AI成为手机芯片“决胜点” | 钛媒体焦点 【忠阳车评】小米造车正接受市场考验

AI成为手机芯片“决胜点” | 钛媒体焦点 【忠阳车评】小米造车正接受市场考验， 

AI成为手机芯片“决胜点” | 钛媒体焦点

你知道AI手机吗？

相信对于大多数普通用户而言，“AI手机”依然活在概念当中，即便在距离手机厂商第一次喊出“AI手机”已经过去了7年时间的今天，“AI”都没能成为手机市场的主要驱动力。

相较之下，即便问世稍晚的“折叠屏”，似乎都更有用户认知度，并且也确实撑起了安卓手机高端市场，今年出现的“三折叠手机”更是成为了全网热点。那么，这个被国际一线科技大厂竞相追逐，把英伟达和微软两家科技巨头市值推上3万亿美元的新技术，为何在手机上就不灵了？

归根结底，还是在于“AI手机”本身，与AI PC一样，它并没有带来肉眼上可以感知的形态变化，AI的提升，更多来自功能层面，而这波AI浪潮的底层驱动力，则是机身内那颗小小的“芯片”。

7年不痛不痒，AI体验“太弱了”

回想智能手机第一次与AI的结合，最早可以追溯到2017年9月，当月，手机圈共有两条重磅，首先是9月2日华为推出麒麟970芯片，这款芯片是全球首款内置独立NPU（神经网络单元）的智能手机AI计算平台。

另一款则是主导了苹果未来5年设计，改变手机正面屏幕形态的iPhone X，在所有人都集中于苹果终于在设计上进入“全面屏时代”并提出“刘海屏”作为未来设计方向的同时，却很少有人注意到，iPhone X机内搭载的A11芯片，同样增加了“AI能力”。

芯片内建的神经网络引擎（Neural Engine）由苹果自主设计，这是一个专为机器学习而开发的硬件单元。它采用双核设计，每秒运算次数最高可达6000亿次（0.6TFlops），主要负责处理机器学习任务，如面部识别、Animoji等。这个引擎能够接管CPU和GPU的任务，提高运算效率，减少能耗。

没错“NPU单元”、“AI算力”、“机器学习”这些自去年开始被所有科技厂商挂在嘴边的词汇，早在7年前，就已经落地在手机芯片当中。只不过，当时的NPU单元，更多地是为日常的功能提供加速计算，而不是处理重度负载的“AI任务”，比如拍摄中的场景识别、色彩优化、暗光场景下的人脸识别等等。

联发科技计算与人工智能技术事业群副总经理陆忠立博士向钛媒体APP介绍：“用户能够感知到AI能力的最典型场景就是手机在摄影时的各类功能，一方面是图像采集部分，另一方面则是视频显示部分，比如自动切换帧率模式以及对图片、视频的最终画面效果进行动态范围、智能降噪的优化，其中都已广泛应用了AI技术。”

但这些都是比较早期的AI应用，也就是所谓的“分析式AI”，它与大家今天所谈到的“生成式AI”有很大的不同，这些AI技术更多地只是在某一特定应用或场景中实现了体验层的升级而已，或者你也可以把它理解为对传统固定智能算法的“小升级”。

生成式AI，如何改变手机？

而现如今大家所谈论的“生成式AI”，核心是通过深度学习和大数据分析，使得机器能够创造出全新的内容，如文本、图像和音频。这种AI技术不仅能够模高端已有的数据模式，还能在此基础上进行创新，产生具有多样性和一定不可预测性的输出。

而且与传统的基于固定算法或者基于现有内容进行增强的AI功能相比，生成式AI的应用范围更加广泛，从自然语言处理到艺术创作，它都能提供高效的解决方案，从而极大地提升自动化水平和工作效率。

AI能力的变化，背后也有芯片算力提升的推动，早期的NPU单元和手机芯片的总体算力非常有限，如果用它们来运行生成式AI，可能生成一副图片就需要十几分钟，处理一段文本、理解一段语言，也需要几分钟的时间，因此根本不具备在终端中应用落地的可能性。

近两年火热的“AI芯片”，其最大的变化就是更加强调的是能够在AI方面拥有独当一面的能力，比如上月苹果随iPhone 16系列发布A18 Pro芯片，从最简单的算力层面来看，苹果A11芯片的神经网络引擎采用双核设计，每秒运算次数最高可达6000亿次（0.6TFlops），而A18 Pro芯片的神经引擎是16核，算力为35 TOPS（即每秒35万亿次操作）。

简单估算一下，A18 Pro的AI算力差不多是A11芯片的58倍。本月初联发科刚刚发布的天玑9400，同样也在AI能力上进行了增强，其搭载了联发科全新的第八代AI处理器NPU 890。

天玑9400在端侧长文本理解能力以及AI模型文本支持长度方面进一步提升，并且支持50Token/秒大模型运行速度，再加上对多模态AI模型的支持，使得手机能够拥有更多的AI应用场景。

举个现实生活应用的案例，现阶段智能手机的语音助手，当听到“我饿了”的描述时，它们只会机械地帮你打开外卖、地图或者搜索平台，这些都不能帮你解决“饥饿”的实际问题，而天玑9400所支持的智能体，则会通过询问你的喜好，学习你的生活习惯，直接为你寻找或者推荐附近的餐厅。

再比如，当你拍摄了一张数学题，传统的智能助手最多只能告诉你这是一道数学题，或者是通过联网搜索扔给你一个标准答案。而在天玑9400加持下的智能体，则能够实现本地的推理运算，像一个会做题的老师一样，为用户呈现出从解题思路到最终答案的完整过程。

