這位同學叫曉雨

自從麒麟970率先加入NPU模塊後，手機處理器似乎又回到了當初核心數量大戰的時代，高通和蘋果紛紛在處理器中加入AI計算模塊，通過針對AI計算設計模塊，不斷提高處理器AI算力。那我們該如何衡量這些處理器的AI算力呢？我們不妨試試這些軟件。

不過說AI跑分之前，我們首先要搞清楚各大廠商所謂的AI核心到底有什麼用，是幹什麼的。而要分析作用之前，我們需要先解釋清楚AI這個流行詞。

手機上的AI到底是什麼東西

所謂AI，其實就是指人工智能，如果將範圍縮小在硬件層面，就是指模擬人類大腦結構的人工神經網絡。說白了，就是模擬人的神經結構和功能的數學模型或計算模型，通過大量的人工神經元聯結進行計算。不同於傳統邏輯推理，基於大量數據統計的人工神經網絡具有一定的判斷力，在語音識別和圖像識別上特別有優勢。

而目前手機真正能用到AI（也就是神經網絡）的功能也就集中在圖像識別這一領域，各大廠商新加入的各種拍照方面的算法優化，也正是得益於手機圖像識別能力的提升。

所以，現在最能體現手機AI算力的跑分軟件，都使用了圖片處理來衡量處理器的AI算力，AI Benchmark就是其中的代表。

AI Benchmark

這款軟件主要測試了手機使用神經網絡識別和處理圖像的能力。並通過9個獨立的神經網絡執行不同的圖像識別任務，考察各大處理器的AI處理能力。

這9個不同神經網絡分別針對不同的識別任務，其一是對象識別/分類，通過輸入不同的圖片進行訓練，AI能夠對數量龐大的圖片進行區分，在AIbenchmark中，它還使用了不同像素的分辨率來進行識別，以進行更精確和細小物體的檢測。

對象識別測試

這一點與我們現在常見的“智慧識別”息息相關，雖然各大廠商都已經推出了這項功能，但是在識別準確率上都有所差別，因此這一項在跑分中還是擁有一定的說服力。

此外，識別也分為物體識別與面部識別，在面部識別上，AI將會將面部圖像分解為不同的特徵點，然後通過與庫裡特徵點進行比對，最終輸出最近似的結果。

面部識別測試

在我們的手機上，除了圖片搜圖片這種多對多的識別方案，也包括多對一的面部識別解鎖方案。相比而言，面部識別方案需要比對的庫裡數據處理量雖然少，但是在特徵點採集上面，面部識別的神經元網絡需要經過更深次的細節訓練。

之前的AI應用在於識別-對比環節，而這一步的AI則偏向圖像處理環節。例如在缺少光學變焦的手機上，如果你放大圖片的話，你會發現細節部分的噪點會十分突出，這是因為它細節部分全部都是由算法補充出來的。通過訓練，AI能夠對缺少過渡部分周圍的像素進行識別，並且經過計算後自動填充，使得畫面更加平滑自然。

使用神經網絡對圖像進行去模糊處理

而語義圖像分割則是圖像識別的進一步應用，也是立足在大量的圖像識別上，然後針對整個畫面識別的結果進行分類並加以標明。除此之外，AIbenchmark還測試了照片增強環節，這一項功能比較常見，就是常說的拍照AI模式，能夠對畫面場景進行識別以後按照預定的算法預設進行調整，比如說畫面集體提亮，藍天白雲飽和度拉高等。

分割圖像語義

前面說了這麼多測試全部都是建立在圖像識別上，但是對於一般手機而言，大量的圖像計算會消耗大量的內存，所以最後一個測試，也是對手機內存大小的測試。

說了那麼多，我們來看看目前市面上的處理器跑分成績到底如何。我們將AI Benchmark官方的跑分天梯圖奉上，大家也可以自己下載這個軟件（搜索AI Benchmark即可），測測自己手機的AI性能究竟如何。

