未来，手机AI架构和产业链分析

2018年5月31日，小米在沈阳大运中心正式发布了小米8，小米8透明探测版和小米8SE。他们配备了两个芯片，即骁龙845和骁龙710，支持AIE。

于2018年6月12日晚，vivo在上海正式推出新款旗舰手机NEX，配备两款型号，即骁龙845和骁龙710，支持AIE。

在2018年6月20日清晨，OPPO在巴黎的卢浮宫发布了久违的旗舰产品Find X，配备了Snapdragon 845芯片并支持AIE。

可以看出，当旗舰机器发布时，AIE后缀被添加到芯片的背面，代表“使用强大的Qualcomm人工智能引擎”和Qualcomm人工智能引擎。

什么是人工智能？

这个问题非常重要。现在，谈到人工智能，今年上半年区块链中有一些亮点;在过去的两年里，它也像VR，AR等。作为制造商，他们自然愿意将所有技能打包到AI中以获得更高的溢价。

对消费者而言，有必要弄清楚人工智能是什么，发展的阶段，以及为什么我们需要人工智能这些关键问题。

首先，我们必须说，至少在智能机器行业，“AI”这个词已被过度包装和过度营销。智能机器行业中所谓的“AI”是一种真正的神经网络算法。有些嘿嘿，就是把一些表面自动化放到“AI”中并将其炸掉。消费者的AI—— APP软件开发完全理解您的语言，身体表情，表情甚至想法，以帮助您在生活和生活中完成任务。

更不用说手机了，专注于Go领域的Alpha狗就是一堆超级计算机。基于当前的手机性能很难估计强大的人工智能的到来时间。

那么制造商所谓的“AI”现在意味着什么呢？

事实上，这些“AI”代表了一种新的编程理念。——人工神经网络（ANN）。

毋庸置疑，复杂的技术术语是神经网络不再采用“穷举”方法，程序员“编写并杀死”每一个可能的代码;相反，它实现了自我学习和不断进化。

例如， Go的前所未有的复杂性和有限的人类计算能力使得无法完成每一步。最成功的AI—— Alpha狗是写一个粗略的模型，然后计算自己的力量。分为两个，产生两只不断演奏的阿尔法狗，自我完善，自学。

换句话说，只要它具有创造性，复杂性和前所未有性，目前人类主流算法是不可能实现的，必须依靠自学习神经网络和相关算法。

神经网络并不新鲜，但它们之前一直留在大学实验室。很难形成规模和产业链。生态圈的建设更加困难。消费电子行业的人工智能概念在2018年很受欢迎，因为该行业已经发展起来。在一个小高潮，开源软件库，如Tensorflow（谷歌），Caffe和Caffe2（Facebook）出现大量和成熟。

在这些开源软件库的支持下，AI生态系统建设进入了一个小高峰;传统的CPU，甚至以前用于从事AI的GPU，都无法实现跨越式的软件系统的硬件要求。

神经网络确实是人类最有前途的算法。随着生物进化，自我学习和自我提升将是无限可能的。

人工智能在智能机械行业的进步

但回想起来，如前所述，手机受功耗和主板面积的限制。目前的发展情况如何？

事实上，手机AI在2017年仍处于需求调查阶段，并且只会在2018年进入实际申请期。

智能机器AI应用程序具有以下特征:

1.低起点

智能机器AI应用程序在此阶段仍处于起步阶段。这不是嘲笑，而是由客观因素和科学规律决定的。

更不用说大多数制造商的研发尚未暴露于开源人工智能框架，如Tensorflow，也就是说，产品经理可能没有考虑过AI将扮演哪些功能，以带来更好的效益和改善用户体验。

So the first batch of mobile AI applications we saw was nothing more than a photo recognition scene, and the voice assistant was slightly improved. But before the "AI marketing", I believe everyone can see that the user experience is actually not qualitative. Upgrade.

Take the "photographing scene" that is blown up by the sky. This is a function that camera manufacturers have done very early. It calls different shooting parameters based on scene recognition. There is a mature mode reference, which is a traditional routine, not a new one given by AI. Features.

At least at the photo level, the so-called AI promotion is sometimes not as good as the traditional algorithms, ISP enhancements, and hardware enhancements, including the metaphysical application of beauty.

2. Functional splitting

As mentioned above, the application of smart machine AI is in a low-level germination stage, and even the demand is not yet clear, so everyone is still exploring the stage. What functions use AI to improve the user experience, and what functions use AI to benefit (power consumption, time). It is really good, and it is still trying and observing.

Therefore, the AI function has become a great one in the East. In the mobile phone development process, each development group has its own policies. Even the most universal and most vocal voice assistants can realize the functions that are still very limited. The APP that can be operated is also extremely limited, and even no one can make the voice assistant can operate all the system's own APP.

Externally, the hardware and software of the intelligent machine AI are far from stable, and they are still groping constantly; manufacturers and third-party developers have neither the motivation nor the energy to co-ordinate development.

The situation that developers face is extremely complex

Do you want to consider a phone without AI?

Which hardware solution and 软件 framework are adapted?

Counting the cost of development, testing, etc. Is the AI revenue really big?

xx 3.产业链不同步

智能机的发展到今天，每个部件的技术深度都非常高，这决定了先进技术不能“独家”闭门制造，而必须由行业供应链的力量共同开发。

在AI部分，开发的难度突然增加，供应商自己也没有弄清楚发生了什么，更不用说供应商了。

在这个阶段，智能机器AI供应链面临许多实际问题。例如，许多原始供应商没有及时转入AI研究;具有一定AI技术积累的供应商太薄，无法立即更换;当虎皮来省钱时，供应商会采取AI;供应商的技术很难融入既定的平台.

