眾所周知，蘋果是手機行業(yè)最早踏入 AI 人工智能領(lǐng)域廠商之一，早在2011年就已經(jīng)在 iPhone 當中首度集成 Siri 智能助理。盡管后期行業(yè)大多分析認為，蘋果幾乎已經(jīng)掉隊，但蘋果內(nèi)部關(guān)于人工智能技術(shù)的研發(fā)從未停止。今年5月份的時候，彭博社就曾爆料了蘋果的在人工智能領(lǐng)域的大動作，即蘋果正計劃將 AI 人工智能引入移動芯片中。

當時消息稱，蘋果內(nèi)部已經(jīng)開始測試一種獨立專用于執(zhí)行人工智能相關(guān)任務的處理芯片，該芯片在內(nèi)部被稱為“蘋果神經(jīng)引擎(Apple Neural Engine)”。據(jù)稱，蘋果這一人工智能處理芯片將提升蘋果相關(guān)設備處理智能任務的能力，例如在面部識別和語音識別等方面。當然了，蘋果并未對此置評。

很顯然，蘋果正持續(xù)在 AI 人工智能領(lǐng)域努力中，積極研發(fā)相關(guān)技術(shù)，以幫助自家的設備大幅提升效率。目前蘋果設備的 A 系列芯片可以通過用兩個不同的單元處理密集型或復雜的任務，分別是 CPU 主處理單元和 GPU 圖形處理單元。如果這兩個處理單元的部分任務可以轉(zhuǎn)移到一個 AI 人工智能專用單元上，必然能夠提升計算效率，同時幫蘋果提升電池續(xù)航。

伴隨著“蘋果神經(jīng)引擎”的消息出爐，很多人希望在6月份的 WWDC 全球開發(fā)者大會上，蘋果能夠透露一些相關(guān) AI 處理芯片的進展或動態(tài)，不過事與愿違，直到現(xiàn)在也沒有人清楚所謂的“蘋果神經(jīng)引擎”究竟是什么玩意。那么，在移動 AI 芯片的開發(fā)方面，蘋果是否落后了呢?

華為比蘋果領(lǐng)先了一步?

國內(nèi)最大的智能手機廠商華為，作為狂喊“三年超越蘋果”口號的主要競爭對手，也為自家的旗艦智能手機開發(fā)了定制 AI 單元的 SoC 芯片，即最近最新發(fā)布的麒麟970處理器。華為方面宣稱，麒麟970是全球首個集成獨立 AI 人工智能專用 NPU 神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元的移動芯片。

NPU 神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元是麒麟970的最大亮點。按照華為的說法， AI 性能密度大幅由于 CPU 和 GPU，能夠用更少的能耗更快的完成更多任務，大幅提升芯片的運算效率。在 16 位浮點數(shù)(即FP16)時 NPU 運算能力達到 1.92 TFLOPs，有了 NPU 的加成，在圖像識別任務上，對比 Cortex-A73 的性能提升 25 倍，能效提升 50 倍之多，圖像識別速度可達到約 2000 張/分鐘，拍攝 1000 張照片僅消耗 4000mAh 電池 0.19% 的電量。

盡管所謂的 AI 加持目前并沒有統(tǒng)一標準進行衡量，只能聽華為官方舉例來解釋，但不可否認，有了獨立的 AI 單元之后，至少在拍照和圖像處理上比之前單純依賴 CPU 和 GPU 要快得多，保持高效率的同時更加的省電。而這些 AI 人工智能的理念，其實與 5 月份被爆料的“蘋果神經(jīng)引擎”如出一轍，說明未來 AI 獨立單元內(nèi)置于芯片一定是趨勢，蘋果也在做，只是華為搶先開了個頭而已。

現(xiàn)在多數(shù)人已經(jīng)知道，華為這枚 NPU 單元主要技術(shù)貢獻來源于國家重點實驗室中科院寒武紀，正是因為拿到了該實驗室的神經(jīng)網(wǎng)絡指令集授權(quán)加速開發(fā)，才讓麒麟 970 成為了首款集成寒武紀芯片的商用產(chǎn)品。而與華為相比，“蘋果神經(jīng)引擎”的具體細節(jié)和性能特點依然不為人知，不過可以預見的是，蘋果的 AI 芯片與華為相比其中必有大量異曲同工之處。

