到底什么是AI手机？为什么要买AI手机？AI手机有(3)

而且这些运算都不需占用CPU或GPU，更无需将数据上传云端，既无需占用原本系统资源，也不必苦苦等候网络传输，在本地端完成AI运算。

第二类是“摄像头派”。 这一派的代表者，即是宣称从 Mobile First 变为 AI First的Google。

去年推出的谷歌pixel 2，给出了一个非常特别的AI摄影模式，它没有专属的AI芯片，却利用算法和AI图像处理单元完成了动态模糊摄影等摄影能力的补偿。虽然没有芯片，Google也在硬件上做了新东西：一块名为Pixel Visual Core的协处理器，其核心部分是 Google 自主设计的图像处理单元（Image Processing Unit，简称 IPU）。

与华为和苹果不同，Google 表示 IPU 的用处很简单：将 HDR＋ 的运行速度提升 5 倍，而功耗则将为十分之一。此举确实一定程度上绕开了开发芯片的难度，并弥补了谷歌硬件上的弱势。

第三类是“算法派”。比如小米、OV等国内大多数机型都属于这一类。其主旨为：在有限提升算力的前提下，把AI运算应用于拍照等等用户最容易感知到的地方。

我们平时用的各种美颜拍照相机、动态美颜录制应用等等，其实都是依靠算法完成“AI美颜”功能的。如今一些厂商干脆将这些功能集成到拍照APP中，或直接搭载到产品摄像头里。

而这些大多基于高通CPU生产的“AI手机”，其在硬件方面实际是缺乏基础的，因为高通没有为AI运算单独设立硬件单元，而是打造了AI Engine——通过对GPU、CPU和DSP等多个元件进行功能调试，使其更能适应AI运算。这种解决方案的结果是，手机算力虽然有所提高，但普通计算和AI计算都混淆起来，很可能会出现排队的情况。于是AI计算很难像硬件智能那样无时无刻地进行，计算能力也稍逊一筹。

所以我们能看到的是，目前大部分国产手机宣传所谓的AI拍照时，都绝口不提夜拍、动作捕捉等复杂任务。因为这类深度学习的负载很大，用传统移动芯片＋云计算来跑这类AI拍摄任务，其效果和效率并不令人满意。

这一类手机虽然也在宣传话术中大打AI牌，但又时时刻刻把AI和智能拍照划上等号。这并不是因为手机AI只能做到智能拍照，而是因为应用智能自身的局限，限制住了这些手机的AI想象力。

和早于2011年便联手中科院计算所共同开发核心芯片的华为不同，OV、小米在AI芯片上的实质性举动并不明显，目前主要还是依靠算法和高通新架构来实现“AI拍照”。