同样的神经网络引擎，苹果A11芯片比华为麒麟970牛在哪？

本文编辑：Cynthia

iPhone X发布之后，999美元的售价并没有让人止步，相反，新iPhone的Face ID等功能让越来越多的人期待，库克在《早安美国》节目里也说了，iPhone X搭载了那么多新技术，999美元的价格绝对物有所值。

恩，这点我挺赞同，就想问问有几个朋友已经默默入手iPhone 7？
对于一名软件开发从业者来说，新iPhone最让我们关注的其实是那颗A11芯片。尽管在发布会上没有做过多描述，也没有做什么跑分对比，可能是因为在库克眼中，iPhone可能还没有值得一比的对手。
但无论是Face ID还是人像光效，或者是Animoji动画表情等功能，都是基于这颗A11芯片。这不像上次的双摄像头那么容易被友商所效仿，按照苹果官方的说法，A11 Bionic芯片在3年前开始研发，是一个六核处理器，比上一代快25%，能效提升了70%。

最为神奇的部分在于A11芯片中的“神经引擎”，用于加速人工智能相关的任务，例如负责处理Face ID的人脸识别、根据表情生成Animoji等机器学习算法。
在上次的推文中我们分析过，根据高盛发布的AI相关报告，中国的人工智能行业与美国相比唯一弱势在于芯片领域。

那么，新iPhone上的这个A11 Bionic芯片到底牛在哪呢？
如果比参数和跑分，直接爆表
中国的手机厂商喜欢跑分，A11在Geekbench上的跑分显示，单核性能平均4169，多核性能平均9836。上一代A10的单核性能平均3332，多核性能平均5558，提升30%和50%。而高通骁龙835的GeekBench成绩为单核2000左右，多核6500左右，苹果A11吊打安卓旗舰芯片。

在工艺方面，A11采用台积电10nm FinFET工艺，集成了43亿个晶体管，相比之下，华为麒麟970同样采用10nm工艺，集成了55亿个晶体管，从集成晶体管数量来说，华为麒麟970完胜。
A11首次搭载苹果自研GPU，更省电。性能相比A10 Fusion提升30%，针对AR、沉浸式3D游戏等方面都进行了优化，比A10快了30%。A11里还集成了苹果自研的ISP、自研的视频编解码器等等。
A11是一款人工智能芯片
A11 Bionic芯片上搭载的“神经网络引擎”是一个专用于机器学习的硬件，这个神经网络引擎跟麒麟970的NPU一样，是在手机处理器平台新加入的一个擅长神经网络计算的硬件模块。

A11的神经网络引擎采用双核设计，每秒最高运算次数为6000亿次，苹果高级副总裁Phil Schiller叉着腰说：“A11 Bionic是一款智能手机到目前为止所能拥有的最强劲、最智能的芯片。而基于ASIC的深度学习，实现了高准确率之外，还能比基于通用芯片（GPU、FPGA）的方案减少功耗。”
在IFA2017大会上，华为发布的麒麟970芯片通过内置NPU神经网络单元也已成为一款内置AI功能的移动端芯片。目前麒麟970可以在一分钟内识别出2005张照片，而普通芯片只能识别出97张。

A11芯片的神经网络引擎应用在哪？
最重要的功能——刷脸解锁

新iPhone的face ID功能着实让人惊艳了一把，Face ID采用了人工智能加持的结构光方面，通过机器正面上方的景深感知摄像机完成数据采集，红外发射器发射3万个侦测点，利用神经引擎将反射回来的数据与A11芯片内存储的数据进行对比，实现用户面部识别，做到百万分之一的失误率。
同时还具备眼球追踪功能，面对屏幕但眼睛没看着也不会解锁，所以拿照片是解不了锁的。而且有些人说还要化妆再解锁，但是通过深度学习的推理应用和训练这2部分，也不会说不化妆就不能解锁。
所以，不要拿Face ID开玩笑，这技术还是很神奇的。
人工智能落地是未来的关注点
与A11芯片相比，华为麒麟970的弱势在于还没有实现基于神经网络单元的功能落地。基于麒麟970芯片，可能在不久以后，华为就可以推出类似于Face ID的功能。

人工智能再神奇，归根结底也是要为人类服务。目前在互联网行业，图片识别、语音识别、智能翻译等与大众相关的人工智能产品不在少数，更多的还会应用到生产企业中去，提升生产效率。
显而易见，未来人工智能行业发展是围绕着“落地”来进行的，在第六届TOP100全球软件案例研究峰会已入围案例中，我们也可以发现这个趋势。在已入围案例中，
阿里巴巴人工智能实验室智能终端负责人茹忆通过“天猫精灵”分享阿里巴巴人工智能的落地思路；
宜人贷数据科学家王婷从人工智能在金融反欺诈领域的应用介绍宜人贷对人工智能的应用实践；
海航生态科技集团技术研究院研发总监李书博将分享“海航HNA Bot智能语音交互服务”的案例；
58转转架构算法部负责人孙玄将以人工智能在推荐系统中的应用为切入点，分享人工智能的具体应用和实现思路。

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