在AI移動芯片上 蘋果相對于華為落后了嗎？

　　眾所周知，蘋果是手機行業(yè)最早踏入 AI 人工智能領域廠商之一，早在2011年就已經(jīng)在 iPhone 當中首度集成 Siri 只能助理。盡管后期行業(yè)大多分析認為，蘋果幾乎已經(jīng)掉隊，但蘋果內(nèi)部關于人工智能技術的研發(fā)從未停止。今年5月份的時候，彭博社就曾爆料了蘋果的在人工智能領域的大動作，即蘋果正計劃將 AI 人工智能引入移動芯片中。

　　當時消息稱，蘋果內(nèi)部已經(jīng)開始測試一種獨立專用于執(zhí)行人工智能相關任務的處理芯片，該芯片在內(nèi)部被稱為“蘋果神經(jīng)引擎(Apple Neural Engine)”。據(jù)稱，蘋果這一人工智能處理芯片將提升蘋果相關設備處理智能任務的能力，例如在面部識別和語音識別等方面。當然了，蘋果并未對此置評。

　　很顯然，蘋果正持續(xù)在 AI 人工智能領域努力中，積極研發(fā)相關技術，以幫助自家的設備大幅提升效率。目前蘋果設備的 A 系列芯片可以通過用兩個不同的單元處理密集型或復雜的任務，分別是 CPU 主處理單元和 GPU 圖形處理單元。如果這兩個處理單元的部分任務可以轉(zhuǎn)移到一個 AI 人工智能專用單元上，必然能夠提升計算效率，同時幫蘋果提升電池續(xù)航。

　　伴隨著“蘋果神經(jīng)引擎”的消息出爐，很多人希望在6月份的 WWDC 全球開發(fā)者大會上，蘋果能夠透露一些相關 AI 處理芯片的進展或動態(tài)，不過事與愿違，直到現(xiàn)在也沒有人清楚所謂的“蘋果神經(jīng)引擎”究竟是什么玩意。那么，在移動 AI 芯片的開發(fā)方面，蘋果是否落后了呢?

　　華為比蘋果領先了一步?

　　國內(nèi)最大的智能手機廠商華為，作為狂喊“三年超越蘋果”口號的主要競爭對手，也為自家的旗艦智能手機開發(fā)了定制 AI 單元的 SoC 芯片，即最近最新發(fā)布的麒麟970處理器。華為方面宣稱，麒麟970是全球首個集成獨立 AI 人工智能專用 NPU 神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元的移動芯片。

　　NPU 神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元是麒麟970的最大亮點。按照華為的說法， AI 性能密度大幅由于 CPU 和 GPU，能夠用更少的能耗更快的完成更多任務，大幅提升芯片的運算效率。在 16 位浮點數(shù)(即FP16)時 NPU 運算能力達到 1.92 TFLOPs，有了 NPU 的加成，在圖像識別任務上，對比 Cortex-A73 的性能提升 25 倍，能效提升 50 倍之多，圖像識別速度可達到約 2000 張/分鐘，拍攝 1000 張照片僅消耗 4000mAh 電池 0.19% 的電量。

　　盡管所謂的 AI 加持目前并沒有統(tǒng)一標準進行衡量，只能聽華為官方舉例來解釋，但不可否認，有了獨立的 AI 單元之后，至少在拍照和圖像處理上比之前單純依賴 CPU 和 GPU 要快得多，保持高效率的同時更加的省電。而這些 AI 人工智能的理念，其實與 5 月份被爆料的“蘋果神經(jīng)引擎”如出一轍，說明未來 AI 獨立單元內(nèi)置于芯片一定是趨勢，蘋果也在做，只是華為搶先開了個頭而已。

　　現(xiàn)在多數(shù)人已經(jīng)知道，華為這枚 NPU 單元主要技術貢獻來源于國家重點實驗室中科院寒武紀，正是因為拿到了該實驗室的神經(jīng)網(wǎng)絡指令集授權加速開發(fā)，才讓麒麟 970 成為了首款集成寒武紀芯片的商用產(chǎn)品。而與華為相比，“蘋果神經(jīng)引擎”的具體細節(jié)和性能特點依然不為人知，不過可以預見的是，蘋果的 AI 芯片與華為相比其中必有大量異曲同工之處。

