从 iPhone XS 看手机业下一个十年，要“走芯”了

9 月 13 日凌晨，在万众期待中，苹果召开了 2018 年秋季发布会。发布了新一代的 iPhone XS，号称世上最贵，两个肾都不够买！但有很多人认为这次的发布会亮点不足，新一代 iPhone 外观上比起上一代没有明显变化，像是去年 iPhone X 的补丁版，无非就是多了两个尺寸，增加了几个可选颜色，和一个“鸡肋”的中国特色“双卡双待”。果不其然，第二天苹果的股价也是应声下跌了 1.8%，有意思的是华为也来凑热闹，高管纷纷发微博表示，华为稳了~

但其实这次苹果发布的新一代 iPhone 也不是一无是处，还是带来了一些黑科技的，比如苹果刚刚发布的  A12 仿生智能芯片。

苹果宣称 A12 芯片是第一个 7 纳米芯片（华为对此表示抗议，麒麟 980 才是全球首款 7 纳米芯片）。A12 芯片的三个模块 CPU、GPU 和神经引擎在性能上相对于 A11 处理器有很大的提升：采用 6 核心 CPU 和 4 核心 GPU 设计，其中两个性能核心相较于前代性能提升达 15%，能效提升 40%，4 个效能核心能效提升 50%。

在 GPU 性能方面获得了更大的提升，相较于前代获得了 50% 的性能提升；神经引擎从去年的双核设计升级到八核设计，每秒能够完成 5 万亿次运算——A11 每秒仅能完成 6000 万次操作，神经网络引擎将开放给 Core ML，使 A12 芯片的机器学习能力相比起之前能够提升 9 倍，而能耗则降低到原来的十分之一。

苹果高级副总裁 Phil Schiller 介绍道，A12 芯片搭载全新的神经网络引擎 Neural Engine 采用 8 核架构，它每秒可以进行 5 万亿次运算。在这样强大的引擎之下，A12 Bionic 可以进行实时机器学习，是专门设计用来处理 AI 任务的。

同时，它将向 Core ML 平台开放，第三发软件开发者可以通过 Core ML 使用 Neural Engine。A12 的 Neural Engine 与 A11 相比性能提升 9 倍，这为使用苹果机器学习框架 Core ML 的第三方应用程序开发者带来直观的好处，它的新功能可以让开发者更快、更好地进行开发，开发的软件核心功能包括更快的 Face ID 认证，更好地跟踪动画表情动作，以及自定义动画表情。

此外，iPhone XS Max 的续航时间比 iPhone X 长 90 分钟，也可以归功于 A12 的智能计算系统，它通过合理分配在芯片的主要部分、图像处理单元和神经引擎上进行的计算任务而实现节省能耗。Schiller 说道，新的神经引擎将更有效地识别人的头发和眼睛并相应地处理图像，这将加快 Face ID 的速度。

看到这里我们基本可以看到苹果的未来战略，从乔布斯时代走向库克时代，苹果设计的外观越来越没有创新一直是人们所诟病的点。而从 A12 芯片我们可以看出，苹果认为从手机外观等其他方面来讲，整个行业都遇到了瓶颈，唯一的突破口就在处理器上，要让手机更快、更省电、更智能。A12 处理器相比 A11 处理器大幅提升，A13 处理器一定会进一步提升，处理器成为 iPhone 未来的重中之重。用户购买的不是处理器本身，而是用处理器提升带来的更好的体验，比如更好玩的游戏，更流畅的系统，更智能的 Siri，更强大的拍照。

我们可以预见到的是，随着 AI 技术的不断发展，高性能的 AI 芯片被应用，手机行业的芯片之争才刚刚开始，就像 PC 时代的 Win-Tel 联盟和摩尔定律，用软件推动硬件更新换代，也用硬件来反哺系统升级，这样的规则从 PC 互联网时代走到了移动端。A12 处理器才是第二代 AI 芯片，机器学习能力已提升 9 倍，跟当初的摩尔定律（每 18 个月 1 倍）相比，有过之而无不及，AI 时代的新摩尔定律正在出现，这个定律在未来十年会推着苹果一路向前。当然 AI 芯片也不是苹果一家独大，华为也在 AI 芯片上不断升级换代，9 月初在柏林的 IFA 上推出的移动 CPU——麒麟 980，同样采用的是 7nm 制作工艺，且已占下了全球首款这个名头。

随着人们对于手机的依赖性越来越强，很多以往通过 PC 实现的需求，现在都可以通过手机完成。我们在手机上聊工作、轻办公、打游戏，这些都对于手机处理器的要求越来越高，AI 芯片已经成为了手机的核心竞争力。从去年华为抢先发布全球第一款手机 AI 芯片麒麟 970，到苹果发布 A11 芯片；再到今年，华为发布麒麟 980，苹果发布 A12，可以说华为、苹果这两家创新企业先收割了 AI 手机芯片关注者的大部分目光。而高通等目前还在采用“软件先行”的 AI 战略，用算法来协调芯片间运作、兼职处理 AI。

可以说，目前，已经和即将面世的智能机中，华为和苹果已搭载了具有专属 AI 处理模块的 AI 芯片；高通、三星、联发科的 AI 芯片则都是兼职处理 AI；ARM 发布了针对移动终端的 AI 芯片架构，但还未见其具体应用；英特尔则是未来 PC 芯片组中可能使用 Movidius 加速芯片。

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