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06-18
作为新一代信息技术的代表，人工智能（AI）正以惊人的速度发展，广泛渗透到各行各业。
2016年，以ChatGPT为代表的生成式人工智能引领了全球技术潮流。
ChatGPT自2018年11月30日上线以来，短短五天内就吸引了1万名用户。
相比之下，Netflix 用了三年半的时间才达到同样数量的用户。
仅仅两个月后，ChatGPT 就估计拥有 1 亿用户。
经过这一年的洗礼，大众对于生成式AI已经有了一定的了解。
像ChatGPT-4这样的模型可以生成逼真的图像、视频、音乐等内容，可用于广告、娱乐、教育等领域。
但ChatGPT等大型模型应用主要在云端，需要大量数据进行训练，需要强大的芯片引擎来驱动。
如果你觉得它离你的生活还有点遥远，那么这一轮席卷消费电子领域的AI热潮或许会让你眼前一亮。
在今年的国际消费电子展（CES）上，多款搭载生成式人工智能技术的设备，如智能手机、个人电脑，甚至汽车等都在展会上亮相。
通用人工智能技术设备的种类也很多。
这些现象表明，人工智能正在寻找越来越多可行、实用的应用场景。
然而，这些人工智能是否能够完全实施还有待观察。
AI手机首先是出货量最高的单品——智能手机。
如果说前几年围绕手机的竞争是在摄影、摄像和显示领域，那么2020年，市场的焦点将围绕生成式AI。
更准确地说，是从下半年开始：2020年7月，华为在开发者大会上指出，智能操作系统Harmony OS4已集成到盘古模型中； 2020年10月，谷歌正式推出Pixel 8和Pixel 8 Pro，谷歌随后推出的Gemini机型均可运行在Pixel 8系列手机上。
; 2020年12月，vivo S18系列手机搭载其自主研发的AI“蓝心模型”； 2020年1月8日，OPPO发布了内置“Andes GPT”的Find X7。
1月10日，荣耀在MagicOS 8.0大会暨开发者大会上发布了自主研发的70亿参数端侧AI模型“Magic Model”。
1月18日，包含生成式AI模型的三星Galaxy AI即将于1月18日上市。
可见，在手机领域，生成式AI已经成为手机厂商的核心竞争力之一。
多年来，手机一直在使用人工智能来修饰照片并改进自动校正，但生成式人工智能工具可以将移动体验提升到一个新的水平。
在设备上使用生成式人工智能的优势在于，搜索查询和个人数据都是保密的，并且不会通过远程服务器转发。
而且使用本地人工智能也比等待云计算更快，并且可以在飞机旅行或其他缺乏手机服务的地区工作。
这些手机机型的流畅运行，离不开背后手机处理器的支持。
在手机处理器技术领域，高通的Snapdragon系列芯片是全球大多数高端Android手机的核心动力，其最新的Snapdragon 8 Gen 3芯片融入了生成式AI的功能考虑。
联发科天玑5G手机芯片集成了联发科第七代AI处理器APU，同样专为生成式AI而设计，可支持终端运行10亿、70亿、1亿、最高1亿参数的AI大语言模型。
与此同时，谷歌的 Tensor G3 芯片也为其智能手机中的生成式 AI 应用铺平了道路。
该芯片集成了最新一代的ARM CPU、升级的GPU、全新图像信号处理器（ISP）以及专门为谷歌AI模型量身定制的下一代张量处理单元（TPU）。
Tensor G3在语音识别和自然语言处理方面进行了大量投资，并在照片和视频处理领域取得了实质性改进。
作为手机处理器领域的资深玩家，苹果至今尚未公布相关进展，引起了公众的广泛好奇。
然而，在如此强劲的AI浪潮中，苹果不可能置身事外。
据彭博社最近报道，苹果正在积极开发一系列新功能，这些功能将应用于 iPhone 和其他依赖 AI 技术的产品。