AI跑分排行榜

需要說明的是，目前跑分的前三名都是開發平臺上測試的處理器。既然平臺不同，性能和手機內部的同款處理器有差別也屬於正常。

同時這個跑分軟件也有很大的侷限性，比如尚未支持iOS系統等問題，不過相信未來還會有更全面的AI評分標準。

畢竟目前的手機AI處理還處在“初級”水平，未來的路還很長，手機陣營三大芯片巨頭誰勝誰負還未可知也。

中關村在線

手機上的AI技術確實能夠提升手機的運行速度，但是不是所有宣稱具有AI功能的手機在運行速度上都能維持高水平。只有搭載了人工智能AI芯片的手機，在獨立的高浮點性能芯片支持下，在處理一些任務時才能高效率完成。

內置人工智能AI芯片的麒麟970

內置人工智能芯片的A11 bionic

目前，手機處理器A11 Bionic和麒麟970內置了人工智能AI芯片，搭載了這兩款處理器的手機在處理一些依賴AI技術的任務時，能夠在人工智能AI芯片的加持下能夠更快、更高效的完成。

比如，麒麟970內置的人工智能AI芯片的浮點性能達到了1.9T，可以在一秒內進行1.9萬億次的運行，在這顆芯片的加持下，麒麟970在進行圖片識別時，識別速度會比沒有內置人工智能AI芯片的驍龍835快20倍。

不過這並不是說沒有內置人工智能AI芯片的處理器在運行速度上就沒有提升。運用了AI技術的高通驍龍845其實比起普通的處理器在運算速度上也有提升，它通過將AI任務分配給CPU、GPU、DSP等多個模塊處理來提高運算速度。

超能網

今年是AI手機元年，按照各手機廠商現在的表現，AI還真沒發揮什麼顛覆性的作用，最厲害的也只是表面看起來沒比指紋解鎖方便多少、沒比2D人臉解鎖快多少的Face ID。

現今敢說自己AI應用的還不錯的只有三星S8、谷歌Pixel 2代，華為Mae10系列，三星的Bixby

前面的文章剛剛介紹過，因為暫不支持中文，效果不好說。谷歌Pixel 2代則是AI應用最實際的一個，比如吊打雙攝的超強拍照能力、圖像識別、人像模式、谷歌助手、ACore支持等，官網預定火熱足見其能力。華為Mate10算是國內第一個吃螃蟹的，應用場景也相對現實，沒有飄在空中，比如提高運行速度，保證多長時間不卡，智能場景識別，圖像識別速度超越三星和蘋果等競品等。

其實這些功能比起AI的神奇太微乎其微了，以至於消費者很難燃起像07年iPhone橫空出世的熱情。大家把AI奉為神，結果只看到了一個腳趾甲。這不是說AI應用到手機上太早了，或是沒什麼用就拿來騙錢的。只是商家太會創造噱頭了，而手機制造商又沒能及時找到顛覆用戶想象力的場景讓AI落地。

事實上，無論是AR的廣泛應用還是5G技術的加入，都需要大量的計算力，目前使用AI芯片是在做鋪墊，當然也有做試點的意思，AI還有很長的路要走，今天這一步是必須的。

等我們熟悉5G如同4G時，等我們玩著AR會VR遊戲如同點擊消消樂時，就會感謝今天當了小白鼠的自己。

鋒潮評測室

先給大家看看我的新寵榮耀V10魅麗紅，一個字，美！

眾所周知，榮耀V10是一款搭麒麟970+EMUI8.0軟硬雙AI，就是傳說中流弊的AI手機。要回答題主問題，當然要拿這款榮耀V10來舉例咯~

【懂你的私人助理】

具備AI芯片的榮耀V10擁有“智慧大腦”，能夠記下時間、地點、事件，並在正確的時間提醒你。比如，當你用手機叫車後，想再次查看車主位置時，無需再次解鎖和打開軟件，鎖屏界面就會自動顯示出車主的信息及位置；同樣，當你用手機購買了電影票，進入電影院取票時，手機會自動識別場景併為你彈出取票碼。負一屏使很多衣食住行的軟件都能一鍵直達，省去了中間多餘的步驟，有效提升手機效率。

