在每天變化的科技領域回想歷史，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比作工業革命，將移動AI的肇始，看做蒸汽機的發明。那么在產業基礎、用戶認知和產品化、生態化相對成熟的今天，或許可以理解為大工業體系開始建立，工廠開始運轉，機器發出轟鳴。關于手機的真實商業世界，開始由AI這兩個字母吹拂變革之風。

　　是不是真的如此，大概從蘋果的秋季發布會上提了多少次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工業這個機械怪獸之前，理解發動機的性能肯定是最關鍵的。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的產業格局到底發生了怎樣的變化？

　　二者孰優孰劣，無論國內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的技術特性，決定了它不是一種跑分游戲。

　　移動芯片里的AI對戰，究竟在比什么呢？

　　指明了戰場的蘋果A12，卻沒有說明勝利規則

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

　　然后，好吧，現實好像有點點跑偏。

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

　　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近乎于沒有其他產品形態、用戶服務商的大創新。發布會上展示的AI應用、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。

　　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，而是在渠道創新力被壓榨的近乎透明、產品自創新能力抵達天花板，研發端又不能帶來大驚喜的條件下，蘋果并沒有掙脫手機產業整體規律的能力，選擇終端AI，擁抱AI算力帶來的體驗改變，已經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，華為發布了今年度的麒麟980芯片，在麒麟970的基礎上，這款芯片使用了雙核NPU架構，增強了端側AI的運算能力，大幅度提升了AI應用的想象邊界。

　　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，最近的國內外媒體都執著于一件事：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，而不是一個能夠直接判斷的數值。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帶來的應用與體驗，而不是數值。

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

　　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芯片產業的競爭格局：

　　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：創新過于保守。

　　由于缺乏外觀設計和硬件功能上的創新，這屆iPhone被諸多海外媒體指責為只有價格創新了。但其實也不盡然，比如本地AI應用、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有的功能。

　　這種現象歸根結底，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公布的信息當中，提到采用更高精度的深度網絡模型，麒麟980將在具備更佳的實時性的同時，提升設備AI能力的邊界。比如麒麟980實現了從圖像識別到物體檢測的跨越，支持AI應用進行視頻處理、復雜光效識別和軟硬件協同的AI能力。

　　這些領域帶來的想象力，不出意外會直接體現在華為接下來的旗艦機當中。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的技術邏輯并不以一家公司的抉擇為轉移，就像蘋果沒辦法繞開AI去推動其他創新一樣，AI的核心賽點是要不斷打開能力邊界，帶領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。

　　生態水渠修到哪了？

　　即使龐大如蘋果，顯然也承認AI應用開發是構建產品邏輯的重要一環，今年發布會上，我們看到了蘋果重點演示了投籃APP的AI處理能力。AI應用的生態開發，又一次被全世界所矚目。

　　但這并沒有改善一個情況：曾經讓蘋果引以為豪的開發者，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算力開放給開發者。其特征是不開放太多算法種類，只讓開發者在提供的少數條件中挑選，來充實自己的開發工作——說白了這是一種AI界的八股文。

　　千呼萬喚著，開發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，希望以自己的節奏陸續向開發者放開可調用能力，形成水到渠也成的效果。但對于開發者而言，這是缺失平臺想象力的。

　　開發者需要的是什么呢？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開發已經可以兼容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開發者的端側模型部署成本將極大降低，并提供了靈活調用異構計算，實現精準部署的可能。

　　而在升級過的HiAI架構2．0中，麒麟980還提供了更多的接口、算子和開發工具包，提升了開發者的效率，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”。以往的戰略基因決定了，蘋果的AI生態水渠，目前還在試探性修修補補。而此時華為，甚至谷歌的AI開發生態正在算力轟鳴聲中大刀闊斧地“招商引資”。

　　會不會某一天，我們驚奇地發現蘋果在開發者環境上掉隊了呢？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？

　　在數次探訪華為之后，我發現移動芯片在創新上追尋著這樣一個邏輯：最大數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算力搭配創新指數并不夠的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、完善開發生態、協調軟硬件體系、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，從而造成了成本壓力，最終引發了貴出新高的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，甚至關系到未來手機產業中某些格局的變化。

　　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品AI升級？