从iPhone XS看手机业下一个十年，要“走芯”了_AI&大模型_胡骁杰

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9 月 13 日凌晨，在万众期待中，苹果召开了 2018 年秋季发布会。发布了新一代的 iPhone XS，号称世上最贵，两个肾都不够买！但有很多人认为这次的发布会亮点不足，新一代 iPhone 外观上比起上一代没有明显变化，像是去年 iPhone X 的补丁版，无非就是多了两个尺寸，增加了几个可选颜色，和一个“鸡肋”的中国特色“双卡双待”。果不其然，第二天苹果的股价也是应声下跌了 1.8%，有意思的是华为也来凑热闹，高管纷纷发微博表示，华为稳了~

但其实这次苹果发布的新一代 iPhone 也不是一无是处，还是带来了一些黑科技的，比如苹果刚刚发布的 A12 仿生智能芯片。

苹果宣称 A12 芯片是第一个 7 纳米芯片（华为对此表示抗议，麒麟 980 才是全球首款 7 纳米芯片）。A12 芯片的三个模块 CPU、GPU 和神经引擎在性能上相对于 A11 处理器有很大的提升：采用 6 核心 CPU 和 4 核心 GPU 设计，其中两个性能核心相较于前代性能提升达 15%，能效提升 40%，4 个效能核心能效提升 50%。

在 GPU 性能方面获得了更大的提升，相较于前代获得了 50% 的性能提升；神经引擎从去年的双核设计升级到八核设计，每秒能够完成 5 万亿次运算——A11 每秒仅能完成 6000 万次操作，神经网络引擎将开放给 Core ML，使 A12 芯片的机器学习能力相比起之前能够提升 9 倍，而能耗则降低到原来的十分之一。

苹果高级副总裁 Phil Schiller 介绍道，A12 芯片搭载全新的神经网络引擎 Neural Engine 采用 8 核架构，它每秒可以进行 5 万亿次运算。在这样强大的引擎之下，A12 Bionic 可以进行实时机器学习，是专门设计用来处理 AI 任务的。

同时，它将向 Core ML 平台开放，第三发软件开发者可以通过 Core ML 使用 Neural Engine。A12 的 Neural Engine 与 A11 相比性能提升 9 倍，这为使用苹果机器学习框架 Core ML 的第三方应用程序开发者带来直观的好处，它的新功能可以让开发者更快、更好地进行开发，开发的软件核心功能包括更快的 Face ID 认证，更好地跟踪动画表情动作，以及自定义动画表情。

此外，iPhone XS Max 的续航时间比 iPhone X 长 90 分钟，也可以归功于 A12 的智能计算系统，它通过合理分配在芯片的主要部分、图像处理单元和神经引擎上进行的计算任务而实现节省能耗。Schiller 说道，新的神经引擎将更有效地识别人的头发和眼睛并相应地处理图像，这将加快 Face ID 的速度。

看到这里我们基本可以看到苹果的未来战略，从乔布斯时代走向库克时代，苹果设计的外观越来越没有创新一直是人们所诟病的点。而从 A12 芯片我们可以看出，苹果认为从手机外观等其他方面来讲，整个行业都遇到了瓶颈，唯一的突破口就在处理器上，要让手机更快、更省电、更智能。A12 处理器相比 A11 处理器大幅提升，A13 处理器一定会进一步提升，处理器成为 iPhone 未来的重中之重。用户购买的不是处理器本身，而是用处理器提升带来的更好的体验，比如更好玩的游戏，更流畅的系统，更智能的 Siri，更强大的拍照。

我们可以预见到的是，随着 AI 技术的不断发展，高性能的 AI 芯片被应用，手机行业的芯片之争才刚刚开始，就像 PC 时代的 Win-Tel 联盟和摩尔定律，用软件推动硬件更新换代，也用硬件来反哺系统升级，这样的规则从 PC 互联网时代走到了移动端。A12 处理器才是第二代 AI 芯片，机器学习能力已提升 9 倍，跟当初的摩尔定律（每 18 个月 1 倍）相比，有过之而无不及，AI 时代的新摩尔定律正在出现，这个定律在未来十年会推着苹果一路向前。当然 AI 芯片也不是苹果一家独大，华为也在 AI 芯片上不断升级换代，9 月初在柏林的 IFA 上推出的移动 CPU——麒麟 980，同样采用的是 7nm 制作工艺，且已占下了全球首款这个名头。

随着人们对于手机的依赖性越来越强，很多以往通过 PC 实现的需求，现在都可以通过手机完成。我们在手机上聊工作、轻办公、打游戏，这些都对于手机处理器的要求越来越高，AI 芯片已经成为了手机的核心竞争力。从去年华为抢先发布全球第一款手机 AI 芯片麒麟 970，到苹果发布 A11 芯片；再到今年，华为发布麒麟 980，苹果发布 A12，可以说华为、苹果这两家创新企业先收割了 AI 手机芯片关注者的大部分目光。而高通等目前还在采用“软件先行”的 AI 战略，用算法来协调芯片间运作、兼职处理 AI。

可以说，目前，已经和即将面世的智能机中，华为和苹果已搭载了具有专属 AI 处理模块的 AI 芯片；高通、三星、联发科的 AI 芯片则都是兼职处理 AI；ARM 发布了针对移动终端的 AI 芯片架构，但还未见其具体应用；英特尔则是未来 PC 芯片组中可能使用 Movidius 加速芯片。

作为行业从业者，我们必须把对于 AI 芯片的关注度提到足够高。在即将举办的全球人工智能与机器学习技术大会上，特别设置了有关 AI 芯片的相关专场议题。大会邀请寒武纪、华为等活跃在芯片技术领头地位的顶级科技公司，为大家带来关于智能芯片技术的最新解读和实战干货，内容精彩，不可错过。