在A(yíng)I移動(dòng)芯片上 蘋(píng)果相對于華為落后了嗎？

　　眾所周知，蘋(píng)果是手機行業(yè)最早踏入 AI 人工智能領(lǐng)域廠(chǎng)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(píng)果幾乎已經(jīng)掉隊，但蘋(píng)果內部關(guān)于人工智能技術(shù)的研發(fā)從未停止。今年5月份的時(shí)候，彭博社就曾爆料了蘋(píng)果的在人工智能領(lǐng)域的大動(dòng)作，即蘋(píng)果正計劃將 AI 人工智能引入移動(dòng)芯片中。

　　當時(shí)消息稱(chēng)，蘋(píng)果內部已經(jīng)開(kāi)始測試一種獨立專(zhuān)用于執行人工智能相關(guān)任務(wù)的處理芯片，該芯片在內部被稱(chēng)為“蘋(píng)果神經(jīng)引擎(Apple Neural Engine)”。據稱(chēng)，蘋(píng)果這一人工智能處理芯片將提升蘋(píng)果相關(guān)設備處理智能任務(wù)的能力，例如在面部識別和語(yǔ)音識別等方面。當然了，蘋(píng)果并未對此置評。

　　很顯然，蘋(píng)果正持續在 AI 人工智能領(lǐng)域努力中，積極研發(fā)相關(guān)技術(shù)，以幫助自家的設備大幅提升效率。目前蘋(píng)果設備的 A 系列芯片可以通過(guò)用兩個(gè)不同的單元處理密集型或復雜的任務(wù)，分別是 CPU 主處理單元和 GPU 圖形處理單元。如果這兩個(gè)處理單元的部分任務(wù)可以轉移到一個(gè) AI 人工智能專(zhuān)用單元上，必然能夠提升計算效率，同時(shí)幫蘋(píng)果提升電池續航。

　　伴隨著(zhù)“蘋(píng)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(kāi)發(fā)者大會(huì )上，蘋(píng)果能夠透露一些相關(guān) AI 處理芯片的進(jìn)展或動(dòng)態(tài)，不過(guò)事與愿違，直到現在也沒(méi)有人清楚所謂的“蘋(píng)果神經(jīng)引擎”究竟是什么玩意。那么，在移動(dòng) AI 芯片的開(kāi)發(fā)方面，蘋(píng)果是否落后了呢?

　　華為比蘋(píng)果領(lǐng)先了一步?

　　國內最大的智能手機廠(chǎng)商華為，作為狂喊“三年超越蘋(píng)果”口號的主要競爭對手，也為自家的旗艦智能手機開(kāi)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(chēng)，麒麟970是全球首個(gè)集成獨立 AI 人工智能專(zhuān)用 NPU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理單元的移動(dòng)芯片。

　　NPU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理單元是麒麟970的最大亮點(diǎn)。按照華為的說(shuō)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(wù)，大幅提升芯片的運算效率。在 16 位浮點(diǎn)數(即FP16)時(shí) NPU 運算能力達到 1.92 TFLOPs，有了 NPU 的加成，在圖像識別任務(wù)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(méi)有統一標準進(jìn)行衡量，只能聽(tīng)華為官方舉例來(lái)解釋?zhuān)豢煞裾J，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(lài) CPU 和 GPU 要快得多，保持高效率的同時(shí)更加的省電。而這些 AI 人工智能的理念，其實(shí)與 5 月份被爆料的“蘋(píng)果神經(jīng)引擎”如出一轍，說(shuō)明未來(lái) AI 獨立單元內置于芯片一定是趨勢，蘋(píng)果也在做，只是華為搶先開(kāi)了個(gè)頭而已。

　　現在多數人已經(jīng)知道，華為這枚 NPU 單元主要技術(shù)貢獻來(lái)源于國家重點(diǎn)實(shí)驗室中科院寒武紀，正是因為拿到了該實(shí)驗室的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )指令集授權加速開(kāi)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(píng)果神經(jīng)引擎”的具體細節和性能特點(diǎn)依然不為人知，不過(guò)可以預見(jiàn)的是，蘋(píng)果的 AI 芯片與華為相比其中必有大量異曲同工之處。

　　移動(dòng)芯片包含 AI 單元將成為主流

　　在發(fā)布麒麟 970 移動(dòng)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(fǎng)時(shí)對外媒吹噓稱(chēng)，華為 mate 10 的速度、續航以及功能性方面將遠超今年蘋(píng)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(méi)。

　　這是否表示意味著(zhù) iPhone 8 沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的 AI 單元了呢?目前還很難說(shuō)。雖然“蘋(píng)果神經(jīng)引擎”遭到爆料之后，還有小道消息稱(chēng)蘋(píng)果已經(jīng)開(kāi)始測試配備 AI 芯片的 iPhone 原型機，實(shí)現了硬件性能大幅改善，只等后續將此芯片整合到更多設備中，但是至今沒(méi)有更多細節放出。不過(guò)，蘋(píng)果并不著(zhù)急，至少蘋(píng)果的舉動(dòng)也預示著(zhù)，在移動(dòng)芯片在保持低功耗的情況下，塞進(jìn)更強大計算性能的 AI 人工智能單元會(huì )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(wù)的單元也還不少，例如負責蜂窩網(wǎng)絡(luò )的 LTE 調制解調器，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(wù)或專(zhuān)門(mén)針對某些任務(wù)而提高性能和效率，無(wú)數不同的計算單元組成了一枚一體式的 SoC 系統級芯片。因此，在今天移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數據爆炸，大數據的出現，深度學(xué)習變得越來(lái)越好用的 AI 人工智能潮流中，一個(gè)在移動(dòng) SoC 芯片中專(zhuān)門(mén)負責虛擬神經(jīng)元和深度學(xué)習的 AI 處理單元肯定不會(huì )少。

