移动芯片包含 AI 单元将成为主流

在发布麒麟 970 移动芯片之后，余承东预告了新一代旗舰智能手机 mate 10，并在接受采访时对外媒吹嘘称，华为 mate 10 的速度、续航以及功能性方面将远超今年苹果未发布的旗舰手机 iPhone 8，这主要归功于华为新处理器麒麟 970，而负责人工智能的 NUP 单元功不可没。

这是否表示意味着 iPhone 8 没有专门的 AI 单元了呢？目前还很难说。虽然“苹果神经引擎”遭到爆料之后，还有小道消息称苹果已经开始测试配备 AI 芯片的 iPhone 原型机，实现了硬件性能大幅改善，只等后续将此芯片整合到更多设备中，但是至今没有更多细节放出。不过，苹果并不着急，至少苹果的举动也预示着，在移动芯片在保持低功耗的情况下，塞进更强大计算性能的 AI 人工智能单元会成为主流趋势。

相信很多对处理芯片有所了解的人都知道，如今一枚芯片已经不再单纯特指 CPU 中央处理单元了，因为 CPU 在做 3D 图形渲染的性能上显然力不从心。因此，在 CPU 之后又于诞生了 GPU 图形处理单元。然而有了 CPU 和 GPU，信号处理能力还是不够，于是就又有了 DSP。而在智能手机上，由于有摄像头，需要处理图像信号，不得不加入 ISP 图像信号处理器。其余负责不同任务的单元也还不少，例如负责蜂窝网络的 LTE 调制解调器，负责一大波传感器的协处理单元。

不难看出，为了不同任务或专门针对某些任务而提高性能和效率，无数不同的计算单元组成了一枚一体式的 SoC 系统级芯片。因此，在今天移动互联网时代，数据爆炸，大数据的出现，深度学习变得越来越好用的 AI 人工智能潮流中，一个在移动 SoC 芯片中专门负责虚拟神经元和深度学习的 AI 处理单元肯定不会少。

尽管现在 CPU 和 GPU 也能负责人工智能和深度学习，但是效率不高，毕竟各司其职。很多人会问 AI 人工智能单元有什么用？既然是神经网络，其实只要将其想象成人类的大脑即可，专门负责加速处理五官收集而来的数据，而在手机目前主要应用于语音识别、图像识别等场景。就像前面所说，华为麒麟 970 的 NUP 目前最突出的表现也是在图像识别上。

不出意外的话，“苹果神经引擎”所负责的肯定也是自家目前涉足的领域，例如 iOS 系统中的 Siri 语音识别、图像识别、键盘预测、智能主动感知、主动提醒和服务等，并允许第三方调用。其余苹果还能运用到 AI 处理单元的还会有无人驾驶汽车系统、AR 增强现实技术、Apple TV 和 HomePod 音箱等等，让更多原本生硬的设备也能采用与人类同样的方式进行交互，变得真正会思考。