你的手機加入「AI晶元」，有什麼用？

越來越多的科技公司在鼓吹自家手機搭配的AI功能與體驗，但是很多消費者都沒真正感受到所謂的「AI手機」有什麼特別，更多地認為這是一種營銷性的噱頭。

平時，我們更多接觸的是AI加持的拍攝功能、語音助手，但AI不止體現在軟體上，還在硬體這一端表現出來。「AI晶元」可以說是硬體方面的新成就，其實，「AI晶元」這個說法有點不準確，它並不會作為一個獨立單位而存在，更多是成為SoC（系統級晶元）的一部分，例如蘋果的A11仿生處理器中，專門為機器學習任務設置的一個內核；華為最新的麒麟970處理器也擁有一個專門的神經處理單元（NPU）；三星也為Exynos處理器配備專門的人工智慧晶元。

（蘋果的A11 Bionic處理器）

將「AI晶元」整合到處理器中，算是緊跟技術發展的潮流，也是因為目前常見的移動晶元支撐不起足夠的端側運算需求，滿足不了手機人工智慧應用的「機器學習」需求。假如用原有移動晶元強行運行機器學習的APP，只會令設備卡頓嚴重或者就是根本跑不起來，加快電能消耗。

除了滿足AI任務的深度運算需求，一般消費者從中得到什麼？畢竟這個才是我們最關心的。

根據上方所述，有一個專門晶元供機器學習可以提升設備的性能和續航能力。

比如視頻、圖像類的AI任務，假如要上傳到雲端進行演算法處理再傳回手機，那麼就會有所延遲，這樣子，數據的傳輸和運算需要花費更多的時間，功率消耗也很大。將AI移植到晶元上，能提高人工智慧或語音助手進行任務處理的效率和性能，而這些改進主要涉及當下人們所需要的語音和圖像識別功能，當然也有其他用途。

對於一般消費者而言，更為切實地感受到聽覺和視覺識別能力的加強。比如語音助手，拍攝功能的改善——能夠通過拍照時識別拍攝物的場景，實時調整到最佳拍攝模式，進行背景虛化、美顏自拍等等。

（華為Mate 10的AI智慧識物功能）

除此之外，也能為用戶提供更好的隱私性和安全性。

目前，手機AI的主要任務還是識別功能，各種圖像和信息數據的識別，這些東西上傳到雲端是有風險的。有了「AI晶元」的存在，可以直接在本地進行數據處理，離線訪問服務或者保存數據，降低數據泄露和被黑客入侵的風險，也節省了不少流量。

不過，可惜的是擁有「AI晶元」還不代表機器學習APP和服務可以有效地利用它的能力。目前很多公司只是利用AI硬體提升手機自身的性能，例如搭載A11仿生處理器的iPhoneX驅動新的功能——Face ID和Animoji。未來還需要開發者去製作相關功能和服務的APP。

高德納諮詢公司的科技分析師 Anthony Mullen 表示，在這麼多個界面中進行開發「並不輕鬆」：「我們離開發者使用這些硬體來開發精緻的體驗還有一段時間。在那之前，我們只會看到生產商和第三方之間的特殊合作」。

所以，目前AI在手機設備中表現得還不成熟，存在感還是很低。但小麥覺得一個專門進行演算法處理的「AI晶元」能幫助智能手機和其他技術發展得更好，能讓我們的智能手機變得比以往任何時候都要管用，這才是令人最值得關注的點。而到底是不是「噱頭」，還是看自己需求吧。

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