随着手机处理器厂商推出具有生成式AI功能的芯片，将为手机厂商开发和部署AI功能提供强大的硬件支持，从而加速“AI手机”的落地。
而“AI手机”将成为未来智能手机的主流趋势。
AI PC 在PC领域，AI可以提升PC的性能和体验，可用于图像处理、视频编解码、游戏等应用。
在CES大会上，联想展示了一款基于文本输入的AI功能，名为“AI Now”。
它不仅可以生成图片或壁纸，还可以根据输入的文本给出一些指令，例如输入“我的电脑配置”等提示，立即显示有关您的PC硬件的信息，无需深入研究晦涩难懂的Windows子菜单等；惠普新款 Omen Transcend 14 展示了如何使用 NPU 卸载视频流任务；宏碁的 Swift 笔记本电脑集成了时间降噪功能以及宏碁所谓的 PurifiedView 和 PurifiedVoice 2.0，用于 AI 过滤音频和视频；戴尔的新款 XPS 笔记本电脑系列将配备内置的 Microsoft Copilot AI 按键。
虽然这些功能有点小众，但它们很有用，并且逐渐使我们的日常任务变得更加轻松。
驱动人工智能 PC 的关键处理器是英特尔的 Core Ultra、AMD 的 Ryzen AI 和高通的 Snapdragon X Elite。
在这些芯片路线图中，“CPU+GPU+NPU”已经成为PC处理器的标准配置。
正是这个关键的NPU为PC处理器带来了新的活力。
芯片制造商构建 NPU 模块是因为它们可以以相对较低的功耗要求实现 AI 功能的高水平性能。
一方面，NPU用于接管原本由CPU和GPU处理的特定任务。
例如，背景模糊、人脸检测、噪声消除等任务可以在专用的 AI 引擎上更高效地执行，这不仅可以释放 CPU 和 GPU 的处理能力用于其他任务，还有助于提高整体性能。
电源效率。
另一方面，借助 NPU，整个系统还可以受益于对内存的共享访问，并通过更优化的数据移动提高效率。
英特尔酷睿 Ultra 处理器专为高端笔记本电脑而设计。
新芯片采用Intel 4节点和Intel Foveros 3D混合架构，首次添加了神经处理单元（NPU）。
内置的Intel Arc GPU也比之前的iGPU好很多。
巨大的进步，Intel声称当PL1设置为28W时，Ultra 7 H比普通处理器的功耗减少了25%。
它能带来的人工智能能力包括实时语言翻译、自动推理和增强的游戏环境。
下图展示了不同版本在不同性能下的表现。
采用Intel Core Ultra处理器的电脑品牌如微星、华硕、宏碁、联想等公司已经上市。
不同Intel Core Ultra处理器对比（来源：Intel） 2020年1月，AMD推出了搭载AMD集成Ryzen AI引擎的Ryzen移动系列处理器。
该专用引擎基于 AMD XDNA 架构构建，与将数据发送到云端相比，旨在为运行 AI 工作负载提供更低的延迟、更长的电池寿命和安全的环境。
AMD首席执行官苏姿丰表示，目前市场上有超过50款笔记本电脑设计采用了Ryzen AI。
上图左侧显示了传统的多核 CPU，混合了单独和共享缓存以及 CPU 与主内存的链接。
右侧显示了 AMD XDNA AI 引擎的框图及其根本不同的内存层次结构。
（来源：AMD）高通在今年 10 月的 Snapdragon 峰会上推出了专门针对人工智能的 Snapdragon X Elite 平台，采用 4nm 片上系统架构。
其CPU采用定制集成的高通Oryon CPU，GPU为高通Adreno，还集成了高通Hexagon NPU，可在设备上运行超过1亿个参数的生成式人工智能模型。
业内普遍认为，在这一轮AI的加持下，PC市场继2018年、2018年需求下降后，或将在2020年迎来上升趋势，并在2019年及以后大幅加速。
Nvidia还在CES上推出了GeForce RTX SUPER桌面GPU，可以增强生成式AI性能。
