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或许将打破骁龙处理器的“硬实力”格局

2017-11-03 17:35    it168网站 原创  作者: 厂商投稿 编辑: 张翠嫄

  骁龙835如今已经是各大旗舰手机的“卖点”与“身份象征”了,三星S8/S8+、索尼Xperia XZ Premium、HTC U11相继都搭载了这颗心脏。该产品的性能毋庸置疑,不仅回归了八核设计,而且高通还与三星合作,运用最新的10纳米FinFET工艺来打造芯片,使得骁龙835相较821提升了近30%。

  不过,单纯的堆砌硬件并不能解决所有问题。此前采取同样设计思路的骁龙810被人们戏称为“烧龙”(形容其功耗和发热过高),主要就是因为受限于20纳米制程,而不是晶体管的具体数量。尽管骁龙835改变工艺之后情况有所好转,但芯片老化、性能和资源的调配等问题仍然是不小的困扰。

  相较之下,同样使用了10纳米制程的麒麟970,甚至比骁龙835还多出20多亿个晶体管。而为了更合理的分配这些资源,麒麟970搭载了一个同类产品都没有的小部件——神经网络处理器(NPU)芯片,也就是我们常说的AI芯片。此外,苹果的A11也是一颗AI芯片,也内置了神经网络引擎。

  或许将打破骁龙处理器的“硬实力”格局

  有趣的是,为了对标麒麟970和A11,高通可能要在年底的技术峰会上推出最新的骁龙845芯片。除了相关参数较835有所提升外,参考会议邀请函的“智在芯中,有龙则灵”主题,它极有可能也内置了AI核心。不过,高通此举更像是沿袭麒麟970和苹果A11的跟风之作。

  众所周知,麒麟970和苹果的A11是目前仅有的两颗有AI技术加持的手机芯片,苹果A11芯性能强劲,并能够可通过自主学习不断优化Face ID的体验。

  麒麟970同样是是表现不俗,相比于传统的CPU和GPU计算,麒麟970AI芯片能数据处理能力更加的强大,华为Mate 10在配备了麒麟970 AI芯片之后,AI运算时的性能可以达到CPU的25倍,GPU的6.25倍,且能耗更低。由此可见,AI芯片是未来手机芯片方面的一大趋势。当然,布局“人工智能手机”并非华为心血来潮,Mate 10均衡而全面的表现也不是一步到位的。早在去年年底,荣耀Magic就已经为其奠定了基础。

  华为布局人工智能由来已久,AI或许也是智能手机的进化趋势

  回过头来看,荣耀Magic在系统层面上针对AI进行了很多尝试。不仅仅止步于Siri、Cortana这样的聊天机器人,该产品的确有一定的“感知”能力,且非常自然的整合到了常用的功能中。实际上,基于Android 6.0打造的Magic Live系统功不可没,其核心在于交互体验的优化。

  荣耀Magic的AI交互大致分为两个方向:其一是通过硬件、传感器来判断用户行为,其二是通过地理位置、软件信息来实现反馈。当然,两者的使用情境略有不同。

  或许将打破骁龙处理器的“硬实力”格局

  在硬件反馈上,智能亮屏和锁屏可能是最为直观的体验,荣耀Magic根据用户的持握和视觉方向就能做到这一点,使用起来非常流畅。除此之外,感知弱光而启动手电筒、感知开车环境而切换成“驾驶模式”等复合功能,也得益于硬件、传感器和系统的紧密结合。

  Magic Live的软件反馈则主要集中在社交和购物领域,比如截取聊天内容自动呈现相关的回复,又比如根据社交软件中的关键词,展示某物品的购买渠道和比价信息等。最为巧妙的还是地理位置的应用,它能判断用户“取快递”、“看电影”等行为,从而实现预先取件,主动展示取票码等功能。

  不难发现,大多数软件相关的AI应用都得用到云端数据,这无疑会造成一些麻烦。相比之下,内置了AI芯片的华为Mate 10显然往前走了一步,它通过更底层的方式将部分自主学习转移到了终端,能够保证文字翻译、场景识别、图像处理等功能更高效的完成。

  这其实与华为的“Mobile AI=On-Device AI + Cloud AI”的战略极其吻合,余承东此前在9月份的柏林IFA展上还表示:“人工智能体系一定既要充分发挥终端自身的能力和价值,也要结合大数据和云技术带来的海量信息、服务和超强计算力,人工智能在未来终端上的实现必须通过端云协同,这也是我们当前战略布局的重点。”

  这可以视为智能手机的一种进化趋势,苹果的产品设计中就有相似的地方。iPhone 8和iPhone X都搭载了它们自研的A11 Bionic芯片,其内置的神经引擎(Neural Engine)同样可以用来完成机器学习。但值得一提的是,iPhone X通过Face ID进行人脸识别的功能倒不是什么新鲜玩意了,荣耀magic的Face Code早就实现了这一点,基本与其如出一辙。

  将机器学习落实到终端后,华为荣耀V10还能有哪些突破?

  如果说荣耀Magic完成了AI的系统优化,Mate 10完成部分AI的终端计算,那么后续将要推出的荣耀V10,在麒麟970的加持下可能会受益于另一项策略——第三方开源。麒麟970采用的HiAI移动计算架构与寒武纪-1A有着很深的关系,这也直接促使它内置的NPU能够迅速的支持Tensorflow、Caffe等机器学习平台,这点在Mate 10推出之时就已经确定了。

  或许将打破骁龙处理器的“硬实力”格局

  不过,大多数开发者最初还是拿不定主意,是否要针对“单款”手机开发AI应用,业内也普遍认为开源的意义并不大。然而荣耀V10或许能改变这一点,由于沿用了麒麟970,它至少能证明该芯片有着拓展系列机型的潜力,进而吸引一批开发者入驻。不难发现,通过开发社群来扩充AI内容的丰富度,正是华为后续产品发力的重心。

  选择TensorFlow的好处在于,该平台不仅易用灵活,而且还完全免费,尽可能降低了第三方的开发门槛。TensorFlow打造多样内容的潜力还是很足的,仅推出一年它就成为了GitHub上有着最多forked repositories的框架。暂且不说开发者专门为Mate和荣耀V10打造内容,现成的一些Demo进行细微修改也许就能完成移植,大大降低了开发成本。

  谷歌通过TensorFlow就自研了一些非常有趣的AI应用,这些都能够用在智能手机上。

  比如让机器进行图像识别航拍中的海牛,精度可以达到人类的1.4倍。这项技术同样用在了分拣农作物上,日本的一位菜农就使用TensorFlow,将储存的黄瓜分拣出了九种品类。而GNMT(神经网络机器翻译)也用上了TensorFlow,它能够对比短句,将翻译误差降低55% ~ 85%。

  总体来说,“AI”思路能为智能手机带来许多适合消费者的轻度内容。拍照和录制视频可以用上叠加色彩的Neural Style,Mozilla Deep Speech可以更合理的将语音转化为文本,“句子分类”甚至能够判断使用者的情绪。正如现在的App一样,未来的AI应用说不准就迎来了百花齐放,而对于AI软硬件已经落地的华为和荣耀而言,它们已经有一些先行优势了,而且可以预见的是即将发布的荣耀V10必定会进一步推动人工智能手机的普及。

标签: 骁龙835
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