最近，在夏威夷举办的高通骁龙技术峰会上，备受业界期待的高通骁龙新一代旗舰产品——骁龙845平台正式亮相。根据发布的信息来看，主频、GPU、ISP有了常规的提升，但与以往强调性能、制程、功耗表现等一系列内容不同，此次的骁龙845突出强调了拍照、虚拟现实、人工智能、安全性、连接与续航六大能力。高通表示，骁龙845是“第三代人工智能平台”，AI性能是前代的3倍。

从今年9月华为发布全球首款人工智能手机芯片麒麟970，并推出搭载麒麟970的华为Mate 10系列与荣耀V10手机，带来全新AI体验，再到iPhone X实现Face ID与Animoji的AI功能，足见AI技术已经成为智能手机和芯片行业的重要发力点。那么高通骁龙845的AI与华为麒麟970、苹果A11仿生芯片相比，在AI性能上有哪些不同？骁龙845人工智能平台究竟有多少含金量？今天就让我们分别从性能和应用角度来做个对比。

性能PK：NPE VS NPU VS 神经网络引擎 ，骁龙845缺乏核心竞争力

在性能方面，由于人工智能处理涉及到大量密集的卷积运算，所以华为和苹果都是采用集成独立硬件处理单元的方式，苹果集成神经网络引擎，麒麟970集成专用硬件处理单元NPU进行人工智能信息处理。同时，麒麟970创新设计了HiAI移动计算架构，综合协调CPU、GPU、NPU、ISP、DSP等模块的运算性能，其AI性能密度大幅优于CPU和GPU。相比四个Cortex-A73核心，麒麟970拥有大约25倍性能和50倍能效的优势，可以大幅提升手机在图像识别、语音交互、智能拍照等方面的能力。

而骁龙845并没有人工智能专用的硬件处理单元，而是调用CPU、GPU和DSP资源来处理，以NPE（Neural Processing Engine, 骁龙神经处理引擎）为核心，将CPU、GPU、DSP组成一个异构AI平台，来实现AI性能。通俗地说就是骁龙845并没有内置单独的神经单元，而是采用更弹性的机器学习架构，分布在CPU、GPU、DPS等每个单元上，通过模块内之间的调用，达到更有针对性的AI操作。说到这里，不知道大家有没有觉得骁龙845的异构AI平台好像和麒麟970的移动计算架构的说法有点像？

至于性能方面带来的提升，高通此次并未公布具体数字，只是语焉不详地说比前代处理器带来近三倍的AI整体性能提升。那么笔者姑且根据麒麟970发布会上的测试数据进行一下猜测，麒麟970每分钟能够识别2005张图片，骁龙835每分钟能够识别97张图片，按照高通此次提到的AI性能提升了3倍，那么是不是可以推算骁龙845每分钟的图片识别速度最多也不过300百来张？当然，这只是猜测，希望后续能够看到高通官方公布的AI性能数据。

应用PK：畅享AI需终端侧应用支持，骁龙845“慢半拍”

人工智能不仅需要性能的“硬实力”，也需要具有终端侧应用支持的“软实力”。目前华为和苹果已将AI做到了终端侧，比如iPhone X将人工智能作为主要的卖点，搭载的A11仿生芯片集成了“神经网络引擎”，通过机器学习能大幅提升芯片的运算效率。事实上，苹果的神经网络引擎已胜任诸多任务，包括识别人物、地点和物体，为“Face ID”和“动话表情”等功能提供强大性能。此外，苹果还计划将A11的神经网络引擎扩展到更多苹果生态，包括无人驾驶、Apple Watch和医疗健康等。

而搭载麒麟970的华为Mate10和荣耀V10已经投入市场，麒麟970的AI慧眼拍照、AI语音、AI随行翻译已经能够在手机上体验到，荣耀V10在人工智能的场景覆盖也十分全面，包括人脸识别、智能常亮屏、智能旋转屏幕、智能调整系统资源、智慧运动抓拍、AI场景识别等等。

反观高通骁龙845，搭载高通骁龙845的手机最早在明年1月份才上市。此外，骁龙845并未提到AI具体应用，只是较为含糊的提到拍照、语音和XR，真正的应用效果还有待检验。

从iPhone X、华为Mate 10系列和荣耀V10来看，华为和苹果已经将AI做到了移动端，而骁龙845的AI还停留在芯片层面。显然，骁龙845的终端应用又晚了半拍。

小结：骁龙845在AI领域发力不足

从性能及应用处理对比可见，高通骁龙845没有集成专用硬件处理单元确实带来了一定的劣势。而从第三方统计数据，我们也能得到一些启示。近期发布的《中国移动2017终端质量报告》AI芯片性能评测结果显示，在麒麟970、苹果A11、苹果A10、骁龙835、联发科X30、展讯SC9853的比拼中，集成NPU的麒麟970在AI芯片的性能和AI场景能效比评测中整体领先。

在鲁大师手机AI评测排行榜中，搭载麒麟970的手机也夺得冠军，AI实力全面领先，也比较直观地体现了麒麟970在人工智能上的领先地位。