手機市場增速3年降10倍，巨頭們只能寄望「它」翻身
時代財經APP記者 梁志雄
3%，這是調研機構Counterpoint發布的2017年第二季度中國手機市場的增長率，這是個多少令人有點尷尬的數字，要知道僅僅在三年前，這個數字還是30%。出現這個結果，不管業界還是調研機構，普遍都認為一方面是消費市場已經趨近飽和，另一方面也因為智能手機創新進入瓶頸期，用戶不再迫切更換新手機。
事實上智能手機創新匱乏已經持續多時，就連剛剛過去不久的蘋果發布會也沒能激起大眾太多的熱情，而「Face ID面部識別」成為發布會上為數不多的亮點功能之一，為這個功能提供支撐的正是蘋果A11處理器全新的「神經網路引擎」。
除了蘋果，華為也推出了麒麟970處理器，直接為其正名「AI晶元」，至此AI晶元正式走到大眾視野里，儘管現在這個新事物尚在萌芽期，但未來這很可能將是影響智能手機、智能設備、智能汽車的重大變革，而且將是規模數百億計的上游新產業。
科技巨頭開啟AI時代
9月初，華為首次在柏林國際消費類電子展覽會上展出了麒麟970晶元，華為稱這是「全球首款人工智慧（AI）通信晶元」，與以往的通信晶元不同的是，麒麟970內置了NPU（神經網路處理器）實現晶元自主深度學習。
化為手機
華為宣稱，麒麟970在AI方面的概念讓其就像一個智慧大腦，相比以往需要上傳到雲端的DeepLearning深度學習，現在直接在移動終端內完成，可以大大提升服務效率。麒麟970中首次集成了神經元網路單元NPU，其與CPU、GPU組成了創新的HiAI人工智慧移動計算平台。
利用NPU還可以實現計算機實時演算、低功耗AR等功能，而且都是在手機端就可以實現。可以讓手機在原有的硬體基礎上大幅度提升性能，還可以讓手機變得更加智能，隨時響應用戶的操作指令。
雖然華為趕在了其他廠商前面發布首款AI通信晶元，但後面的追趕者如三星、蘋果、高通、展訊等也都洞察到了AI晶元的重要性。
蘋果手機
蘋果在剛剛發布的iPhone 8和iPhone X中使用了蘋果A11處理器，儘管蘋果沒有宣稱這款處理器是基於AI晶元，但其實這款處理器與此前的不同之處在於加入了AI技術，蘋果稱之為「神經網路引擎（neural engine）」。而這個「引擎」正是iPhone X上的Face ID面部識別功能背後的最大功臣，Face ID使用了人工智慧技術完成人臉三維建模中的特徵提取，並且用這些特徵配合演算法來實現人臉識別。
另外如三星也在秘密研發人工智慧專用晶元，以期趕上對手的步伐，三星AI晶元可以實現離線處理數據，不再依賴雲端處理語音識別，語音翻譯等功能；而高通也正在研究人工神經網路，並在最近收購了荷蘭機器人工智能公司Scyfer、美國的人工智慧公司Brain Corp等，期望儘快將AI置入移動晶元中。
值得注意的是，儘管離AI晶元的普及還有很長一段時間，但近期一些品牌像小米、vivo等發布的新產品也內置了人工智慧專門處理的功能，如AI美顏、AI遊戲引擎、用戶行為學習等，儼然已成潮流。
一位業內人士坦言，「今年智能手機的熱點看似是『全面屏』，但這很可能只是一時的熱潮。說到重大的變革，還是要數AI晶元和人工智慧學習，這將在未來幾年持續影響智能手機和其他智能產品發展的方向。」
前景光明但尚未成熟
半個世紀以來，晶元行業製造商包括英特爾、高通、德州儀器、三星等，都在使用一種單一的、適用於各種情況的晶元，這幾乎是因一直遵循「夠用」原則。
而直到語音助手、人臉識別、物體識別等等人工智慧出現後，人們發現現有CPU無法支撐如此複雜的運算，因此初期定義「人工智慧加速器」的部分就應運而生。人工智慧加速器通常是一塊專用的硬體單元，可以以單獨晶元或者SoC上的IP的形式存在。由於專門為人工智慧加速設計，因此在處理此類運算時可以實現非常高的性能並且消耗很低的功耗。
直到現在華為、高通相繼為「AI晶元」正名，以後人工智慧加速器將成為移動晶元的標配。對AI晶元的產業前景，有機構預測，到2025年，全球AI晶元組市場規模將超過122億美元；而我國《新一代人工智慧發展規劃》預計，到2020年，國內智能計算晶元市場規模將達到100億元。斯坦福大學人工智慧實驗室主任李飛飛表示，未來五到十年，人工智慧在無人駕駛、工業機器人及AR/VR等行業的應用會得到大規模提高。
而專註於為移動設備製造晶元的製造商高通則認為，智能手機已經成為人工智慧最大的載體，高通工程技術副總裁Jeff Gehlhaar表示，「人工智慧可以為智能手機提供增強體驗和全新功能，例如可以成為你的個人助理，可以提供出色的拍照，還有更強的安全性。」
不過就目前來看，儘管人工智慧晶元看起來成為風潮，而且很可能成為智能手機和智能產品下一個競爭點，但是手機中國聯盟秘書長王艷輝則認為目前為時尚早，「目前的AI在行業應用中快速地普及，但對於分散的手機場景，應用還遠遠沒有成熟。」
他還認為，真正的人工智慧晶元需要密集型的計算，而目前智能手機的計算環境是非常受限的，續航、內存、散熱等都是需要解決的問題。換言之，想要「真正」實現人工智慧並非易事，還有很長一段路要走。
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