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苹果十年一“芯”

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苹果十年一“芯”

独霸9分钟iPhone XS发布时间,苹果A12芯片牛在哪?

编者按:“AI芯片”这个新鲜的概念在过去一年间逐渐走过了普及的阶段,越来越被大众所熟知。在行业走过野蛮生长,开始加速落地、加速整合的过程中,也有更多的AI芯片公司也开始走出属于自己的差异化路线。

智东西在此前AI芯片系列报道第一季之后,再次出发,进一步对AI芯片全产业链上下近百间核心企业进行差异化的深度追踪报道。此为智东西AI芯片产业系列报道第二季之一。

昨天凌晨,苹果一口气推出了三款新iPhone和一款新Apple Watch 4(iPhone XS创八项纪录发布!最贵、最大、最强AI芯片,双卡特供中国【体验视频】)。

这三款新iPhone不仅创下了苹果有史以来的八项发布纪录,而且共同搭载了一款全新的手机AI芯片——A12 Bionic(A12仿生芯片)。

而A12中最引人注目的AI专用计算模块——神经网络引擎(Neural Engine),本次升级为8核,能让芯片进行每秒5万亿次的运算,换算过来就是5 TFlops/s,比A11快了8.33倍,是目前市面上提供数据的手机AI芯片中最强的一款。

为了打造最强大A12手机AI芯片,土豪苹果已经秘密潜伏了10年之久,从2008年就开始砸下少说十几亿美元收购了76家公司,其中有超过40家跟半导体、AI、AR有关。

比如苹果在去年11月宣布收购了传感器芯片设计公司InVisage,它们的特长就是生产基于点阵图像的传感器——本次Face ID的技术升级来源。

不过,华为麒麟980刚刚发布,高通骁龙855也近在咫尺,苹果A12究竟是不是最强的手机AI芯片呢?

专人演讲介绍,苹果越来越重视芯片了

今年苹果特别找来了iPhone产品市场营销负责人Kaiann Drance来介绍A12芯片及相关iPhone应用。这是苹果与首次找专人介绍A12芯片,可见苹果对于芯片介绍的重视程度开始明显提升。

▲iPhone产品市场营销负责人Kaiann Drance

以前芯片的介绍环节都会由苹果全球市场高级营销副总裁Phil Schiller在介绍iPhone新品时连带介绍,这次则是由Phil负责介绍参数,由Kaiann负责介绍具体应用。

而且,发布会A12芯片的总“上镜”时间长达9分钟以上,是以苹果有史以来用来介绍芯片时间最长的一次,不包括后来的三个开发者Demo。

顺便一提,这位苹果女高管Kaiann Drance在媒体跟同行当中人缘颇好,这是她第一次在苹果秋季新品发布会上登台演讲,下场之后同行跟加州大学伯克利商学院的老同学们纷纷“发来贺电”。

也有国外的媒体人Rene Ritchie发推说,“我等了*好几年*,终于等到Kaiann Drance在苹果台上演讲了。太棒了。”

A12究竟是不是最强手机AI芯片——“不服跑个分?”

每家的手机芯片新品上市都伴随着一系列的升级与更新,苹果也不例外。

除了AI专用模块的升级之外,A12集成了Arm架构的64位6核CPU,其中有2个大核(性能核),比A11处理速度提高15%,功耗降低30%;有4个小核(能效核),比A11功耗降低50%。

GPU方面,A12搭载了苹果自研的4核GPU——这是苹果跟Imagination公司“分手”之后的第二代自研GPU——在图像处理速度上能比A11快50%。

有了A12的一系列更新,苹果的各种APP打开速度能都最快提高30%。

▲苹果在发布会上展示A12究竟有多快

不过,这些数据都是跟自己A11比的提升,芯片好不好,拿同行横评一下才知道。正如雷军当年常说的——“不服跑个分?”

