9月2日，在德国柏林举行的IFA2017展会上，华为正式发布了全球首款移动端AI芯片麒麟970，这是业界首颗带有独立NPU（NeuralNetworkProcessingUnit）专用硬件处理单元的手机芯片。

而在这个消息之后，在网上有很多人开始分析麒麟970、骁龙835、猎户座8895、联发科X30的芯片一起作比较，分析麒麟970是否可以和这些芯片相提并论，从单核心、到GPU、到基带、再到制作工艺一起比较，企图最后说明麒麟970是一颗可以和顶级芯片相提并论的芯片。事实上，华为的麒麟芯片大多是自用，其竞争力还存疑问。

麒麟970尚未有实质的产品发布出来，在此之前华为一定会做好各个方面的保密工作，至于产品到底会是什么样的真的只能等产品发布出来才能见分晓，但是我们可以来看看华为AI芯片和传统芯片有什么区别，除了华为真的没人做了吗？

1、芯片的本质并不同

传统的计算设备是由运算器、控制器、存储器组成，人工智能是由大数据、云计算、算法组成，华为的芯片当中有独立的NPU，具备神经网络的特质，已经从普通计算设备成为了一个移动AI终端，划入人工智能的范畴。

而NPU的最大优势是特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据，原本手机当中担任AI计算角色的GPU相比较NPU而言有很大的局限性，比如我们平时手机当中AR/VR应用的运行对于GPU已经是很大的挑战，相对应的结果就是手机发热现象非常明显。理论上来说NPU强大的处理图像能力是GPU的几十倍，可以替代GPU工作，并因为NPU具备自我学习能力，可以更好的担任好这方面的工作。

不过，细心的朋友一定可以发现这一次麒麟970芯片的图像处理器依然是GPU，现有的介绍当中只说了AI处理能力，说具有强大的AI计算力，图像识别速度可达约2000张/分钟？这其中的逻辑不禁让人产生疑问，笔者想象力匮乏，实难想象每分钟2000张的图片识别，可以给我的手机增加什么特异功能？这不禁让人联想到了华为的徕卡认证，华为采用了徕卡设计的镜头，贴上了徕卡的标志，但其实苹果同样采用的徕卡设计的镜片。

而这次的NPU有相同又有所不同，这个NPU的提供厂商是寒武纪，很多人不是很清楚，但是如果提到龙芯相信很多人瞬间就明白了，现在的龙芯还处在相对落后的阶段，而NPU的底层架构还不成熟，AI芯片的噱头应该大于实际应用。

2、这些事不止华为在做

AI芯片看似玄之又玄，但是移动终端的AI市场这么一大块肉又怎么可能让华为一个人独吞呢，虽然对于AI移动端的市场保持观望态度，但是该有的研发也是一个都不能落下。在华为发布麒麟970AI芯片之前，高通就举办了一个小型的媒体见面会，表示自己对于人工智能芯片布局已经有十年之久，而在2015年的MWC上，就已经展示过自己的AI芯片。

高通的JeffGehlhaar在会议上表示，“我们于十年前就开始了基础研究，目前我们的现有产品支持了许多人工智能用例：从计算机视觉和自然语言处理，到各种终端，如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。同时，我们正在研究更广泛的课题，包括个人助理、安全与隐私保护，以及通过人工智能提升手机无线连接与续航能力，并提供出色的拍照能力。”

高通采用的DSP和华为采用的NPU不同，NPU属于概念更成熟的神经网络，而DSP严格意义上来讲是更加适合传统芯片的神经组织排列。

3、AI从云端到移动端的转化

以往的提到AI，大家都会自动想到云计算，而云端计算能力受限于网络传输，我们以无人驾驶为例：在一些社区环境当中，有些定位系统会失去作用，也导致即使通过云端也无法完成对环境的预估；而如果在一些桥洞、高架的附近网络完全失去作用的时候，该如何进行反馈，都是很难的问题。

AI向移动端的转化会让这些问题变得不再那么严重，通过自身算法的整合，所有数据在自身内完成计算和处理，也就不怕内部路况，没有网络的状况。但是从麒麟970的配置来看，大量的计算依然要通过云端来实现，而手机中的NPU只能用来进行简单辅助计算。移动端对于云端的辅助以及内部一些简单的应用，应该也是未来人工智能应用的一个主要模式，相当于母蚁和工蚁的职责分配。

NPU如何调用其实也是一个问题，手机当中有什么需要芯片进行深度学习的地方有待考究，比如多年前三星手机中的手势识别，此次加入NPU之后对于图片的识别可以更加精准，而除此之外对于面部识别可能有更准确，更精确的识别方式。

现在的AI芯片，就像是手机刚刚上市大家都不理解为什么要用手机，安卓刚刚出现的时候很多人还认为诺基亚是最好的手机……

AI向终端的转化是一定的，从这点来说，华为这样的通信巨头出来打冲锋无疑会加速这个进化的速度。

所以，抛开“国货品牌”概念，你会看好华为AI吗？