【私人攝影師】

2000萬AI變焦雙攝+1300萬AI前置自拍+智能識別13種拍照場景+智慧運動抓拍+專業參數設置+AI高倍變焦+更多花式玩法=榮耀V10。實拍圖見下：

【遊戲助攻】

榮耀V10搭載的麒麟970 的CPU與上一代相比能效提升了20%，GPU採用了12核的Mali G72，運行大型3D遊戲十分流暢。更貼心的是，榮耀V10具備遊戲免打擾模式，成為了遊戲愛好者的“神助攻”。當設置免打擾模式後，如果中途遇到了意外的來電，不會被強制跳到電話界面，而是以一個電話彈窗的形式出現，可以選擇接聽或者掛斷，遊戲與重要電話兩不耽誤，也可以隊友女友兩不負。真是厲害壞了。。。。

還有更多神奇的AI功能，待你拿到榮耀V10後一一解鎖喔~

科技潮品

所謂AI技術，其實就是Artificial Intelligence的縮寫，中文叫做人工智能。

對於其它人工智能手機，我不太清楚，只說說我手中的華為mate10吧。

它的相關AI功能，我倒是玩得灰常熟悉了。

不說廢話，直接上圖。

另外，還有華為mate10相機的“智能識物”，

以及語音轉文字，

以及將短信中的有關車船航班票等等有時間地點的信息，自動添加到日程的功能。

客觀的說，現在手機AI技術還在起步階段，

也許，將來，某天，

手機AI技術將成為你全職的金融顧問、私人醫生、營養師、美容專家、私教，，，

你的大部分生活將維繫於它，

科技發展已迅速如斯，

這一天還會遠嗎？

我是畢大費，有空請關注！沒空，請抽出空來關注。感謝！

畢大費

時間步入2018年，自從起華為的海思麒麟970芯片成為全球第一個搭載人工智能芯片的處理器發佈之後，AI技術就成為了人們談論智能手機的熱潮，後續高通正式為驍龍845處理器發佈的時候也強調了AI性能的加強，三星Exynos 9810同樣如此，那麼AI技術到底能夠在智能手機做些什麼呢？

第一：本機”Digital Me“

不知道大家有沒有體驗過的三星S8系列以上的Bixby語音功能，相較於蘋果的Siri和其他的語音識別功能，三星的Bixby能夠完成更復雜更智能更個性的語音命令，例如幫你發一條”你好“的微博內容。那麼今後，當智能手機上擁有更強大的AI技術後，手機便可以更準確的識別用戶，知道你是誰，你想要做什麼，並預測你的下一步行動，怎麼樣去完成，形成你自己的習慣，比如每天在你離開屋子後，自動聯結起屋內的吸塵器打掃衛生等。

第二：手機解鎖及用戶認證

iPhone X的人臉識別功能是不是非常的炫，這就是AI技術的一大體現。AI技術可以通過數以億計的計算方式來記住並熟悉的你的人臉特徵，幫助你解鎖手機和完成用戶認證，也可以詳細的記錄你日常的行為習慣，你點擊屏幕的頻率，來分析你是不是這部手機的主人等等。

第七：內容審查和分析

AI技術可以幫助用戶自動捕捉內容信息中的不良記錄或片段，自動刪除屏蔽，也可以在你保密的文件信息被動用時，自動觸發報警機制，及時向你發送通知。

第八：拍攝能力加強

AR拍攝已經被索尼旗艦手機標配，從拍攝的樣張來看十分有趣好玩，而且AI技術也可以讓你的自拍看起來更加自然好看，不少國內手機廠商如VIVO、OPPO以及錘子最新發布的手機新品中都內置了AI自拍功能。

總之一句話，智能手機中的AI技術就是為了讓你的手機不再是一部冰冷的機器，而是看起來像是一個和你面對面交流的人。

Tech情報局

AI作為一項前沿技術，被各大手機廠商應用在手機上，被稱為AI手機。AI雖是個整體，AI手機卻有派別之分，它們主要要分為兩派：雲智能和端智能。

雲智能指的是採集後的數據需要通過網絡傳輸到雲端，由雲端進行計算後，再將決策發回前端設備執行。目前大多數智能手機上的語音助手，其實就算是雲智能的一種應用體現。但是語音助手只是一種簡單的AI運用，因為它只能實現最簡單的對話功能。像Siri，Cortana和小冰，它們就屬於AI的智能語音助手