*跑分数据能部分显示芯片的峰值性能对,能够作为芯片性能的一个参考,但是真正使用起来还要结合功耗跟其他因素,所以以下数据也仅供参考。

以下按推出时间排序:

麒麟970在GeekBench的跑分大致在单核1900分左右,多核为6900分左右;

苹果A11在GeekBench的跑分大致在单核4100分左右,多核分数约为9800分;

骁龙845在GeekBench的跑分大致在单核2400分左右,多核为8300分左右;

麒麟980在发布会上公布的GeekBench单核成绩是3360,多核成绩未知;

而今年6月曝光的(强烈疑似)苹果A12的GeekBench的跑分则大致在单核4600分左右,多核为10900分左右。

不过,苹果由于使用iOS封闭系统、更善于优化性能调度的关系,跑分比安卓系统高算是“正常操作”。

值得一提的是,苹果A10的GeekBench单核成绩约为3300分,多核约为5500分,A11成绩猛然飙升,多核几乎提高了一倍;但A12比A11在跑分成绩上则没有那么大的差别。

AI芯片到底有什么用?

正如智东西在AI芯片系列文章中介绍的,现在各家的手机处理器,比如苹果A12、华为麒麟980、高通骁龙845等,实际上所指的是一个“处理器包”封装在一起。

这个计算包专业一点说叫SoC(System-on-a-Chip,片上系统),高大上的说法是“计算平台”。

根据分工不同,SoC上将会集成很多专用功能的处理单元加进来,比如我们最熟悉的是GPU(图像处理单元),现在这个包里的独立单元数量已经越来越大。

再比如比如ISP(图像处理)、Modem(通信模块)、DSP(数字信号处理)等,不同的数据进来,交给不同特长的计算模块来处理将会得到更好的效果、更高的能效比。

而A12中最引人注目的AI专用计算模块神经网络引擎(Neural Engine),则跟麒麟980的NPU一样,是在手机处理器平台新加入的一个擅长AI神经网络计算的硬件模块。

去年苹果A11中的神经网络引擎模块用上了2核配置,麒麟970的NPU则用上了1核;今年麒麟980的NPU升级为2核,但苹果A12却飙升为8核。

麒麟980没有给出计算数据,而是给出了一个图片识别数据:麒麟970每分钟能识别2005张图像、麒麟980每分钟能识别4500张图像,AI性能提高了两倍有多。

而A12芯片如今能够进行每秒5万亿次的运算,主打是“实时机器学习”(Real-time Machine Learning),换算过来就是5 TFlops/s,比A11快了8.33倍,是目前市面上提供数据的手机AI芯片中最强的一款,能够帮助手机加速人工智能任务。

不过,芯片只是发动机,车子跑得快不快,还要看车技如何。

iPhone的一大优势就是其背后有着庞大的开发者合集,“好APP多”也是消费者选择购买它的重要理由之一。

除了在自家的Face ID、地图、Animoji、Memoji、照片、AR等应用里加入人工智能,苹果也非常注重帮助APP开发者用上人工智能。

在去年WWDC开发者大会上,苹果推出了Core ML机器学习框架,能让开发者更方便地将CNN、DNN、RNN等AI神经网络整合到自己的APP当中,A11也首次支持了Core ML。

而在A12当中,Core ML的应用速度猛增了9倍!并且只需要原先1/10的能耗。

因此,APP开发者们可以更自由地自己的APP中使用AI技术,A12能够更快、更方便地调用更多AI功能,从而让更多用户体验到更多AI应用。

在昨天的iPhone发布会现场,苹果还请来了NBA“风之子”史蒂夫·纳什(Steve Nash)上台介绍了一款运用了Core ML的篮球AI应用——HomeCourt。

这款APP不仅用视频教你打篮球,还用AI当你的私人教练,“看”着你玩。

当你用镜头对准自己后,你每一次投篮动作都会被手机实时跟踪,捕捉你的投篮动作、释放角度、释放时间、速度、释放高度等数据数据,通过AI充当“私人教练”,指导你的动作需要如何调整

这个APP中集成了人体识别、动作捕捉、物体识别、动作分析、深度信息捕捉等一系列AI功能,整个过程完全在相机中完成,没有安任何传感器。

最重要的是,这些都是实时响应的,对得起苹果主打的“实时机器学习”。

除了AI此外,AR(增强现实)也是呈现A12强大性能的一个重要技术。

而在AR方面,苹果的亮点在今年6月已经释放过一轮亮点,A12上将会支持苹果新推出的ARKit 2,可以更好地实现面容识别,支持3D物体检测,还支持用摄像头进行现实世界的物体测量。