端侧算力，成为手机芯片竞逐赛道

由此可见，更好用、更全能的AI，并不是不存在，而是过去只能通过云端算力或者工作站才能满足，像ChatGPT、kimi等，这类语音助手所具备内容创作能力、文字搜索归纳的效率，都远超大家想象，但它们的背后，都是由一个个服务器组成的算力中心。

未来“AI手机”的竞争，与其说是拼想法，倒不如说是拼芯片，对于终端厂商来说，部署庞大规模的云端算力很显然是一件“费力不讨好”的事情。一方面，高额的持续投入成本很难化解，站在消费者层面，很难接受作为出厂标配的“AI功能”，竟会是一个需要付费的增值服务。

另一方面，AI功能的全面云端化，也会带来因网络延迟、网络波动导致的“体验一致性差”，再加上AI功能“0差异”也很难成为刺激用户换新的手段，因此，AI功能的“端侧移植”可以说是势在必行。

这一趋势不光会出现在“AI手机”当中，隔壁的“AI PC”也很早就走上了相同的道路。钛媒体APP预测，未来几年，无论是苹果、联发科、高通亦或是其他手机芯片厂商，其芯片的迭代重点都会将“AI算力”纳入其中，同时也是通过算力层面或者说硬件层面的领先部署，来为应用层面的更多可能性提供支撑。

新一轮的手机芯片大战，将会围绕“AI”展开。（本文首发于钛媒体APP 作者/邓剑云 编辑/钟毅）

发布于：辽宁


【忠阳车评】小米造车正接受市场考验

在一场全民竞猜中，谜底终于揭晓。3月28日，小米第一辆汽车SU7上市。虽然价格并不是众人期待的“交个朋友”，但这并不影响“米粉”高涨的热情和舆论关注。

自3年前小米宣布造车，就备受关注。原因在于，一方面，小米很有可能是此轮“新造车运动”中最后一个“成建制”下场的实力选手。随着车市竞争强度增强、淘汰赛加剧，理想暂时上岸，蔚来和小鹏继续亏损，威马半路跌倒，高合官宣停摆，造车新势力可谓命运多舛。而与其他传统车企包括“蔚小理”拥有不同资源的小米，究竟能给产业带来哪些不一样，无疑是备受瞩目的。

另一方面，小米营销确实有高招。制造话题是小米在手机领域的营销方法，但其运用在小米汽车上也拿捏得住。发布会前“致敬其他车企”，发布会后“答网友100问”，小米汽车始终“不明觉厉”。特别是去年底小米汽车技术发布会以来，集团创始人雷军凭借个人影响力，通过社交媒体及时披露重要信息、回应舆论关切，甚至开通工厂直播，不断制造和形成热点话题，维持产品热度，再加上公众频繁的价格窥探，把市场期待值“拉满”。

有人说，小米第一辆汽车上市，像极了雷军创业做小米后发售第一款手机的场景。“是继续定价1499元，还是选择1999元？”最终选择了后者，结果大获成功，至今为人津津乐道。当下新能源汽车市场的竞争激烈程度，显然与雷军创业造手机时所处行业不可同日而语，但面临的定价之难可能是相似的。在供过于求、价格战频发的汽车市场，对于新品牌来说，如果第一辆车不能凭精准定价“一炮而红”，很可能会一蹶不振。毕竟，人们对造车新势力的容错率远比传统车企低。因此，去年小米汽车SU7亮相后，其定价就成为线上线下大家热议的话题。

评价此次小米汽车SU7定价精不精准、成不成功，可能还为时尚早，相信市场最终会给出答案。不过，对比苹果公司历经10年，砸下数十亿美元但最终放弃造车，小米仅用了3年，首款车就能量产上市，又是何等幸运。这离不开小米造车战略的坚定、产品定位的务实，以及造车团队的持之以恒。

当然，小米首款车上市，并不等于小米造车就此“顺了”，而是接受市场考验的开始。都说造车很难、行业很卷，既要有资金、技术和人才，又要有跑马拉松的定力、耐力和后劲；既要大胆创新突破，又要尊重行业规律。不可否认的是，目前小米有领先的互联网思维、超过理想的千亿元现金储备、强大的研发能力及丰富的智能产品生态链，但要想像造手机一样获得全球市场领先地位，小米造车还有很长的路要走，甚至要忍受各种挫折的煎熬。

也正因如此，面对造车路上越来越多的新势力倒下，经常有人追问：“小米造车，究竟行不行？”要回答好这个问题，不仅需要深入了解小米，更要厘清小米跨界造车背后的产业变革逻辑。

人们对当前汽车产业变革“上半场是电动化，下半场是智能化”的说法并不完全赞同，但智能化趋势是毋庸置疑的。要看到，今天的汽车在机械属性上又增加了消费电子和通信属性。现在或未来，评价汽车的一个重要指标就是智能化水平。客观地讲，传统汽车行业并不擅长于此。它们需要依托消费电子和通信产业跨界力量，加快汽车智能化的发展。而从消费电子和通信产业来看，也需要依靠汽车智能化实现自身业务的拓展和增长。

今年《政府工作报告》提出，巩固扩大智能网联新能源汽车等产业领先优势。如何巩固扩大？智能化无疑是重要的切入点和发力点，而这正是以华为、小米为代表的头部消费电子和通信企业跨界汽车行业，加速推动智能网联新能源汽车及自身业务拓展和增长的新机遇。 （作者：杨忠阳 来源：经济日报）?