AI轟鳴時代〈一〉：蘋果VS麒麟，今年的移動芯片究竟比什么？

引言：移動AI的工業(yè)轟鳴時代

在每天變化的科技領(lǐng)域回想歷史，是一件很有意思的工作。2年前，廣大媒體同行還在質(zhì)問會不會有所謂移動AI芯片；1年前的今天，麒麟970確實讓移動AI話題成真了，接著是各家廠商的跟進與布局，移動AI港口徹底對手機世界敞開。

那么今年呢？假如我們把移動AI比作工業(yè)革命，將移動AI的肇始，看做蒸汽機的發(fā)明。那么在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、用戶認知和產(chǎn)品化、生態(tài)化相對成熟的今天，或許可以理解為大工業(yè)體系開始建立，工廠開始運轉(zhuǎn)，機器發(fā)出轟鳴。關(guān)于手機的真實商業(yè)世界，開始由AI這兩個字母吹拂變革之風(fēng)。

是不是真的如此，大概從蘋果的秋季發(fā)布會上提了多少次AI與芯片就能讀出一二。

既如是，我們或許可以將今天定義為移動AI的轟鳴時代。而在走入移動AI工業(yè)這個機械怪獸之前，理解發(fā)動機的性能肯定是最關(guān)鍵的。我們會在接下來，用三部曲的形式來解讀今年的AI芯片進程，分別從行業(yè)格局、算力革命、用戶體驗三個篇章來解讀移動AI芯片的2018新局勢。

那么第一個問題，華為推出麒麟980，蘋果亮出A12之后，移動AI的產(chǎn)業(yè)格局到底發(fā)生了怎樣的變化？

二者孰優(yōu)孰劣，無論國內(nèi)外媒體都有很多聲音。但在我們看來，大家可能忽略了這樣一個事實：移動AI的技術(shù)特性，決定了它不是一種跑分游戲。

移動芯片里的AI對戰(zhàn)，究竟在比什么呢？

指明了戰(zhàn)場的蘋果A12，卻沒有說明勝利規(guī)則

在過去的一整年，很多網(wǎng)友有這樣一種判斷：移動AI也就是華為和谷歌玩一玩，玩的方式還不一樣。作風(fēng)高冷的蘋果根本不會跟進別人的游戲規(guī)則。

然后，好吧，現(xiàn)實好像有點點跑偏。

9月12日，蘋果發(fā)布了新的iPhone XS，其搭載了A12 Bionic芯片，蘋果單方面號稱這是業(yè)界首款7nm芯片，在六核CPU、四核GPU外，著重升級了獨立的神經(jīng)引擎單元，用于處理AI任務(wù)。

這里我們先按下其他處理能力不談，蘋果有多愛這款新品以及它帶來的AI處理能力，從發(fā)布會這二者的篇幅就可以一探究竟。而與之形成鮮明對比的是，iPhone XS近乎于沒有其他產(chǎn)品形態(tài)、用戶服務(wù)商的大創(chuàng)新。發(fā)布會上展示的AI應(yīng)用、拍照的AI處理能力、新的faceID、ARM，這些近乎于都與A12的AI處理能力直接相關(guān)。

好吧，在吃瓜群眾覺得蘋果不看重AI的時候，蘋果把手里的籌碼扔在AI上一把梭哈了。為什么會這樣？

或許答案在于，蘋果不是不想，而是在渠道創(chuàng)新力被壓榨的近乎透明、產(chǎn)品自創(chuàng)新能力抵達天花板，研發(fā)端又不能帶來大驚喜的條件下，蘋果并沒有掙脫手機產(chǎn)業(yè)整體規(guī)律的能力，選擇終端AI，擁抱AI算力帶來的體驗改變，已經(jīng)變成了蘋果必須選擇的一條路。

然而這次蘋果并不是這條路上的第一位玩家。此前，華為發(fā)布了今年度的麒麟980芯片，在麒麟970的基礎(chǔ)上，這款芯片使用了雙核NPU架構(gòu)，增強了端側(cè)AI的運算能力，大幅度提升了AI應(yīng)用的想象邊界。