▲今年苹果WWDC上展示的多人AR游戏

最重要的是,搭载A12的iPhone Xs系列现在能够支持多人的实时AR游戏,几个人可以同时在线打同一个AR游戏,甚至可以有不参与游戏的第三方的观察视角,这个对AR游戏开发者而言是一个极重要的功能。

都是全球第一个7nm芯片,都是69亿晶体管

顺便一提,苹果A12和华为麒麟980都采用了台积电7nm工艺制造,巧合的是,它们都集成了69亿个晶体管,而且在宣传口径上都不约而同地都提到自己是“全球首款7nm手机芯片”:

因为华为7nm手机芯片麒麟980在8月31日发布,但搭载麒麟980的Mate 20手机要等到10月16日才发布,开卖时间未知。

而苹果的7nm芯片A12虽然晚了两个星期发布,但是搭载A12的iPhone Xs系列手机在9月21日就能送到消费者手里。正反两方都有道理,不过横竖都是7nm,时间也相差无几,这个“第一”对消费者而言价值不大。

至于前两天曝出的“华为跑分作弊”事件,倒是不需要太过口诛笔伐。消息显示,华为的P20 Pro等几款产品在检测到手机运行时,会自动开启“超性能”模式,计算出来的峰值分数也更高。

不过这个超性能模式并不只针对跑分软件,而是当华为手机检测到需要运行极高新性能应用(比如跑分软件、或者其他高功耗高性能APP、大功率游戏)时,都会开启这个模式,用牺牲发热来换取手机应用不卡顿,保证用户体验——毕竟谁也不会开着超高功耗应用玩一天。

秘密潜伏10年,砸钱买出的AI芯片帝国

上文提到,苹果在AI芯片领域已经秘密潜伏了10年之久,从2008年就开始砸下少说十几亿美元收购了76家公司,其中有超过40家跟半导体、AI、AR有关。

正是这些年陆陆续续收购过来一众公司和技术,苹果才逐渐建成了如今的万亿市值帝国。

▲苹果从2008年开始收购的76家公司列表

1)芯片公司

首先以芯片为例,苹果在去年11月宣布收购了传感器芯片设计公司InVisage,它们的特长就是生产基于点阵图像的传感器——本次Face ID的技术升级来源。

苹果全球市场高级营销副总裁Phil Schiller说,本次苹果Face ID进行了升级,通过多重神经网络计算保护,这次的Face ID能够进行更快的检测、同时也被苹果称为“有史以来智能手机上最安全的面部检测”。

不过这次iPhone XS系列的“刘海”(TrueDepth,原深感摄像头)没有在去年的基础上增加新原件,还是包括了红外摄像头、泛光感应元件、距离感应器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素前置摄像头、点阵投影器这八样组成。

而苹果的AI芯片收购之旅最早要追溯到2008年,这一年里,苹果以2.78亿美元收购了加州高性能低功耗处理器制造商PA Semi。

随后在2010年,苹果又以1.21亿美元收购了美国德州半导体逻辑设计公司Intrinsity,专注于设计较少晶体管、低能耗同时具备高性能的处理器。

2011年底,苹果以3900万美元的价格收购了以色列闪存控制器设计公司Anobit。

2013年8月1日,苹果收购了加州Passif半导体公司,其专长于低功耗无线通讯芯片。

而在2015年底,苹果又用1820万美元收购了一所加州芯片制造工厂。这座工厂原属于芯片制造商Maxim Integrated Products,让苹果终于拥有了芯片制造能力,而且工厂地址跟三星半导体挨得很近。

2)AI、AR、以及其他

除了芯片公司之外,苹果收购的面部识别、AR、以及其他一系列AI公司可就更多了,这里不逐一点出来,只列几个有代表性的:

比如就在今年8月,苹果收购了美国AR公司Akonia Holographics,这家公司最初专注于开发全息数据存储,后来用全息技术制作廉价AR波导眼镜。

在2015年,苹果收购了AR引擎巨头德国Metaio公司,Metaio和Vuforia当时是AR引擎届的两大霸主,相当于肯德基跟麦当劳的关系,也为ARkit奠定了技术来源。

