手机人工智能处理芯片？什么是人工智能芯片

970人工智能芯片跟其他手机芯片有什么不同

近日，ICT巨头华为在2017年度 IFA国际消费电子产品展上公布了麒麟970 AI芯片。

时下看，我当时在《ICT巨头华为不务正业制造手机的缘由何在？》一文中对华为“不仅仅想赚取卖手机那几个小钱”的判断是正确的，但技术驱动下的“数据王国”的判断显然还不足以表明华为创新的雄心。

从时下数据作为人工智能发展养料角度看，华为的雄心在全球数字基础设施设备供应商、维护保养商、智能产品生产制造商等网络构建起来的“联接服务商”基础上，其实早已超越了“数据王国”的概念向着“智能王国”快速发展。

如果把苹果公司比作开启人类移动智能互联网时代的开创者，华为麒麟970芯片的发布无疑是继乔布斯之后手机界的一次具有标杆意义的重大进展。

如果考虑到主权国家竞争、产业竞争，麒麟970芯片无疑是国内 IT业发展以来一次具有革命性意义的重大转折。摩尔定律下，这个芯片在同等体积下的晶体管集成度远远超越了之前的领先者高通晓龙835和苹果 A10。赢家通吃的高技术时代，华为就手机而言已迈过了模仿创新、引进消化吸收再创新阶段，开始步入更高级的创新领域，成为世界级的行业领跑者。

显然，华为自创立以来每年科技研发投入不低于营业收入10%的做法，在手机领域开始步入收获期了。

自此后，

——国人，购买真正国际大牌的高端手机有了国货可选，熬夜排长队、卖肾购买苹果手机的时代一去不复返了。

——国产手机在手机移动互联传输速度和智能化方面首次拥有了国际话语权。基于准5G国际标准制定者的身份，搭载麒麟970芯片的华为手机配备4.5G（准5G）基带移动芯片，在移动网络传输领域远超过目前高通芯片的表现。国内智能手机高通芯片成本占20%的时代成为过去。芯片知识产权的国有自主会引发智能手机价格下降、性能提升。

——我在《小手机大未来》、《致手机制造商的一封信:其实我想要这么一款“无屏”手机》两文中所想像的“手机成为人类 AI外脑”、“用意念、语音沟通使用无屏手机”的时代正在加速来临。华为内置于麒麟芯片的 NPU（神经网络单元），会把手机上的软硬件统筹起来，成为手机的 AI服务平台，降能提效，为使用者提供智慧服务。把手机作为人类 AI外脑的时代来临了。而，如果考虑到智能芯片对已经成熟的智能语音平台软件等的整合与智能技术的整体进步，用语音甚至意念应用手机的时代只是需求与时间问题了。

我们正步入一个由国产手机引领的、体验更快更智能的移动互联新时代。

（完结）

封面图片来自网络。

手机芯片多少纳米

手机芯片基本上都是7纳米。

美国的高通是当前市场最大的手机芯片制造商之一，他们制造的芯片被许多领先的手机厂商使用，包括：三星、小米、OPPO、vivo和华为等等。与高通相比，台湾的联发科技芯片虽同样优秀，但其在世界范围内的市场占有率不如高通。

7纳米指的是芯片制造工艺。制造工艺是指在制造芯片过程中，每个元件能够被多少晶体管所取代。换句话说，芯片上越多的晶体管意味着更高的性能和速度。如今，大部分手机芯片都使用7纳米工艺，这意味着每个元件可以被45条晶体管所取代，这是一种极其高效的制造工艺。

7纳米芯片的重要性

7纳米芯片之所以如此重要，主要是因为它们可以带来更优秀的性能，更高效的能源利用以及更好的稳定性。随着人们对手机配备更多的功能和高科技的需求不断增加，制造更快、更高效、更稳定的芯片变得尤为关键。在这个领域里，7纳米芯片是一个既革新又重要的进展。

尤其对于手机市场，7纳米芯片的使用在增强电池寿命和更快的网速方面直接反应出它们的重要性。除了手机市场，其他领域的芯片制造商们都在寻求使用这种新工艺。例如，他们应用于AI（人工智能）的芯片，可以拥有更高效的处理速度和性能，因为AI的需求越来越高。

2021年手机芯片排名

截止到2021年7月，4日手机处理器排行分别是：苹果A14，苹果A13，高通骁龙865 Plus，高通骁龙865，三星Exynos 990。

1、苹果A14

A14 Bionic由苹果公司推出并搭载于iPad Air（第四代），采用TSMC 5nm工艺，集成了118亿晶体管。北京时间2020年9月16日凌晨，A14 Bionic在2020苹果秋季新品发布会上发布。

2、苹果A13

A13 Bionic搭载于iPhone 11、iPhone 11 Pro、iPhone 11 Pro Max、iPhone SE（2020）上 [1]。拥有2个高性能核心，速度提升20%，功耗降低30%；4个效能核心，速度同样提升20%，功耗降低了40%。

3、高通骁龙865 Plus

2020年7月8日晚，高通正式宣布推出骁龙 865处理器的升级版，性能提升近 10%，旨在为游戏和 AI应用打造。骁龙865 Plus延续支持HDR游戏，10位色深和Rec.2020色域，以及硬件加速的H.265和VP9解码。

4、高通骁龙865

骁龙865通过骁龙X55调制解调器及射频系统，统一支持2G/3G/4G/5G所有模式，支持Sub-6GHz/毫米波、TDD/FDD、NSA/SA、DSS(动态频谱共享)、载波聚合，5G峰值下载速度7.5Gbps。

同时，它们还都会在拍照、人工智能、游戏方面继续提升，包括支持4K HDR视频拍摄、集成第五代AI引擎。

5、联发科天玑1000+

联发科天玑1000+用台积电7nm工艺制造，支持2G/3G/4G/5G多制式,支持 5G双载波聚合(2CC CA)，支持Sub-6GHz频段，支持4.7Gbps的下行速度，同时5G信号覆盖增加30%，5G+5G双卡双待，提供跨网络无缝连接和高速传输。

什么是人工智能芯片***NPU***

NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

2016年6月20日，中星微数字多媒体芯片技术国家重点实验室在北京宣布，已研发成功了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，成为全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，并取名“星光智能一号”。

这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98％的准确率，超过人眼的识别率。

扩展资料

人工智能芯片的种类：

1、通用芯片（GPU）。GPU是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。GPU是不能单独使用的，它只是处理大数据计算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才能工作。

2、半定制化芯片（FPGA）。FPGA适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，如云端。FPGA是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度，缺点是价格比较高。

3、全定制化芯片（ASIC）。ASIC是为实现特定场景应用要求时，而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动设备端