随着智能手机的飞速发展，单纯芯片性能提升已经无法满足用户日益进步的需求。随着iPhone X和华为Mate 10发布和宣传，一个新的概念——AI芯片已经在手机圈悄然发酵。如今，鲁大师也正式宣布进军AI评测，为手机AI提供一个可评判的新标准。

　　鲁大师AI性能评测是什么

　　要知道鲁大师发布的手机AI性能评测是什么，首先要知道AI是什么。

　　我们这里所说的AI，实际指的是加入了AI(人工智能)模块的手机芯片。AI芯片的作用，正是在于提高用户体验、增强音频、图像和语音处理能力、人类活动的预测、语言处理、加速数据库搜索结果和增强数据加密等功能。

　　需要注意的是，AI芯片虽整合于SoC当中，实际是手机芯片的一个协处理器。与CPU、CPU没有太大关系。因此CPU性能的高低，几乎不会对AI芯片造成多少影响。可以这么说，一个新发布的旗舰芯片的AI能力，取决于这个芯片有没有对AI模块进行优化，如果没有，那么这个芯片性能再强，AI性能也不怎么样。

　　目前华为麒麟970的NPU，以及苹果A11，都已加入AI模块。据了解，三星的Bixby人工智能助手也即将上线中文版。除此之外，高通在其最新的骁龙旗舰处理器中，也开放了六核DSP(数字信号处理器)，并且在几代之前就已经将其使用到异构计算和神经网络的开发。而英特尔、NVIDIA和其它公司都在开发自己的人工智能处理器产品。

　　也许你才刚刚开始留意到，但AI已经以最快的速度攻占手机领域。

　　另一方面，AI芯片虽然已经进入市场，但目前已应用的场景并不多。比较出名的仅有iPhone X的Face ID，以及华为Mate 10的图像识别功能。

　　即便如此，AI芯片的发展趋势也是指日可待。因此，作为评测行业的领导者，鲁大师率先发布了AI性能评测，可以说，为手机AI性能制定了一个较为可靠的标准。

　　鲁大师AI评测使用目前较为常用的三种神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，机器识别图片内容，按照概率高低输出可能的结果列表。最终，通过识别效率来判断手机AI性能，进而给出行测试评分。

　　*科普：

　　ResNet34(残差网络)微软的残差网络(ResNet)与传统的顺序网络架构(如AlexNet、OverFeat和VGG)不同，其加入了y=x层(恒等映射层),可以让网络在深度增加情况下却不退化。ResNet架构已经成为一项有意义的模型，其可以通过使用残差模块和常规SGD来训练非常深的网络。鲁大师AI测试设置了34层的深度。 Inception V3 Inception V3是Google开发的一个开源神经网络模型。这种架构先前叫GoogLeNet，现在简单地被称为Inception vN，Keras库中的Inception V3架构提出了对Inception模块的更新，进一步提高了ImageNet分类效果。用了Inception之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大，能够带来2-3倍的性能提升 VGG16 VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出，VGG模型结构简单有效,前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度，增加网络深度可以有效提升模型的效果。比较起ALEXNET, VGG对图片有更精确的估值以及更省空间，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。

　　这三种神经网络的作用，简单来说就是判别AI在识别图像中的能力。举例来说：该测试项目会提供一系列被测试的图片，华为Mate10的麒麟970当中的AI协处理器将发挥其作用在测试中对其进行识别(被测试图片右侧为对应的识别结果)。最后三项神经网络都会给出各自的评判分数，其中Inception V3测试成绩为 61分，ResNet34测试成绩为94分，VGG16测试成绩为57分。最后得出总分为212分。

　　另外，目前鲁大师暂未发布针对AI性能评测的排行榜。预计要等到发布一周左右，有了更有说服力的用户跑分，再公布一个相对公正的排行榜。

　　鲁大师发布AI评测的战略意义

　　手机市场在短短一年时间，先后经历了“双摄像头之争”，以及“全面屏之争”。这无疑是各大手机厂商为寻求占领市场而追逐的卖点。然而这些卖点仅仅停留在手机外形的表面，对市场并未起到根本型的推动作用。手机市场消费力已见疲软。甚至在第一手机界研究院发布的《2017年Q3中国畅销手机市场分析报告》中已经指出，预计2017年第四季度中国智能手机市场将继续呈现负增长。

　　手机市场急需一个突破的风口，而由苹果、华为、三星等掀起的手机“AI化”或将从软件体验角度带来新一轮变革。鲁大师发布AI性能评测，正是为了迎接这样一场新的变革。

　　AI在手机行业的快速发展已经是不可逆转的，即使现在应用场景非常有限，技术也不够成熟(否则不会出现iPhone X Face ID解锁的诸多问题)。但相信随着AI技术的进一步发展，AI芯片的普遍使用是毋庸置疑的。

　　当一个行业的某个项目百花齐放的时候，对于大多数用户来说都是迷茫的。不排除很多厂商利用AI技术制造噱头，夸大其作用。而用户并非个个都是专家，怎样通过简单高效的办法识破手机厂商的“烟雾弹”成为将来用户共同面临的问题。

　　这时候，一个可靠的标准就非常有必要了。它的出现正是为了解决用户无法评判手机AI能力的问题。

　　另一方面，对于鲁大师来说，从PC的验机跑分霸主，深入到手机性能跑分，手机体验评测跑分(主要负责测试ROM系统流畅度)，手机VR评测(主要负责测试手机VR性能)，再到现在的AI性能评测。不仅丰富了测试项目，更是拓展了评测的宽度。

　　这就好比，学生时代的考试，需要测试学生在不同领域的成绩，就需要不同的科目。而在评测世界，“手机”就等同于“学生”，而各个测试项目，就等同于不同的“科目”。随着手机智能化的越来越快的发展，每个领域有其专业的测试项目是非常有必要的。

　　总结

　　针对手机智能化的提升需求日益增强，目前各个手机厂商对AI追捧也无疑随之变强。手机需要AI专供于复杂数据排序算法，从而增强音频、图像和语音处理能力，提升人类活动的预测，加速数据库各项功能。随之衍生出测试产品，是必然趋势。

　　行业不断变化，对用户来说日新月异，一个崭新的卖点到底是不是噱头，它对于手机来说是否是真的提升?这些都需要依靠第三方评测的力量。不能说做到百分百公正，但绝不失为一个有力的参考。它甚至会督促更多的厂商，以更真实高效的办法，为用户服务，提供真正有价值的AI技术。