它是个什么东西？我须要买一个吗？目前究竟是什么情形？
图 | 苹果 iPhone X 最大的卖点之一便是个中 A11 芯片里的“神经引擎”
如今，估计很多人都听过移动人工智能（AI）芯片这个东西了。在最近的几个月里，从苹果 iPhone X 的“神经元引擎（Neural Engine）”到华为 Mate 10 的“神经网络处理单元（NPU）”，这种在手机中用来处理机器学习的分外芯片已经成为了新一代的营销热词。而高通和 ARM 等芯片商也卯足了劲，想要把它装进每个品牌的新旗舰机中。然而，只有很少的消费者才真正理解它到底是什么。
作为消费者，理解你所买的产品有何功能算是一门必修课了。由于只有当你知道你所买的和你所求的有无差误，才能避免花冤枉钱。
以是，当你在市场上探求新手机时，AI 芯片是你须要的功能之一吗？如果你想利用一些最新的人工智能 APP，你须要一个专门的 AI 芯片吗？
答案很大略：不须要。情由也不繁芜，请接着读下去。
我们为什么须要 AI 芯片？
在手机中安装一个 AI 芯片的缘故原由很大略：手机中常见的 CPU（中心处理器）并不适宜机器学习的哀求。若是用 CPU 强走运行机器学习 APP，结果不但会很慢，也会十分耗电。
这是由于人工智能算法须要在短韶光内进行巨量的小型打算，然而由于普通的 CPU 只有一小部分进行数学打算的资源（即内核），它须要很长的韶光和电力才能完成所有打算。这也是为什么当代人工智能行业十分钟爱 GPU，即图像处理器。这种芯片原来是为渲染游戏 3D 画面而生的，而 3D 渲染却正好也是短韶光多打算任务。因此，GPU 被设计成拥有成千上万个内核，在渲染画面之外也十分适宜机器学习所须要的打算任务。
当然，把数千枚内核塞进你的手机里是不现实的，但是芯片框架师们可以做出其他方面的设计来提高手机芯片可以同时处理的任务量。高通的人工智能与机器学习产品管理部部长 Gary Brotman 曾表示道：“我认为并行打算是最核心的，尤其在高效实现它的时候”。但是他也补充说，专门的 AI 芯片并不是唯一的出路，其他类型的芯片框架也可以被调度的更适宜机器学习算法。
而“AI 芯片”这个词虽然十分大略易懂，但是并不准确。就拿华为和苹果的产品来说，它们并非一枚单独的芯片，而是作为全体系统芯片（SoC），比如苹果的 A11 Bionic 芯片中，专门为机器学习任务所设的一个内核。系统芯片已经含有多个用于渲染画面，处理图片，或运行系统任务等的专用内核。以是在个中添加一个 AI 专用的内核算是遵守技能发展的大势。
图 | 华为的麒麟 970 芯片中包含着一款神经网络处理单元
我们可以从中得到什么？
从上述内容中，我们可以把专用 AI 芯片理解为（理论上）更高的性能和更低的能耗。但是，它还会带来更好的隐私和安全，也对开拓者更友善。
在隐私和安全方面，由于手机本地打算力的限定，许多现有的机器学习 APP 都须要把你的数据传输到云端才能进行打算。虽然谷歌和苹果发明了一些在你手机里直接进行这种打算的办法，但是其限定还是很大，用途不多。以是，如果你手机里有一个专门为 AI 设置的芯片，这些打算就可以在手机内进行了。而更少的数据传输则可以有效地减少数据被盗或透露的可能性。
此外，不须要一贯往云端上传数据也可以为用户节省很多流量。而这一点也可以帮 APP 的开拓者节省本钱。毕竟，如果可以在手机内进走运算，开拓者们就不须要费钱设置云真个做事器了。
因此，只要手机的 AI 硬件跟得上，所有人都会从中获利。
它现在可以被利用吗？
这个问题就比较难回答了，由于虽然你的手机可能有 AI 芯片，这不一定代表机器学习 APP 和做事可以有效地利用它的能力。
还是拿苹果和华为作为例子，这两家的 AI 芯片都有专门的运用程序接口（API），若是开拓者想利用 AI 芯片，他们必须在其 APP 中利用这些接口。但是在这之前，他们首先还要确保他们所利用的 AI 框架，比如谷歌的 TensorFlow 或 Facebook 的 Caffe2 被 API 支持。如果不支持，他们就必须花韶光对 APP 进行转化。
高德纳咨询公司的科技剖析师 Anthony Mullen 表示，在这么多个界面中进行开拓“并不轻松”：“我们离开发者利用这些硬件来开拓精细的体验还有一段韶光。在那之前，我们只会看莅临盆商和第三方之间的分外互助”。这便是为什么微软正在与华为进行互助，确保其翻译 APP 可以在线下利用麒麟中的 NPU 内核，以及为什么 Facebook 选择与高通互助，用高通的 AI 硬件帮助 Facebook 提高其增强现实滤镜加载的速率。
图 | Facebook 正在与高通互助，提高其增强现实自拍滤镜在高通硬件上运行的速率
然而，我们很难预测小型的 APP 开拓商是否像大公司这样，有足够的动力和资源来进行利用 AI 芯片的开拓。有趣的是，苹果在这又可以秀一波优胜感了：苹果 APP 的开拓者只须要利用苹果的核心机器学习框架进行一次开拓就足够了。对付安卓来说，如果不同的生产商开始推出自己的框架，这将大幅度增加 APP 开拓者的难度。
所幸，谷歌正在施展其影响力来办理这一问题。其移动 AI 框架 TensorFlow Lite 正在标准化移动设备上的 AI 体验，他们也要推出一款安卓系统 API，帮助开拓者“利用详细的芯片加速器”。
“从开拓者的角度来看，安卓的系统环境无法避免其碎片化的风向”，Brotman 说道，“但是这确实会让开发变得更大略一些”。而有一部分项目的效果只有在 Android P 发布之后才会起效。
以是，我须要一款装有 AI 芯片的手机吗？
再重复一遍答案：不怎么须要。由于许多人正在努力提高机器学习和 AI 做事在现有硬件上的性能，除非你是专家级用户，否则手机里是否有专用的 AI 硬件对你来说没有差异。
对付华为和苹果，其 AI 硬件的紧张用途便是提高他们手机本身的性能。对付 Mate 10 来说，这意味着监督其利用习气，重新分配系统资源以避免手机变慢。对付 iPhone X 来说，这意味着驱动新的功能，比如 Face ID 和 Animoji。
对付消费者来说，“AI 专用芯片”听起来十分高大上，但是旗舰机中的其他功能，比如防水防尘或双摄像头也不赖。目前来看，AI 芯片的营销用场远大于它的真正功能。希望在不久的将来，它可以成为大家手机中通俗俗通的一部分，为我们驱动那些有趣又好用的 APP。
