不敢掉队
那为什么还要使用专用硬件解决方案呢？
国际知名媒体Android Authority曾提到这样一个观点：在桌面级芯片领域，独立的FPU（浮点运算单元）芯片的出之后，极大的提高了桌面处理器的浮点运算能力，打开了处理器新世界大门 。对于现如今移动芯片领域而言，亦是如此 。
今年5月，中国电信发布的《AI终端白皮书》支持了这一看法 。白皮书将AI手机定义为基于专用AI单元或通用硬件单元（CPU、GPU、DSP）综合调度提供AI算力，并加载深度学习AI应用的全网通手机 。
趋势之下，玩家不敢轻易掉队 。然而在过去一年的试水期里，市场似乎并不乐意买单 。
追踪旭日大数据公布的2018年三、四月份的全球手机芯片出货量数据，排名前五的仍是针对中低端市场的芯片，其中联发科的“首款AI芯片”P60以703万片冲进四月榜单中的第二名 。
而华为的麒麟970最好成绩来自于四月榜单中的第8位，出货量达到410万 。与此同时，高通的高端处理器高通骁龙845芯片排名第16位，出货量168万片 。但结合华为自身强推麒麟970的去库存战略和高通地位而言，数据表现并不能算得上理想 。
一般来说，一款处理器有其自身中高低端的定位；如果口碑极佳，那可能被很多厂商反复使用，例如骁龙625、骁龙660，并不常见 。比如，高通骁龙845是目前高端手机的御用芯片，搭载这款芯片比较火的手机有小米mix 2S、一加6、坚果R1等手机 。
但是华为和荣耀就比较尴尬了，从1999元到9999元的手机都用麒麟970 。这通常是库存处理器过多无法及时消化的表现，在某种程度上也引发了消费者们的吐槽 。
对于高通845出货量较低，业界普遍观点则认为，一是搭载这款芯片的手机价钱都比较高，性价比较低，二是高通马上要推出新款855处理器，而845处理器无论是价钱还是实用性都处于一个比较尴尬的位置，所以导致这款芯片的出货量远远低于高通4系列和6系列的处理器 。
实际上，手机处理器在一款手机的BOM清单中一直占有不小的比例 。
今年三月，小米创始人雷军就在个人微博称：「骁龙 845，最新旗舰，非常出色，只有一个缺点：太贵了！！！骁龙 845，再加上 17% 的进口增值税，500 多元！是骁龙 660 的三倍多！」
不得不承认，集成NPU短期内将会大幅增加处理器的成本，而能够支付起该成本的只能是通过应用生态带来的市场需求 。
从参数上看，麒麟 970 性能着实强悍，然而在华为手机上并未完全释放其卓越的性能，就其当下应用来看似乎有些「浪费」，
华为为 NPU 挖掘的功能包括「AI 慧眼识物」、「AI 精准虚化」、「随行翻译」等 。华为选择与微软翻译、百度等合作，通过 AI 芯片，加速文本、语音、照片的翻译速度，提升用户体验 。
然而，到目前为止，华为对于麒麟970 NPU的打磨也仍然停留在文字、语音、图片识别阶段，仅仅把这颗AI芯片作为辅助性工具，尚未有深层次的开发应用 。
与麒麟970类似，iPhone X搭载的A11目前可见的作用可以在拍照、AR、Face ID方面体现 。不过，苹果的神经网络加速模块也只对原生应用进行支持 。
早在WWDC 2017开发者大会上，苹果先于iPhone X就宣布了一系列新的面向开发者的机器学习API，包括面部识别的视觉API、自然语言处理API，这些API集成了苹果所谓的Core ML框架 。
从上图可以看到，Core ML的底层是两个神经网络子程序框架：Accelerate and BNNS和Metal Performance Shaders 。Accelerate是在CPU上进行快速计算的框架，而Metal负责深度挖掘GPU性能 。
据不便透露公司名称的巨头IC半导体资深工程师向机器之心表示，苹果实际上主要将数据处理加速工作集中在GPU层面 。
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