ai算力對手機有什麼用

⑴ 手機具備哪些特性才算是AI手機

第一梯隊：麒麟970和蘋果A11：獨立的AI處理單元和AI軟體系統，還有開放的AI底層技術實力；

第二梯隊：高通驍龍845，沒有獨立的NPU，軟體系統也是各家獨立的，底層技術的開放依賴於各家手機廠商，不像華為、蘋果具有技術的源發性。

第三梯隊：聯發科P60，缺失獨立NPU，軟體系統依賴各家，雖然有OPPO R15的加持，因為一直是跟眾廠商低端機掛鉤（紅米、魅藍等），所以不管是氣勢上還是實力上都差了一口氣。

具體來說，主要可以分三個點來看看梯級差距。

架構上對比：

970具備NPU單元，而845則是傳統的CPU+GPU+DSP的架構。驍龍845沒有進行相關的硬體加速，還是通過DSP來進行相關運算的處理，這樣把CPU、GPU和DSP的算力直接累加的方式實際上沒有意義。因為這些都是共享資源，不可能全部用於AI運算，而目前一個網路模型也是無法拆開到不同計算體運算的。而麒麟970的性能只用了NPU一項，並沒有算入CPU、GPU和DSP這樣的通用計算能力。相比於傳統的CPU，在神經網路相關演算法的處上，NPU具備25倍的性能和50倍的能效優勢。在這點上，970已經贏了一大截。

算力上對比：

通過AI跑分評測，可以看出970對845在基礎算力上的明顯優勢。

魯大師AI跑分測試，麒麟970碾壓驍龍845

1、魯大師AI專項跑分成績：

麒麟970跑分233分驍龍845跑分190分2、NPU更高效、全職：如果用一個詞來形容麒麟970的NPU，那就是「術業有專攻」，只要涉及到AI任務處理，均會交給NPU獨立晶元進行全職運算處理，而且在同樣任務情況下，NPU的運算效率也要遠高於CPU+GPU+DSP分布式異構計算；

3、分布式異構計算：由於CPU、GPU、DSP均不是專為AI運算而設計，因此本身在執行效率上就不如單獨的NPU單元，跑分落後也不足為奇。而跑分軟體沒有涉及到的另外一種情況：當CPU、GPU、DSP本身已經處於滿載狀態下，手機晶元已經無法提供足夠的AI運算能力，效率將進一步大打折扣。

AI生態：

重點展現有無AI的差別，麒麟970 HiAI已經建立起生態，陸續有新應用出現，高通目前仍然停留在紙面上。

具體可直接對標手機，對比三星S9、S9+APP開啟、搶紅包、游戲等

所以目前掌握AI晶元的公司可以說全球只有兩家：蘋果和華為。

而說到AI真旗艦，其實目前市場上很多所謂的AI手機，其實都是體現在AI的體驗形式上，比如說AI拍照、AI語音交流（搭載驍龍845的三星S9、小米等），而並非在性能上的AI化。所以這些都說不上是真正意義上的AI手機。

個人覺得如果現在真的要從手機中AI真旗艦，也就是麒麟970系列的產品了。就拿榮耀V10來說吧，榮耀V10的AI性能來自於AI晶元麒麟970和EMUI8.0人工智慧系統的軟硬雙AI支持。麒麟970採用了HIAI移動計算構架，NPU的AI性能大幅優於CPU和GPU,處理相同AI任務，擁有約50倍能效和25倍性能優勢。意味著麒麟970用更少的能耗更快地完成AI計算任務，也意味這CPU、GPU等從AI處理中解放出來，達到了更優的效果。

簡單來說榮耀V10最優秀和最核心的三個特點就是具備獨立AI處理單元，具備配套AI操作系統，具備開放的底層AI技術實力和能力。這三點這也是他能在同行業突出位置的原因所在。所以說他是AI的真旗艦實至名歸。

