手机上的AI技术有什么用？
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 ， 通过针对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 ， 我们需要先解释清楚AI这个流行词 。华为Mate 20 Pro（8GB RAM/全网通）电商报价京东商城 ￥6299天猫商城 ￥5699ZOL商城 ￥6300手机上的AI到底是什么东西所谓AI ， 其实就是指人工智能 ， 如果将范围缩小在硬件层面 ， 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 ， 通过大量的人工神经元联结进行计算 。
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断力 ， 在语音识别和图像识别上特别有优势 。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识别这一领域 ， 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识别能力的提升 。所以 ， 现在最能体现手机AI算力的跑分软件 ， 都使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 。
AI Benchmark这款软件主要测试了手机使用神经网络识别和处理图像的能力 。并通过9个独立的神经网络执行不同的图像识别任务 ， 考察各大处理器的AI处理能力 。这9个不同神经网络分别针对不同的识别任务 ， 其一是对象识别/分类 ， 通过输入不同的图片进行训练 ， AI能够对数量庞大的图片进行区分 ， 在AIbenchmark中 ， 它还使用了不同像素的分辨率来进行识别 ， 以进行更精确和细小物体的检测 。
对象识别测试这一点与我们现在常见的“智慧识别”息息相关 ， 虽然各大厂商都已经推出了这项功能 ， 但是在识别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说服力 。此外 ， 识别也分为物体识别与面部识别 ， 在面部识别上 ， AI将会将面部图像分解为不同的特征点 ， 然后通过与库里特征点进行比对 ， 最终输出最近似的结果 。面部识别测试在我们的手机上 ， 除了图片搜图片这种多对多的识别方案 ， 也包括多对一的面部识别解锁方案 。
相比而言 ， 面部识别方案需要比对的库里数据处理量虽然少 ， 但是在特征点采集上面 ， 面部识别的神经元网络需要经过更深次的细节训练 。之前的AI应用在于识别-对比环节 ， 而这一步的AI则偏向图像处理环节 。例如在缺少光学变焦的手机上 ， 如果你放大图片的话 ， 你会发现细节部分的噪点会十分突出 ， 这是因为它细节部分全部都是由算法补充出来的 。
通过训练 ， AI能够对缺少过渡部分周围的像素进行识别 ， 并且经过计算后自动填充 ， 使得画面更加平滑自然 。使用神经网络对图像进行去模糊处理而语义图像分割则是图像识别的进一步应用 ， 也是立足在大量的图像识别上 ， 然后针对整个画面识别的结果进行分类并加以标明 。除此之外 ， AIbenchmark还测试了照片增强环节 ， 这一项功能比较常见 ， 就是常说的拍照AI模式 ， 能够对画面场景进行识别以后按照预定的算法预设进行调整 ， 比如说画面集体提亮 ， 蓝天白云饱和度拉高等 。
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