　　移動芯片包含 AI 單元將成為主流

　　在發(fā)布麒麟 970 移動芯片之后，余承東預告了新一代旗艦智能手機 mate 10，并在接受采訪時對外媒吹噓稱，華為 mate 10 的速度、續(xù)航以及功能性方面將遠超今年蘋果未發(fā)布的旗艦手機 iPhone 8，這主要歸功于華為新處理器麒麟 970，而負責人工智能的 NUP 單元功不可沒。

　　這是否表示意味著 iPhone 8 沒有專門的 AI 單元了呢?目前還很難說。雖然“蘋果神經(jīng)引擎”遭到爆料之后，還有小道消息稱蘋果已經(jīng)開始測試配備 AI 芯片的 iPhone 原型機，實現(xiàn)了硬件性能大幅改善，只等后續(xù)將此芯片整合到更多設備中，但是至今沒有更多細節(jié)放出。不過，蘋果并不著急，至少蘋果的舉動也預示著，在移動芯片在保持低功耗的情況下，塞進更強大計算性能的 AI 人工智能單元會成為主流趨勢。

　　相信很多對處理芯片有所了解的人都知道，如今一枚芯片已經(jīng)不再單純特指 CPU 中央處理單元了，因為 CPU 在做 3D 圖形渲染的性能上顯然力不從心。因此，在 CPU 之后又于誕生了 GPU 圖形處理單元。然而有了 CPU 和 GPU，信號處理能力還是不夠，于是就又有了 DSP。而在智能手機上，由于有攝像頭，需要處理圖像信號，不得不加入 ISP 圖像信號處理器。其余負責不同任務的單元也還不少，例如負責蜂窩網(wǎng)絡的 LTE 調(diào)制解調(diào)器，負責一大波傳感器的協(xié)處理單元。

　　不難看出，為了不同任務或?qū)ｉT針對某些任務而提高性能和效率，無數(shù)不同的計算單元組成了一枚一體式的 SoC 系統(tǒng)級芯片。因此，在今天移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)爆炸，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，深度學習變得越來越好用的 AI 人工智能潮流中，一個在移動 SoC 芯片中專門負責虛擬神經(jīng)元和深度學習的 AI 處理單元肯定不會少。

　　盡管現(xiàn)在 CPU 和 GPU 也能負責人工智能和深度學習，但是效率不高，畢竟各司其職。很多人會問 AI 人工智能單元有什么用?既然是神經(jīng)網(wǎng)絡，其實只要將其想象成人類的大腦即可，專門負責加速處理五官收集而來的數(shù)據(jù)，而在手機目前主要應用于語音識別、圖像識別等場景。就像前面所說，華為麒麟 970 的 NUP 目前最突出的表現(xiàn)也是在圖像識別上。

　　不出意外的話，“蘋果神經(jīng)引擎”所負責的肯定也是自家目前涉足的領域，例如 iOS 系統(tǒng)中的 Siri 語音識別、圖像識別、鍵盤預測、智能主動感知、主動提醒和服務等，并允許第三方調(diào)用。其余蘋果還能運用到 AI 處理單元的還會有無人駕駛汽車系統(tǒng)、AR 增強現(xiàn)實技術、Apple TV 和 HomePod 音箱等等，讓更多原本生硬的設備也能采用與人類同樣的方式進行交互，變得真正會思考。

　　蘋果或許比華為更有優(yōu)勢

　　其實在移動 SoC 集成 AI 人工智能處理單元這一全新模式上，蘋果比其他競爭對手有更大的優(yōu)勢，重點就是因為蘋果軟硬結合的實力一直是行業(yè)的標桿。

　　為了一款產(chǎn)品研發(fā)能夠融入了更多自主重要技術，蘋果在很多定制零部件上都體現(xiàn)了非常強大的控制力，從天線到處理器、時序控制器以及未來的屏幕，無一不在自己的掌控當中。除了嚴格的硬件控制，蘋果還有最自主的操作系統(tǒng)和開發(fā)環(huán)境，例如蘋果 6 月新推出的 Core ML 架構，一個面向開發(fā)者提供的機器學習架構，支持所有主要的神經(jīng)網(wǎng)絡：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)。

