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标题: 你的手机AI真的有用吗不服跑个分试试 [打印本页]

作者: 荬蔲 时间: 2021-6-19 20:43
标题: 你的手机AI真的有用吗不服跑个分试试

自从麒麟970率先加入NPU模块后，手机处理器似乎又回到了当初核心数量大战的时代，高通和苹果纷纷在处理器中加入AI计算模块，经过针对AI计算设计模块，不断提高处理器AI算力。那我们该如何衡量这些处理器的AI算力呢？我们不妨试试这些软件。

不过说AI跑分之前，我们首先要搞清楚各大厂商所谓的AI核心到底有什么用，是干什么的。而要分析作用之前，我们需求先解释清楚AI这个盛行词。

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手机上的AI到底是什么东西

所谓AI，其实就是指人工智能，假如将范围减少在硬件层面，就是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。说白了，就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，经过大量的人工神经元结合停止计算。不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判别力，在语音辨认和图像辨认上特别有优势。

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单层神经元网络

而目前手机真正能用到AI（也就是神经网络）的功能也就集中在图像辨认这一范畴，各大厂商新加入的各种拍照方面的算法优化，也正是得益于手机图像辨认才能的提升。

所以，如今最能表现手机AI算力的跑分软件，都运用了图片处理来衡量处理器的AI算力，AI Benchmark就是其中的代表。

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AI Benchmark

这款软件次要测试了手机运用神经网络辨认和处理图像的才能。并经过9个独立的神经网络执行不同的图像辨认义务，调查各大处理器的AI处理才能。

这9个不同神经网络分别针对不同的辨认义务，其一是对象辨认/分类，经过输入不同的图片停止训练，AI可以对数量庞大的图片停止区分，在AIbenchmark中，它还运用了不同像素的分辨率来停止辨认，以停止更准确和粗大物体的检测。

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对象辨认测试

这一点与我们如今常见的“智慧辨认”毫不相关，虽然各大厂商都曾经推出了这项功能，但是在辨认准确率上都有所差别，因此这一项在跑分中还是拥有一定的压服力。

此外，辨认也分为物体辨认与面部辨认，在面部辨认上，AI将会将面部图像分解为不同的特征点，然后经过与库里特征点停止比对，最终输入最近似的结果。

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面部辨认测试

在我们的手机上，除了图片搜图片这种多对多的辨认方案，也包括多对一的面部辨认解锁方案。相比而言，面部辨认方案需求比对的库里数据处理量虽然少，但是在特征点采集下面，面部辨认的神经元网络需求经过更深次的细节训练。

之前的AI运用在于辨认-对比环节，而这一步的AI则倾向图像处理环节。例如在短少光学变焦的手机上，假如你放大图片的话，你会发现细节部分的噪点会非常突出，这是由于它细节部分全部都是由算法补充出来的。经过训练，AI可以对短少过渡部分周围的像素停止辨认，并且经过计算后自动填充，使得画面愈加平滑自然。

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运用神经网络对图像停止去模糊处理

而语义图像分割则是图像辨认的进一步运用，也是立足在大量的图像辨认上，然后针对整个画面辨认的结果停止分类并加以标明。除此之外，AIbenchmark还测试了照片加强环节，这一项功能比较常见，就是常说的拍照AI形式，可以对画面场景停止辨认当前按照预定的算法预设停止调整，比如说画面集体提亮，蓝天白云饱和度拉高等。

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分割图像语义

后面说了这么多测试全部都是建立在图像辨认上，但是对于普通手机而言，大量的图像计算会耗费大量的内存，所以最后一个测试，也是对手机内存大小的测试。

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内存大小异样会限制辨认图像大小

说了那么多，我们来看看目前市面上的处理器跑分成绩到底如何。我们将AI Benchmark官方的跑分天梯图奉上，大家也可以本人下载这个软件（搜索AI Benchmark即可），测测本人手机的AI功能终究如何。

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AI跑分排行榜

需求阐明的是，目前跑分的前三名都是开发平台上测试的处理器。既然平台不同，功能和手机外部的同款处理器有差别也属于正常。

同时这个跑分软件也有很大的局限性，比如尚未支持iOS系统等成绩，不过置信将来还会有更片面的AI评分标准。

毕竟目前的手机AI处理还处在“初级”程度，将来的路还很长，手机阵营三大芯片巨头谁胜谁负还未可知也。
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