在AI方面,苹果在去年2月收购了以色列AI创企RealFace,该公司开发了一种独特的AI面部识别技术,可以将真实面部映射回虚拟世界——苹果今年6月推出的Memoji就是其技术的最好验证。

去年6月,苹果还宣布收购了拥有25年历史的德国老牌眼动追踪企业SMI,并将眼球追踪技术集成在了去年发布的iPhone X里。在用Face ID解锁时,只要你眼睛没有看着屏幕,屏幕也是不会解锁的——iPhone Xs也不例外。

在所有的收购中,苹果都会做出一份声明:“苹果会不时收购规模较小的公司,我们通常不会讨论目的或计划。”常有“事了拂衣去,深藏功与名”的意思。

而且,每个被苹果收购的公司都会立即关闭对外的产品和服务,从此像是忽然从世界消失一般。

日益火热的AI芯片市场

广义来说,能够运行AI算法的芯片都能叫AI芯片,包括CPU、GPU、ASIC、FPGA、DSP等等,不过一般特指已经为AI算法进行了特殊设计的芯片。

自从2017年5月以来,各个AI芯片厂商的新品也都竞相发布,经过一年多的发展,各环节分工逐渐明显。

▲2017年5月-2018年5月发布的AI芯片一览,数据来源:中金公司研究部

而在AI芯片分类方面,手机AI芯片也是一个重要分类,并且凭借着手机这种单一品类出货量巨大的特殊产品,成为AI芯片落地应用的重要场景。

目前市面上正式推出手机AI芯片的只有华为和苹果两家,但是不得不说整个手机芯片产业链都动了起来。

目前,AI芯片产业链中,包括提供AI加速核的IP授权商(比如为麒麟980提供NPU核的寒武纪),各种AI芯片设计公司(比如谷歌TPU、苹果A12),以及其他芯片代工企业。

而产业链更上游的芯片架构提供方Arm(华为麒麟、苹果、高通都用的是Arm的手机芯片架构)也在AI有所动作。

正好在今天,Arm在上海举行人工智能大会,不仅推出了全套嵌入式AI开发套件EAIDK,Arm中国副总裁金勇斌还说,在过去26年里,基于Arm架构的芯片市场份额达到了一千亿片。

而随着AI技术的发展,Arm冲上下一个一千亿的时间将会从26年压缩到4年,足足缩短了6倍有多。

今年3月,英伟达也宣布将自己的AI芯片Xavier集成到Arm的AI项目Project Trillium里面,让IoT芯片厂商更容易地打造AI芯片。

据华为业内人士透露,Arm自己的AI芯片计划同时也在快速推进当中,我们也许很快就将迎来一场AI芯片大爆发的时代。

此外,中国大陆目前有超20家企业投入AI芯片的研发中来 。除了像华为海思、紫光展锐这种深耕于芯片设计多年的企业之外,也有不少初创公司表现抢眼,如寒武纪、比特大陆等。

除了手机AI芯片竞争日益激烈之外,为手机提供AI技术的各类厂商的圈地战也开始走入白热化,比如国内“撕”得最火的商汤和旷视。

两家AI创企的战役从最早的“刷脸解锁”一路蔓延到拍照优化、人脸识别、相册聚类、增强现实等等广泛战场中,还有不少玩家类似云从科技的站在圈外跃跃欲试,正欲下海。

另一方面,手机品牌商与APP应用方也逐渐意识到了人工智能的重要性,开始有意减少对外部AI技术方的依赖,阿里甚至专门成立了蚂蚁佐罗AI公司这样,从原先采购AI的客户摇身一变成为其他AI公司的竞争对手。

结语:AI芯片市场更热闹了

本次苹果发布会属于iPhone手机“S”升级的小年,不算换代升级的大年,所以整个而言从芯片到手机都还是主打性能升级,没有一下甩出个跨代黑科技。

不过如果我们单独看苹果的A12仿生芯片,还是能看到它在AI芯片领域的优势,尤其是这种优势不仅仅停留在芯片硬件本身,还有围绕芯片打造的OS操作系统、APP应用、AI机器学习框架等等。