　　通過 Core ML 能夠讓開發(fā)者把機器學習用到 app 里，包括文本分析、人臉識別等等功能，無縫切換于 CPU 和 GPU 之間，以提供最強的性能和效率。關鍵是一個開發(fā)架構適用于所有范圍內(nèi)蘋果設備，可以迅速增殖到每一款 iPhone 和 iPad 之上，擴大適用范圍。屆時開發(fā)者也更樂意基于龐大的蘋果設備基數(shù)開發(fā)，更快利用架構和接口為蘋果用戶創(chuàng)造更多大量相關的體驗。

　　而相對對于支離破碎的 Android 陣營，接下來在 AI 人工智能的發(fā)展上，參照以往將會有谷歌官方 AI 架構，但同時也并存廠商自主的接口，由于架構接口不統(tǒng)一，標準不同，最終難以完美無縫的打造最好體驗的產(chǎn)品?？梢哉f，蘋果生態(tài)圈內(nèi)能夠充分利用軟硬高度融合提供獨一無二的產(chǎn)品體驗，這就是蘋果最值得津津樂道之處。

　　蘋果的 AI 仍有一些小擔憂

　　當然了，也并不是說蘋果的 AI 芯片就一定能夠領先于行業(yè)。正如 9 月 4 日 Edison Investment Research 調(diào)研公司新報告提到的，雖然蘋果 Siri 提供了語音識別領域的先發(fā)優(yōu)勢，但競爭對手一直能夠比蘋果更積極的部署 AI，只因為蘋果的保密文化限制了該公司對人工智能的主動權。庫克一直宣稱，蘋果的保密性比美國 CIA 還要高。

　　Edison Investment Research 的分析說 Richard Windsor 表示，蘋果可以在自家生態(tài)系統(tǒng)中更深入的整合 Siri，但 Siri 并不那么智能，目前已經(jīng)落后于 Google Assistant、微軟 Cortana 和亞馬遜 Alexa。因為 Siri 的深度學習能力受到了蘋果隱私保護情節(jié)的阻礙，才導致了最終蘋果在人工智能競賽中的落伍。

　　不僅如此，正如華為所提到的，其在移動 AI 的發(fā)展將基于“芯‐端‐云協(xié)同”的理念，因為手機芯片設計受到諸多方面的限制，要在那么小的體積內(nèi)實現(xiàn)對于本地數(shù)據(jù)強大的人工智能不太可能，AI 技術的核心是對海量數(shù)據(jù)進行大量的處理，在云端服務器方面，已經(jīng)有專用的高性能 AI 處理器來解決這個矛盾，例如 Google 的 TPU，NVIDIA 的 Volta等，都是專為提升 AI 運算能力提出的解決方案。

　　而在移動端，硬件能力的瓶頸明顯。華為認為，只能通過未來云和端之間的協(xié)同關系來打破，基于云端的大數(shù)據(jù)，可訓練形成通用知識模型并傳遞到移動端上運行，再結合本地 NPU 單元提供完整的 AI 知識和能力。蘋果或許為 AI 已投入了數(shù)億的資金，以便于讓設備本身能夠自主學習、改進軟件功能，但至今并沒有利用云計算改變 AI 的跡象。

　　蘋果對 AI 人工智能的策略究竟是什么呢?沒有人清楚，但 AI 的重要性已讓蘋果做出改變，近年蘋果一直在設法吸引行業(yè)對于其努力開發(fā) AI 技術的注意力。例如，蘋果收購了多家與人工智能相關的企業(yè)，并且加盟了 AI 行業(yè)重要的組織，推出公共博客以討論其 AI 研究成果，允許公司研究人員在 AI 大會上演講，發(fā)布 AI 學術論文，在業(yè)內(nèi)展開招聘，甚至挖來了人工智能研究的專家等等，更加透明、也更加開放，這必須是好消息。

　　總之，我們不知道蘋果目前在 AI 領域究竟取得了怎樣的成果，但無論如何，長期以來蘋果并不喜歡為了展示為搶先首發(fā)，包括 iPod 并不是第一款音樂播放器，iPhone 也不是第一款智能手機，iPad 同樣不是第一部平板電腦。蘋果既然已經(jīng)在開發(fā)“神經(jīng)引擎”單元，并且為 AI 做出了如此之多的改變，也許蘋果接下來在 AI 人工智能上所取得的突破，很有可能會是該領域之內(nèi)最重要的一次變革，我們拭目以待。