kaiyun官网入口地址智能手机中的三大AI芯片的区别及应用详解中的，而Pixel 2系列则是外挂了Pixel Visual Core这颗人工智能芯片。虽然实现方式上各有千秋，但它们都有一个共同的名字“人工智能智能芯片”。

　　从上面对比表格可以看出，相对于已有行业巨头的CPU，AI芯片领域目前尚未有统一的架构，既有寒武纪的NFUkaiyun官方网，也有Google的IPU，各不相同，具体核心规格上差异也十分之大。三大AI芯片具体有哪些应用呢？下面我们逐一来盘点盘点。

　　华为海思麒麟970处理器中的人工智能芯片来自于初创公司寒武纪，这家成立于2016年的人工智能领域独角兽企业在短短的时间内已经推出了多款智能芯片产品，麒麟970中的NPU正是出自它家的寒武纪A1处理器(Cambricon-1A)，这颗发布于2016年的人工智能芯片是全球首款商用的深度学习专用处理器，官方称其在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU。

　　从参数上看，寒武纪A1的浮点性能可达1.9T，即每秒钟可以完成1.9万亿次运算，性能着实强悍，然而这颗性能强大的NPU在华为手机上似乎有些“浪费”，未能完全释放其卓越的性能。那么，华为利用这颗NPU开发了什么功能呢？

　　在华为Mate 10系列的发布会上，华为就麒麟970的图片识别速度与竞争对手A11 Bionic、骁龙835进行了对比，结果是NPU加持下的麒麟970速度略快于A11，远超骁龙835二十倍。由此可见，华为对于这颗芯片的开发方向是图片识别。

　　华为挖掘NPU的第一个功能即是“AI慧眼识物”和“AI精准虚化”。“AI慧眼识物”即指智能识别十余种拍照场景，自动调校拍照参数，获得更佳的拍摄效果；“AI精准虚化”即通过芯片的自主学习，更加精准抠图，使得虚化效果更真实自然。

　　第二个功能即是“随行翻译”。华为选择与微软翻译合作，通过AI芯片，加速文本、语音、照片的翻译速度，提供更加优秀的用户体验kaiyun官方网。

　　目前为止，华为对于这颗NPU的打磨仍然停留在文字、语音、图片识别阶段，仅仅把这颗AI芯片作为辅助性工具，尚未有深层次的开发应用。不过，小编相信，随着行业趋势的逐渐明确和打磨的逐步深入，这颗NPU将可能在未来大放异彩，开启更多的新玩法。

　　Google博客公布的Pixel Visual Core结构图显示，这颗芯片内部集成了8个图像处理核心(Image Processing Unit,简称:IPU)kaiyun官方网，一颗来自ARM的A53核心，同时还拥有MIPI/LPDDR4/PCIe。得益于八个IPU核心，PVC芯片可以提供高达3T的浮点性能。作为对比，麒麟970内置的寒武纪A1浮点性能为1.9T，而苹果A11中的仿生芯片则为0.6T，Google这颗PVC芯片性能的恐怖程度可想而知。

　　Google开发Pixel Visual Core的目的是将其当做一个超强、可学习的ISP使用，可以用于加速HDR+算法的运算速度。通过软硬件的结合，Pixel Visual Core加持下的HDR+成像速度比原来快上5倍，而功耗却仅为原来十分之一。

　　首先自然是iPhone X上独一无二的Face ID。Face ID功能是通过原深感摄像头来实现，其会投射超过30000个肉眼不可见的光点，并对它们进行分析，绘制出精确细致的深度图。苹果宣称，即便你戴着帽子，留起胡须，或者佩戴眼镜，甚至是不同款式的墨镜，Face ID同样能够认出你。而完成这写自主学习的背后就是A11 Bionic内置的神经网络引擎，利用先进的机器学习识别用户样貌的变化。

　　其次，与Google、华为一样，苹果也将神经网络引擎运用于手机相机成像中。由于原深感摄像头和仿生芯片的加持，iPhone X上前置单摄也能够实现双摄的背景虚化功能，同时还能实现人像光效模式和Animoji动画表情。

　　最后是增强现实(AR)功能的实现。A11 Bionic上的神经网络引擎的又一个重要应用点就是AR，通过强大的性能和自主学习处理能力，可以增强增强现实类游戏和APP的流畅度和真实感。

　　毫无疑问，在目前搭载人工智能芯片的手机产品中，苹果是最善于利用所搭载的AI芯片的，在浮点性能远不及对手的情况下却将其应用地更加广泛，涵盖Face ID、相机成像、AR等各方面，通过自主学习提升性能，起到加速硬件的作用。作为手机行业的领军企业，苹果下一步如何利用AI芯片也是业界乃至广大用户们所共同期待的。

　　当然，不得不承认的是，目前为止，上述三大厂商利用手机中人工智能芯片开发的功能通过传统的CPU和GPU都能够实现，那么，人工智能芯片的优势在于哪里呢？子曰：“术业有专攻，如是而已。”如今大多数手机CPU和GPU的性能已经足够扛大梁，实现上述的大部分功能，但其与人工智能芯片相比，能效比远不如后者，也就是说，人工智能芯片能够以更快的速度、更低的功耗完成运算。

　　内置AI芯片的手机虽然诞生于2017年的后半段，但其线年高通、联发科等芯片大厂推出相关的产品或解决方案时才能实现，毕竟如同Google般单独或联合芯片厂商开发自用的AI芯片的高昂成本是一般手机厂商所无法或不愿意承担的。因此，当内置AI芯片的手机百花齐放之时，或许才是人工智能手机盛放的季节。

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