我们知道，受限于手机的体积，功耗和发热会大大制约手机芯片的性能表现，而NPU在运算效率上的巨大优势意味着在功耗和发热允许的范围内，可以在手机上跑更加复杂、对算力要求更高的算法，提供更多有价值的功能。

NPU高效的优势在发布之初、应用场景还相对简单的时候表现并不明显，不过随着华为和荣耀对NPU应用的深入，NPU正在逐步地兑现它的潜力。

还是以拍照时的智能场景识别为例，目前无论是采用高通的AIE平台的机型，还是搭载麒麟970的手机，都已经可以做到数十个拍照场景的识别，不过在华为P20系列、荣耀10这两款新上市的麒麟970机型上，又把场景识别的复杂程度进行了大幅度的提升。

在荣耀10发布会上，荣耀CEO赵明展示了下面这个使用AI来优化拍照的实例。

这张照片中，在麒麟970NPU的帮助下，荣耀10可以实时地识别出人物、动物、植物、蓝天4个层级，然后对每一个部分进行单独的优化，这可要比单独的识别出某一个场景然后进行整体微调来的复杂多了。

再比如在这张主体为人像的拍摄中，荣耀10可以在识别出人像然后将人景分离之后，还可以使用AI算法对边缘头发部分进行单独的优化，同时对人物的五官进行分区然后结合识别出的性别、年龄信息进行精确美颜，如果人物的位置不太合适，荣耀10甚至还可以智能地对构图进行微调。

这些都是AI赋予手机相机的能力，随着算法的进步和手机本地AI算力的提升，手机可以“识别”出得东西会越来越多，对拍照的优化会越来越明显。对于用户来说，这意味着拍出好照片的成本会越来越低。

AI手机还能干什么？

半年多以前，当第一款搭载麒麟970的机型华为Mate10、Mate10Pro上市的时候，华为已经展示了不少NPU参与实现的功能，比如拍照时的场景识别、通话时的AI降噪、使用NPU加速的微软翻译。不过要想真正让AI变革手机体验，手机厂商自己的力量是不够的，还要开放给更多的第三方开发者，共同打造AI生态。在这方面，高通和华为都已经完成了很多的布局。

今年2月份，高通正式发布了AIEngine。AIEngien包含了3个硬件和3个核心软件，硬件部分为CPU、GPU、DSP三个部分，软件部分则分别是骁龙神经处理引擎（NPE）软件框架（帮助开发者从DSP、GPU、CPU中选择合适的内核）、随Android8．0发布的AndroidNNAPI（一个用于在移动设备上进行深度学习的C语言API）和HexagonNeutralNetwork库（让开发者的AI算法在DSP上运行）。

在此基础上，高通和多家算法提供商联合推出了多个利用AIEngine的应用优化，比如商汤科技和旷视Face＋＋提供的多种预先训练的用于背景虚化、面部解锁、场景识别的神经网络，虹软提供的单摄和双摄算法，创通联达针对人工智能视觉用例和终端提供完整的解决方案，而腾讯、百度等云服务厂商也在利用AIEngine进行应用优化。

相比高通，华为海思的进度整体还要更快一些。

如果你使用的是华为和荣耀的搭载麒麟970的手机，在应用商店里应该已经能够找到一个为人工智能优化过的应用专区，其中的app目前大都是知名度很高的主流app，有淘宝、抖音、百度、有道翻译官、Prisma、WPS。

通过使用接入华为的HiKey970开发平台，开发者可以通过调用NPU，对神经网络计算进行硬件级的加速，实际的效果还是很明显的，比如淘宝的扫码购物，使用NPU优化后识别速度可以最高缩短到原来的1／10，再比如抖音的AR画面特效，使用NPU优化后画面的精度和识别的速度都有明显的提高。

虽然目前手机AI发展依然处在比较早期的阶段，不过随着AI芯片的发展和开发工具、分发平台的完善，在未来可预见的一段时间里，芯片厂商、手机厂商和第三方开发者会持续在手机AI上进行投入，AI对手机体验的加成会越来越明显。

在即将到来的5G时代，AI很可能和5G一起，成为未来智能手机的一项“基本能力”，共同定义下一代的智能手机体验。