engine的说法，利用CPU、GPU以及DSP等模块的配合进行AI计算优化。
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