我们早已辩论过很多有关手机AI的问题。半年过去，我们很高兴看见更加多的厂商和开发者重新加入这个大命题，更加多的消费者开始注目AI。

同时，移动AI的涉及平台、解决方案和黑科技也在开枝散叶。智能手机的历史上曾多次经常出现过很多令人激动的时刻，而AI的重新加入，似乎正在筹划下一个。

要告诉，手机AI的经常出现和发展，并某种程度已完成了手机某部分的演化。在芯片、算法、研发平台，以及硬件、软件、传感设备等要素的协同演化下，我们接下来很有可能亲眼一场人与移动设备并存方式的持久转变。

从摄影、游戏、翻译成这样的手机固有功能，到旅行、商务、家庭这些与每个人密不可分的生活方式，都有可能被手机AI带给的冲击所转变。然而，在对未来满怀奇怪的时候，手机AI的涉及赛道也开始经常出现交通堵塞，甚至恐慌。很多“AI擦边球”开始经常出现。劣币效应若隐若现，也不免让心底波涛汹涌担忧。

我们庞加莱，也许是时候打开一场关于手机AI的科学知识旅行，做到一次充足全面的移动AI内容辨别。假如说道手机AI／移动AI的来临，是在我们面前关上了一幅长卷，或者用游戏的众说纷纭：进了张新地图。接下来我们将一个个景点，去窥视这个新世界的奥秘。

第一站，从AI与手机遇见的历史遗迹想起。让我们返回那久远的过去——几个月之前。“史”前时代：手机开始尝试人工智能，以及遇上的问题虽然手机AI这件事乘机跃入公共视野，意味着是几个月之前的事。

但难道我们想做明白这次遇见，还要再行把时间倒回去一点，也不多，七十年吧…自1951年会议确认了AI概念开始，学术界对人工智能运算的期待一直都可以总结成三件事：像人类一样对话；用如同人类的眼镜辨识万物；如人类一样推理小说和思维。为了这三个目标，计算机科学和数学界希望了几十年，发明者了从逻辑到专家系统，再行到机器学习的各种解决方案。有意思的是，在智能手机完全攻占人类生活方式之后，这三个”小目标“恰好能符合手机下一步演化的市场需求：对话操作者，可以抵销触屏操作者中的不便、机器视觉技术，可以让手机的照片、视频和图像处理更加多元；而基于多元数据的机器学习，可以让手机开始解读用户的习惯和市场需求。从这个逻辑上看，智能手机的下一步完全认同是AI。

但怎么迈入AI的大门，对于手机产业来说却并不是那么更容易解决问题的问题。只不过早于在移动AI芯片经常出现之前，各种手机探寻AI的方式早已相继问世。

也许这个可以称作手机AI的”史前时代“。比如说，苹果手机一度以语音助手Siri引发了浪潮。而Siri的大大演化基本是靠AI的语音交互和语义理解能力来构建的。

最先的Siri是个解说模板，而AI的重新加入让ta大大显得”聪慧“一起。再行比如苹果手机很早以前开始探寻的图片辨识和标签分类，也是利用了AI的图像解读技术来构建。在语音和图像之外，AI解读用户这件事也被尝试了出来。

2016年，荣耀公布了荣耀magic，首次探寻了利用AI技术主动解读用户信息，获取主动服务。除此之外，AI还隐蔽在手机的更好角落。比如很多双摄解决方案中，都必须用AI的空间算法来优化照片效果。但以上这些探寻，却不约而同遇上了问题：AI的神经网络和卷积运算模式，不同于传统的运算和图像处理任务。

用CPU＋GPU的传统移动运算模式来处置较为吃力，还要大量耗电。就像上文所说苹果的图像分类，由于让手机辨识图像的运算十分较慢，必需要相结合云计算来已完成，所以苹果自由选择在夜晚展开分类处置。对于用户来说，这种于隔年一天才能已完成的运算当然体验很差。

而荣耀magic的主动服务模式虽然获得了赞誉，但展开AI运算必须大量耗电量这事无法获得解决问题。AI很好，但运营AI极快很耗电量，在2017年之前差不多是手机产业的共识。

那么，解决方案是什么呢？兴起纪元：从AI芯片，到两强逐鹿差不多所有技术发展史上，关键节点的技术突破，都会沦为撬动整个行业的”胜负手“。燃油机之于轮船、汽车；交流电之于灯光和电器设备，无不如是。

对于手机AI来说，既然CPU、GPU来分担简单的AI计算出来任务不靠谱。那解决方案当然是分开做到一个基于深度自学和神经网络的AI专项处理单元。只不过类似于的云计算芯片解决方案早已很多，但在2017年年中的时候，外界还是广泛不寄予厚望这类技术可以在移动终端构建。

确切忘记去年7月，一位同行还跟我抬杠。他言之凿凿地告诉他我，以他报导芯片十年的经验，AI移动芯片五年内都不有可能经常出现．．．．．．好吧，最后打脸的不是我。去年9月2日，华为首度公布了世界首款配备AI任务专项处置能力的移动芯片。麒麟970的仅次于特点，似乎在于它在CPU、GPU两个标准化处理单元之外，重新加入了AI处理单元NPU（NeuralnetworkProcessingUnit，神经网络单元）。

