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自去年以來，手機行業最熱的名詞必是“AI”無疑。AI，即人工智能，英文Artificial Intelligence，又稱機器智能（Machine Intelligence）。顧名思義，這是機器展現出來的智能，區別于人或動物的自然智能（Natual Intelligence）。

AI作為一個新技術被世人知曉，可能是源于兩年前。彼時，谷歌的人工智能棋手“Alpha Go”戰勝圍棋世界冠軍李世石而一戰成名，人們開始了解到AI并寄予這項技術更多的遐想：AI是否是生產力革命的下一個“風口”？而在科技行業中，嗅覺靈敏的手機行業當然希望牢牢抓住AI這一風口，將這一技術由前端科研下放到消費電子領域，應用到智能手機終端。AI終究更快地走入了人們的生活。

目前看來，AI在智能手機上的應用，分為上半場和下半場。

上半場：

自2017年9月2日首款AI手機芯片麒麟970芯片正式發布，支持到硬件級的AI能力進入到手機行業，正式開啟智能手機AI化的上半場。在這個時間區間內，手機的應用主要是各個手機廠家在推動，零散，分裂，水平參差不齊。由于手機廠商的研發投入與技術底蘊各不相同，自然對AI的真實性與可用性也不一而足。

時至今日，AI技術已經從理論開始產品化實踐，進而向消費電子領域全面普及。在手機行業中，上至旗艦，下到千元機，無論是拍照還是玩游戲，整個行業渴望搶食AI紅利，乃至AI手機從擁有技術底蘊的公司辛勤研發的“風口”變成哪怕不具備能力的廠家希望能靠營銷上位的“風噪”。

首先是華為、蘋果等廠商，憑借專門的AI硬件與軟件的配合實現了完成度較高的AI功能，促進了行業的發展和進步。例如華為在硬件上采用麒麟970／980等具有獨立NPU的AI芯片，軟件上通過集成了AI識別場景、AI翻譯等功能的EUMI系統來實現AI功能，方便了用戶的使用。在過去的一段時間里，似乎安卓陣營只有華為和榮耀有底氣講自己的產品是名副其實的AI手機。

另一方面，有一些廠家，則單單憑借一些軟件算法，就稱自己的手機為“AI手機”，甚至一些千元機，也是張口閉口“AI拍照”“AI游戲”。但歸根結底，他們鮮有技術積累，遑論實現真正的AI功能，自然無法讓用戶感覺到手機變得更加智能；甚至在一定程度上加大了手機行業營銷過度的“風噪”聲量。

那么這里就引入一個問題，所謂的“手機AI”，到底是什么呢？

簡單來說，手機AI就是用專門的AI芯片識別特定場景并針對性地完成任務。具體的實現原理則是以AI芯片對神經網絡模型進行深度學習，進而在自然語義理解，圖像識別等場景下工作。

可以理解為，AI的本質是運算，當前手機芯片AI運算解決方案主要以獨立處理單元體現。其中獨立處理單元則是在手機處理器中加入深度學習專用處理器IP。我們熟知的傳統處理器和圖形處理器一般是面向特定部分的應用，不具有向深度學習方面的優化計算能力。而專門進行AI計算的專用處理器則能夠顯著提升深度學習的處理速度和能效，提升能效比。

目前在端側，手機AI最常解決的場景在人臉識別、物體識別、圖像分割、智能翻譯等場景。舉個例子，你在使用手機拍照時，手機能自動識別藍天、人像、動物這些具體場景，從而針對不同場景進行不同優化，都是圖像識別、圖像分割這些看似“高端”的技術的落地。而對于AI，其性能也并非“看不見摸不著”。而在蘇黎世聯邦理工學院的AI Benchmark測試中，麒麟980獲得了目前安卓手機中的No：1。而在比較經典的AI測試場景中，蘋果A12 Bionic每秒能識別6000張照片。

因此，在近半年發布的A12 Bionic、麒麟980，以及三星Exynos9820中都加入了獨立的神經網絡處理單元，主流移動芯片廠商對于自家的旗艦終端芯片，標志著上游供應鏈已經完成了硬件上對AI的支持。（在下個月高通發布的8150中，據說也會搭載獨立NPU）

從華為開創移動端人工智能芯片的先河，到如今幾乎所有的主流旗艦級芯片都加入硬件級AI的支持。如果說單個手機廠家自己做AI只是自發的行為，以致于各家所能實現的AI水平參差不齊；那么全體芯片廠商從上游的芯片供應來推動手機AI的發展，就使得硬件級AI將覆蓋未來幾乎所有的高端旗艦智能手機。至此，智能手機AI的上半場告一段落。