在之后，曉龍855也被多方證實會推出獨立的AI處理單元，換言之也將加入AI端側(cè)處理的硬賽道。而10月谷歌會推出pixel 3，想都不用想會有一大堆AI。

于是，最近的國內(nèi)外媒體都執(zhí)著于一件事：給A12和麒麟980的AI能力跑分。跑的那叫一個天花亂墜，各有套路，想要從中解答AI芯片哪家強。

誠然，AI處理能力可以在多種硬處理能力上體現(xiàn)出差異，比如圖像識別，而截至目前，麒麟980和A12的的AI跑分在伯仲之間，沒有所謂的明顯甚至碾壓差距。但我們可能搞錯了一件事：AI是一種目的性技術(shù)，而不是一個能夠直接判斷的數(shù)值。這就像我們可以說哪個游戲更流暢，但很難說哪個游戲更AI。消費者最終購買的是AI帶來的應(yīng)用與體驗，而不是數(shù)值。

顯然，蘋果已經(jīng)全面走上了被華為開拓出來的移動AI賽道，這條賽道的基本規(guī)則之一，就是絕不靠跑分決定勝負關(guān)系。

那么決定勝負的是哪些因素？蘋果又真的完成了后來AI居上嗎？有三個因素，決定著移動AI芯片產(chǎn)業(yè)的競爭格局：

AI核心能力的進步

iPhone XS被吐槽最多的點在哪？答案是唯一的：創(chuàng)新過于保守。

由于缺乏外觀設(shè)計和硬件功能上的創(chuàng)新，這屆iPhone被諸多海外媒體指責(zé)為只有價格創(chuàng)新了。但其實也不盡然，比如本地AI應(yīng)用、將AI引入到拍照功能中、升級的AR功能等等，都可以看作蘋果在AI軟件能力上的拓展。

然而問題在于，這些功能好像去年華為Mate10上都有了？

《福布斯》的專欄作家Curtis Silver就認為，新iPhone雖然功能上有進步，但讓人感覺蘋果是在追趕谷歌手機已經(jīng)有的功能。

這種現(xiàn)象歸根結(jié)底，在于A12芯片雖然儲備了足夠的AI處理能力，但并沒有解答這些AI算力到底要用來干什么這個問題。

那么這個問題有答案嗎？就麒麟980發(fā)布以來的諸多信息，我們認為還是有的。比如在麒麟980公布的信息當(dāng)中，提到采用更高精度的深度網(wǎng)絡(luò)模型，麒麟980將在具備更佳的實時性的同時，提升設(shè)備AI能力的邊界。比如麒麟980實現(xiàn)了從圖像識別到物體檢測的跨越，支持AI應(yīng)用進行視頻處理、復(fù)雜光效識別和軟硬件協(xié)同的AI能力。

這些領(lǐng)域帶來的想象力，不出意外會直接體現(xiàn)在華為接下來的旗艦機當(dāng)中。然而在蘋果這邊，對AI芯片的能力邊界依舊保守在麒麟去年的探索范圍里。

這當(dāng)然也可以看做一種蘋果基因，或者說是日益顯著的保守趨勢。但AI的技術(shù)邏輯并不以一家公司的抉擇為轉(zhuǎn)移，就像蘋果沒辦法繞開AI去推動其他創(chuàng)新一樣，AI的核心賽點是要不斷打開能力邊界，帶領(lǐng)用戶探索新的智能體驗。

指給用戶說：看，我們的分好高！這個想法太不AI了。

生態(tài)水渠修到哪了？

即使龐大如蘋果，顯然也承認AI應(yīng)用開發(fā)是構(gòu)建產(chǎn)品邏輯的重要一環(huán)，今年發(fā)布會上，我們看到了蘋果重點演示了投籃APP的AI處理能力。AI應(yīng)用的生態(tài)開發(fā)，又一次被全世界所矚目。

但這并沒有改善一個情況：曾經(jīng)讓蘋果引以為豪的開發(fā)者，正在陷入一場普遍的低沉。

從去年公布Core ML以來，蘋果開始以小步慢走的方式將AI算力開放給開發(fā)者。其特征是不開放太多算法種類，只讓開發(fā)者在提供的少數(shù)條件中挑選，來充實自己的開發(fā)工作——說白了這是一種AI界的八股文。

