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06-17
在体验Pixel 6 Pro的这段时间里，除了拍照之外，我很少感觉到这款被谷歌称为“最智能的Pixel手机”的手机有什么优势。
直到有一天早上，我的手机闹钟把我吵醒了。
与普通手机上滑动关闭闹钟的操作不同，Pixel 6 Pro 会提示我说“Snooze（休息一下）”或“停止（停止）”来控制闹钟。
当我小心地说“停”的时候，闹钟果然、喋喋不休的手机立刻安静了下来。
这是一个微不足道的小功能，但它让我每天早上被闹钟叫醒时都有一个好心情。
终于，我不再需要强迫自己睡觉并随意寻找手机了。
只需要一句话就能让烦人的电话挂断。
这是我第一次感觉我的手机能“听懂”我。
“听懂人话”的秘密就藏在不起眼的TPU里。
无处不在的AI计算也在手机的SoC上，而NPU的存在总是弱于CPU和GPU的。
这种专注于神经网络运算的处理器甚至没有统一的名称：在麒麟芯片上称为NPU，在A系列仿生芯片上称为Neural Engine；谷歌将其命名为TPU，联发科认为将用于AI计算的应该称为APU……虽然这些芯片名称各异，架构和原理各异，但其目的大体相似——加速机器学习，提高人工智能计算能力手机的功能。
如果你关注手机处理器的性能，你会发现无论是iPhone的A系列芯片还是Android的旗舰Snapdragon芯片，近两年CPU的算力提升都非常有限。
这些年来，性能上“挤牙膏”的现象越来越严重。
情况越来越严重了。
相比之下，AI算力已经成为更多厂商愿意提及的参数。
以A系列芯片为例，苹果的A14仿生芯片相比上一代峰值计算能力提高了近一倍，每秒可以执行11万亿次运算。
一年后，A15仿生芯片仍能在此基础上带来40%以上的显着提升，每秒可执行高达15.8万亿次运算。
Android阵营的AI算力也取得了长足的进步。
在苏黎世理工大学推出的AI性能测试榜单上，首次引入NPU的麒麟AI性能测试得分为0分。
四年后，Google Tensor 芯片以 00 分的高分位居榜首，麒麟和骁龙的得分也达到了 00 分左右。
既然AI算力几乎呈指数级增长，为什么我们却很难感受到任何变化呢？ AI功能这个听起来有些高级的词是不是离我们太遥远了？ ▲图片来自：Gadgetmatch 事实上，每次解锁手机、唤醒语音助手，甚至按下快门按钮，都是一次与AI计算的亲密接触。
NPU就像一个黑匣子。
它让AI计算过程如此之快，几乎不存在，让你对技术隐形，却被更自然的人机交互所包围。
谷歌语音助手的演变就是一个很好的例子。
自从2018年Siri增加了“嘿，Siri”的语音唤醒功能后，唤醒词几乎都与语音助手绑定了。
每次和语音助手说话，我们都要不厌其烦地叫出他们的名字：Siri、小爱、小布、小艺……如果语音环境很吵，这个尴尬的过程可能要重复很多次。
▲ 识别唤醒词的声纹图像来自：Apple。
这是因为，出于功耗的考虑，手机处理器不能长时间浪费算力在后台分析用户的每句话。
这时候就需要一种只识别用户文字的低功耗设备。
唤醒词语音接收器永久工作。
当接收到唤醒词信号时，主处理器被调动来监听用户的下一个指令。
不过，这虽然可以实现低功耗语音唤醒，但离科幻电影中AI助手的理想形态还是有点远。
就像钢铁侠在战斗前说“嘿，贾维斯”一样。
同样，人机交互也有点尴尬。
谷歌在 Pixel 6 系列上推出的“快捷命令”功能将科幻电影中存在的这种自然交互带入了现实。
正如文章开头提到的，通过“快捷命令”用户不再需要喊出“OK Google”等唤醒词，还可以唤醒 Google Assistant 来执行关闭闹钟等指定任务。
接听电话。
▲ Google 提出的 VoiceFilter 算法图片来自：如果 Google 想要在嘈杂的声音环境中定向分离人声，手机需要具备更高精度的声纹识别能力，并使用更复杂的卷积神经网络算法来准确捕捉和识别用户的声音。
密码。
谷歌专为AI计算设计的TPU芯片正好满足了这种AI算力需求，而这种自然的语音交互最终在Pixel 6系列上得以实现。
基于神经处理单元的NPU在图像和语音识别和处理方面比传统CPU高效得多。
手机厂商因此可以开发计算摄影、文字识别等诸多功能，丰富系统的软件功能。
在苹果最新的iOS15上，很多新功能都是基于神经计算引擎设计的，比如FaceTime中添加的空间音频和人像模式、实时文本提取和翻译、直接搜索相册中照片中的文本、离线运行的Siri、由于这些功能对AI算力有一定的要求，苹果还强调，如果SoC芯片不是A12 Bionic后期型号，即使升级到iOS15也无法体验这些功能。
再比如MIUI13智能识别证件照带水印、人脸验证和隐私保护。
HarmonyOS的空中手势和头部旋转也采用了AI图像识别、文本OCR等技术开发。
AI功能已经开始成为我们日常手机体验的重要组成部分，而原本被认为无关紧要的NPU也成为了系统软件体验中不可或缺的一部分。
为什么需要AI计算芯片？与手机其他部件相比，NPU 的出现要晚得多。