而随着人工智能在终端的进一步推广,手机芯片、摄像头芯片、甚至你家电饭煲里的芯片都开始陆续AI化。下一步,AI芯片市场将会更热闹了。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

苹果

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智东西在此前AI芯片系列报道第一季之后,再次出发,进一步对AI芯片全产业链上下近百间核心企业进行差异化的深度追踪报道。此为智东西AI芯片产业系列报道第二季之一。

昨天凌晨,苹果一口气推出了三款新iPhone和一款新Apple Watch 4(iPhone XS创八项纪录发布!最贵、最大、最强AI芯片,双卡特供中国【体验视频】)。

这三款新iPhone不仅创下了苹果有史以来的八项发布纪录,而且共同搭载了一款全新的手机AI芯片——A12 Bionic(A12仿生芯片)。

而A12中最引人注目的AI专用计算模块——神经网络引擎(Neural Engine),本次升级为8核,能让芯片进行每秒5万亿次的运算,换算过来就是5 TFlops/s,比A11快了8.33倍,是目前市面上提供数据的手机AI芯片中最强的一款。

为了打造最强大A12手机AI芯片,土豪苹果已经秘密潜伏了10年之久,从2008年就开始砸下少说十几亿美元收购了76家公司,其中有超过40家跟半导体、AI、AR有关。

比如苹果在去年11月宣布收购了传感器芯片设计公司InVisage,它们的特长就是生产基于点阵图像的传感器——本次Face ID的技术升级来源。

不过,华为麒麟980刚刚发布,高通骁龙855也近在咫尺,苹果A12究竟是不是最强的手机AI芯片呢?

专人演讲介绍,苹果越来越重视芯片了

今年苹果特别找来了iPhone产品市场营销负责人Kaiann Drance来介绍A12芯片及相关iPhone应用。这是苹果与首次找专人介绍A12芯片,可见苹果对于芯片介绍的重视程度开始明显提升。

▲iPhone产品市场营销负责人Kaiann Drance

以前芯片的介绍环节都会由苹果全球市场高级营销副总裁Phil Schiller在介绍iPhone新品时连带介绍,这次则是由Phil负责介绍参数,由Kaiann负责介绍具体应用。

而且,发布会A12芯片的总“上镜”时间长达9分钟以上,是以苹果有史以来用来介绍芯片时间最长的一次,不包括后来的三个开发者Demo。

顺便一提,这位苹果女高管Kaiann Drance在媒体跟同行当中人缘颇好,这是她第一次在苹果秋季新品发布会上登台演讲,下场之后同行跟加州大学伯克利商学院的老同学们纷纷“发来贺电”。

也有国外的媒体人Rene Ritchie发推说,“我等了*好几年*,终于等到Kaiann Drance在苹果台上演讲了。太棒了。”

A12究竟是不是最强手机AI芯片——“不服跑个分?”

每家的手机芯片新品上市都伴随着一系列的升级与更新,苹果也不例外。

除了AI专用模块的升级之外,A12集成了Arm架构的64位6核CPU,其中有2个大核(性能核),比A11处理速度提高15%,功耗降低30%;有4个小核(能效核),比A11功耗降低50%。

GPU方面,A12搭载了苹果自研的4核GPU——这是苹果跟Imagination公司“分手”之后的第二代自研GPU——在图像处理速度上能比A11快50%。

有了A12的一系列更新,苹果的各种APP打开速度能都最快提高30%。

▲苹果在发布会上展示A12究竟有多快

不过,这些数据都是跟自己A11比的提升,芯片好不好,拿同行横评一下才知道。正如雷军当年常说的——“不服跑个分?”

