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■''感知不强''又''徒增功耗''?为何今年5G手机也这么重视AI


晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI
今年你准备换手机了吗？
小米10、一加8、OPPO Find X2、vivo NEX 3s、iQOO 3、realme X50 Pro……上半年一大波手机发布潮依然在继续 ， 简直让选择困难症不知所措 。
什么才是你换机的最大动力？可能绝大部分人都会说是5G 。
的确 ， 5G让手机的网络速度更快 ， 但还有一项指标性能的重要性一点不亚于5G 。
从去年开始 ， 各大手机评测开始给手机加入了一个新的评测维度——AI跑分 。 这个过去从来不受关注的参数 ， 如今成为了不少人心中衡量手机性能必不可少的一项指标 。
国内知名的性能测试软件鲁大师甚至还专门提供了AI跑分测试软件AImark 。
在鲁大师最新公布的AImark跑分中 ， 高通骁龙865以11万的高分拿下芯片榜第一 ， 不仅比高通上一代芯片提升一倍 ， 也把苹果的A13仿生芯片远远甩在身后 。
■''感知不强''又''徒增功耗''?为何今年5G手机也这么重视AI
本文插图

高通为何要提升手机芯片看似“感知不强”的AI能力呢？
AI跑分又是否仅是一个“徒增功耗”、“方向错了”的噱头？
然而你可能不知道的是 ， 至少在拍照这件事情上 ， 如果没有AI ， 旗舰手机今后可能真的无法玩转了 。 有人也许不禁要问 ， AI技术和手机日常使用有什么关系？
手机AI有什么用
要解答这个问题 ， 我们先来看看鲁大师到底给骁龙865测试了什么 。
这次高通骁龙865夺冠的鲁大师AImark 2.0测试总共包括了4项成绩 。 这4项分别代表手机在4种不同神经网络下的运算能力 。
■''感知不强''又''徒增功耗''?为何今年5G手机也这么重视AI
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先看前两项基本AI能力 ， ResNet-34和Inception V3 。
ResNet是当前应用最广的卷积神经网络（CNN）的特征提取网络 ， 多数处理图片的AI模型或多或少的使用了ResNet 。 在神经网络越来越复杂的今天 ， ResNet可以做到在更深的神经网络上不降低性能 。
■''感知不强''又''徒增功耗''?为何今年5G手机也这么重视AI
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Inception V3是Google开发的一个开源神经网络模型 ， 进一步提高了图像分类效果 。 用了Inception之后 ， 神经网络结构的宽度和深度都可扩大 ， 能够带来2-3倍的性能提升 。
【■''感知不强''又''徒增功耗''?为何今年5G手机也这么重视AI】■''感知不强''又''徒增功耗''?为何今年5G手机也这么重视AI
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如果说前两项是考察芯片的基础AI能力 ， 那么后两项就是靠具体单科能力了 。
MobilenetSSD是一种目标检测算法 ， 具有速度快 ， 精度高的特点 。 所谓目标检测就是让AI找出图像中的物体 ， 指出它们的位置和种类 。 SSD表示一次拍摄即可检测图像中的多个对象 。
■''感知不强''又''徒增功耗''?为何今年5G手机也这么重视AI
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这种模型目前在手机AI中有广泛的应用 。 比如手机拍照中的场景识别 ， 目标能够知道你拍摄的是美食还是植物 。
当识别出照片主体的内容后 ， 拍照算法就会对画面做出特定的优化 ， 拍出更美的照片 。
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在实测中 ， 高通骁龙865能让整个识别的过程不到1秒就能完成 ， 真正提升了拍照场景识别的易用性 。
Deeplab V3+是目前在手机设备上效果最好的图像语义分割模型之一 。
语义分割比目标检测更进一步 ， 目标检测仅能识别出物体的大致位置 ， 而语义分割要求对识别出的物体做到像素级的划分 ， 精确画出边缘 。


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