但是吧，個人覺得AI晶元技術在手機應用上還處於起步階段，技術還沒到達成熟的階段，還有很多不成熟不完善的地方。廠商需要時間做技術更新推動，市場也需要時間接受消化。但是，無論如何，AI智能手機的時代已經來臨，且速度迅猛，AI晶元技術也必然會快速發展成熟。

⑵ 手機AI是什麼，有什麼用

AI就是人工智慧，說白了就是手機加裝人工智慧晶元，這個是以後的趨勢，現階段沒有特別出差的應用出現。

⑶ iPhoneai分數過低會對手機日常使用有什麼大的影響嗎

沒有影響。因為iPhone自身的a系列晶元已經足夠處理，你平時用的app算力信息。

⑷ AI方面榮耀30怎麼樣對手機影響大嗎

AI技術目前在手機使用方面，沒有想像的厲害，實際體驗來看沒有太多作用，更多的是圖個新鮮，以及讓手機操作性更加方便。

⑸ 手機ai性能有什麼用

如果需要手機使用說明，可以下載手機用戶手冊進行學習，請按以下方法操作
1.登陸【三星官網】，在右上角搜索框中輸入型號進行搜索。
2.點擊「產品」中的具體型號進入產品頁面-服務支持-用戶手冊-點擊下載即可。
註：僅部分型號支持下載用戶手冊。

⑹ 手機上的AI晶元有什麼好處

在手機上尋求AI晶元的原因很簡單。就像我們日常使用的電腦台式機一樣，普通的CPU非常不利於機器學習;這方面需要大量的小型計算，但CPU只能用有限的核心進行計算，通常，這種工作需要依賴近千核心的顯卡來完成。但是如果有了AI，就能增加CPU核心同步工作的次數。在這方面，高通AI主管Gary Brotman認為「並行化肯定是未來核心的關鍵，CPU執行會因此變得強力有效」。

而作為消費者的我們，理論上，AI晶元能讓手機擁有更好的性能、以及更長的續航時間。而且對用戶隱私的安全性也更有保障，目前很多機器學習服務(例如語音助手)需要將你的數據發送到雲端進行分析計算，中途的數據交換隱藏著用戶的隱私信息。而蘋果介紹的iPhone X則表示因為有了AI晶元，這些計算可以直接在手機上進行，節省了這一步驟，意味著降低數據泄露風險。另外，原有在雲端計算的伺服器，也能空出一些精力做一些更有用的計算。
那AI晶元是剛需嗎？不是。除非你對性能要求極高，不然，普通的晶元目前還是夠用的。這種錦上添花的配置，有時候還是考慮手機防塵防水更來得實在些。

⑺ 人工智慧正在讓手機攝像頭發生爆炸嗎

人工智慧正在讓手機攝像頭發生爆炸

在DxOMARK的這張評測圖中，可以看出應用了AI演算法幫忙之後，各家旗艦機在處理光影關系時都較以前的純光學模式有了顯著改善，尤其是在匹配陰影與光亮的結構關繫上。

演算法捕捉技術不僅作用於靜態拍照中，更多體現在高速運動環境下通過演算法來實現超高速對焦，以及在暗光環境下完成的識別+拍攝。

AI+手機拍攝，還能在比較復雜的動作和特殊光線下實現動態美顏與視頻美化。利用底層硬體+演算法，智能機可以實現了單靠攝像頭無法達成的很多功能。

但這只是提升，AI到來的真正意義在於讓很多所謂「常識」發生改變…..