*跑分数据能部分显示芯片的峰值性能对,能够作为芯片性能的一个参考,但是真正使用起来还要结合功耗跟其他因素,所以以下数据也仅供参考。

以下按推出时间排序:

麒麟970在GeekBench的跑分大致在单核1900分左右,多核为6900分左右;

苹果A11在GeekBench的跑分大致在单核4100分左右,多核分数约为9800分;

骁龙845在GeekBench的跑分大致在单核2400分左右,多核为8300分左右;

麒麟980在发布会上公布的GeekBench单核成绩是3360,多核成绩未知;

而今年6月曝光的(强烈疑似)苹果A12的GeekBench的跑分则大致在单核4600分左右,多核为10900分左右。

不过,苹果由于使用iOS封闭系统、更善于优化性能调度的关系,跑分比安卓系统高算是“正常操作”。

值得一提的是,苹果A10的GeekBench单核成绩约为3300分,多核约为5500分,A11成绩猛然飙升,多核几乎提高了一倍;但A12比A11在跑分成绩上则没有那么大的差别。

AI芯片到底有什么用?

正如智东西在AI芯片系列文章中介绍的,现在各家的手机处理器,比如苹果A12、华为麒麟980、高通骁龙845等,实际上所指的是一个“处理器包”封装在一起。

这个计算包专业一点说叫SoC(System-on-a-Chip,片上系统),高大上的说法是“计算平台”。

根据分工不同,SoC上将会集成很多专用功能的处理单元加进来,比如我们最熟悉的是GPU(图像处理单元),现在这个包里的独立单元数量已经越来越大。

再比如比如ISP(图像处理)、Modem(通信模块)、DSP(数字信号处理)等,不同的数据进来,交给不同特长的计算模块来处理将会得到更好的效果、更高的能效比。

而A12中最引人注目的AI专用计算模块神经网络引擎(Neural Engine),则跟麒麟980的NPU一样,是在手机处理器平台新加入的一个擅长AI神经网络计算的硬件模块。

去年苹果A11中的神经网络引擎模块用上了2核配置,麒麟970的NPU则用上了1核;今年麒麟980的NPU升级为2核,但苹果A12却飙升为8核。

麒麟980没有给出计算数据,而是给出了一个图片识别数据:麒麟970每分钟能识别2005张图像、麒麟980每分钟能识别4500张图像,AI性能提高了两倍有多。

而A12芯片如今能够进行每秒5万亿次的运算,主打是“实时机器学习”(Real-time Machine Learning),换算过来就是5 TFlops/s,比A11快了8.33倍,是目前市面上提供数据的手机AI芯片中最强的一款,能够帮助手机加速人工智能任务。

不过,芯片只是发动机,车子跑得快不快,还要看车技如何。

iPhone的一大优势就是其背后有着庞大的开发者合集,“好APP多”也是消费者选择购买它的重要理由之一。

除了在自家的Face ID、地图、Animoji、Memoji、照片、AR等应用里加入人工智能,苹果也非常注重帮助APP开发者用上人工智能。

在去年WWDC开发者大会上,苹果推出了Core ML机器学习框架,能让开发者更方便地将CNN、DNN、RNN等AI神经网络整合到自己的APP当中,A11也首次支持了Core ML。

而在A12当中,Core ML的应用速度猛增了9倍!并且只需要原先1/10的能耗。

因此,APP开发者们可以更自由地自己的APP中使用AI技术,A12能够更快、更方便地调用更多AI功能,从而让更多用户体验到更多AI应用。

在昨天的iPhone发布会现场,苹果还请来了NBA“风之子”史蒂夫·纳什(Steve Nash)上台介绍了一款运用了Core ML的篮球AI应用——HomeCourt。

这款APP不仅用视频教你打篮球,还用AI当你的私人教练,“看”着你玩。

当你用镜头对准自己后,你每一次投篮动作都会被手机实时跟踪,捕捉你的投篮动作、释放角度、释放时间、速度、释放高度等数据数据,通过AI充当“私人教练”,指导你的动作需要如何调整

这个APP中集成了人体识别、动作捕捉、物体识别、动作分析、深度信息捕捉等一系列AI功能,整个过程完全在相机中完成,没有安任何传感器。

最重要的是,这些都是实时响应的,对得起苹果主打的“实时机器学习”。

除了AI此外,AR(增强现实)也是呈现A12强大性能的一个重要技术。

而在AR方面,苹果的亮点在今年6月已经释放过一轮亮点,A12上将会支持苹果新推出的ARKit 2,可以更好地实现面容识别,支持3D物体检测,还支持用摄像头进行现实世界的物体测量。

