­　　自從麒麟970率先加入NPU模塊后，手機(jī)處理器似乎又回到了當(dāng)初核心數(shù)量大戰(zhàn)的時(shí)代，高通和蘋果紛紛在處理器中加入AI計(jì)算模塊，通過針對(duì)AI計(jì)算設(shè)計(jì)模塊，不斷提高處理器AI算力。那我們?cè)撊绾魏饬窟@些處理器的AI算力呢？我們不妨試試這些軟件。

­　　不過說AI跑分之前，我們首先要搞清楚各大廠商所謂的AI核心到底有什么用，是干什么的。而要分析作用之前，我們需要先解釋清楚AI這個(gè)流行詞。

­　　手機(jī)上的AI到底是什么東西

­　　所謂AI，其實(shí)就是指人工智能，如果將范圍縮小在硬件層面，就是指模擬人類大腦結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。說白了，就是模擬人的神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，通過大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。不同于傳統(tǒng)邏輯推理，基于大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的判斷力，在語音識(shí)別和圖像識(shí)別上特別有優(yōu)勢(shì)。

­　　單層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

­　　而目前手機(jī)真正能用到AI（也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的功能也就集中在圖像識(shí)別這一領(lǐng)域，各大廠商新加入的各種拍照方面的算法優(yōu)化，也正是得益于手機(jī)圖像識(shí)別能力的提升。

­　　所以，現(xiàn)在最能體現(xiàn)手機(jī)AI算力的跑分軟件，都使用了圖片處理來衡量處理器的AI算力，AI Benchmark就是其中的代表。

­　　AI Benchmark

­　　這款軟件主要測(cè)試了手機(jī)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別和處理圖像的能力。并通過9個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行不同的圖像識(shí)別任務(wù)，考察各大處理器的AI處理能力。

­　　這9個(gè)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別針對(duì)不同的識(shí)別任務(wù)，其一是對(duì)象識(shí)別/分類，通過輸入不同的圖片進(jìn)行訓(xùn)練，AI能夠?qū)?shù)量龐大的圖片進(jìn)行區(qū)分，在AIbenchmark中，它還使用了不同像素的分辨率來進(jìn)行識(shí)別，以進(jìn)行更精確和細(xì)小物體的檢測(cè)。

­　　對(duì)象識(shí)別測(cè)試

­　　這一點(diǎn)與我們現(xiàn)在常見的“智慧識(shí)別”息息相關(guān)，雖然各大廠商都已經(jīng)推出了這項(xiàng)功能，但是在識(shí)別準(zhǔn)確率上都有所差別，因此這一項(xiàng)在跑分中還是擁有一定的說服力。

­　　此外，識(shí)別也分為物體識(shí)別與面部識(shí)別，在面部識(shí)別上，AI將會(huì)將面部圖像分解為不同的特征點(diǎn)，然后通過與庫里特征點(diǎn)進(jìn)行比對(duì)，最終輸出最近似的結(jié)果。

­　　面部識(shí)別測(cè)試

­　　在我們的手機(jī)上，除了圖片搜圖片這種多對(duì)多的識(shí)別方案，也包括多對(duì)一的面部識(shí)別解鎖方案。相比而言，面部識(shí)別方案需要比對(duì)的庫里數(shù)據(jù)處理量雖然少，但是在特征點(diǎn)采集上面，面部識(shí)別的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)需要經(jīng)過更深次的細(xì)節(jié)訓(xùn)練。

­　　之前的AI應(yīng)用在于識(shí)別-對(duì)比環(huán)節(jié)，而這一步的AI則偏向圖像處理環(huán)節(jié)。例如在缺少光學(xué)變焦的手機(jī)上，如果你放大圖片的話，你會(huì)發(fā)現(xiàn)細(xì)節(jié)部分的噪點(diǎn)會(huì)十分突出，這是因?yàn)樗?xì)節(jié)部分全部都是由算法補(bǔ)充出來的。通過訓(xùn)練，AI能夠?qū)θ鄙龠^渡部分周圍的像素進(jìn)行識(shí)別，并且經(jīng)過計(jì)算后自動(dòng)填充，使得畫面更加平滑自然。

­　　使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行去模糊處理

­　　而語義圖像分割則是圖像識(shí)別的進(jìn)一步應(yīng)用，也是立足在大量的圖像識(shí)別上，然后針對(duì)整個(gè)畫面識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行分類并加以標(biāo)明。除此之外，AIbenchmark還測(cè)試了照片增強(qiáng)環(huán)節(jié)，這一項(xiàng)功能比較常見，就是常說的拍照AI模式，能夠?qū)Ξ嬅鎴鼍斑M(jìn)行識(shí)別以后按照預(yù)定的算法預(yù)設(shè)進(jìn)行調(diào)整，比如說畫面集體提亮，藍(lán)天白云飽和度拉高等。

­　　分割圖像語義

­　　前面說了這么多測(cè)試全部都是建立在圖像識(shí)別上，但是對(duì)于一般手機(jī)而言，大量的圖像計(jì)算會(huì)消耗大量的內(nèi)存，所以最后一個(gè)測(cè)試，也是對(duì)手機(jī)內(nèi)存大小的測(cè)試。

­　　內(nèi)存大小同樣會(huì)限制識(shí)別圖像大小

­　　說了那么多，我們來看看目前市面上的處理器跑分成績到底如何。我們將AI Benchmark官方的跑分天梯圖奉上，大家也可以自己下載這個(gè)軟件（搜索AI Benchmark即可），測(cè)測(cè)自己手機(jī)的AI性能究竟如何。

­　　AI跑分排行榜

­　　需要說明的是，目前跑分的前三名都是開發(fā)平臺(tái)上測(cè)試的處理器。既然平臺(tái)不同，性能和手機(jī)內(nèi)部的同款處理器有差別也屬于正常。

­　　同時(shí)這個(gè)跑分軟件也有很大的局限性，比如尚未支持iOS系統(tǒng)等問題，不過相信未來還會(huì)有更全面的AI評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。

­　　畢竟目前的手機(jī)AI處理還處在“初級(jí)”水平，未來的路還很長，手機(jī)陣營三大芯片巨頭誰勝誰負(fù)還未可知也。