這一邊，華為剛推出全球首款搭載AI芯片麒麟970、能夠“深度學習”的手機mate10；那一邊，結束4G/5G峰會的高通則馬不停蹄與AI廠商商湯合作，從芯片層優(yōu)化AI算法。
如果說最近刷爆朋友圈的三代AlphaGo Zero只是讓群眾“不明覺厲”，那么AI手機似乎離我們越來越近了。實際上，使用AI的手機已經(jīng)屢見不鮮，比如直播軟件的濾鏡、支付軟件的人臉識別，或者是siri、小冰之類的語音助手。但如果軟件目前已經(jīng)可以解決手機AI化的問題，那么AI芯片還有市場空間嗎？
AI手機的計算量
與電池續(xù)航問題
“其實用戶感知不明顯，但AI一直在進步。比如說美顏，以前需要拍出來才能看到照片，但現(xiàn)在可以實時預覽，”商湯科技CEO徐立告訴南都記者，AI一直在進步，而這些變化需要類似高通芯片DSP的加速。
“但比如人臉解鎖的延時性問題；比如說現(xiàn)在可以瘦臉，但依然做不到瘦大腿，比如說拍了一張很多人的照片，對每個人臉進行標簽化識別還做不到。”在徐立看來，AI對終端影響依然比較弱，主要是計算力不足的原因。要解決AI的處理，需要超高頻的計算，否則延時性很嚴重；反過來計算量太大又面臨功耗問題，也就是手機發(fā)熱跟續(xù)航等問題。從高通4G/5G峰會上的數(shù)據(jù)不難看出，89%的用戶現(xiàn)在最大的痛點就是續(xù)航問題。
有廠商選擇把計算力放在云端，比如英特爾。“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’。”英特爾院士、英特爾通信與設備事業(yè)部無線標準首席技術專家吳耕曾告訴南都記者，未來的手機沒有所謂的高低配，多大的內(nèi)存條影響并不大。
但徐立則認為，絕大部分的計算還需要在本地完成。“如果很多人同時使用AI程序，對于云端傳輸而言需要很大的帶寬；而且延遲性會更嚴重。”而高通董事長孟樸補充說，“比如隱私方面，用戶就不希望在云端完成。”
功耗：AI芯片
應該是外掛還是集成？
如果本地運算很重要，那如何才能避免“發(fā)燒機”呢？
終端廠商選擇外掛一個新模塊。這也需要對芯片結構的全新理解。傳統(tǒng)的手機芯片主要由CPU（中央處理器）/GPU（圖形處理器）/DSP（數(shù)字信號處理）三部分組成。這次華為mate10的AI芯片則是在傳統(tǒng)為核心的架構之外，增加一個寒武紀開發(fā)的NPU（神經(jīng)元模塊），對CPU/GPU減負，降低功耗。無獨有偶，今年7月發(fā)布的vivo X9s Plus，同樣是搭載一個獨立DSP影像優(yōu)化芯片提高拍照技術。
“如果是入門級的低端手機，可以通過獨立芯片來解決海量數(shù)據(jù)，”高通產(chǎn)品管理高級副總裁Keith kressin告訴南都記者，但這之前還要考慮AI處理能力、獨立芯片價格、軟件模式、電源管理一系列問題。“廠商的旗艦機還是會選擇跟高通合作集成，因為獨立芯片會增加手機體積跟成本。”
“與定制硬件相比，靈活的人工智能硬件在目前是更優(yōu)選擇，結合DSP與GPU的效果更好，我們主要花時間在SDK及框架上。”在被問及被華為搶先發(fā)布AI芯片的看法時，Keith kressin稱，把AI的單元模塊內(nèi)置到芯片上并不是難事，高通之前就可以做。“關鍵還是在軟件開發(fā)、編程模塊的優(yōu)化。”
徐立同樣認為，獨立的A芯片需要更長的發(fā)展時間。“并不是需要專門一塊AI芯片，關鍵是釋放更多計算資源跟其他模塊去處理復雜場景。”這次商湯與高通的合作主要在創(chuàng)新視覺和基于攝像頭的圖形處理等領域。“軟硬一體化開發(fā)是AI手機的趨勢，關鍵是打破從芯片低端到終端應用之間的中間開發(fā)層（SDK）隔閡，”徐立告訴南都記者，“以前芯片層主要優(yōu)化操作系統(tǒng)，但現(xiàn)在AI則要求芯片直接優(yōu)化應用。”
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