上周末华为在2017年德国柏林国际消费类电子展览会发布了全球首颗移动AI芯片麒麟970，这颗AI芯片在包含同类SOC芯片如CPU\GPU\ISP\DSP等部件外，额外集成了一颗为人工智能运算专门设计的NPU（神经网络处理单元），可以简单理解为专门高效地进行 AI 相关计算定制的处理器，就像 GPU 之于图形处理相关的计算，ISP 之于成像相关的计算，不同的数据进来，交给不同特长的计算模块来处理。NPU主要用于处理目前主流的人工智能应用，比如模式识别里的语音、图像识别及其他会用到深度学习的一些AI应用。发布会上华为具体展示出了三个应用方向：AR、计算机视觉、自然语言处理，还动用了开发者网页、开发者工具包、应用商店来招揽开发者，华为宣布将打造一个开放的AI环境，开发者可以直接接入华为NPU功能，也可以通过第三方AI框架接入。从发布会上华为公布的相关性能参数来看，这颗芯片的性能确实提升很大，新的异构计算架构拥有大约50倍能效和25倍性能优势。内部测试的数据显示麒麟 970的NPU 每分钟可以处理2005张照片，而不使用 NPU 的话则每分钟只能处理97张（仅用 CPU 进行计算）。

最重要的是目前确定这颗芯片的IP采用的是国内顶尖AI芯片公司寒武纪此前发布的1A处理器，而物体识别方面的一整套嵌入式AI解决方案（算法＋Camera Tuning）来自中科创达。这标志华为乃至国内在核心芯片领域第一次领先于全球，也标志着人工智能从云端（擅长数据的训练）走向本地和终端的趋势（擅长本地化应用）开始落地。这一终端化趋势将让手机本身具备 AI 能力，可以在手机上更好的完成一些和 AI 相关的应用。比如说有了 NPU 之后，手机可以将语音和语义识别的部分工作转移到手机本地，提高语音和语义识别的表现，提高手机中语音交互应用的体验。而拍照中NPU 可以帮助手机更精准和快速地识别拍摄场景，让手机选择最合适的图像处理算法。

     总结来看，从这个案例可以看出人工智能领域的两个新趋势。第一个趋势就是AI在手机端开始由软件到硬件的落地，在这一波AI的新浪潮中，麒麟970在手机AI上的探索算开了一个头，据产业链信息，台积电下半年的生产线上已经有超过30款“AI芯片”的代工排期，虽说也许并不全都是手机芯片，但可以看出这的确是一种行业趋势。预计高通、三星、苹果的处理器SoC未来可能也会采用这种在手机芯片SoC集成NPU的方式。毕竟智能手机的竞争正从之前的营销、参数比拼变成更偏技术化的较量，人工智能正成为手机的核心竞争点之一。例如Google的口号已经从Mobile First变成AI First，其明确认为这是一次再洗牌的机会，有可能颠覆移动终端的格局。同样华为手机的愿景是从智能手机到人工智能手机，而在苹果即将发布的iphone8新机中也许就能看到手机AI相关的功能和应用，可以说这一趋势即将在智能手机上创造很多新的应用和机会，是人工智能进一步产业化落地的一个典型代表。

    第二个趋势就是中国人工智能的竞争实力的明显提升。高盛此前发布了《中国人工智能的崛起》深度报告，分析了中国人工智能的发展现状，认为人工智能的四大关键领域：人才、数据、基础设施和计算能力，与美国相比目前中国已具备前三个因素，但在计算能力方面目前还比较依赖国外芯片供应商，但中国国内半导体产业正在取得令人振奋的进步。高盛预测随着时间的推移，中国将逐渐减少对于国外芯片处理器的依赖。比如华为这次最新发布的Mate 10系列所搭载的麒麟970处理器，内嵌的寒武纪1A处理器作为其核心人工智能处理单元。而寒武纪是中科院计算所孵化出来的AI芯片创业公司，今年8月底，寒武纪刚宣布完成了1亿美元的A轮融资，成为国内AI芯片届的独角兽，投资方为阿里巴巴、联想等。麒麟970芯片也是寒武纪1A真正意义上的一次产品化应用。由此可以看出中国从下游的终端品牌到上游的芯片设计公司都已经建立起核心技术能力，而包括BAT在内的公司正在推动人工智能在多个不同行业的普及，创造新的需求。叠加国家在顶层设计方面的政策重视程度，可以说虽然美国仍是全球人工智能的主导力量，但中国在这一领域正在高速成长和追赶，因为人工智能是一次重要的跨代技术突破，成功了就会与竞争对手拉开科技水平的明显差距。