與雲智能相對應的是端智能，又稱端側智能，指的是數據的採集、計算、決策都在前端設備進行。和雲智能相比，端智能的優勢在於穩定、時延小，同時能夠保護用戶隱私等，缺點就是存儲計算力沒有云智能強大。這也就是題主所說到的AI的優勢之一——速度快。

現在最普遍的AI應用主要在兩大方面：

一·智能美拍

AI智能在我們拍照的時候會自動識別場景，然後將相機自動調節到最合適的參數上。可以說，手機相機有了AI的加持，在拍照時比傻瓜相機還傻瓜相機。

二·智能翻譯

與以往生硬地逐字逐句翻譯不同，AI智能翻譯流暢地翻譯出大多數句子。就在去年9月21日，百度智能翻譯機在日本發佈。AI翻譯服務通過一系列科學的算法，連接千萬個應用場景，打破語言溝通障礙。

除此之外，AI人工智能還被用在了學習用戶行為上，AI通過了解學習用戶的使用習慣，

會越來越懂用戶的需求，變的更加“人性化”。

環球科技視界

要回答這個問題首先要說一下AI是什麼，都知道AI是人工智能的代名詞，可說到人工智能就更讓人摸不到頭腦了，我們現在聽到了太多關於人工智能的介紹，比如很多手機廠商都提到他們的手機中使用了人工智能用於AI人臉解鎖、AI拍照，大家說的神乎其神就更加感覺AI虛無縹緲了，讓人無從判斷。

其實有這種想法是對的，因為有太多人為了跟風人工智能，想盡辦法在臉上“貼金”的人存在了。所以我就來給大家科普下真AI手機要具備什麼樣的條件，這樣就可以清晰的看出AI技術到底有什麼用了。

如同所有科技產品一樣，AI芯片是手機的核心，而芯片內置的NPU可以提供優秀的AI計算能力。NPU的能效有多大？以搭載了內置AI芯片的榮耀V10為例，其在處理AI任務時，NPU擁有約50倍能效和25倍性能優勢。

一般手機中，並沒有獨立NPU的手機只能依靠CPU維持手機運行，CPU可以支持的運算速度與強度也是有限的是遠遠不能與NPU相媲美的。舉個例子，一般手機的圖片處理速度大概是1張/秒，榮耀V10卻可以達到33張每秒。速度快了，功耗反而會更低，這就是AI的速度優勢。

另一方面，既然AI是基於大數據深度學習後的產物，還有一項必殺技，體現在遊戲中就是“穩”。遊戲不同於其他應用，對穩定性的要求是極高的，再以榮耀V10為例，特有的AI遊戲場景學習功能，可以運用人工智能算法，自動識別遊戲的圖形特徵、運行流暢度，以及手機的當前狀態，智能的調整系統資源，保證整體遊戲的流暢度以及幀率平穩。遇到突發狀況“內部調節”，操作中並不會感覺到任何異常，這就是AI的“穩”與生俱來的優勢。

而榮耀V10之所以能實現這些操作，就是因為麒麟970中內置獨立NPU為其AI功能提供源源不斷的“動力”。

雖然AI為手機技術帶來的改變看不見，卻能實實在在感受到，榮耀V10的存在就是最好的證明，而對於市面上其他為了AI而自貼標籤的，就呵呵不語了！

艾黑馬科技

AI並不複雜

雖然人工智能也就是AI是現階段以及以後很長時間的熱門話題，說起來並不繁瑣，在人類的歷史長河中，我們發明出了工具幫我們處理一些簡單的勞動，隨著時間的發展，我們又發明了比工具更復雜的機器，機器能夠處理簡單重複性的工作，其實也是工具的一種延伸，而現在，人工智能提上日程，機器與人工智能的區別，無非是人工智能能夠參考以往的經驗（也就是大數據）處理更復雜的問題，因為更加接近人類本身，所以起了個響亮的名字“人工智能”，可是在現階段，人類能夠處理的問題遠比人工智能更復雜。

