iPhone X 的卖点之一便是其内置的 A11 芯片
近几个月，移动 AI 芯片成为了高端手机的一项「卖点」。例如，苹果的新款 iPhone 有「神经引擎 A11」，华为 Mate 10 附带了「神经网络处理器」，而芯片制造商和设计商（比如高通和 ARM）正准备向业内其它企业提供人工智能优化的硬件。
对于消费者来说，在挑选手机时，是否应该将「AI 芯片」这一参数纳入考量范围？如果想使用最新款人工智能驱动的 APP，比如它可以自动识别并隐藏你的隐私自拍，这是否意味着手机需要配置 AI 芯片？
科技媒体 The Verge 给出了明确的回答：其实不用的。但是，简单了解下 AI 芯片的用途和前景还是非常必要的。毕竟，这可能是未来手机的标配。
移动 AI 芯片：保障用户隐私，为开发者提供便利
配置移动 AI 芯片的首要原因非常简单。手机、笔记本电脑和台式机中的普通 CPU 不太适合机器学习的要求，而勉强使用只能导致处理速度的降低以及电池能耗的加快。
当代的人工智能需要计算机快速处理大量的小型计算任务，但是 CPU 只有少数几个「核（core）」可用做数学运算。这就是业内钟情于图形处理单元的原因。虽然 GPU 的设计最初是为了渲染视频游戏图形，而巧合的是，这个过程需要快速进行大量的小型计算。所以，配置成千上万个内核的 GPU 在处理 AI 运算上有一定的优势。
当然，直接在你的手机中配置数以千计的内核是不现实的。不过你可以通过改变架构来提高芯片的并行处理能力。高通人工智能与机器学习主席 Gary Brotman 告诉 The Verge：「我认为并行化无疑是关键，特别是有效的并行化。」他很快补充道，尽管如此，专用 AI 芯片并非唯一的解决途径，手机厂商还可以通过调整其它芯片的架构达到相同的效果。
「AI 芯片」是一个吸引眼球的术语，但它其实还不够精确。例如华为和苹果所提供的并非是一个单一且独立的芯片，而是芯片系统（SoC）中的专用处理器，例如苹果的 A11 Bionic。这些芯片系统已经包含了各种专用部件，可用于处理绘制图形和图像处理等任务，因此再为增添几个 AI 内核是自然而然的。
华为麒麟 970 AI 芯片
如上所述，理论上，专用人工智能硬件意味着更好的性能和更长的电池寿命。同时，它也有助于保护用户隐私，提高安全性，这对开发人员也是如此。
首先是隐私和安全。目前，许多机器学习服务必须将你的数据发送到云端，再执行实际的分析。像谷歌和苹果这样的公司已经提出在手机端直接进行这些计算的方法，但是还没有得到广泛的应用。不过，专用硬件可以鼓励更多移动端的 AI 应用，这意味着可以降低数据泄露和被黑客攻击的风险。
另外，不用每隔几秒钟就将数据发送到云端，还意味着用户可以在本地保存数据，并进行离线运算。这对于开发人员来说也是一个福音。毕竟，如果分析过程是在设备上完成的，那么就可以节省 APP 运营者的服务器开支。只要硬件达到标准，每个人都能从中受益。
提供更好的用户体验？长路漫漫
手机中配置了移动 AI 芯片，并不意味着人工智能驱动的 APP 和服务就能够对其进行利用。
以华为和苹果为例，这两家公司都有自己的 API，开发人员需要使用这些 API 来开发各自的「神经」硬件。在他们整合 API 之前，必须确保这些 API 也支持他们所使用的人工智能框架（例如谷歌的 TensorFlow 或 Facebook 的 Caffe2）。否则，他们将不得不进行数据转换，而这也需要花费时间。
Gartner 的科技分析师 Anthony Mullen 说，处理这种复杂接口的工作「不适合胆怯的人。」他对 The Verge 说：「这还需要一段时间，人们才能使用这种硬件去创造更好的用户体验。在此之前，制造商和第三方之间将维持一种特殊的伙伴关系。
Facebook和高通合作，使其 AR 应用在高通的芯片上运转更快
正因为如此，微软要与华为进行合作，以确保其翻译 APP 能够在后者的 NPU 芯片上离线工作。Facebook 也要选择与高通合作，整合后者的人工智能硬件，从而提高其增强现实过滤器的加载速度。
大公司自然有能力去投入巨量的时间和精力，像苹果的开发者可以使用公司的 Core ML 框架，从而只需调整一次 APP。但这会令安卓开发者头疼不已，特别是当不同的制造商都开始引入他们自己的协议时。
值得庆幸的是，谷歌正在利用它的生态系统影响力来解决这个问题。其移动人工智能框架 TensorFlow Lite，已经将移动设备的一些开发经验和流程标准化，并正在推出它自己的安卓 API，继而「开发专用芯片加速器。」
「从安卓开发商的角度来看，它还不能够规避所有的风险，」Brotman 说，「但它肯定会提供一个能够降低操作难度的架构。」他补充说，要等到下一代安卓操作系统 Android P 准备就绪，这项工作的一些效果才会完全显现出来。
现在的卖点，可能是未来的标配
目前看来，手机中的「移动 AI 芯片」不是必需品。实际上，很多人正在努力使人工智能服务可以更好地在现有的硬件上运行，因此除非你是一个真正的耗能大户，否则不必担心落伍。
无论是华为还是苹果，他们那夺人眼球的新硬件，主要只是用于制造出更好的手机。对于华为来说，新硬件的主要用途是监测 Mate 10 在其生命周期中的使用方式，以及重新配置资源来防止它变慢；苹果则用它来给新功能（比如 Face ID 和动画表情 Animoji）提供动力。
当然，为 AI 任务配置特有的计算力是闪亮的加分项，但对于高端手机来说，其他的配置要素也是不能忽略的，例如双摄像头以及防水等功能。在当前，吹捧人工智能芯片时很好的市场营销手段，但可能在不久之后，这就会成为手机的一项标准配置。
