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| 本文作者： 木子 | 2018-07-16 15:08 |
隨著時(shí)間的腳步已經(jīng)步入到 2018 年，智能手機(jī)市場(chǎng)也迎來(lái)了一些新的改變，其中比較關(guān)鍵的兩個(gè)因素分別是全面屏和 AI。就全面屏而言，它已經(jīng)進(jìn)入到快速普及階段并伴隨著一些千元機(jī)等產(chǎn)品進(jìn)入中低端市場(chǎng)；但是對(duì)于科技含金量更高的 AI 來(lái)說(shuō)，若想真正地在智能手機(jī)行業(yè)廣泛發(fā)揮自己的力量，還需要產(chǎn)業(yè)鏈整體上下游整合更多的時(shí)間和努力。
不過(guò)，就目前的行業(yè)現(xiàn)狀而言，智能手機(jī)行業(yè)已經(jīng)初步形成了一股全面擁抱 AI 的趨勢(shì)，而真正全面推動(dòng)這一趨勢(shì)發(fā)展的，正是從產(chǎn)業(yè)鏈最上游的——高通。對(duì)于高通而言，如何和終端廠商廠商將AI最后一公里遞到消費(fèi)者手里，是整體行業(yè)都在思考的問(wèn)題。
與人們?nèi)庋劭梢?jiàn)的全面屏相比，智能手機(jī)與 AI 的關(guān)系復(fù)雜得多。
2011 年，蘋(píng)果在當(dāng)年的 iOS 5 上搭載了可以與之進(jìn)行語(yǔ)音交互的 Siri 語(yǔ)音助手，從某種意義上來(lái)說(shuō)，這已經(jīng)是 AI 走向智能手機(jī)的前奏。可惜此后數(shù)年，無(wú)論是 Siri 自己，還是其他廠商的類(lèi)似產(chǎn)品，都沒(méi)能給智能手機(jī)順利打上 AI 的標(biāo)簽，即使強(qiáng)悍如 Google Assistant，也不能例外。 究竟是在手機(jī)上使用云端 AI 還是終端側(cè) AI，則是產(chǎn)業(yè)也在考慮思考的問(wèn)題。
一直到 2017 年，當(dāng)智能手機(jī)第一次以芯片的方式在硬件層面與 AI 握手，整個(gè)行業(yè)才驀然認(rèn)識(shí)到，原來(lái) AI 已經(jīng)真正來(lái)到了智能手機(jī)上。
2017 年 9 月 2 日下午，華為在德國(guó)柏林消費(fèi)電子展發(fā)布了麒麟 970 芯片；為了配合這種【手機(jī)未發(fā)，芯片先行】的做法，華為將這款芯片定義為【全球首款智能手機(jī)移動(dòng)端 AI 芯片】。具體來(lái)說(shuō)，麒麟 970 搭載了一款 NPU（Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元），其亮點(diǎn)在于處理特定任務(wù)時(shí)比 CPU 等模塊出色得多，比如在圖片識(shí)別任務(wù)中。
不過(guò)，從搭載麒麟 970 的華為 Mate 10 的具體表現(xiàn)來(lái)看，除了在拍照上的場(chǎng)景識(shí)別和成像增強(qiáng)，AI 芯片并沒(méi)有給華為 Mate 10 帶來(lái)什么具體的實(shí)用功能；而系統(tǒng)流暢度這樣的改善也是隱性的，難以感知的。而且麒麟 970 的另一個(gè)根本問(wèn)題在于它的 NPU 模塊并非是獨(dú)立研發(fā)；當(dāng)然，麒麟 970 在驅(qū)動(dòng)、BSP、內(nèi)存機(jī)制等方面做了很多工作，但它終究是一款拿來(lái)主義的產(chǎn)品。
更重要的是對(duì)于芯片設(shè)計(jì)，各家廠商的思路不同。眾所周知，一款芯片產(chǎn)品設(shè)計(jì)一般需要距離其商用提前 18 個(gè)月進(jìn)行設(shè)計(jì)。而單獨(dú)搭載 NPU 的設(shè)計(jì)方式相當(dāng)于需要提前 18 個(gè)月預(yù)測(cè)商用市場(chǎng)可能用到的使用場(chǎng)景，而在日新月異的智能手機(jī)市場(chǎng)而言，只能說(shuō)滿足部分需求，畢竟沒(méi)人能夠知曉 18 個(gè)月后的商用市場(chǎng)中 AI 又有什么新玩法。
嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，給麒麟 970 帶上全球首款智能手機(jī) AI 芯片的帽子，是華為博取眼球的討巧做法。在 9 月中旬的蘋(píng)果發(fā)布會(huì)上，蘋(píng)果發(fā)布了新一代 iPhone 和其所內(nèi)置的 A11 Bionic。A11 Bionic 內(nèi)置了蘋(píng)果自主研發(fā)的雙核架構(gòu) Neural Engine（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理引擎），它每秒處理相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算需求的次數(shù)可達(dá) 6000 億次。
然而，蘋(píng)果的強(qiáng)大之處在于，它不僅僅自主研發(fā)出了一顆強(qiáng)大的 AI 芯片，還在芯片的基礎(chǔ)之上開(kāi)發(fā)出一系列重磅而實(shí)用的功能。以 iPhone X 為例，其與 Neural Engine 直接相關(guān)的功能體現(xiàn)在： Face ID 通過(guò)面部特征解鎖； Animoji 通過(guò)追蹤人的面部表情來(lái)實(shí)時(shí)創(chuàng)作動(dòng)畫(huà)表情； 人像模式可以創(chuàng)造出能夠生動(dòng)變化的光效 Portrait Lighting。
除了華為和蘋(píng)果，Google 也在當(dāng)年發(fā)布的 Google Pixel 2/XL 中內(nèi)置了一個(gè)獨(dú)立的 AI 協(xié)處理器，也就是 Pixel Visual Core，其核心部分是 Google 自主設(shè)計(jì)的圖像處理單元，IPU 的特點(diǎn)在于充分可編程性和領(lǐng)域特定性，可以實(shí)現(xiàn)每秒高于 30 億次的運(yùn)算。Google 表示 Pixel Visual Core 的用處很簡(jiǎn)單：將 HDR+ 的運(yùn)行速度提升 5 倍，而功耗則將為十分之一。
從結(jié)果來(lái)看，蘋(píng)果、Google 和華為三家似乎都已經(jīng)通過(guò)不同的方式給旗下的智能手機(jī)打上了 AI 的標(biāo)簽。然而，蘋(píng)果自成一派，高高在上；華為偏重于整合開(kāi)發(fā)；而 Google 在智能手機(jī)陣營(yíng)的角色更偏重于 Android 操作系統(tǒng)層面，IPU 很難像 TPU 那樣對(duì)外開(kāi)放。
因此，從行業(yè)發(fā)展的角度，它們都無(wú)法承擔(dān)推動(dòng)智能手機(jī)行業(yè)全面走向 AI 的任務(wù)；所幸，高通憑借驍龍 845 AIE 承擔(dān)起了這個(gè)重任。
2017 年 12 月，在夏威夷舉辦的高通驍龍技術(shù)峰會(huì)上，高通驍龍 845 處理器在智能行業(yè)的期待中問(wèn)世，除了 CPU 和 GPU 方面的更新，它的一個(gè)重點(diǎn)著力點(diǎn)正是 AI。
不過(guò)與蘋(píng)果、華為的做法不同，高通并沒(méi)有在驍龍 845 的硬件層面中加入一個(gè)額外的 AI 運(yùn)算單元，而是利用 CPU、GPU、DSP 等已經(jīng)存在的硬件基礎(chǔ)，構(gòu)建一個(gè)“異構(gòu)”的 AI 運(yùn)算方式，從而釋放三者在 AI 運(yùn)算的能力。
為此，高通專門(mén)研發(fā)了一套 NPE 系統(tǒng)，專門(mén)用于管理各種人工智能語(yǔ)言、架構(gòu)、算法，然后再根據(jù) CPU、DSP、GPU 三種芯片的優(yōu)劣勢(shì)進(jìn)行任務(wù)分配，最終為不同應(yīng)用場(chǎng)景提供相應(yīng)的解決方案。這一方案的好處是：高通逐漸地將最常用的 AI 功能、算法移入運(yùn)行效率最高的 DSP 中，而 CPU 和 GPU 則可以肩負(fù)起部分使用頻率較低、或者全新 AI 功能的開(kāi)發(fā)當(dāng)中，進(jìn)而節(jié)約了整體的系統(tǒng)功耗。
毫無(wú)疑問(wèn)，在三種處理器中，DSP 無(wú)疑是部分 AI 場(chǎng)景最高效運(yùn)行的選擇，它同時(shí)也是高通的第三代向量計(jì)算 DSP，同時(shí)能夠完成圖像處理器、視覺(jué)處理器、深度學(xué)習(xí)處理器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器等任務(wù)。
