手機AI化芯片漸成趨勢：應該是外掛還是集成？
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，KUKA機器人維修，從芯片層優化AI算法。
如果說最近刷爆朋友圈的三代AlphaGoZero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，也就是手機發熱跟續航等問題。從高通4G/5G峰會上的數據不難看出，89%的用戶現在最大的痛點就是續航問題。
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，庫卡機器人驅動器維修，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。傳統的手機芯片主要由CPU（中央處理器）/GPU（圖形處理器）/DSP（數字信號處理）三部分組成。這次華為mate10的AI芯片則是在傳統為核心的架構之外，增加一個寒武紀開發的NPU（神經元模塊），對CPU/GPU減負，降低功耗。無獨有偶，今年7月發布的vivoX9sPlus，同樣是搭載一個獨立DSP影像優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據，高通產品管理高級副總裁Keithkressin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布AI芯片的看法時，Keithkressin稱，m.dekuna.com，把AI的單元模塊內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、編程模塊的優化。
徐立同樣認為，獨立的A芯片需要更長的發展時間。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新視覺和基于攝像頭的圖形處理等領域。軟硬一體化開發是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層（SDK）隔閡，徐立告訴南都記者，以前芯片層主要優化操作系統，但現在AI則要求芯片直接優化應用。