未来手机会是什么样子？

（△图片来源：拍信）

如同握在手中的一块屏幕，却又充满了智慧，这是在诸多科幻电影中出现过的场景。在2017年，我们逐渐看到了这种愿景实现的可能性，几乎所有手机厂商打出了自家的全面屏产品。虽然现阶段全面屏产品仍旧有着技术方面的限制，但随着三星、苹果以及华为的加入，全面屏手机市场正经历着一个巨大的变革。

相较于全面屏这一在外观上的创新，将人工智能技术带入到手机“大脑”中，所带来的话题热度更加深刻，这也是未来高端手机市场所具备的另一种潮流---人工智能手机芯片。

人工智能的浪潮

（△2017新兴技术成熟度曲线，来源Gartner）

人工智能席卷了整个科技行业，并被称为是未来十年的热点。全球排名前几的企业，这其中包括了谷歌、Facebook以及微软都在开始布局。前者所研发的Alpha Go更是以“第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序”而著称。

（苹果A11 Bionic芯片）

人工智能也蔓延到手机端，环视目前全球排名前三的手机厂商：苹果在iPhone X上使用了自研的人工智能仿生芯片---A11 Bionic芯片，用以提升AR功能以及人脸识别技术。华为最新的麒麟970芯片也将人工智能纳入其中，不过与苹果人工智能芯片仅仅服务指定功能不同，麒麟970创新设计了HiAI移动计算架构，并新加入NPU模块，能够提供了全局应用的人工智能服务，率先搭载麒麟970的华为Mate 10在今日也已经发布。

虽然目前三星并没有类似人工智能手机芯片诞生，但有消息称三星在准备AI芯片来为Bixby乃至整个手机服务。从麒麟970到苹果A11，人工智能手机芯片已经成为了智能手机行业新的分水岭。

浪潮之下，仍旧面临一些难点

2017年业界对AI性能处理探索的两个典型代表，也就是谷歌研发的深度学习加速ASIC芯片---Tsela V100（在Alpha Go人机大战中提供了致胜的算力支撑）以及英伟达在2017GPU技术大会上正式发布的新一代处理器架构Volta V100。以这两款在服务器端无可挑剔的AI芯片为例，他们在使用过程中，是没有尺寸的考虑和功耗方面的明显限制，因为可以一直插着电，并配有先进的降温系统。

但是放在手机端，就必须考虑这样的技术问题：

1、手机作为电子消费品，本身就在追求轻薄，对于内部空间就处于一个不断压缩的状态。续航方面所依赖的电池，一段时间以来也是迟迟未有重大突破，所以在这两种情况下，人工智能手机芯片就必须考虑空间以及功耗问题；

2、手机端的人工智能芯片具备高集成性，CPU、GPU、图像信号处理器、蓝牙、GPU以及WiFi等等功能模块集中在小小的SoC中，并且还要加入人工智能模块，这对于工艺的挑战是巨大的。

3、大体来说，人工智能需要经过训练以及推断两个过程。现阶段训练可以交给云端，提供海量信息，人工智能手机芯片则负责推断，需要算法来支持，当然在后续过程中，人工智能手机芯片在训练这一项上的能力会得到进一步的发展。就人工智能来说势必要联合云端以及端侧，之间的数据传输就需要有强大的网络性能。

除此之外，在应用端需要克服的问题仍旧众多。首先是安全性，这一点也将会在人工智能的发展过程中受到用户以及业界越来越多的挑战。其次是否有足够的AI生态应用发挥出人工智能计算能力，并且持续吸引足够多的AI应用开发者加入到生态中来。

人工智能这盘棋，华为早已布局

此前，华为公有云高调进军行业云市场，凭借着华为在硬件的积累，未来跻身全球公有云前三不是梦想。凭借着这个阵地，在大数据统计、服务以及超强计算力方面势必有一番出色的表现。

（△华为Mate 9 来源：机智猫）

在手机端，华为在Mate 9上应用了智能感知学习技术，能够跟踪趋势和行为模式，从而确保手机持续运行的快速和顺畅，避免出现像手机使用时间越长，反应越慢的情况；P10 & P10 Plus新增的Ultra Memory功能，结合智能感知和深度学习，实现了自动内存压缩和回收，以及自动碎片处理功能，极大提高了手机的响应速度，也缩短了应用启动时间。这些基础研究对于产品定义都非常有益。

