作为手机界的新生事物，目前搭载人工智能芯片的手机并不多见，仅有iPhone X、华为Mate 10/V10、Google Pixel 2等寥寥几款产品。
个中，iPhone X和华为Mate 10系列内置的人工智能芯片是封装在处理器中的，而Pixel 2系列则是外挂了Pixel Visual Core这颗人工智能芯片。
虽然实现办法上各有千秋，但它们都有一个共同的名字“人工智能智能芯片”。

这三款手机人工智能芯片有什么差异呢？我们先通过一张比拟表格大略理解一下。

从上面对比表格可以看出，相对付已有行业巨子的CPU，AI芯片领域目前尚未有统一的架构，既有寒武纪的NFU，也有Google的IPU，各不相同，详细核心规格上差异也十分之大。
三大AI芯片详细有哪些运用呢？下面我们逐一来盘点盘点。

麒麟970中的NPU：寒武纪A1

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韶光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环球首款商用的深度学习专用途理器，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，性能其实刁悍，然而这颗性能强大的NPU在华为手机上彷佛有些“摧残浪费蹂躏”，未能完备开释其卓越的性能。
那么，华为利用这颗NPU开拓了什么功能呢？

在华为Mate 10系列的发布会上，华为就麒麟970的图片识别速率与竞争对手A11 Bionic、骁龙835进行了比拟，结果是NPU加持下的麒麟970速率略快于A11，远超骁龙835二十倍。
由此可见，华为对付这颗芯片的开拓方向是图片识别。

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，得到更佳的拍摄效果；“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互助，通过AI芯片，加速文本、语音、照片的翻译速率，供应更加精良的用户体验。

目前为止，华为对付这颗NPU的打磨仍旧勾留在笔墨、语音、图片识别阶段，仅仅把这颗AI芯片作为赞助性工具，尚未有深层次的开拓运用。
不过，

Pixel 2中的Pixel Visual Core

在国外专业相机评测机构DxOMark手机相机排行榜中，Google Pixel 2以总分98分的高分独占鳌头，而这还是在Google尚未开启内置的Pixel Visual Core(简称:PVC)芯片时得出的结果。
在最新的Android 8.1固件中，Pixel 2系列已经开启了这颗PVC芯片，紧张用于Google的HDR+算法。

Google博客公布的Pixel Visual Core构造图显示，这颗芯片内部集成了8个图像处理核心(Image Processing Unit,简称:IPU)，一颗来自ARM的A53核心，同时还拥有MIPI/LPDDR4/PCIe掌握器。
得益于八个IPU核心，PVC芯片可以供应高达3T的浮点性能。
作为比拟，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芯片性能的胆怯程度可想而知。

Pixel Visual Core构造图

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

不开启PVC与开启PVC成像比拟

目前为止，我们看到Pixel Visual Core智能芯片紧张运用在相机成像上，但是值得把稳的是，它的8个IPU并不是FPGA，而是可编程的，进行图像处理只是Google的一个切入点，未来这颗芯片还有很大的挖掘潜力。

“杀鸡用牛刀”是对Pixel Visual Core智能芯片很好的描述，高达3T的浮点性能远超现有的对手，但却仅用于手机相机的成像，有点大材小用。
至于未来Google会利用这颗高性能的人工智能芯片实现若何的功能，我们不妨拭目以待。

A11 Bionic中的神经网络引擎

若不分平台进行2017年最佳手机处理器的评比，

A11 Bionic仿生处理器中的神经网络引擎采取双核心设计，能够识别人物、地点和物体。
正如前文所言，A11 Bionic内置的神经网络引擎浮点性能仅为0.6T，远不及寒武纪A1的1.9T和Pixel Visual Core的3T，但是苹果却是最懂得软硬件结合的手机厂商，在浮点性能不及对手的劣势下却将能够最大化利用。

那么，苹果利用这颗人工智能芯片发掘了什么功能呢？

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，并对它们进行剖析，绘制出精确细致的深度图。
苹果流传宣传，即便你戴着帽子，留起髯毛，或者佩戴眼镜，乃至是不同格局的墨镜，Face ID同样能够认出你。
而完成这写自主学习的背后便是A11 Bionic内置的神经网络引擎，利用前辈的机器学习识别用户样貌的变革。

其次，与Google、华为一样，苹果也将神经网络引擎利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。

注：我们的编辑先前创造，Animoji不须要原深感摄像头参与也能实现

末了是增强现实(AR)功能的实现。
A11 Bionic上的神经网络引擎的又一个主要运用点便是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。

海内尚未上线的AR游戏

毫无疑问，在目前搭载人工智能芯片的手机产品中，苹果是最长于利用所搭载的AI芯片的，在浮点性能远不及对手的情形下却将其运用地更加广泛，涵盖Face ID、相机成像、AR等各方面，通过自主学习提升性能，起到加速硬件的浸染。
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拓的功能通过传统的CPU和GPU都能够实现，那么，人工智能芯片的上风在于哪里呢？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比较，能效比远不如后者，也便是说，人工智能芯片能够以更快的速率、更低的功耗完成运算。

内置AI芯片的手机虽然出身于2017年的后半段，但其真正遍及或许要等到2018年高通、联发科等芯片大厂推出干系的产品或办理方案时才能实现，毕竟犹如Google般单独或联合芯片厂商开拓自用的AI芯片的高昂本钱是一样平常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，或许才是人工智好手机盛放的时令。