供应商的问题实际上是面临萌芽期的产业链进展不统一，合作不是默契的;智能机器人工智能技术的方向仍然在摸索，但车道切割速度太快。

智能机器AI面临如此多的问题，解决方案是什么？非常简单而且非常废话的答案，时间。

该算法不能在一天内编写，并且硬件不能在一天内塞入用户的手机中。在这个阶段，它仍然需要足够的动能来首先带动产业链和消费者意识，并逐步加速。

手机AI的硬件实现现在是两个主要派系:

1.独立NPU

2.全面调用CPU/GPU/DSP等

从结果来看，独立的NPU是未来的趋势，就像GPU的独立性一样。

但是，具体问题具体分析，智能机器行业是一个多维权衡，在行业取得成功，即句子——“第一步是先进，领先两步是烈士。”

在这个阶段，智能机器人工智能的低水平，低集成度和低行业同步率绝对不是独立的NPU可以通过促进自己的胜利来促进整个行业的发展;他们必须使用更实用的解决方案来形成技术进步的动能。

现在主流的高通AIE，硬件架构集成了Hexagon DSP，Adreno GPU和KryoCPU，软件是一款集成SDK，针对Android NN环境（Android神经网络环境）进行了优化，同时支持Windows，Linux。

直接说干货

1.价格

高通公司解决方案最明显的优势是成本;智能功能可以杀死一堆其他3C产品，依靠高集成带来的高性价比优势。

价格/性能比不仅仅是价格低，高价产品也有价格/性能比。否则，iPhone如何卖得这么多？

如果要促进技术，必须在肉眼可见的时间内减少。否则，典型的反面就像NFC。发射器和接收器硬件解决方案价格昂贵，而且业界几乎没有被杀死。 Thunderbolt 1/2接口，Apple，Intel，美国和墨西哥计算赚大钱的垄断，结果根本没用。

高通公司的解决方案提供的性能远远超过CPU硬件运行的NN应用程序，同时增加了三个大型核心硬件，成本几乎没有增加;唯一的沉没成本是SDK开发成本。

在Snapdragon 845/710的终端开发中，现在和将来，手机终端的价格得到有效控制，未来的Snapdragon 600/400，硬件架构和硬件架构的逐步普及SDK可以保证神经网络计算架构向中低端的渗透;巨大的中低端股票用户是技术普及的最有力支持。

再次提醒我们，中国仍然是一个发展中国家。在技术的新生阶段，让消费者支付越来越多的盲目成本。它负责吗？

2.灵活性

如上所述，独立的NPU是未来的方向;但是，如果一对没有独立NPU的“SoC”完成了。这是对人工智能技术缺乏认识的愚蠢思考。

智能机器AI技术仍处于起步阶段，场景和要求仍在探索中。 软件算法变化非常快，相应的硬件芯片尚未达到固化期。

那是什么意思？我们都知道“硬件芯片必须与软件结合才能实现最高性能。”神经网络算法的控制逻辑远未得到稳定的发展，直接制造ASIC甚至是通用芯片还不够成熟。

现在硬件很简单，NPU芯片仍然比主流CPU/GPU更难构建，但是你已经生产出来了。几个月后，开源软件框架被用来直接推翻一堆算法和逻辑。硬件的底层是限制写死电路，Android不是iOS可以约束开发人员强制某个框架，怎么办呢？

你应该知道智能手机的硬件更新速度已经缩短到6个月，而且软件随时都是OTA的敏捷开发。至少两个或三个周期，智能机AI可以找到方向。

Qualcomm将硬件与软件 SDK集成的做法实际上花在软件部分上;将来会有重大变化，它会很容易改变，部署时间会很短，而且经过软件套件OTA更新后，老产品也可以享受这项技术。进步带来的经验不是一件好事吗？

对于开发人员来说，首先是开发平台易于获取，第二是获得成熟的SDK帮助，进度更快;否则，AI会重现Android初始版本分裂所带来的麻烦，包括消费者在内的所有行业。这是一团糟。

学习走路总是要经历攀登阶段。如果你不学会走路，你想要飞行，你就会摔倒。

3.推动产业链

正如我之前所说，整个产业链尚未开始共同迈出一步。每个人对神经网络都有不同的看法和措施。高通AIE解决方案2B比2C更重要。

作为事实上的Android手机芯片大师和Android系统开发源之一（谷歌和高通），高通跨越硬件，软件两个级别，这是其他厂商无法达到的高度。

当整个行业面临转型时，只有高通才能提供足够的动能来推动人工智能产业的发展。

AIE解决方案首先解决了“有无”的问题并培育种子。由于AIE的概念是由骁龙660提出的，手机制造商的软件部门已经开始进入，而上唐和蔑视就是这样。供应商也有机会快速访问智能手机平台。

而且我们都知道Qualcomm平台将为ISP，DSP等提供良好的基本算法支持。换句话说，制造商使用预制的Qualcomm 软件解决方案，这也可以保证用户体验的下限，AI应用。

DxO摄像机排名，其中大部分是高通ISP平台

如果没有高通的桥梁和主导作用，单靠这些公司，我不知道这个行业将在多长时间内开始。

如上所述，高通公司的AIE符合当前Android开发的趋势，是结合现状的最佳选择。

我两天前看到了一个争论，我同意。

智能机器AI什么时候成熟？需要以下几点:

成本降低了100倍，性能提高了10,000倍，应用程序达到了100万。

还有很长的路要走。

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