1樓：秦旋
手機SOC的AI說白了就是個計算加速器，通過大量並行的乘累加單元來加速各種網路常見的乘累加運算，獲得極高計算效能（相比CPU）的同時保持更低的功耗。
手機上的AI能幹什麼，取決於網路能幹什麼。至於網路能幹什麼，就很多了。
目前常見的比如人臉識別，跌到檢測，影象分類，摳圖，等等等等。
2樓：Power FTC
SoC中所謂AI加速核其實就是針對主流的機器學習演算法所具有的一定特徵，從計算層面對其中的運算過程，通過並行化處理進行加速。
那麼AI核為什麼能夠實現加速呢？
這裡就要引入一些通用計算與專用計算的概念了。傳統通用計算處理核心CPU，其執行指令過程中，雖然不同的架構有不同的方式，但都具有以下三個過程：取指、解碼、執行。
對於任意一條指令，即便起操作與上一條指令相同，只是資料不同，也同樣需要經歷這樣幾個步驟。由於通用計算需要支援很多不同的指令，因此具有極其複雜的電路結構，即便當下CPU核心普遍具有多發射/多級流水技術，也都支援SIMD操作，其能夠並行處理的資料量十分有限。換句話說，CPU太過強大不適合用來處理這種大規模、但是操作簡單的計算。
而專用晶元ASIC其內部電路結構是針對某種特定的計算方式而特製的，其電路驅動方式也由CPU的指令流驅動轉變為資料流驅動，內部電路能夠針對這種計算方式做針對性優化，晶元的吞吐率和算力對這種資料流而言，較CPU呈幾何倍數的提公升。
當然，還有一種方式就是可重構計算了。可重構計算陣列由配置流指令驅動，只要結構設計合理，對SIMD操作同樣可以具有很好的效能/效率。
再回到AI演算法。
當下所採用的AI演算法普遍基於大規模的矩陣運算，矩陣運算的特點就是運算元巨大，但其計算簡單且單一，具有十分鮮明的結構特點，因此十分適合採用脫離出傳統CPU、GPU架構的方式，採用並行化處理的方式去計算。因此在人工智慧領域，AI演算法基本上不可能在CPU上實現，絕大多數演算法的訓練都是在一些高階顯示卡以及一些基於FPGA專用的加速晶元去完成的。
因此，在手機端無法負擔如此巨大的功耗限制下，採用基於AISC思路的特殊架構，如麒麟980/990，去提公升計算效率的方案得到了普遍的採用。麒麟990達文西架構能夠支援超過300個AI運算元，能夠對很多經典、常用AI演算法實現硬體級加速。
從作業系統層面，針對AI加速核所提供的API可以被任何應用程式所使用，如題主提到的人臉識別但又不僅僅局在這個領域。AI核提供的是一種算力，任何基於人工智慧演算法的應用都能夠得到加速，如系統級的使用者習慣學習、小藝/小愛同學/Bixby等智慧型助手的學習、輸入法自動聯想、自動修圖、自動分類、AI攝影場景優化等等，都能夠通過這樣硬體級加速去提公升使用者的使用體驗。
從另一種角度去思考，AI算力也為一門尚未得到全面發展的學科：計算攝像學，提供了必要的支撐，從而使得手機攝影質量的提公升不再像傳統影像裝置一樣，僅僅停留在硬體層面，順著「底大一級壓死人」的思路去提公升效果。各種降噪演算法、運動補償演算法、摳圖演算法、邊緣優化、畫素補償演算法，甚至是小到色彩優化演算法、AI場景識別的應用、包括蘋果的Deep Fusion，都是基於這樣一種能夠提供強大的人工智慧算力的晶元去實現的。
說到這裡就必須要提一下Google去年的Pixel 3L，Pixel3雖然採用了單攝，但其憑藉出色的演算法優化，做到了在某些不依賴於焦段的場景下，優於大部分雙攝、甚至三攝手機的拍攝質量和摳圖效果。Pixel 3L在拍攝時所使用到演算法，多到連驍龍845都不足以提供支撐的程度，還在主機板額外整合了一顆加速核來提供算力支撐。和蘋果今年的三攝系統一樣，這是一種影像領域的探索與嘗試，也是一種人工智慧的深度應用，是值得敬佩和學習的。
因此，如你所見，AI核給手機帶來的不是噱頭，不是AI換臉、AI修圖，也不是像科幻電影那樣強大到成為乙個實體的存在，更重要的是帶來了一種通過機器學習去提公升使用者體驗的思路，使得手機成為你生活的幫手，而不僅僅是乙個工具。
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