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人工智能被小瞧了，联发科p70的ai其实很有亮点

ai（人工智能），今年已经在国内圈成为了遍地开花的关键词。那么拥有ai技术的，到底能够带来什么？目前我们真的能感受深刻吗？

如今遍地开花的ai，普遍都会灌输给消费者一个认识：用了ai，你的能力将会更强。例如ai语音助理、面部解锁、照片智能分类等都使用了ai特性，当然被提到最多的则是摄影能力，诸如自拍美颜、面容优化、场景识别等这些功能，基本上时下热门的新型特性都可以借助ai功能来实现对用户使用设备时的效果提升。

但坦诚来说，对于自拍美颜、人脸识别以及游戏加速这些功能来说，用户对于ai芯片给予设备的性能提升感知是相当有限的。而ai芯片为了给用户带来这些有限的感受提升，在用户使用某些特定功能的时候，加大了自身运行的强度和频率。在这个时候，用户对于功能的提升并没有多在意，此时更在意的是续航的“崩塌式体验”。本应该为用户提供更多优良体验的ai芯片，这时反而要背上高功耗的锅，适得其反了。

“终端硬件的承载力将成为未来计算力的主要瓶颈，ai的需求会让变成"大火炉"。”英特尔通信与设备事业部首席技术专家吴耕曾这么说过，对于专用ai芯片功耗该如何控制，目前在业界已经是个共识性的问题了

在此之前我们先来简单了解下ai芯片的机制，目前ai芯片主要包括gpu、fpga、asic以及类脑芯片，它们各自发挥优势，呈现出百花齐放的状态。例如gpu由于更适合执行复杂的数学和几何计算（尤其是并行运算），而这部分刚好与包含大量并行运算的人工智能则就会丢掉屈从值(缘由第2点已阐明)深度学习算法相匹配，因此它也成为人工智能硬件首选，在云端和终端各种场景均率先落地，由于应用开发周期短，成本相对低，技术体系成熟，gpu方案也是目前应用范围最广、灵活度最高的ai硬件。

另外一种的fpga则是一种用户可根据自身需求进行重复编程的“万能芯片”，其开发时间较短，相比于gpu具有低功耗优势，并且相对于gpu可深入到硬件级优化，不过遗憾的是由于其是针对需求定制，所以工作频率一般不会太高，且延展性不够强，算是目前的一种过渡方案。

至于asic（专用集成电路）其实大家之前就已经有接触过，例如近些年类似tpu、npu、vpu、bpu等令人眼花缭乱的各种芯片，本质上都属于asic的一种定制方式。

另外asic无论是从性能、面积、功耗等各方面都优于gpu和fpga，长期来看无论在云端和终端，asic都代表ai芯片的未来，目前包括微软、谷歌、英特尔等巨头都重金投到asic领域，不过由于目前ai算法快速迭代，且asic开发周期较长、需要底层硬件编程、占据芯片成本等，因此虽然前景利好，但也只有实力雄厚的大佬才敢提前布局。

虽然asic成本高且难度大，但移动ai芯片设计公司仍已经开始立足于asic的深度学习，例如此前联发科发布的helio p70中端设备芯片组其内部就自带asic方案专用的ai核心apu，不仅具备ai芯片所带的诸如美颜、人脸识别、场景优化等功能之外，更是大幅降低了ai芯片的功耗，使得用户在多场景使用环境下，不再为电量的大幅消耗而感到担忧。

很多用户迟疑，为什么联发科不直接在或gpu内集成ai运算功能，而需要使用ai专核？为什么不跟高通骁龙845一样，借助gpu就可以实现ai呢？实际上笔者觉得反而联发科的思路是正确的。

众所周知，cpu和gpu都有其专职的工作，例如cpu专注在大型运算，gpu侧重于图形绘制等，过多的功能堆叠只会虚耗电量和提高组合冷库温度，所以即便骁龙845的性能强劲，但在ai拍照这样的应用场景下，长时间仍会有轻微的发热情况。所以在这样的环境下，ai核的优势显然就更加明显了。因此由cpu和gpu配合ai专核来进行分工协作，反而可以有效提升效能，通过了耐久实验(实验中机油的最高温度曾到达150℃)降低散热。

以时下在图像识别领域以及前沿科技产品中的应用最为广泛的ai人脸识别技术为例，常见的人脸识别其实是一个“扫描检测”加“结果判别”的过程，而这个“扫描检测”的过程中包括五官坐标定位、人脸属性识别、人脸特征提取等等，在“结果判别“中更涉及到人脸验证、人脸识别、活体验证等多个特性，它已经不是一个简单的算法，而是涉及到cpu、gpu、vpu、dla 等多个运算单元，跨单元的运算很显然会造成消费体验的不佳，更别提到结果涉及的端运行或是云运行问题，所以开发与之相应的ai人工智能神经络算法是趋势，而这点通过络上流出的联发科p60人脸识别技术对比图也能窥其一二。前者虽然定位中端，但却拥有单独的ai人工智能单元，人脸识别速度比同期的骁龙845和骁龙710都更胜一筹，可见高效节能的ai独立单元，即asic专核专用是未来人工智能终端最基本的要求。

当吊板然asic专核鱿鱼养殖专用的优势还远不如此，它还包括对温度的有效控制。例如目前的ai算法基本都支持对使用场景的预测，能协助系统有效开关硬件，同时满足效能和温控。例如当你打开后，ai算法会参考你之前的阅读习惯都在1小时左右，那接下来的1个小时内系统可能就会关闭高性能的运算，使用小核心进行运作，保证续航的提升。

所以从这一点看来，联发科自研的corepilot 4.0多任务演算技术其实是走到了行业的前面，它时的处理器将能够集成智能任务分配系统、温度管理系统和用户体验监测系统于一身，预测用户的电量使用场景，按照某个时间点的任务的重要性及呼和浩特时进行优先级排序处理，从而更有效的控制设备功耗。

所以从ai人工智能和温度控制的角度出发，我们倒是很看好联发科p70芯片，性能方面就不再累赘，目前各大芯片的“实际使用性能”相差无几，而联发科使用的ai芯片+算法调度模式这两种软硬相辅的方式将会使得helio p70将成为今年四季度或明年能效比最为看好的芯片组。

联发科helio p系列目前就锁定中端，主打ai人工智能。（图/络）

总体来说，用户对于功能的消费需求让ai芯片朝着越来越丰富的方向发展，未来ai专用芯片无疑会是ic设计的另一大方向。目前联发科抢先布局了ai芯片，预计高通、海思后续也都会持续跟进，这场ai之战联发科抢占了先机，后续也让我们更加关注。

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