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AI轰鸣时代〈一〉:苹果VS麒麟今年的移动芯片究竟比什么?

  在每天变化的科技领域回想历史,是一件很有意思的工作。2年前,广大媒体同行还在质问会不会有所谓移动AI芯片;1年前的今天,麒麟970确实让移动AI话题成真了,接着是各家厂商的跟进与布局,移动AI港口彻底对手机世界敞开。

  那么今年呢?假如我们把移动AI比作工业革命,将移动AI的肇始,看做蒸汽机的发明。那么在产业基础、用户认知和产品化、生态化相对成熟的今天,或许可以理解为大工业体系开始建立,工厂开始运转,机器发出轰鸣。关于手机的真实商业世界,开始由AI这两个字母吹拂。

  是不是真的如此,大概从苹果的秋季发布会上提了多少次AI与芯片就能读出一二。

  既如是,我们或许可以将今天定义为移动AI的轰鸣时代。而在走入移动AI工业这个机械怪兽之前,理解发动机的性能肯定是最关键的。我们会在接下来,用三部曲的形式来解读今年的AI芯片进程,分别从行业格局、算力革命、用户体验三个篇章来解读移动AI芯片的2018新局势。

  那么第一个问题,华为推出麒麟980,苹果亮出A12之后,移动AI的产业格局到底发生了怎样的变化?

  二者孰优孰劣,无论国内外媒体都有很多声音。但在我们看来,大家可能忽略了这样一个事实:移动AI的技术特性,决定了它不是一种跑分游戏。

  在过去的一整年,很多网友有这样一种判断:移动AI也就是华为和谷歌玩一玩,玩的方式还不一样。作风高冷的苹果根本不会跟进别人的游戏规则。

  9月12日,苹果发布了新的iPhone XS,其搭载了A12 Bionic芯片,苹果单方面号称这是业界首款7nm芯片,在六核CPU、四核GPU外,着重升级了独立的神经引擎单元,用于处理AI任务。

  这里我们先按下其他处理能力不谈,苹果有多爱这款新品以及它带来的AI处理能力,从发布会这二者的篇幅就可以一探究竟。而与之形成鲜明对比的是,iPhone XS近乎于没有其他产品形态、用户服务商的大创新。发布会上展示的AI应用、拍照的AI处理能力、新的faceID、ARM,这些近乎于都与A12的AI处理能力直接相关。

  好吧,在吃瓜群众觉得苹果不看重AI的时候,苹果把手里的筹码扔在AI上一把梭哈了。为什么会这样?

  或许答案在于,苹果不是不想,而是在渠道创新力被压榨的近乎透明、产品自创新能力抵达天花板,研发端又不能带来大惊喜的条件下,苹果并没有挣脱手机产业整体规律的能力,选择终端AI,拥抱AI算力带来的体验改变,已经变成了苹果必须选择的一条路。

  然而这次苹果并不是这条路上的第一位玩家。此前,华为发布了今年度的麒麟980芯片,在麒麟970的基础上,这款芯片使用了双核NPU架构,增强了端侧AI的运算能力,大幅度提升了AI应用的想象边界。

  在之后,晓龙855也被多方证实会推出独立的AI处理单元,换言之也将加入AI端侧处理的硬赛道。而10月谷歌会推出pixel 3,想都不用想会有一大堆AI。

  于是,最近的国内外媒体都执着于一件事:给A12和麒麟980的AI能力跑分。跑的那叫一个天花乱坠,各有套路,想要从中解答AI芯片哪家强。

  诚然,AI处理能力可以在多种硬处理能力上体现出差异,比如图像识别,而截至目前,麒麟980和A12的的AI跑分在伯仲之间,没有所谓的明显甚至碾压差距。但我们可能搞错了一件事:AI是一种目的性技术,而不是一个能够直接判断的数值。这就像我们可以说哪个游戏更流畅,但很难说哪个游戏更AI。消费者最终购买的是AI带来的应用与体验,而不是数值。

  显然,苹果已经全面走上了被华为开拓出来的移动AI赛道,这条赛道的基本规则之一,就是绝不靠跑分决定胜负关系。

  那么决定胜负的是哪些因素?苹果又真的完成了后来AI居上吗?有三个因素,决定着移动AI芯片产业的竞争格局:

  由于缺乏外观设计和硬件功能上的创新,这届iPhone被诸多海外媒体指责为只有价格创新了。但其实也不尽然,比如本地AI应用、将AI引入到拍照功能中、升级的AR功能等等,都可以看作苹果在AI软件能力上的拓展。