华为于2018年9月在柏林IFA展上发布的麒麟是首款集成NPU的SoC。
同期，苹果首次发布了搭载神经计算引擎的A11仿生芯片。
两个阵营对人工智能计算领域的关注程度惊人地同步。
AI功能的出现看似突然，但实际上是智能手机发展过程中自然进化的结果。
《连线》在接受苹果副总裁 Tim Millet 关于 A 系列芯片的采访时，《连线》提到，在 iPhone X 发布的几年前，一些苹果工程师就提出了利用机器学习算法来让 iPhone相机更智能。
。
正是这个想法，让定义未来十年iPhone形态的iPhone X得以实现。
切换到全面屏 iPhone 每次点亮 iPhone 解锁时，位于刘海中的深度感应摄像头都会通过数千个点创建深度图，并将其与存储的人脸数据进行比较，从而完成解锁。
这个收集、创作、校对的过程需要控制。
转眼间，更重要的是，功耗必须控制在足够低的水平。
苹果公布的数据显示，iPhone用户平均每天解锁手机80次。
如果每次解锁都需要CPU或GPU进行高功率图形运算，那么对于手机的续航来说将是相当大的挑战。
▲机器学习的过程。
多核架构的神经计算引擎可以同时执行大量运算，并通过深度机器学习，可以像人脑一样识别和判断面部信息。
从功耗和性能上来说都可以用来实现人脸识别。
传统CPU具有相当大的优势。
“如果没有神经计算引擎，我们就无法做到这一点，”蒂姆·米勒在采访中提到。
随着核心数量的增加，神经计算引擎的计算能力也会大幅提升，其应用也将越来越广泛。
例如，A13 Bionic芯片的8核神经计算引擎为iPhone11系列带来了Deep Fusion和夜景模式功能，通过多重融合提高了照片的清晰度和细节； A14 Bionic芯片的神经计算引擎升级至16核，拍摄时可同时调用多个摄像头，实现流畅的变焦体验。
▲ A15 Bionic 芯片和A14 Bionic 芯片的解剖图。
神经计算引擎集中在左下角。
总的来说，神经计算引擎等NPU的出现可以很好地分担CPU或GPU的算力压力。
通过处理大数据高效的并行分析和计算提取有意义的结果，并以更自然的处理能力改善我们的体验。
人工智能将再次定义智能手机。
苹果负责机器学习和人工智能战略的高级副总裁 John Giannandrea 曾在接受采访时提到，他相信未来几年，iOS 或苹果软件生态系统的所有功能都将被机器学习所改变。
我认为苹果一直代表着创造力与技术的交集。
当你考虑构建智能体验时，垂直集成应用程序、框架和芯片非常重要……我认为这是一个旅程，这是我们拥有的计算设备的未来，它们变得智能，然后这种智能将是无形的。
第一代iPhone重新定义了手机，触屏交互，随时随地连接互联网。
此后，手机又分为“功能手机”和“智能手机”。
当智能手机的功能融合时，所谓的“智能”——发微信、播放音乐、拍照、看新闻等，在某种意义上就变得功能化了。
▲图片来自：Gadgetmatch 智能手机需要重新定义。
新型智能手机应该被理解为“能听懂人话”的手机。
它可以识别你看到的世界，理解你发出的每一个命令，并根据环境做出动态调整。
这些都需要AI芯片的深度参与。
随着手机硬件供应链越来越透明，中高端手机核心配件的差异越来越小，软件功能越来越受到厂商的重视。
就像做饭一样，硬件供应链提供了制作美味佳肴的好方法。
菜品的“基本食材”，想要煮出独特的味道，优秀的软件体验是关键的“调料”。
如今，我们已经拥有足够清晰的屏幕和摄像头，可以捕捉数百米外的风景，但智能手机的体验并不局限于常规的显示和拍照。
它应该可以让你同时拍摄多个焦段的照片，这样你在拍摄时就不会因为匆忙调整焦距而错过风景；它应该能够在取景器中实时预览夜景或 HDR 效果，而无需等待成像；它甚至应该成为一个可以陪伴你旅行的翻译机，即使网络较差也能离线完成实时翻译工作。
AI是帮助我们实现这些功能的最佳选择。
为了更深入地定制软件功能，谷歌、OPPO等更多手机厂商开始参与NPU芯片的设计，以追赶苹果、华为等先行者。
与此同时，强大的AI算力不再是自研芯片厂商的专利。
高通骁龙8和天玑都将AI算力作为提升的重点，其AI性能得分已经超越了谷歌的Tensor和三星。
最近发布的Exynos也重点提升了NPU性能，性能提升了一倍。
芯片巨头纷纷发力AI性能，让移动AI芯片看起来正在经历“新摩尔定律”。
除了性能增长速度之外，AI芯片的普及也十分可观。
据统计机构Counterpoint统计，2018年内置AI芯片的手机数量仅占市场份额的3%，而2018年这一数字已达到35%。
未来，更多的手机将支持AI加速计算，这意味着利用机器学习开发移动应用将成为新常态。
事实上，在抖音、微信等国民级App中，已经出现了机器的使用。
学习实现背景模糊、一键裁剪等AI功能。
随着手机厂商和第三方开发商的参与，以及AI应用的不断深入，智能手机的形态也可能发生变化，成为愉悦体验的软硬件共生。
届时，智能手机的话语权争夺战将慢慢从供应链管理转向对用户大数据的掌控。
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