全球第一款移動的AI處理器的麒麟970，到底秒殺了誰？

一大早，打開了微信後被許多人刷屏。

說的都是一件事——華為的麒麟970移動處理器發布了。

這款處理器不再只是為了對標競爭對手高通與三星，而是在功能上佔據了制高點——內置了一顆名為NPU（Neural NetworkProcessing Unit）的單元，讓手機端具備了處理人工智慧任務的運算能力。

以下是這款處理器的規格簡介：

這些參數仔細看一下會發現許多方面已經持平甚至趕超了高通和三星的旗艦競品。

然而現在消費者對移動處理器的認知已經步入了一個用多少核處理器有多少晶體管都沒什麼所謂的階段，這實際上也是間接地指出目前移動處理器發展的瓶頸。許多使用功耗優秀性能不算很弱的中端移動處理器的手機在市場上反而更受歡迎也證明了這點。

那麼麒麟970有什麼值得刷屏的地方？自然就是那顆NPU以及整個基於NPU推出的AI演算法架構咯。

所以很多人可能會問，麒麟970的NPU對我們有什麼具體的好處？必須承認當下手機端可使用的AI應用並不多，其原因恰恰就在於傳統通用處理器處理AI應用速度不快，所以像Siri這樣的語音助手都是依賴於雲端的運算來處理語音指令而無法實現離線搜索。另外，對於語音的識別也有一定場景要求（例如太嘈雜就不行）。你可以理解為，傳統語音助手在雲端有一個NPU，但數據處理並回傳所佔用的時間可能比你說完一句話還耗時間。這就是我們常說語音助手的痛點，太過依賴雲端了。

而麒麟970可以解決的痛點，就是讓語音助手的任務可以做到在本地進行。並通過深度學習演算法來抑制噪音，來提高整個語音識別能力，並針對一系列場景的痛點來進行優化。

而且，雖然NPU主要針對的是人工智慧應用，但其實他的潛力不僅限於傳統人工智慧任務，我們最常用功能——拍照，同樣可以通過NPU來進行優化。手機對場景的識別會更迅速和精確。最直觀的，就是打開大光圈虛化功能時，對人物的摳圖，讓虛化的邊緣處理也可以更精準。如果優化得當，以後別的手機品牌在發布會上也就不敢繼續拿虛化摳圖這事來吹牛了。

這些只是當前的一個應用舉例，能真正體驗到OnDevice AI優勢，還得等到10月16日華為Mate 10發布後才行。相信屆時華為會公布更多與麒麟970深度合作的功能與應用。

麒麟970是首個針對人工智慧任務優化的移動端晶元，只是讓我不解的是，許多媒體標題竟然號稱華為這次秒殺了一眾科技公司包括谷歌、Intel等等。

要知道，這些公司在AI領域部署應用更多的針對的是雲伺服器端，畢竟雲和智能當前發展的趨勢。而華為選擇了移動晶元端，因為這能更直觀地給消費群體帶來人工智慧瓶頸圖的突破。

而我認為麒麟970能秒殺的，並不是那些公司，而是一些具體的產品，例如最近好幾個互聯網公司都在做的智能音箱。

咱們先不說這種設備不太符合國內的家庭場景應用。就事實上來說，就算一台普通的智能手機，其實也可以完成智能音響可以做的工作。那麼搭載麒麟970後的Mate 10能做到什麼地步呢？

首先是語音啟動更快速，並且把功耗降至比以前更低的水平，其次回應的速度加快；而原有的場景應用也將更聰明——「我聽不明白你說什麼」這種回復的幾率會大幅降低。

而當這些原本依賴雲服務的具有一定延遲的應用都放在手機終端內運行，給消費者帶來的感官上的提升就是明顯的。

這種差別，就好像通過在線雲盤看視頻和本地硬碟看視頻一樣，即便雲盤伺服器再強大，也還是會存在延時沒辦法和本地視頻相提並論。

這些都只能說是目前的AI應用的冰山一角，NPU絕不僅僅是為了單項任務所涉及，它能染指的領域還很豐富。當然說得直白一點，它的存在就是為了讓你的手機變得更快和更省電。

而現在，突破瓶頸的硬體條件已經具備。接下來還需要更多的應用上的部署。API的開放為更多應用提供接入方式，和多家公司合作開發出更多應用都是決定了麒麟970能否贏在AI領域的關鍵。

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