　　盡管現在 CPU 和 GPU 也能負責人工智能和深度學(xué)習，但是效率不高，畢竟各司其職。很多人會(huì )問(wèn) AI 人工智能單元有什么用?既然是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，其實(shí)只要將其想象成人類(lèi)的大腦即可，專(zhuān)門(mén)負責加速處理五官收集而來(lái)的數據，而在手機目前主要應用于語(yǔ)音識別、圖像識別等場(chǎng)景。就像前面所說(shuō)，華為麒麟 970 的 NUP 目前最突出的表現也是在圖像識別上。

　　不出意外的話(huà)，“蘋(píng)果神經(jīng)引擎”所負責的肯定也是自家目前涉足的領(lǐng)域，例如 iOS 系統中的 Siri 語(yǔ)音識別、圖像識別、鍵盤(pán)預測、智能主動(dòng)感知、主動(dòng)提醒和服務(wù)等，并允許第三方調用。其余蘋(píng)果還能運用到 AI 處理單元的還會(huì )有無(wú)人駕駛汽車(chē)系統、AR 增強現實(shí)技術(shù)、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(lèi)同樣的方式進(jìn)行交互，變得真正會(huì )思考。

　　蘋(píng)果或許比華為更有優(yōu)勢

　　其實(shí)在移動(dòng) SoC 集成 AI 人工智能處理單元這一全新模式上，蘋(píng)果比其他競爭對手有更大的優(yōu)勢，重點(diǎn)就是因為蘋(píng)果軟硬結合的實(shí)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(shù)，蘋(píng)果在很多定制零部件上都體現了非常強大的控制力，從天線(xiàn)到處理器、時(shí)序控制器以及未來(lái)的屏幕，無(wú)一不在自己的掌控當中。除了嚴格的硬件控制，蘋(píng)果還有最自主的操作系統和開(kāi)發(fā)環(huán)境，例如蘋(píng)果 6 月新推出的 Core ML 架構，一個(gè)面向開(kāi)發(fā)者提供的機器學(xué)習架構，支持所有主要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(DNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(RNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)。

　　通過(guò) Core ML 能夠讓開(kāi)發(fā)者把機器學(xué)習用到 app 里，包括文本分析、人臉識別等等功能，無(wú)縫切換于 CPU 和 GPU 之間，以提供最強的性能和效率。關(guān)鍵是一個(gè)開(kāi)發(fā)架構適用于所有范圍內蘋(píng)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(shí)開(kāi)發(fā)者也更樂(lè )意基于龐大的蘋(píng)果設備基數開(kāi)發(fā)，更快利用架構和接口為蘋(píng)果用戶(hù)創(chuàng )造更多大量相關(guān)的體驗。

　　而相對對于支離破碎的 Android 陣營(yíng)，接下來(lái)在 AI 人工智能的發(fā)展上，參照以往將會(huì )有谷歌官方 AI 架構，但同時(shí)也并存廠(chǎng)商自主的接口，由于架構接口不統一，標準不同，最終難以完美無(wú)縫的打造最好體驗的產(chǎn)品?？梢哉f(shuō)，蘋(píng)果生態(tài)圈內能夠充分利用軟硬高度融合提供獨一無(wú)二的產(chǎn)品體驗，這就是蘋(píng)果最值得津津樂(lè )道之處。

　　蘋(píng)果的 AI 仍有一些小擔憂(yōu)

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

　　Edison Investment Research 的分析說(shuō) Richard Windsor 表示，蘋(píng)果可以在自家生態(tài)系統中更深入的整合 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(xué)習能力受到了蘋(píng)果隱私保護情節的阻礙，才導致了最終蘋(píng)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(dòng) 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實(shí)現對于本地數據強大的人工智能不太可能，AI 技術(shù)的核心是對海量數據進(jìn)行大量的處理，在云端服務(wù)器方面，已經(jīng)有專(zhuān)用的高性能 AI 處理器來(lái)解決這個(gè)矛盾，例如 Google 的 TPU，NVIDIA 的 Volta等，都是專(zhuān)為提升 AI 運算能力提出的解決方案。

　　而在移動(dòng)端，硬件能力的瓶頸明顯。華為認為，只能通過(guò)未來(lái)云和端之間的協(xié)同關(guān)系來(lái)打破，基于云端的大數據，可訓練形成通用知識模型并傳遞到移動(dòng)端上運行，再結合本地 NPU 單元提供完整的 AI 知識和能力。蘋(píng)果或許為 AI 已投入了數億的資金，以便于讓設備本身能夠自主學(xué)習、改進(jìn)軟件功能，但至今并沒(méi)有利用云計算改變 AI 的跡象。

　　蘋(píng)果對 AI 人工智能的策略究竟是什么呢?沒(méi)有人清楚，但 AI 的重要性已讓蘋(píng)果做出改變，近年蘋(píng)果一直在設法吸引行業(yè)對于其努力開(kāi)發(fā) AI 技術(shù)的注意力。例如，蘋(píng)果收購了多家與人工智能相關(guān)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(huì )上演講，發(fā)布 AI 學(xué)術(shù)論文，在業(yè)內展開(kāi)招聘，甚至挖來(lái)了人工智能研究的專(zhuān)家等等，更加透明、也更加開(kāi)放，這必須是好消息。

　　總之，我們不知道蘋(píng)果目前在 AI 領(lǐng)域究竟取得了怎樣的成果，但無(wú)論如何，長(cháng)期以來(lái)蘋(píng)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(lè )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(píng)果既然已經(jīng)在開(kāi)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(píng)果接下來(lái)在 AI 人工智能上所取得的突破，很有可能會(huì )是該領(lǐng)域之內最重要的一次變革，我們拭目以待。