（△华为诺亚方舟实验室 来源：官网）

而这些都是诺亚方舟实验室的研究成果，这座成立于2012年，用做人工智能算法研究、管理AI技术合作、识别AI主要应用场景和需求管理等研究的前沿阵地，就是华为在人工智能布局的一个缩影。

在一份来自华为公布的资料显示，在2012年以前，华为就开始思考智慧终端该有一颗什么样的大脑，以及Ta会干些什么？学习什么？如何思考？为了创造“A new brain”，华为做了各种相关的科学研究和应用尝试。

在最新的Mate 10系列上，华为带来了最新的人工智能之作---麒麟970芯片。

• 1、创新性架构，带来极致运算能力

人工智能的发展，需要庞大的运算作为支持，这对于普通处理器中的CPU来说已经捉襟见肘。为了满足需求，麒麟970选择了全新的HiAI移动计算架构，首次集成NPU（Neural Network Processing Unit）专用硬件处理单元。相较于四个Cortex-A73核心，在处理同样的AI应用任务时，新的异构计算架构拥有大约25倍性能和50倍能效优势。更具体的一个数字则是，在图像识别方面，麒麟970每分钟的速度可以达到 2005 张，远高于业界同期水平。

在手机端同时考虑的是功耗问题，这代的麒麟970采用了TSMC 10nm工艺，在指甲大小面积下集成了55亿个晶体管，克服了晶体管增加而带来的功耗挑战，这对于日常使用来说也是一个极大的提升。

• 2、1.2Gbps极速Modern，高铁环境下仍旧出众

人工智能需要端侧与云端的协同合作，如何解决其中数据传输所带来的延时问题，在第一时间响应用户的需求？

在麒麟970芯片中，使用4*4MIMO、5CC CA以及256QAM等多种先进技术，将碎片化的频谱聚合成为最大带宽，聚合峰值能力最高可达到1.2Gbps的下载速率，这也是目前手机芯片的最快联网速度。并且超过40万公里高铁的实测和优化和率先商用双卡双4G双VoLTE，让体验十分突出。

这在整合云端以及端侧信息时，有着天然的优势。或者我们可以想的再长远一点，2019年将迎来5G时代，人工智能的概念将会得到进一步爆发，万物互联下的数据信息量也得到进一步爆发，而千兆LTE更是提前体验5G时代。

• 3、安全性

人工智能的服务建立在大数据以及个人信息的基础上，从而不断演化最终成为某个人的专属手机。随着使用时间的积累，个人信息的收集工作也变得更加密集。如何确保这些数据的安全性，就是用户以及业界最为考虑的问题。

虽然说人工智能的实现，依靠端侧以及云端。但是在华为Fellow艾伟的解释中，华为芯片在底层尽可能提供良好的硬软件安全环境，在数据层面形成一个自律规范。就像不是所有照片都会上传到云端，有些数据也不会放到云上。随着华为在芯片上的提升，人工智能将更多依赖本地终端，这本身省去了隐私泄露的担忧。

而且本身华为也做了多方面的保护，首先是Mobile AI架构天然比纯云端应用安全得多。华为芯片内置了inSE模块，能够提供金融级别的加密保护，这对用户的生物信息、支付信息等各种信息的保护提升到更高安全级别。

第三，华为还有安全OS，是完全独立于安卓的OS，华为自己开发、控制，不存在对某家留一后门，而且完全和安卓隔离的。

• 4、可用性

手机想要实现人工智能，必然需要能够看清、听清，麒麟970也在试图将看清、听清提升为看懂、听懂，如在手机手机拍照时通过AI精准识别拍摄物体，出国旅行时借助AI随行翻译，还有嘈杂环境下利用AI降噪语音技术大幅提高语音识别率等。

并且，麒麟970考虑在HiAI和安卓AI API两类接口开放给开发者，让开发者能够在上面开发出各种各样的安卓应用，并促成AI与手机的深度融合，从而带给消费者革命性的体验。

总结

如今华为Mate 10系列在国内已经发布，而iPhone X的上市时间也只剩下了一周不到的时间。在随后高通以及三星也将出产搭载人工智能的手机芯片，陆陆续续有更多的手机厂商进入人工智能领域，科幻电影中那个愿景也逐渐临近。而早早已经占据人工智能高地的苹果华为，也将构建那个美好的未来。