mx4pro发布会(mix4发布会完整版)

要是说今年手机市场最火的几个词语，我想莫过于“全面屏”和“AI”。全面屏的设计现在已经铺天盖地的普及，但是AI这个新概念现在被大家熟知的可能就只有苹果和华为了吧。苹果在此前被爆料说将会把AI人工智能引入到芯片处理器上，但是在大家等待了许久之后却还是迟迟没有推出，反而被国产厂商抢先发布了全球首颗集成独立 AI 人工智能专用 NPU 神经网络处理单元的移动芯片，而这家厂商就是被大家熟知的华为。

敢于尝试的结果就是先吃螃蟹

华为最新发布的麒麟97处理器，想必NPU神经网络处理单元是它最大的亮点了。 AI 性能密度大幅由于 CPU 和 GPU，能够用更少的能耗更快的完成更多任务，大幅提升芯片的运算效率。在 16 位浮点数(即FP16)时 NPU 运算能力达到 1.92 TFLOPs，有了 NPU 的加成，在图像识别任务上，对比 Cortex-A73 的性能提升 25 倍，能效提升 50 倍之多，图像识别速度可达到约 2000 张/分钟，拍摄 1000 张照片仅消耗 4000mAh 电池 0.19% 的电量。一个系统级的手机芯片主要包括CPU/GPU/DSP/ISP，以及基带芯片等诸多部件。这次麒麟970依然内置了八核CPU，与上一代麒麟960相比没有任何变化。

在GPU上，麒麟970则用上了ARM在2017年5月刚刚发布的Mali-G72架构，性能较Mali-G71有所提升，此外，在核心数上，麒麟970的GPU也从麒麟960的8核增加到了12核。而这颗处理器将首次搭载在华为最新旗舰华为Mate 10 Pro上。

而在苹果最新发布的新机iPhone X上采用了和iPhone 8同款的处理器-A11处理器。从性能和参数上来看，A11较于上一代还是有所升级，采用全新的6核心设计，由2个代号为Monsoon的高性能核心及4个代号Mistral的低功耗核心组成。在iPhone X加入的全新的Face ID，也就是手机前端器件在高达3万个采样点的基准上建立用户脸部3D数据后，之后的每次解锁都会将用户与之前采集的数据对比，传输到全新的A11芯片中的神经网络模块神经引擎（Neural Engine ）进行处理。刚开始的时候确实让我们觉得很惊艳，但在近日有用户反馈同事竟然也能解开自己的手机。

请你来懂我和让我更懂你 谁更讨你欢喜

经过上面的介绍大家也都能看出在华为Mate 10 Pro和iPhone X上都有着各自的AI特性，但是从iPhone X的AI特性上来看，并不是特别便携。比如我们使用它的面容识别的时候，首先需要不同的动作录入面部数据。然后等面部数据全部都录入完毕以后你以为就能畅快使用面部进行识别了吗？抱歉，不是的。当你完美的录入了面部数据之后，解锁了之后依然会停留在锁屏界面，你则是需要用手势向上再划一下才能进入桌面。相比于之前的指纹解锁来说，虽然有更加新颖的解锁玩法，但是似乎没有它更加便携了。

由此可见，在iPhone上应用于AI的场景则是需要用户不断的去熟悉和掌握，才能发挥出它的最大优势。而iPhone X对于苹果的新用户来说需要花时间去适应和学习，而对于老用户来说更需要花时间去适应。总而言之，在苹果上AI的含义似乎是让用户去更了解它，更懂它。

而在华为最新推出的华为Mate 10 Pro上，则是将人工智能技术应用到智能手机上，基于人工智能技术，Mate 10在拍摄过程中能够实时分析拍摄场景，智能识别13种场景，可针对不同的场景进行自动调校和参数设置。13种场景包括：蓝天、花朵、绿植、海滩、日出/日落、舞台、食物、文字、夜景、雪景、猫、狗、人像。

华为Mate 10 Pro传达出来的则是怎样让AI学习用户日常中的操作，使得更加了解用户在使用手机的过程中有哪些习惯，以便让用户更方便快捷的使用手机。很明显这种让AI来读懂用户会比用户去熟悉AI的操作，更省心一点，也会更讨用户的欢喜。