由于利用了深度自学处置技术，NPU可以比其他处置模式更慢地处置卷积、迁入等深度自学任务，也就可以达成协议更慢的AI任务处置能力。根据数据表明，处置完全相同的AI任务，麒麟970的异构计算架构享有大约50倍能效和25倍性能的提高，图像识别速度可超过大约2000张／分钟。当时媒体还有一种声音，是说道AI芯片这种玩法是华为自娱自乐，无法获得普遍尊重。

结果打脸又分分钟来临。9月13日，苹果在公布iPhoneX时公布了A11芯片。

A11构建了一个专用于处置AI任务的运算单元“神经网络引擎（NeuralEngine）”，打开了iPhone的AI之路。随后到了10月，华为公布了配备麒麟970的旗舰机华为mate10，在摄影、图片辨识和用户服务几个层面进行了AI攻势。而荣耀也紧随其后，公布了配备麒麟970的V10。

刚公布的华为P20也以此为基础，建构了DxO摄像头评测的分数新纪录。目前来看，华为、荣耀、苹果的主流旗舰产品，在今年都会配备AI专用芯片，并以此作为产品功能创意的基础，应当早已没什么疑惑。短短几个月间，手机AI这件事就经历了从一片洪荒到兴起初始的变化。而唯二坐拥专属AI芯片研发能力的苹果与华为，也被舆论指出将在接下来的手机AI市场里首演“双雄决斗”。

此外，谷歌在pixel2中用于了在摄像头区域加装专用图像处处理单元ImageProcessingUnit（IPU）的解决方案，三星则期望以新的语音交互功能带给AI体验。整个移动AI赛道开始显得多元。但有一个共识或许早已在这场比赛初期就达成协议了：专用的处置能力，是AI体验的基础。

本源期的共识：AI为什么必须终端计算出来？无论是华为、苹果还是谷歌，或许都在一开始就确认了，再行有AI处理单元，而后有AI体验。这究竟是什么道理，直到现在很多手机评测和分析还是没搞清。让我们荐个例子，应当很多人都用过照片诸法花上功能。

春天是个踏青的季节，这功能在今天堪称不顾一切其时。但不妨回忆起一下，这个很有代表性的AI体验，只不过反应十分快。

各种诸法花上软件都要等上一会。假如网络很差还要等更加幸。这就是因为图像识别消耗算力较小，还要到云端展开数据库给定，最后造成体验并不是瞬时的。

只不过，用CPU和GPU也都能处置AI任务，就像单CPU也能处置图像任务一样，问题是缺少针对性算力不会造成能耗过低和大量延后。假如是诸法花上推倒也就让，却是这么典雅的事有一点等上一等，但假如是直播中展开AI优化与辨识，低延后加宽耗电量不就太过分了？这就是通过AI处理单元，在终端已完成AI任务处置的第一个原因：提升处理速度，达成协议动态化，低耗能，并需要处置简单的AI任务。另一方面，最近Facebook的数据泄漏事件闹得沸沸扬扬，而此前谷歌、苹果也都有关于数据库泄漏的问题经常出现。

在AI时代，用户把声音、图像和视频上传授给系统，已完成辨识与优化早已沦为必定。但上传遍云端，把自己的数据转交一个远在天边的服务器，或许有些不悦。拍电影个花花草草当然就让了，但如果是自己与家人的照片和视频，冒着随时有可能泄漏的风险上传遍云端展开AI处置，估算很多用户都会自由选择退出。这就是手机必需配备AI处理单元的第二个原因：终端处置，确保安全性。

当然，云端训练机器，终端机器服务用户的“云端一体化”思路是更为合理的。但终端AI处置能力，是整个AI服务闭环中不可或缺，但也是最好攻下的一环。

除了上述两点之外，近半年的手机AI本源史中，还有一件事是有一点大家思维的。那就是我们究竟期望什么样的AI体验？再行荐个例子，在去年华为Mate10公布了场景化照片模式之后，今天小米mix2S也公布了宣传话术都几近一样的功能。坚信旋即的将来，还不会看见更加多场景辨识照片，最后这将沦为今年主流机型的标配。但AI知道不能如此雷同吗？回忆起一下乔布斯带来智能手机的创新，仅次于的突破在于引进了APP模式，让各种各样的功能和体验转入到同一部手机里。

而AI原本应当是更加多元化，更加多想象力的技术逻辑，怎么居然变为了“天下是一家，遗文我再行遗文他”？研发一种AI算法很更容易（仿效就更容易），让各种各样的AI功能百花齐放却有点无以。而这就是AI必须在终端已完成计算出来的第三个原因：通过硬件获取标准化AI加快能力，引入研发生态。比如说一下，假如手机AI算力反对，也不获取对外开放模块，只是自己做了一些非常简单AI功能。那一个开发者即使想要出来尤其牛的AI创新，基本也于事无补。

是拿少数几个AI功能，赌消费者能否买账，还是拿千万开发者的创新能力，去赌博AI生态的开花结果，似乎并不是尤其无以的选择题。所以，整个手机AI的从无到有，从蛮荒生长到兴起勃发，基本可以看作是一个问题和一个问：我们究竟如何AI？答案是，回头最艰难的路，搭起从芯片到平台，再行到生态的逻辑闭环。却是AI不是魔法，无法从空中开花结果果子。

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