  《福布斯》的专栏作家Curtis Silver就认为,新iPhone虽然功能上有进步,但让人感觉苹果是在追赶谷歌手机已经有的功能。

  这种现象归根结底,在于A12芯片虽然储备了足够的AI处理能力,但并没有解答这些AI算力到底要用来干什么这个问题。

  那么这个问题有答案吗?就麒麟980发布以来的诸多信息,我们认为还是有的。比如在麒麟980公布的信息当中,提到采用更高精度的深度网络模型,麒麟980将在具备更佳的实时性的同时,提升设备AI能力的边界。比如麒麟980实现了从图像识别到物体检测的跨越,支持AI应用进行视频处理、复杂光效识别和软硬件协同的AI能力。

  这些领域带来的想象力,不出意外会直接体现在华为接下来的旗舰机当中。然而在苹果这边,对AI芯片的能力边界依旧保守在麒麟去年的探索范围里。

  这当然也可以看做一种苹果基因,或者说是日益显著的保守趋势。但AI的技术逻辑并不以一家公司的抉择为转移,就像苹果没办法绕开AI去推动其他创新一样,AI的核心赛点是要不断打开能力边界,带领用户探索新的智能体验。

  即使庞大如苹果,显然也承认AI应用开发是构建产品逻辑的重要一环,今年发布会上,我们看到了苹果重点演示了投篮APP的AI处理能力。AI应用的生态开发,又一次被全世界所瞩目。

  但这并没有改善一个情况:曾经让苹果引以为豪的开发者,正在陷入一场普遍的低沉。

  从去年公布Core ML以来,苹果开始以小步慢走的方式将AI算力开放给开发者。其特征是不开放太多算法种类,只让开发者在提供的少数条件中挑选,来充实自己的开发工作——说白了这是一种AI界的八股文。

  千呼万唤着,开发者希望今年苹果的开放步子可以大一点。然而并没有,在不久前的WWDC2018上,苹果升级了Core ML 2,但其核心能力在于使模型运行更快,处理速度提升。而秋季发布会上,A12仿生芯片上的Neural Engine也宣布将开放,但依旧没有提是不是开放更多兼容性、算法种类、开发工具的问题。

  或许我们可以认为,苹果在制定一个严密的体系,希望以自己的节奏陆续向开发者放开可调用能力,形成水到渠也成的效果。但对于开发者而言,这是缺失平台想象力的。

  开发者需要的是什么呢?显然,更兼容、更自由、更低的部署成本是三大核心,带着枷锁起舞是AI模型这个考验创意的舞台上难以被人接受的。

  相比较而言,我们可以看到麒麟980在双核NPU背后,是其AI开发已经可以兼容Caffe、Tensorflow、Tensorflow Lite等主流框架,提供了离线bit量化等一系列工具链。这样AI开发者的端侧模型部署成本将极大降低,并提供了灵活调用异构计算,实现精准部署的可能。

  而在升级过的HiAI架构2.0中,麒麟980还提供了更多的接口、算子和开发工具包,提升了开发者的效率,降低了成本。

  这个层面的对比可能是普通用户不会注意到的,但却是未来手机体验的“弹药舱”。以往的战略基因决定了,苹果的AI生态水渠,目前还在试探性修修补补。而此时华为,甚至谷歌的AI开发生态正在算力轰鸣声中大刀阔斧地“招商引资”。

  会不会某一天,我们惊奇地发现苹果在开发者环境上掉队了呢?今天来看这并非不可能。

  今年的另一个问题,也是被苹果一下抛到了公众面前。那就是移动AI如何估价,交给谁来买单?

  在数次探访华为之后,我发现移动芯片在创新上追寻着这样一个逻辑:最大数值并不一定是最好的,真正困难的地方在于“刚刚好”。

  苹果用了整场发布会去赞叹A12的强劲,但在短暂眩晕之后我们可能会问这样一个问题:强大的AI算力搭配创新指数并不够的AI能力,真的能撑起iPhone XS的售价吗?

  这里的悖论在于,如果算力高过使用边际,造成了数值上的处理能力实际上造成了过剩留存,那么这些算力就除了溢价效果之外一无所用了。

  就移动芯片在AI处理端的升级而言,增强算力、拓展功能边际、完善开发生态、协调软硬件体系、控制成本可以说是一个综合工作。这就像下围棋要的是四面合围,全局布子。

  A12在AI处理能力上的提升,是不是在算力和成本对冲中失当,从而造成了成本压力,最终引发了贵出新高的iPhone XS,可能是个仁者见仁的问题。

  但AI不能成为噱头和盲目溢价品,这应该是大家的共识。不出意外的话,苹果今年主打AI芯片的旗舰机,会比华为、谷歌、三星等直接竞品贵出一个不小量级。这个量级真的有足够的AI体验价值去支撑吗?

  这个问题或许将直接影响到今年的移动AI芯片走势,甚至关系到未来手机产业中某些格局的变化。

  接下来的第二篇章中,我们会探索这样一个问题:移动AI既然已经升级为主赛场,那么今年的芯片进化,究竟会给手机带来哪些产品AI升级?返回搜狐,查看更多

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