回到智能手機(jī)場景也如是一樣。今年，以華為、蘋果為代表的手機(jī)廠商，也都采用了各自獨(dú)家研發(fā)的所謂“AI處理器”來為更多的人工智能相關(guān)技術(shù)在手機(jī)端的落地奠定基礎(chǔ)。

　　蘋果A11仿生處理器的六核心設(shè)計(jì)

 

　　以蘋果A11仿生處理器為例，首先，為保證基本的運(yùn)算能力，A11 CPU采用了六核心的設(shè)計(jì)，即2個(gè)高性能核心搭配4個(gè)高能效核心，并且高性能核心運(yùn)算速度提升了25%，高能效核心速度提升了70%；其次，自家研發(fā)的GPU的能力也得到了提升，進(jìn)而保證了圖形處理的運(yùn)算速度。對(duì)電腦有所了解的朋友想必都知道，CPU更加擅長數(shù)據(jù)類信息的運(yùn)算，而GPU則更適合圖像、視頻類數(shù)據(jù)的運(yùn)算，人工智能相關(guān)技術(shù)所需計(jì)算的數(shù)據(jù)，并非單純的只有數(shù)據(jù)類信息，所以，提升GPU的運(yùn)算能力，一方面可為手機(jī)帶來更好的顯示效果，另一方面也提升了手機(jī)設(shè)備對(duì)于圖型類信息的處理速度，進(jìn)而提升整體數(shù)據(jù)的運(yùn)算能力；最后，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎（neuralengine）”的解決方案，進(jìn)一步為人工智能功能的落地提供助力。簡而言之，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎（neuralengine）”就是一個(gè)專門用于為人工智能（包括語音助手、人臉識(shí)別、物體識(shí)別等等）服務(wù)的加速器。這類加速器在設(shè)備端的應(yīng)用原理起源于人工智能基礎(chǔ)算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，加速器的出現(xiàn)，一方面解決了CPU在運(yùn)算人工智能數(shù)據(jù)時(shí)性能的不足，也消除了GPU進(jìn)行人工智能數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)的巨大功耗，可謂是目前較為合理的解決方案。

　　蘋果自主研發(fā)的GPU

 

　　除蘋果外，資料顯示，華為發(fā)布的麒麟970似乎也是采用了這樣的設(shè)計(jì)。目前看來，在人工智能初級(jí)的探索階段，讓人工智能相關(guān)技術(shù)得以落地的消費(fèi)級(jí)電子產(chǎn)品（手機(jī)、PC、汽車等）均可采用“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎（neuralengine）”的模式來保證人工智能相關(guān)功能的數(shù)據(jù)可以在設(shè)備本地直接進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而保證人工智能相關(guān)功能的效率得到很好的提升，增強(qiáng)其實(shí)用性，為消費(fèi)者帶來“真·智能”的智慧用戶體驗(yàn)。

　　人臉識(shí)別功能應(yīng)用場景之一

 

　　蘋果通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)表情

 

　　至于未來會(huì)怎樣有點(diǎn)難以想象，不過筆者認(rèn)為，當(dāng)5G網(wǎng)絡(luò)得到成功商用，將會(huì)令大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的能力進(jìn)一步提升，繼而“深度學(xué)習(xí)”等人工智能應(yīng)用場景也更好的被網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)。但即使這樣，一些較為簡單的人工智能功能的實(shí)現(xiàn)，在設(shè)備端本地進(jìn)行計(jì)算還是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。畢竟，這樣即可減輕后端運(yùn)算的壓力，又可有效利用前端的資源，進(jìn)而讓人工智能相關(guān)技術(shù)落地的體驗(yàn)達(dá)到最佳，迎來真正的人工智能時(shí)代！