移動芯片包含 AI 單元將成為主流

在發(fā)布麒麟 970 移動芯片之后，余承東預告了新一代旗艦智能手機 mate 10，并在接受采訪時對外媒吹噓稱，華為 mate 10 的速度、續(xù)航以及功能性方面將遠超今年蘋果未發(fā)布的旗艦手機 iPhone 8，這主要歸功于華為新處理器麒麟 970，而負責人工智能的 NUP 單元功不可沒。

這是否表示意味著 iPhone 8 沒有專門的 AI 單元了呢?目前還很難說。雖然“蘋果神經(jīng)引擎”遭到爆料之后，還有小道消息稱蘋果已經(jīng)開始測試配備 AI 芯片的 iPhone 原型機，實現(xiàn)了硬件性能大幅改善，只等后續(xù)將此芯片整合到更多設備中，但是至今沒有更多細節(jié)放出。不過，蘋果并不著急，至少蘋果的舉動也預示著，在移動芯片在保持低功耗的情況下，塞進更強大計算性能的 AI 人工智能單元會成為主流趨勢。

相信很多對處理芯片有所了解的人都知道，如今一枚芯片已經(jīng)不再單純特指 CPU 中央處理單元了，因為 CPU 在做 3D 圖形渲染的性能上顯然力不從心。因此，在 CPU 之后又于誕生了 GPU 圖形處理單元。然而有了 CPU 和 GPU，信號處理能力還是不夠，于是就又有了 DSP。而在智能手機上，由于有攝像頭，需要處理圖像信號，不得不加入 ISP 圖像信號處理器。其余負責不同任務的單元也還不少，例如負責蜂窩網(wǎng)絡的 LTE 調(diào)制解調(diào)器，負責一大波傳感器的協(xié)處理單元。

不難看出，為了不同任務或?qū)ｉT針對某些任務而提高性能和效率，無數(shù)不同的計算單元組成了一枚一體式的 SoC 系統(tǒng)級芯片。因此，在今天移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)爆炸，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，深度學習變得越來越好用的 AI 人工智能潮流中，一個在移動 SoC 芯片中專門負責虛擬神經(jīng)元和深度學習的 AI 處理單元肯定不會少。

盡管現(xiàn)在 CPU 和 GPU 也能負責人工智能和深度學習，但是效率不高，畢竟各司其職。很多人會問 AI 人工智能單元有什么用?既然是神經(jīng)網(wǎng)絡，其實只要將其想象成人類的大腦即可，專門負責加速處理五官收集而來的數(shù)據(jù)，而在手機目前主要應用于語音識別、圖像識別等場景。就像前面所說，華為麒麟 970 的 NUP 目前最突出的表現(xiàn)也是在圖像識別上。

不出意外的話，“蘋果神經(jīng)引擎”所負責的肯定也是自家目前涉足的領(lǐng)域，例如 iOS 系統(tǒng)中的 Siri 語音識別、圖像識別、鍵盤預測、智能主動感知、主動提醒和服務等，并允許第三方調(diào)用。其余蘋果還能運用到 AI 處理單元的還會有無人駕駛汽車系統(tǒng)、AR 增強現(xiàn)實技術(shù)、Apple TV 和 HomePod 音箱等等，讓更多原本生硬的設備也能采用與人類同樣的方式進行交互，變得真正會思考。

蘋果或許比華為更有優(yōu)勢

其實在移動 SoC 集成 AI 人工智能處理單元這一全新模式上，蘋果比其他競爭對手有更大的優(yōu)勢，重點就是因為蘋果軟硬結(jié)合的實力一直是行業(yè)的標桿。

為了一款產(chǎn)品研發(fā)能夠融入了更多自主重要技術(shù)，蘋果在很多定制零部件上都體現(xiàn)了非常強大的控制力，從天線到處理器、時序控制器以及未來的屏幕，無一不在自己的掌控當中。除了嚴格的硬件控制，蘋果還有最自主的操作系統(tǒng)和開發(fā)環(huán)境，例如蘋果 6 月新推出的 Core ML 架構(gòu)，一個面向開發(fā)者提供的機器學習架構(gòu)，支持所有主要的神經(jīng)網(wǎng)絡：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)。

