iPhone X 的賣點之一便是其內建的 A11 晶片
近幾個月，移動 AI 晶片成為了高階手機的一項「賣點」。例如，蘋果的新款 iPhone 有「神經引擎 A11」，華為 Mate 10 附帶了「神經網路處理器」，而晶片製造商和設計商（比如高通和 ARM）正準備向業內其它企業提供人工智慧優化的硬體。
對於消費者來說，在挑選手機時，是否應該將「AI 晶片」這一引數納入考量範圍？如果想使用最新款人工智慧驅動的 APP，比如它可以自動識別並隱藏你的隱私自拍，這是否意味著手機需要配置 AI 晶片？
科技媒體 The Verge 給出了明確的回答：其實不用的。但是，簡單瞭解下 AI 晶片的用途和前景還是非常必要的。畢竟，這可能是未來手機的標配。
移動 AI 晶片：保障使用者隱私，為開發者提供便利
配置移動 AI 晶片的首要原因非常簡單。手機、膝上型電腦和桌上型電腦中的普通 CPU 不太適合機器學習的要求，而勉強使用只能導致處理速度的降低以及電池能耗的加快。
當代的人工智慧需要計算機快速處理大量的小型計算任務，但是 CPU 只有少數幾個「核（core）」可用做數學運算。這就是業內鍾情於圖形處理單元的原因。雖然 GPU 的設計最初是為了渲染視訊遊戲圖形，而巧合的是，這個過程需要快速進行大量的小型計算。所以，配置成千上萬個核心的 GPU 在處理 AI 運算上有一定的優勢。
當然，直接在你的手機中配置數以千計的核心是不現實的。不過你可以通過改變架構來提高晶片的並行處理能力。高通人工智慧與機器學習主席 Gary Brotman 告訴 The Verge：「我認為並行化無疑是關鍵，特別是有效的並行化。」他很快補充道，儘管如此，專用 AI 晶片並非唯一的解決途徑，手機廠商還可以通過調整其它晶片的架構達到相同的效果。
「AI 晶片」是一個吸引眼球的術語，但它其實還不夠精確。例如華為和蘋果所提供的並非是一個單一且獨立的晶片，而是晶片系統（SoC）中的專用處理器，例如蘋果的 A11 Bionic。這些晶片系統已經包含了各種專用部件，可用於處理繪製圖形和影象處理等任務，因此再為增添幾個 AI 核心是自然而然的。
華為麒麟 970 AI 晶片
如上所述，理論上，專用人工智慧硬體意味著更好的效能和更長的電池壽命。同時，它也有助於保護使用者隱私，提高安全性，這對開發人員也是如此。
首先是隱私和安全。目前，許多機器學習服務必須將你的資料傳送到雲端，再執行實際的分析。像谷歌和蘋果這樣的公司已經提出在手機端直接進行這些計算的方法，但是還沒有得到廣泛的應用。不過，專用硬體可以鼓勵更多移動端的 AI 應用，這意味著可以降低資料洩露和被黑客攻擊的風險。
另外，不用每隔幾秒鐘就將資料傳送到雲端，還意味著使用者可以在本地儲存資料，並進行離線運算。這對於開發人員來說也是一個福音。畢竟，如果分析過程是在裝置上完成的，那麼就可以節省 APP 運營者的伺服器開支。只要硬體達到標準，每個人都能從中受益。
提供更好的使用者體驗？長路漫漫
手機中配置了移動 AI 晶片，並不意味著人工智慧驅動的 APP 和服務就能夠對其進行利用。
以華為和蘋果為例，這兩家公司都有自己的 API，開發人員需要使用這些 API 來開發各自的「神經」硬體。在他們整合 API 之前，必須確保這些 API 也支援他們所使用的人工智慧框架（例如谷歌的 TensorFlow 或 Facebook 的 Caffe2）。否則，他們將不得不進行資料轉換，而這也需要花費時間。
Gartner 的科技分析師 Anthony Mullen 說，處理這種複雜介面的工作「不適合膽怯的人。」他對 The Verge 說：「這還需要一段時間，人們才能使用這種硬體去創造更好的使用者體驗。在此之前，製造商和第三方之間將維持一種特殊的夥伴關係。
Facebook和高通合作，使其 AR 應用在高通的晶片上運轉更快
正因為如此，微軟要與華為進行合作，以確保其翻譯 APP 能夠在後者的 NPU 晶片上離線工作。Facebook 也要選擇與高通合作，整合後者的人工智慧硬體，從而提高其擴增實境過濾器的載入速度。
大公司自然有能力去投入巨量的時間和精力，像蘋果的開發者可以使用公司的 Core ML 框架，從而只需調整一次 APP。但這會令安卓開發者頭疼不已，特別是當不同的製造商都開始引入他們自己的協議時。
值得慶幸的是，谷歌正在利用它的生態系統影響力來解決這個問題。其移動人工智慧框架 TensorFlow Lite，已經將移動裝置的一些開發經驗和流程標準化，並正在推出它自己的安卓 API，繼而「開發專用晶片加速器。」
「從安卓開發商的角度來看，它還不能夠規避所有的風險，」Brotman 說，「但它肯定會提供一個能夠降低操作難度的架構。」他補充說，要等到下一代安卓作業系統 Android P 準備就緒，這項工作的一些效果才會完全顯現出來。
現在的賣點，可能是未來的標配
目前看來，手機中的「移動 AI 晶片」不是必需品。實際上，很多人正在努力使人工智慧服務可以更好地在現有的硬體上執行，因此除非你是一個真正的耗能大戶，否則不必擔心落伍。
無論是華為還是蘋果，他們那奪人眼球的新硬體，主要只是用於製造出更好的手機。對於華為來說，新硬體的主要用途是監測 Mate 10 在其生命週期中的使用方式，以及重新配置資源來防止它變慢；蘋果則用它來給新功能（比如 Face ID 和動畫表情 Animoji）提供動力。
當然，為 AI 任務配置特有的計算力是閃亮的加分項，但對於高階手機來說，其他的配置要素也是不能忽略的，例如雙攝像頭以及防水等功能。在當前，吹捧人工智慧晶片時很好的市場營銷手段，但可能在不久之後，這就會成為手機的一項標準配置。