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就知道你忘不了U盤中的女神。呂克·貝松執導的《超體》中，斯嘉麗得到剩餘90%的腦細胞能力，進化成了U盤。人類智能與人工智慧的物理屏障，終有一天會被打破。當機器具有人的思維方式，並以超自然速度迭代，將激發何種潛能？抱歉，Siri還不夠智能早在2011年，蘋果便為iPhone 4s加入智能語音助手——Siri。只要一聲令下，問天氣、打電話、發信息、設置日程、播放音樂、查詢地圖等事項，全部通過語音控制完成。遺憾的是，Siri只適用於相當有限的場景，超出範圍便答非所問。加之中文語義水土不服，Siri像是地主家的傻兒子，尷尬地被束之高閣。蘋果試圖通過SiriKit深度整合第三方應用，依靠前瞻的機器學習技術，提高Siri智商並實現情境查詢。換句話說，搭載Siri的終端側（On-device）需要具備強大的計算能力。除此之外，機器學習在圖像處理上也有全新應用。iPhone 7 Plus加入了雙攝像頭，人像模式運用機器學習技術，有圖像信號處理器（ISP）生成「焦外虛化」的景深效果。有沒有發現，僅僅CPU一顆大腦不太夠用了。驅動AI需要新引擎無論是桌面端還是移動端，「性能過剩」只存在與美好幻想之中。當面向人工智慧這一全新領域，除了老毛病計算能力有限之外，還暴露出更深層問題：傳統計算單元效率不高。通常情況下CPU執行複雜邏輯和事務處理，GPU負責大規模數據并行計算。而人工智慧主要涉及矩陣乘法的運算，CPU或GPU使起來並不順手，需要專用硬體「對症下藥」。舉個栗子，轎車和火車都可以拉貨，運送一萬部手機你選誰？2016年I/O開發者大會上，Google首次對外公布機器學習專用晶元Tensor處理單元（TPU）。TPU每秒可執行160萬億次浮點運算，比同時間類似產品快15-30倍。TPU部署到Google數據中心，從雲端輸出計算能力。今年上半年，人類棋手柯潔對陣人工智慧程序AlphaGo，最終0:3完敗。AlphaGo便採用四顆一代TPU在雲上主機運行。問題來了，一旦拔掉網線，AlphaGo就失去雲端AI的支持。好吧你贏了。首款手機AI晶元面世對於智能手機而言，雲平台與終端的處理能力缺一不可：「On-Device AI + Cloud AI = Mobile AI」AI技術的核心是對海量數據進行處理，當前以CPU/GPU/DSP為核心的傳統計算架構已經不能夠適應AI時代對計算性能的海量需求，產業界對新計算架構的探索始終沒有停止過。在手機側，由於具備隨時性、實時性和隱私性等重要特點，AI本地處理能力就變得尤為重要,當前手機側的性能問題已經成為阻礙移動AI技術發展的最大掣肘。與伺服器端AI設計不同的是，麒麟970選擇了具有高能效的異構計算架構來大幅提升AI的算力，以應對與數據中心完全不同的挑戰。華為在IFA2017上正式發布新一代麒麟970晶元，它是業界首顆帶有獨立NPU（Neural Network Processing Unit）的手機晶元，具有強大的AI計算力，圖像識別速度可達約2000張/分鐘。創新設計的HiAI移動計算架構，相比四個Cortex-A73核心，處理同樣的AI任務有50倍能效、25倍性能優勢。麒麟970基於台積電10nm工藝，集成55億個晶體管，功耗降低20%。內置八核CPU，率先商業運用Mali-G72MP12全新一代GPU以及全新升級自研ISP等。這意味著麒麟970晶元相比傳統的智能手機晶元，在處理用戶需求、指令時，可以用更高的能效比、更快的速度，更短的時間來完成用戶下達的任務，為用戶節省出更多的時間，同時結果也將更加精準。華為在人工智慧的布局實現了軟硬結合。此前榮耀Magic是榮耀探索未來的第一款人工智慧產品，引入了Magic Live智慧引擎，能夠理解自然語義，具有智慧推薦功能，還能實現自我進化，為用戶在日常生活工作使用中帶來更加便利的操作體驗。第一款手機AI晶元誕生自華為，必將成為人工智慧歷史上的里程碑之作。搭載麒麟970晶元的華為Mate 10將於10月16日在德國慕尼黑髮布，其將採用全面屏設計和大容量內存組合，而麒麟970的加持，則讓Mate 10在軟硬體方面更具競爭力，感興趣的同學不妨繼續關注哦。