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麒麟980和蘋果a12對(duì)決移動(dòng)芯片下半場(chǎng)要比什么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(huì)不會(huì)有所謂移動(dòng)AI芯片;1年前的今天,麒麟970確實(shí)讓移動(dòng)AI話題成真了,接著是各家廠商的跟進(jìn)與布局,移動(dòng)AI港口徹底對(duì)手機(jī)世界敞開。那么今年呢?假如我們把移動(dòng)AI比作工業(yè)革命,將移動(dòng)AI的肇始,看做蒸汽機(jī)的發(fā)明。那么在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、用戶認(rèn)知和產(chǎn)品化、生態(tài)化相對(duì)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(yùn)轉(zhuǎn),機(jī)器發(fā)出轟鳴。關(guān)于手機(jī)的真實(shí)商業(yè)世界,開始由AI這兩個(gè)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(huì)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(dòng)AI的轟鳴時(shí)代。而在走入移動(dòng)AI工業(yè)這個(gè)機(jī)械怪獸之前,理解發(fā)動(dòng)機(jī)的性能肯定是最關(guān)鍵的。我們會(huì)在接下來,用三部曲的形式來解讀今年的AI芯片進(jìn)程,分別從行業(yè)格局、算力革命、用戶體驗(yàn)三個(gè)篇章來解讀移動(dòng)AI芯片的2018新局勢(shì)。那么第一個(gè)問題,華為推出麒麟980,蘋果亮出A12之后,移動(dòng)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(guó)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(gè)事實(shí):移動(dòng)AI的技術(shù)特性,決定了它不是一種跑分游戲。移動(dòng)芯片里的AI對(duì)戰(zhàn),究竟在比什么呢?指明了戰(zhàn)場(chǎng)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(dòng)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(huì)跟進(jìn)別人的游戲規(guī)則。然后,好吧,現(xiàn)實(shí)好像有點(diǎn)點(diǎn)跑偏。9月12日,蘋果發(fā)布了新的iPhoneXS,其搭載了A12Bionic芯片,蘋果單方面號(hào)稱這是業(yè)界首款7nm芯片,在六核CPU、四核GPU外,著重升級(jí)了獨(dú)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(huì)這二者的篇幅就可以一探究竟。而與之形成鮮明對(duì)比的是,iPhoneXS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(huì)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(shí)候,蘋果把手里的籌碼扔在AI上一把梭哈了。為什么會(huì)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(dá)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(jī)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(yàn)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(qiáng)了端側(cè)AI的運(yùn)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(shí)會(huì)推出獨(dú)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(huì)推出pixel3,想都不用想會(huì)有一大堆AI。于是,最近的國(guó)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(gè)天花亂墜,各有套路,想要從中解答AI芯片哪家強(qiáng)。誠(chéng)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(shí)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(cuò)了一件事:AI是一種目的性技術(shù),而不是一個(gè)能夠直接判斷的數(shù)值。這就像我們可以說哪個(gè)游戲更流暢,但很難說哪個(gè)游戲更AI。消費(fèi)者最終購(gòu)買的是AI帶來的應(yīng)用與體驗(yàn),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(dòng)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(fù)關(guān)系。那么決定勝負(fù)的是哪些因素?蘋果又真的完成了后來AI居上嗎?有三個(gè)因素,決定著移動(dòng)AI芯片產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局:AI核心能力的進(jìn)步iPhoneXS被吐槽最多的點(diǎn)在哪?答案是唯一的:創(chuàng)新過于保守。由于缺乏外觀設(shè)計(jì)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(jià)格創(chuàng)新了。但其實(shí)也不盡然,比如本地AI應(yīng)用、將AI引入到拍照功能中、升級(jí)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CurtisSilver就認(rèn)為,新iPhone雖然功能上有進(jìn)步,但讓人感覺蘋果是在追趕谷歌手機(jī)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(chǔ)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(gè)問題。那么這個(gè)問題有答案嗎?就麒麟980發(fā)布以來的諸多信息,我們認(rèn)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(shí)時(shí)性的同時(shí),提升設(shè)備AI能力的邊界。比如麒麟980實(shí)現(xiàn)了從圖像識(shí)別到物體檢測(cè)的跨越,支持AI應(yīng)用進(jìn)行視頻處理、復(fù)雜光效識(shí)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(huì)直接體現(xiàn)在華為接下來的旗艦機(jī)當(dāng)中。然而在蘋果這邊,對(duì)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(shì)。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(dòng)其他創(chuàng)新一樣,AI的核心賽點(diǎn)是要不斷打開能力邊界,帶領(lǐng)用戶探索新的智能體驗(yàn)。指給用戶說:看,我們的分好高!這個(gè)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(rèn)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(huì)上,我們看到了蘋果重點(diǎn)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(gè)情況:曾經(jīng)讓蘋果引以為豪的開發(fā)者,正在陷入一場(chǎng)普遍的低沉。從去年公布CoreML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(shí)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(diǎn)。然而并沒有,在不久前的WWDC2018上,蘋果升級(jí)了CoreML2,但其核心能力在于使模型運(yùn)行更快,處理速度提升。而秋季發(fā)布會(huì)上,A12仿生芯片上的NeuralEngine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?;蛟S我們可以認(rèn)為,蘋果在制定一個(gè)嚴(yán)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(duì)于開發(fā)者而言,這是缺失平臺(tái)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(gè)考驗(yàn)創(chuàng)意的舞臺(tái)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、TensorflowLite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(jì)算,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)部署的可能。而在升級(jí)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(gè)層面的對(duì)比可能是普通用戶不會(huì)注意到的,但卻是未來手機(jī)體驗(yàn)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(bǔ)補(bǔ)。而此時(shí)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(huì)不會(huì)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(duì)了呢?今天來看這并非不可能。算力與成本的艱難對(duì)沖今年的另一個(gè)問題,也是被蘋果一下拋到了公眾面前。那就是移動(dòng)AI如何估價(jià),交給誰來買單?在數(shù)次探訪華為之后,我發(fā)現(xiàn)移動(dòng)芯片在創(chuàng)新上追尋著這樣一個(gè)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(chǎng)發(fā)布會(huì)去贊嘆A12的強(qiáng)勁,但在短暫眩暈之后我們可能會(huì)問這樣一個(gè)問題:強(qiáng)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iPhoneXS的售價(jià)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(shí)際上造成了過剩留存,那么這些算力就除了溢價(jià)效果之外一無所用了。就移動(dòng)芯片在AI處理端的升級(jí)而言,增強(qiáng)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(gè)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(duì)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iPhoneXS,可能是個(gè)仁者見仁的問題。但AI不能成為噱頭和盲目溢

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