CPU也可以做到人工智能

AI芯片的關鍵在於識別，然後給出解決方案，不但要識別文字，語音，還要識別大量的圖像，多角度的識別物體，產生空間方位，識別一系列需要的場景，並且能夠對比以往的雲端數據，就好像人類的大腦一樣。

比如時下熱門的智能駕駛，簡單來說除了利用定位系統就是在利用多角度的攝像頭，不斷的拍攝照片，通過AI芯片識別當前的各種路況，然後對比雲端大數據給出解決方案，這就需要大量的流量加持，無人駕駛汽車每天大概會產生4TB的數據，這只是在平面路況行走，以後會發展飛機的智能駕駛，在空間上每天會產生40TB以上的數據，更快速的處理海量圖片的能力，是AI芯片需要努力做到的。

智能識別首先要有良好的輸入設備，如同人類的眼睛與耳朵一樣，攝像頭與聽筒是AI設備的基礎，現在的手機的CPU、GPU都可以有AI的功能。諸如華為、三星、英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司的CPU都可以做到簡單的人工智能。

AI芯片能夠做到什麼，更好的收集整理信息的能力，更好的運算與分析能力，並給出更好的應對方案，比如華為率先發布的AI芯片，在 CPU/GPU/ISP/DSP的基礎之上，集成 NPU（Neural Network Processing Unit）嵌入式神經網絡處理單元，增加了 HiAI計算架構，宣稱 AI 性能密度大幅優於 手機的CPU 和 GPU。

NPU並非華為獨立研發，實際上是中國科學院計算基數研究所旗下的寒武紀公司所自主研發的“寒武紀 1A 深度學習處理器”（Cambricon-1A Processor），在圖片的識別任務上，NPU 每分鐘可以識別 2005 張，而CPU 每分鐘僅能識別 95 張，前者比後者多了 20 倍；並且功耗更低。

手機常常作為交互式的工具，我們輸入，手機給出反應，而AI芯片是我們給出問題，AI芯片要把採集的信息同雲端大數據做對比，分析，給出解決方案，更接近人腦的神經網絡。

現階段AI的難點在於大量圖片的識別，所以在桌面顯卡領域稱王的英偉達又一次站在了科技前沿。市值飆升到1309億美元，憑藉圖像處理領域的積澱，很有希望站在自動駕駛領域的最前端。

AI

在自動駕駛領域會更快應用

英偉達

2017年英偉達用GPU識別常規圖片中的花朵，並匹配名稱，最快1秒處理5張，而現在已經可以做到1秒處理7000張。英偉達製作了兩套人工智能AI程序，一套在設計以假亂真的人臉，一套負責識別真正的人臉，在兩套AI程序的不斷競爭中，人工智能製作人臉的技術在飛速提升。發佈Drive Xavier芯片，集成大約90億個晶體管，被稱為人類歷史上最複雜的系統級芯片，可以有效判斷路障，路徑規劃，圖像識別，圖像處理，可以滿足5級自動駕駛需要的計算能力。

英特爾

英特爾雖然在人工智能方面落後英偉達，但是在2017年收購了自動駕駛芯片研發公司Mobileye，目前依然是芯片行業的第一巨頭，市值要高於英偉達。

英特爾發佈了小型無人機編隊，宣稱有2400萬輛基於Mobileye的自動駕駛系統，發佈49Qubits Chip量子計算芯片。

總結

在手機領域，增加核心能夠增加讀取大數據的效率，而增加核心會大幅增加耗電，所以目前蘋果、三星、高通等都在開發能耗更低，效率更高的神經網絡AI芯片，不過基於數據量的不足，未來5G普及之後，人工智能才會進入井噴式發展，因為5G的網速比4G快20倍以上，數據的交互會大幅上漲，而人工智能所依託的更多是大數據的支持。

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