▲今年苹果WWDC上展示的多人AR游戏

最重要的是,搭载A12的iPhone Xs系列现在能够支持多人的实时AR游戏,几个人可以同时在线打同一个AR游戏,甚至可以有不参与游戏的第三方的观察视角,这个对AR游戏开发者而言是一个极重要的功能。

都是全球第一个7nm芯片,都是69亿晶体管

顺便一提,苹果A12和华为麒麟980都采用了台积电7nm工艺制造,巧合的是,它们都集成了69亿个晶体管,而且在宣传口径上都不约而同地都提到自己是“全球首款7nm手机芯片”:

因为华为7nm手机芯片麒麟980在8月31日发布,但搭载麒麟980的Mate 20手机要等到10月16日才发布,开卖时间未知。

而苹果的7nm芯片A12虽然晚了两个星期发布,但是搭载A12的iPhone Xs系列手机在9月21日就能送到消费者手里。正反两方都有道理,不过横竖都是7nm,时间也相差无几,这个“第一”对消费者而言价值不大。

至于前两天曝出的“华为跑分作弊”事件,倒是不需要太过口诛笔伐。消息显示,华为的P20 Pro等几款产品在检测到手机运行时,会自动开启“超性能”模式,计算出来的峰值分数也更高。

不过这个超性能模式并不只针对跑分软件,而是当华为手机检测到需要运行极高新性能应用(比如跑分软件、或者其他高功耗高性能APP、大功率游戏)时,都会开启这个模式,用牺牲发热来换取手机应用不卡顿,保证用户体验——毕竟谁也不会开着超高功耗应用玩一天。

秘密潜伏10年,砸钱买出的AI芯片帝国

上文提到,苹果在AI芯片领域已经秘密潜伏了10年之久,从2008年就开始砸下少说十几亿美元收购了76家公司,其中有超过40家跟半导体、AI、AR有关。

正是这些年陆陆续续收购过来一众公司和技术,苹果才逐渐建成了如今的万亿市值帝国。

▲苹果从2008年开始收购的76家公司列表

1)芯片公司

首先以芯片为例,苹果在去年11月宣布收购了传感器芯片设计公司InVisage,它们的特长就是生产基于点阵图像的传感器——本次Face ID的技术升级来源。

苹果全球市场高级营销副总裁Phil Schiller说,本次苹果Face ID进行了升级,通过多重神经网络计算保护,这次的Face ID能够进行更快的检测、同时也被苹果称为“有史以来智能手机上最安全的面部检测”。

不过这次iPhone XS系列的“刘海”(TrueDepth,原深感摄像头)没有在去年的基础上增加新原件,还是包括了红外摄像头、泛光感应元件、距离感应器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素前置摄像头、点阵投影器这八样组成。

而苹果的AI芯片收购之旅最早要追溯到2008年,这一年里,苹果以2.78亿美元收购了加州高性能低功耗处理器制造商PA Semi。

随后在2010年,苹果又以1.21亿美元收购了美国德州半导体逻辑设计公司Intrinsity,专注于设计较少晶体管、低能耗同时具备高性能的处理器。

2011年底,苹果以3900万美元的价格收购了以色列闪存控制器设计公司Anobit。

2013年8月1日,苹果收购了加州Passif半导体公司,其专长于低功耗无线通讯芯片。

而在2015年底,苹果又用1820万美元收购了一所加州芯片制造工厂。这座工厂原属于芯片制造商Maxim Integrated Products,让苹果终于拥有了芯片制造能力,而且工厂地址跟三星半导体挨得很近。

2)AI、AR、以及其他

除了芯片公司之外,苹果收购的面部识别、AR、以及其他一系列AI公司可就更多了,这里不逐一点出来,只列几个有代表性的:

比如就在今年8月,苹果收购了美国AR公司Akonia Holographics,这家公司最初专注于开发全息数据存储,后来用全息技术制作廉价AR波导眼镜。

在2015年,苹果收购了AR引擎巨头德国Metaio公司,Metaio和Vuforia当时是AR引擎届的两大霸主,相当于肯德基跟麦当劳的关系,也为ARkit奠定了技术来源。

在AI方面,苹果在去年2月收购了以色列AI创企RealFace,该公司开发了一种独特的AI面部识别技术,可以将真实面部映射回虚拟世界——苹果今年6月推出的Memoji就是其技术的最好验证。