通過 Core ML 能夠讓開發(fā)者把機器學習用到 app 里，包括文本分析、人臉識別等等功能，無縫切換于 CPU 和 GPU 之間，以提供最強的性能和效率。關(guān)鍵是一個開發(fā)架構(gòu)適用于所有范圍內(nèi)蘋果設備，可以迅速增殖到每一款 iPhone 和 iPad 之上，擴大適用范圍。屆時開發(fā)者也更樂意基于龐大的蘋果設備基數(shù)開發(fā)，更快利用架構(gòu)和接口為蘋果用戶創(chuàng)造更多大量相關(guān)的體驗。

而相對對于支離破碎的 Android 陣營，接下來在 AI 人工智能的發(fā)展上，參照以往將會有谷歌官方 AI 架構(gòu)，但同時也并存廠商自主的接口，由于架構(gòu)接口不統(tǒng)一，標準不同，最終難以完美無縫的打造最好體驗的產(chǎn)品?？梢哉f，蘋果生態(tài)圈內(nèi)能夠充分利用軟硬高度融合提供獨一無二的產(chǎn)品體驗，這就是蘋果最值得津津樂道之處。

蘋果的 AI 仍有一些小擔憂

當然了，也并不是說蘋果的 AI 芯片就一定能夠領(lǐng)先于行業(yè)。正如 9 月 4 日 Edison Investment Research 調(diào)研公司新報告提到的，雖然蘋果 Siri 提供了語音識別領(lǐng)域的先發(fā)優(yōu)勢，但競爭對手一直能夠比蘋果更積極的部署 AI，只因為蘋果的保密文化限制了該公司對人工智能的主動權(quán)。庫克一直宣稱，蘋果的保密性比美國 CIA 還要高。

Edison Investment Research 的分析說 Richard Windsor 表示，蘋果可以在自家生態(tài)系統(tǒng)中更深入的整合 Siri，但 Siri 并不那么智能，目前已經(jīng)落后于 Google Assistant、微軟 Cortana 和亞馬遜 Alexa。因為 Siri 的深度學習能力受到了蘋果隱私保護情節(jié)的阻礙，才導致了最終蘋果在人工智能競賽中的落伍。

不僅如此，正如華為所提到的，其在移動 AI 的發(fā)展將基于“芯‐端‐云協(xié)同”的理念，因為手機芯片設計受到諸多方面的限制，要在那么小的體積內(nèi)實現(xiàn)對于本地數(shù)據(jù)強大的人工智能不太可能，AI 技術(shù)的核心是對海量數(shù)據(jù)進行大量的處理，在云端服務器方面，已經(jīng)有專用的高性能 AI 處理器來解決這個矛盾，例如 Google 的 TPU，NVIDIA 的 Volta等，都是專為提升 AI 運算能力提出的解決方案。

而在移動端，硬件能力的瓶頸明顯。華為認為，只能通過未來云和端之間的協(xié)同關(guān)系來打破，基于云端的大數(shù)據(jù)，可訓練形成通用知識模型并傳遞到移動端上運行，再結(jié)合本地 NPU 單元提供完整的 AI 知識和能力。蘋果或許為 AI 已投入了數(shù)億的資金，以便于讓設備本身能夠自主學習、改進軟件功能，但至今并沒有利用云計算改變 AI 的跡象。

蘋果對 AI 人工智能的策略究竟是什么呢?沒有人清楚，但 AI 的重要性已讓蘋果做出改變，近年蘋果一直在設法吸引行業(yè)對于其努力開發(fā) AI 技術(shù)的注意力。例如，蘋果收購了多家與人工智能相關(guān)的企業(yè)，并且加盟了 AI 行業(yè)重要的組織，推出公共博客以討論其 AI 研究成果，允許公司研究人員在 AI 大會上演講，發(fā)布 AI 學術(shù)論文，在業(yè)內(nèi)展開招聘，甚至挖來了人工智能研究的專家等等，更加透明、也更加開放，這必須是好消息。

總之，我們不知道蘋果目前在 AI 領(lǐng)域究竟取得了怎樣的成果，但無論如何，長期以來蘋果并不喜歡為了展示為搶先首發(fā)，包括 iPod 并不是第一款音樂播放器，iPhone 也不是第一款智能手機，iPad 同樣不是第一部平板電腦。蘋果既然已經(jīng)在開發(fā)“神經(jīng)引擎”單元，并且為 AI 做出了如此之多的改變，也許蘋果接下來在 AI 人工智能上所取得的突破，很有可能會是該領(lǐng)域之內(nèi)最重要的一次變革，我們拭目以待。