直男救星：用AI的識別能力解放人類拍照

請假設你是一位不熱愛拍照，但熱愛女朋友的直男……當你使用昂貴手機給女友拍照的時候，第一感覺是什麼？

開心？忐忑？NO，你的第一感覺是復雜到心累。你會發現手機上一大堆功能，一會要HDR，一會要美顏美膚，一會要大光圈背景虛化，一會要景深模式......這要是趕上個暴脾氣，不是扔手機就是扔女朋友。

事實上，會產生如此復雜的操作和專有名詞。是因為為了處理不同的拍攝對象和場景，手機必須模仿相機的模式，給出不同的曝光、白平衡和對焦策略。但更多的功能意味著更復雜的操作，世界上還是手殘黨多一點，是否能免去這一步呢？

對於AI加入手機這件事，或許一個十分值得興奮的點在於，AI的主要能力之一在於識別和理解圖像。換言之，通過識別後的圖像信息自動觸發功能對應，或許意味著可以把拍照無能的直男們解放出來。

比如谷歌的Pixel 2就很大程度上利用了AI的識別能力來拍照。在它的攝像單元里，隱藏著一個神經網路演算法，專門用來分辨拍攝中的人物信息。然後傳輸到後端進行不同階段的對應圖片處理。

當然，谷歌的這個技術主要目的是讓但攝像頭來獲取雙攝的美顏拍照背景虛化能力。而華為Mate 10的識別+拍攝，也即其宣傳的「智慧攝影」模式似乎是更激進的方案。Mate 10的處理方式，是通過NPU來先期學習圖片的信息特徵，從而獲得給拍照對象分類的能力。然後組織成13種拍照模式。

當攝像頭在拍攝時觸發了這種模式，手機將自動調到對應的模式。

事實上，這種先識別後拍攝的模式很可能在短期內成為通行的標配，甚至取代一部分常用功能。畢竟在我們日常生活和社交中，拍攝照片的目的和期望效果是有高度一致性的。通過AI帶來的深度學習能力歸納這些特性，智能化完成用戶期許，或許才是未來攝影的常態。

也許不久的將來，你到了海邊結果下雨，到了景區遇上霧霾，到了好萊塢沒有大明星，就可以用AI來造藍天白雲青山綠水，甚至弄出來幾個偶爾路過的明星側影.....

當然，AI的識別+拍攝能力，真正應該解放的是老人、孩子以及大多數只是偶爾採用手機拍照的普通人。畢竟我們大多數人無暇學習復雜的教程，錘煉高超的審美，但我們還是希望讓精心准備的一刻留下更漂亮的記憶。

AI讓世界更公平，也許正是如此。

已經發生的大爆炸：攝像頭不只用來拍照

上面介紹了兩種可見的AI+攝像頭模式：AI提升拍攝和AI改變拍攝。而AI還帶給攝像頭另一種賦能：不只用來拍攝。

目前所見，這重功能已經有兩種思路：第一種iPhone X為代表的，在感知能力上做文章，將攝像頭與感測部件結合生成新的體驗與功能。

iPhone X攝像頭在結合了新的感光元件以外，更重要的是加入了相當復雜的感測器系統。尤其是在前置攝像頭上，用「劉海」里原深感攝像頭實現了生物識別和動態捕捉，達成了Animoji和人像光效等特色功能。

另外Face ID也是通過類似功能來實現的結構光識別。泛光感應元件還能在暗光狀態下幫助用戶解鎖手機。這種思路或許意味著，攝像頭以後不僅僅是「看見」，而更多可以「感知」外在。目前作用僅僅是人臉識別和一些特色功能，但距離運用硬體和演算法基礎開發更多功能應該已經不遠了。

而另一種模式，是通過攝像頭本身的機器視覺能力來獲得數據學習和智能體成長能力。加入記憶和學習能力的AI攝像頭不僅是記錄影像信息，並且還會在本地完成對這些信息的學習和理解。從而適應用戶習慣，達成更好的拍攝體驗。

這兩種方式都意味著，手機AI帶來的不僅是攝像能力本身的提升。而是將攝像頭作為信息採集方式之一，納入更龐大的能力體系裡。以此培養出手機的精準識別能力、多元數據處理能力、內容輸出能力，這對於未來才是至關重要的。

或許等到開發者開始集體思考這些能力意味著什麼，移動AI帶給影像世界的真正價值才會浮現出來。

AI可以改變手機的很多方面，但從根本上說，它想改變的是被看做常識的人機交互方式。