吕程的修真秘籍进入2018年后，人工智能开始成为旗舰手机的标配，也屡屡出现在发布会PPT上，几乎所有的手机厂商都在标榜自家的AI技术和服务。但这场手机AI热也出现了一些不太理性的声音，比如避重就轻、刻意夸大人工智能的软件能力，没有技术储备只单纯炒作人工智能概念来混淆是非。

　　一种常见的说法是，人工智能时代的硬件将成为AI的附属。其实这是对手机AI的一种误解，AI在智能手机上的应用离不开三大推手，即数据、芯片和算法。数据是机器学习的关键，芯片的计算能力决定了AI的应用，而算法映射了人工智能的发展水平。

　　也就是说，手机AI的话语权之争在本质上仍是芯片能力的比拼。高通、华为、苹果、三星等芯片厂商已然意识到了这个问题，近两年推出的处理器也有意增加、优化了AI能力。

　　作为一个直观的比较，我们可以参考一下鲁大师公布的AI性能排行榜中，荣耀V10的得分要明显高于三星 S9等搭载骁龙845的机型，尽管麒麟970的发布时间早于骁龙845半年之久。

　　究其根本，骁龙845并没有人工智能专用的硬件处理单元，而是通过NPE（骁龙神经处理引擎）调度已有的CPU、GPU和DSP资源实现AI性能。

　　此举的弊端在于，CPU、GPU、DSP等并非是针对AI打造，AI任务和通用任务会同时占用运算资源，在手机高负荷任务运行的场景下，AI应用的处理效率会很低，跑分落后也就不足为奇。

　　这等同于有了专门的音乐老师教音乐，不会出现语文老师或者英语老师来教音乐的情况，从而可以提升处理速度，有效避免因任务撞车造成效率低下的问题。

　　目前来看，仅有麒麟970和苹果的A11仿生在AI运算解决方案中采用了独立处理单元，高通、联发科是分布式异构计算的代表。在手机AI发展的初期阶段，和AI有关的应用尚未成为绝对的主流，芯片厂商也选择了不同的处理方式来满足AI需求。或许也只有华为、苹果这样的公司，才有机会成为第一个吃螃蟹的人。

　　就目前来看，高通已经向Face++、谷歌、Facebook等开发者抛出了橄榄枝；华为也把麒麟 970 作为移动计算平台开放出去，供众多开发者快速把应用接入华为的AI平台，已经适配了 AI 慧眼拍照、AI 随行翻译、AI语音助手等功能，构成健康可持续发展的AI生态链；OPPO宣布联合商汤科技打造AR开发者平台；荣耀早在2016年就推出了首款人工智能智慧手机荣耀Magic，在AI摄影、人脸识别、AI翻译等应用上收获颇丰

　　不过，最终决定AI话语权归属的还是用户体验，大多数用户并不会关注技术细节，而是直接的使用体验。不同于手机行业太多可有可无的微创新，处理器的AI能力在用户端却有着放大的迹象。

　　以时下火热的抖音为例，在用户录制视频时，即便后台运行了很多APP，导致CPU和GPU处于满负荷状态，NPU单元依旧可以帮助用户完整抠出人像，并且实时完成效果渲染；而缺乏NPU单元的处理器，一旦CPU和GPU承担的人物过多，在运算速度不足的情况下，有可能出现录视频人像抠图不完整的情况，比如缺胳膊少腿等。

　　读到这里，大家对AI手机应该有了比较清晰的认知，不是增加了某一项AI功能就可以称之为AI手机，而是需要一整套的解决方案，AI芯片（计算能力）、AI算法（处理能力）、云端服务（智能服务）、AI系统（系统级优化）缺一不可。