【2019年關鍵趨勢2】手機龍頭都推行動AI晶片，將掀起新一波行動AI應用浪潮

2018年下半年，2大手機平臺的龍頭，不論是蘋果和Google，都不約而同地推出了內嵌AI晶片的新款手機。該年9月時，蘋果先推出3款新一代iPhone，分別是iPhone XS、iPhone XS Max和iPhone XR，這3款號稱是全球首款搭載7奈米晶片的手機，因為它們都內嵌了自行研發的A12 仿生晶片（Bionic Chip）。

這款A12仿生晶片由CPU、圖像處理晶片（GPU）和新一代神經網路引擎（Neural Engine）組成。擁有8核神經網路引擎的A12，每秒可處理5兆次運算，能即時執行運用機器學習技術的App，強化使用者的照相、玩遊戲和擴增實境（AR）體驗。

進一步來說，這個蘋果設計的神經網路引擎，就是執行機器學習的關鍵，能更快完成擴增實境工具ARKit的水平面偵測、加強照片處理功能，也能執行即時運作的機器學習App，比如透過iPhone XS後鏡頭，可以更快速偵測場景平面，來執行AR應用程式；又或者透過手機前鏡頭，來追蹤50多種臉部肌肉動作，製作個人專屬的動畫表情符號Memoji。

就在蘋果推出AI晶片手機幾個禮拜後，Google也於2018年10月時，推出最新款的Pixel 3手機，主打AI相機功能，比如Super Res Zoom利用天文和科學水準的成像技術，就算放大照片，也能呈現銳利細節；Top Shot功能，透過電腦視覺技術，在使用者按下快門時捕捉多張照片，即時保存和分析裝快門按下前後的圖像，並推薦使用者品值最高的一張照片。

Google Pixel 3的AI功能，還不只用在照相上。只要長按Pixel 3相機就能叫出Google Lens，可掃描與翻譯所對焦的文字，或是尋找類似造型的服飾。

後來，Google才揭露了Top Shot功能的關鍵是可執行深度學習推論的AI硬體晶片。因為當用戶拍攝一張照片時，其實Pixel 3手機會在1.5秒內連續拍攝90張照片，但要在背景快速分析90張高畫質圖像，挑出最佳者，需要不小的運算力，若使用手機內建處理器，則會相當耗電。因此，Google在Pixel 3中內建了一顆專用晶片SSD（Single Shot MultiBox Detector），可以用來執行深度神經學習的計算。

在內嵌式AI晶片出現前，手機AI應用多半得靠內建處理器來執行機器學習推論推論計算，像是手機版機器學習框架TensorFlow Lite就考量到手機內建處理器的效能和耗電，以推論功能為主，而非完整的機器學習框架，手機的電力限制了需要大量運算的AI應用的功能。但隨著兩大手機平臺龍頭，都開始在手機內建AI專用晶片後，將會帶動更多AI手機的問世，也能讓手機得以獲得更好的機器學習運算效能。

高通與聯發科雙雙推出AI行動晶片

而行動處理器關鍵供應商，也在2018年底發表了行動AI處理器產品。如行動晶片大廠高通在2018年12月釋出新一代AI處理器Snapdragon 855，首次將神經處理元件（NPU）整合手機晶片，也加入先前自行開發的IoT開發套件，強化電腦視覺處理。

而臺灣手機晶片大廠聯發科也推出了了具備AI功能的Helio P90系統單晶片，搭載AI引擎APU 2.0，採用融合AI（fusion AI）架構，能讓手機裝置在極低耗電的情況下，執行複雜的AI任務。據官方說明，能更快支援複雜度高的AI任務，像是人體姿態辨識、姿態追蹤，還能優化圖像。

平臺龍頭帶頭示範，主力供應商開始力推，這也意味著內建AI晶片的手機將會越來越多選擇，行動App開發商也能開始藉助這些AI晶片的運算力，來開發更多也更多元的AI應用。