千呼萬喚著，開發(fā)者希望今年蘋果的開放步子可以大一點。然而并沒有，在不久前的WWDC2018上，蘋果升級了Core ML 2，但其核心能力在于使模型運行更快，處理速度提升。而秋季發(fā)布會上，A12仿生芯片上的Neural Engine也宣布將開放，但依舊沒有提是不是開放更多兼容性、算法種類、開發(fā)工具的問題。

或許我們可以認為，蘋果在制定一個嚴密的體系，希望以自己的節(jié)奏陸續(xù)向開發(fā)者放開可調(diào)用能力，形成水到渠也成的效果。但對于開發(fā)者而言，這是缺失平臺想象力的。

開發(fā)者需要的是什么呢？顯然，更兼容、更自由、更低的部署成本是三大核心，帶著枷鎖起舞是AI模型這個考驗創(chuàng)意的舞臺上難以被人接受的。

相比較而言，我們可以看到麒麟980在雙核NPU背后，是其AI開發(fā)已經(jīng)可以兼容Caffe、Tensorflow、Tensorflow Lite等主流框架，提供了離線編譯、在線編譯、8bit量化等一系列工具鏈。這樣AI開發(fā)者的端側(cè)模型部署成本將極大降低，并提供了靈活調(diào)用異構(gòu)計算，實現(xiàn)精準(zhǔn)部署的可能。

而在升級過的HiAI架構(gòu)2.0中，麒麟980還提供了更多的接口、算子和開發(fā)工具包，提升了開發(fā)者的效率，降低了成本。

這個層面的對比可能是普通用戶不會注意到的，但卻是未來手機體驗的“彈藥艙”。以往的戰(zhàn)略基因決定了，蘋果的AI生態(tài)水渠，目前還在試探性修修補補。而此時華為，甚至谷歌的AI開發(fā)生態(tài)正在算力轟鳴聲中大刀闊斧地“招商引資”。

會不會某一天，我們驚奇地發(fā)現(xiàn)蘋果在開發(fā)者環(huán)境上掉隊了呢？今天來看這并非不可能。

算力與成本的艱難對沖

今年的另一個問題，也是被蘋果一下拋到了公眾面前。那就是移動AI如何估價，交給誰來買單？

在數(shù)次探訪華為之后，我發(fā)現(xiàn)移動芯片在創(chuàng)新上追尋著這樣一個邏輯：最大數(shù)值并不一定是最好的，真正困難的地方在于“剛剛好”。

蘋果用了整場發(fā)布會去贊嘆A12的強勁，但在短暫眩暈之后我們可能會問這樣一個問題：強大的AI算力搭配創(chuàng)新指數(shù)并不夠的AI能力，真的能撐起iPhone XS的售價嗎？

這里的悖論在于，如果算力高過使用邊際，造成了數(shù)值上的處理能力實際上造成了過剩留存，那么這些算力就除了溢價效果之外一無所用了。

就移動芯片在AI處理端的升級而言，增強算力、拓展功能邊際、完善開發(fā)生態(tài)、協(xié)調(diào)軟硬件體系、控制成本可以說是一個綜合工作。這就像下圍棋要的是四面合圍，全局布子。

A12在AI處理能力上的提升，是不是在算力和成本對沖中失當(dāng)，從而造成了成本壓力，最終引發(fā)了貴出新高的iPhone XS，可能是個仁者見仁的問題。

但AI不能成為噱頭和盲目溢價品，這應(yīng)該是大家的共識。不出意外的話，蘋果今年主打AI芯片的旗艦機，會比華為、谷歌、三星等直接競品貴出一個不小量級。這個量級真的有足夠的AI體驗價值去支撐嗎？

這個問題或許將直接影響到今年的移動AI芯片走勢，甚至關(guān)系到未來手機產(chǎn)業(yè)中某些格局的變化。

接下來的第二篇章中，我們會探索這樣一個問題：移動AI既然已經(jīng)升級為主賽場，那么今年的芯片進化，究竟會給手機帶來哪些產(chǎn)品AI升級？

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