SUPER GPU 中的 Tensor Core 每秒可执行高达 1 万亿次运算，为游戏、创作和日常生产力带来变革性的 AI 功能。
为了帮助开发人员快速创建、测试和定制具有 PC 级性能和内存占用的预训练生成式 AI 模型和 LLM，NVIDIA 还发布了 NVIDIA AI Workbench。
AI汽车人工智能也正在成为购车新动力。
在汽车领域，人工智能可以实现自动驾驶、车联网等功能，可以提高汽车的安全性和便捷性。
随着电动化、智能化的发展趋势，人工智能驱动的高级驾驶辅助系统已成为新车的标配。
今年的一个趋势是汽车原始设备制造商开始探索引入生成式人工智能。
在 CES 上，大众汽车宣布将于今年晚些时候开始在其汽车中提供 ChatGPT 版本，这是与美国软件开发商 Cerence 合作的结果。
Cerence 首席技术官 Iqbal Arshad 表示，他的公司正在与 10 至 15 家主要汽车制造商进行谈判。
汽车芯片市场是英伟达、高通等公司的主要竞争领域。
NVIDIA的自动驾驶芯片Orin已被各大汽车OEM厂商采用。
高通在智能座舱芯片市场占据主导地位，骁龙数字座舱平台目前具备生成式人工智能能力。
但随着英特尔的强势到来，这个市场的竞争可能会变得更加激烈。
在CES上，英特尔推出了全新的AI增强型软件定义汽车SoC系列。
吉利旗下的极氪品牌是最早采用英特尔芯片的品牌。
Jikrypton 计划在其车辆中打造“增强的客厅体验”。
、视频会议和AI语音助手功能。
此外，2018年1月10日，英特尔还宣布计划收购Silicon Mobility SAS，这是一家专注于智能电动汽车能源管理SoC的无晶圆厂芯片和软件公司。
需要强调的是，英特尔并不是一个新玩家。
其SoC已应用于超过10,000辆汽车，并在信息娱乐、显示和数字仪表板市场占据一席之地。
AI智能家居AI电视也是AI的一大应用场景。
主要落地点是AI屏幕。
使用人工智能，电视可以增强清晰度、色彩和清晰度。
三星Neo QLED 8K芯片——NQ8 AI Gen3内置NPU，神经网络数量达到1个。
三星在CES上展示了基于AI的设备端光学字符识别（OCR）技术，可以充当“语音”指南”的字幕。
它还展示了一种名为 Relumino Together 的模式，该模式使用人工智能来增强弱视人士的图像。
此外，各种AI机器人也在不断升级。
LG 在 CES 会议上展示了一款人工智能驱动的机器人伴侣，如果有人在家摔倒，它可以叫救护车。
AI智能牙刷、智能镜子、智能眼镜等，这些AI设备正在逐渐走进我们的日常生活，给我们的生活带来便利和改变。
结论 从以上可以看出，人工智能正开始在生成式AI、手机、汽车、PC等各个领域为科技世界注入活力。
不过，这些产品大多是概念性的，只是展示可能性，有些产品短期内可能无法在市场上实施。
但有些功能确实会渗透到消费者手中，他们在智能手机、个人电脑和汽车上使用的人工智能更多的是一种进化，而不是一场革命。
总体而言，2019年将是人工智能落地非常重要的一年。
本轮实施与以往不同。
AI逐渐在出货量较大的手机、笔记本电脑等消费设备中找到了良好的应用场景。
然而，要让人工智能发挥作用，需要CPU、GPU和NPU层面的强大马力。
因此，这个负担无疑会压在巨头的肩上。
高性能AI芯片对于加速AI技术落地具有重要意义。
当然，人工智能技术的全面落地不仅是技术挑战，还涉及经济、法律、伦理和社会等方面的复杂因素。
实现这一目标需要技术创新、政策制定、教育培训、公众意识提升等各方面的共同努力。
同时，必须采取措施应对这些挑战，包括加强数据保护、提高技术透明度和可解释性、促进跨学科合作、加大人才培训和技术研发投入等。
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