去年6月,苹果还宣布收购了拥有25年历史的德国老牌眼动追踪企业SMI,并将眼球追踪技术集成在了去年发布的iPhone X里。在用Face ID解锁时,只要你眼睛没有看着屏幕,屏幕也是不会解锁的——iPhone Xs也不例外。

在所有的收购中,苹果都会做出一份声明:“苹果会不时收购规模较小的公司,我们通常不会讨论目的或计划。”常有“事了拂衣去,深藏功与名”的意思。

而且,每个被苹果收购的公司都会立即关闭对外的产品和服务,从此像是忽然从世界消失一般。

日益火热的AI芯片市场

广义来说,能够运行AI算法的芯片都能叫AI芯片,包括CPU、GPU、ASIC、FPGA、DSP等等,不过一般特指已经为AI算法进行了特殊设计的芯片。

自从2017年5月以来,各个AI芯片厂商的新品也都竞相发布,经过一年多的发展,各环节分工逐渐明显。

▲2017年5月-2018年5月发布的AI芯片一览,数据来源:中金公司研究部

而在AI芯片分类方面,手机AI芯片也是一个重要分类,并且凭借着手机这种单一品类出货量巨大的特殊产品,成为AI芯片落地应用的重要场景。

目前市面上正式推出手机AI芯片的只有华为和苹果两家,但是不得不说整个手机芯片产业链都动了起来。

目前,AI芯片产业链中,包括提供AI加速核的IP授权商(比如为麒麟980提供NPU核的寒武纪),各种AI芯片设计公司(比如谷歌TPU、苹果A12),以及其他芯片代工企业。

而产业链更上游的芯片架构提供方Arm(华为麒麟、苹果、高通都用的是Arm的手机芯片架构)也在AI有所动作。

正好在今天,Arm在上海举行人工智能大会,不仅推出了全套嵌入式AI开发套件EAIDK,Arm中国副总裁金勇斌还说,在过去26年里,基于Arm架构的芯片市场份额达到了一千亿片。

而随着AI技术的发展,Arm冲上下一个一千亿的时间将会从26年压缩到4年,足足缩短了6倍有多。

今年3月,英伟达也宣布将自己的AI芯片Xavier集成到Arm的AI项目Project Trillium里面,让IoT芯片厂商更容易地打造AI芯片。

据华为业内人士透露,Arm自己的AI芯片计划同时也在快速推进当中,我们也许很快就将迎来一场AI芯片大爆发的时代。

此外,中国大陆目前有超20家企业投入AI芯片的研发中来 。除了像华为海思、紫光展锐这种深耕于芯片设计多年的企业之外,也有不少初创公司表现抢眼,如寒武纪、比特大陆等。

除了手机AI芯片竞争日益激烈之外,为手机提供AI技术的各类厂商的圈地战也开始走入白热化,比如国内“撕”得最火的商汤和旷视。

两家AI创企的战役从最早的“刷脸解锁”一路蔓延到拍照优化、人脸识别、相册聚类、增强现实等等广泛战场中,还有不少玩家类似云从科技的站在圈外跃跃欲试,正欲下海。

另一方面,手机品牌商与APP应用方也逐渐意识到了人工智能的重要性,开始有意减少对外部AI技术方的依赖,阿里甚至专门成立了蚂蚁佐罗AI公司这样,从原先采购AI的客户摇身一变成为其他AI公司的竞争对手。

结语:AI芯片市场更热闹了

本次苹果发布会属于iPhone手机“S”升级的小年,不算换代升级的大年,所以整个而言从芯片到手机都还是主打性能升级,没有一下甩出个跨代黑科技。

不过如果我们单独看苹果的A12仿生芯片,还是能看到它在AI芯片领域的优势,尤其是这种优势不仅仅停留在芯片硬件本身,还有围绕芯片打造的OS操作系统、APP应用、AI机器学习框架等等。

而随着人工智能在终端的进一步推广,手机芯片、摄像头芯片、甚至你家电饭煲里的芯片都开始陆续AI化。下一步,AI芯片市场将会更热闹了。

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