ai（人工智能），今年已經在國內圈成為了遍地開花的關鍵詞。那么擁有ai技術的手機，到底能夠帶來什么？目前我們真的能感受深刻嗎？

如今遍地開花的ai手機，普遍都會灌輸給消費者一個認識：用了ai，你的手機能力將會更強。例如ai語音助理、面部解鎖、照片智能分類等都使用了ai特性，當然被提到最多的則是攝影能力，諸如自拍美顏、面容優化、場景識別等這些功能，基本上時下熱門的新型特性都可以借助ai功能來實現對手機用戶使用設備時的效果提升。

“終端硬件的承載力將成為未來計算力的主要瓶頸，ai的需求會讓手機變成"大火爐"?！庇⑻貭柾ㄐ排c設備事業部首席技術專家吳耕曾這么說過，對于手機專用ai芯片功耗該如何控制，目前在業界已經是個共識性的問題了

至于asic（專用集成電路）其實大家之前就已經有接觸過，例如近些年類似tpu、npu、vpu、bpu等令人眼花繚亂的各種芯片，本質上都屬于asic的一種定制方式。

雖然asic成本高且難度大，但移動ai芯片設計公司仍已經開始立足于asic的深度學習，例如此前聯發科發布的helio p70中端設備芯片組其內部就自帶asic方案專用的ai核心apu，不僅具備ai芯片所帶的諸如美顏、人臉識別、場景優化等功能之外，更是大幅降低了ai芯片的功耗，使得用戶在多場景使用環境下，不再為手機電量的大幅消耗而感到擔憂。

很多用戶遲疑，為什么聯發科不直接在或gpu內集成ai運算功能，而需要使用ai專核？為什么不跟高通驍龍845一樣，借助gpu就可以實現ai呢？實際上筆者覺得反而聯發科的思路是正確的。

以時下在圖像識別領域以及前沿科技產品中的應用最為廣泛的ai人臉識別技術為例，常見的人臉識別其實是一個“掃描檢測”加“結果判別”的過程，而這個“掃描檢測”的過程中包括五官坐標定位、人臉屬性識別、人臉特征提取等等，在“結果判別“中更涉及到人臉驗證、人臉識別、活體驗證等多個特性，它已經不是一個簡單的算法，而是涉及到cpu、gpu、vpu、dla 等多個運算單元，跨單元的運算很顯然會造成消費體驗的不佳，更別提到結果涉及的端運行或是云運行問題，所以開發與之相應的ai人工智能神經網絡算法是趨勢，而這點通過網絡上流出的聯發科p60人臉識別技術對比圖也能窺其一二。前者雖然定位中端，但卻擁有單獨的ai人工智能單元，人臉識別速度比同期的驍龍845和驍龍710都更勝一籌，可見高效節能的ai獨立單元，即asic專核專用是未來人工智能終端最基本的要求。

當然asic專核專用的優勢還遠不如此，它還包括對溫度的有效控制。例如目前的ai算法基本都支持對使用場景的預測，能協助系統有效開關硬件，同時滿足效能和溫控。例如當你打開后，ai算法會參考你之前的閱讀習慣都在1小時左右，那接下來的1個小時內系統可能就會關閉高性能的運算，使用小核心進行運作，保證續航的提升。

所以從這一點看來，聯發科自研的corepilot 4.0多任務演算技術其實是走到了行業的前面，它時的處理器將能夠集成智能任務分配系統、溫度管理系統和用戶體驗監測系統于一身，預測手機用戶的電量使用場景，按照某個時間點的任務的重要性及時進行優先級排序處理，從而更有效的控制設備功耗。

所以從ai人工智能和溫度控制的角度出發，我們倒是很看好聯發科p70芯片，性能方面就不再累贅，目前各大芯片的“實際使用性能”相差無幾，而聯發科使用的ai芯片+算法調度模式這兩種軟硬相輔的方式將會使得helio p70將成為今年四季度或明年能效比最為看好的芯片組。

聯發科helio p系列目前就鎖定中端，主打ai人工智能。（圖/網絡）

總體來說，用戶對于手機功能的消費需求讓ai芯片朝著越來越豐富的方向發展，未來ai專用芯片無疑會是ic設計的另一大方向。目前聯發科搶先布局了ai芯片，預計高通、海思后續也都會持續跟進，這場ai之戰聯發科搶占了先機，后續也讓我們更加關注。

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