當(dāng)然只有硬件也是不夠的。高通中也針對(duì) DSP 處理器開(kāi)發(fā)非常容易上手的 SDK，同時(shí)高通也在與 AI 業(yè)內(nèi)的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)達(dá)成緊密的合作關(guān)系——希望通過(guò)這種方式共同打造一個(gè)通用性更強(qiáng)的智能手機(jī) AI 生態(tài)。
而許多人質(zhì)疑過(guò)的問(wèn)題，關(guān)于是否獨(dú)立一個(gè)硬件作為 NPU 單獨(dú)搭載，高通則認(rèn)為 NPU 只是 AIE 功能實(shí)現(xiàn)中的一個(gè)單元，但是 AI 功能千千萬(wàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多自定義層，單獨(dú)的硬件或許無(wú)法滿足所有的需求。因此異構(gòu)計(jì)算或許才是能夠滿足不同廠商針對(duì)不同場(chǎng)景所做的 AI 優(yōu)化及功能。
憑借上述動(dòng)作，高通已經(jīng)成功地在驍龍 845 上打造出了一個(gè)通用性更強(qiáng)的人工智能引擎，也就是高通所說(shuō)的 AI Engine，簡(jiǎn)稱 AIE。實(shí)際上，基于這樣的方案，高通不僅把 AI 運(yùn)算能力賦予到最新的驍龍 845 移動(dòng)平臺(tái)，使它的 AI 能力達(dá)到前代產(chǎn)品的三倍，也讓此前已經(jīng)具備相應(yīng)硬件基礎(chǔ)的驍龍 835、驍龍 820、驍龍 660 處理器成功地釋放它們?cè)?AI 方面的潛力。
由此可以看到，與華為、蘋(píng)果封閉的做法不同，高通在智能手機(jī) AI 上的態(tài)度是完全開(kāi)放、賦能行業(yè)的視角。它更多考慮的是面向整個(gè) Android 平臺(tái)的通用性和靈活性，沒(méi)有在驍龍 845 中增加單獨(dú)的 AI 模塊，但卻打算通過(guò)由 CPU、GPU 和 DSP（重點(diǎn)是 DSP）組成的 AI 異構(gòu)系統(tǒng)和 NPE 任務(wù)分配系統(tǒng)，幫助不同的應(yīng)用場(chǎng)景提供相應(yīng)的計(jì)算解決方案——從某種意義上，這是一種致力于推進(jìn)整個(gè)智能手機(jī)行業(yè)向前發(fā)展的更加開(kāi)放的姿態(tài)。
另外，高通在驍龍 845 中提供的是 AI 基礎(chǔ)硬件平臺(tái)能力，但同時(shí)又為其他手機(jī)廠商預(yù)留了足夠的定制化空間和開(kāi)發(fā)空間，比如說(shuō) Google。2017 年 Google 獨(dú)辟蹊徑地將高通驍龍 835 + Pixel Visual Core 結(jié)合起來(lái)，未來(lái)它依然可以采取高通驍龍?zhí)幚砥?AIE + AI 協(xié)處理器的做法來(lái)推進(jìn)自己的 AI 戰(zhàn)略——換句話說(shuō)，高通為其他 Android 廠商參考 Google模板設(shè)計(jì)提供了眾多機(jī)會(huì)。
在雷鋒網(wǎng)看來(lái)，在推進(jìn)整個(gè)智能手機(jī)行業(yè)走向 AI 方面，高通承擔(dān)了無(wú)可替代的支撐角色。
放眼當(dāng)下的智能手機(jī)市場(chǎng)，高通 AI 技術(shù)已經(jīng)為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)了令人矚目的改變。我們可以看到，高通 845 AIE 已經(jīng)成功地出現(xiàn)在三星、小米、OPPO、vivo、錘子等主流廠商的旗艦智能手機(jī)產(chǎn)品上，不僅如此，驍龍 710、驍龍 660 等也在通過(guò) AIE 推動(dòng) AI 技術(shù)在智能手機(jī)行業(yè)的普及，而人臉識(shí)別解鎖、智能拍照、自然語(yǔ)言理解等曾經(jīng)看去來(lái)遙不可及的技術(shù)也逐漸成為眾多消費(fèi)者日常生活的一部分。
這一切，都在印證高通 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品經(jīng)理 Gary Brotman 對(duì)雷鋒網(wǎng)所說(shuō)的那句話：我們并不希望只是為手機(jī)處理器加上一個(gè) AI 模塊 ，而是讓 AI 技術(shù)真正給消費(fèi)者帶來(lái)改變——毫無(wú)疑問(wèn)，高通做到了。
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