蘋果十年一「芯」！買下70+家公司打造，iPhone XS憑它賣這麼貴

　　2018-09-15 10:19:06   來源：智東西

　　本文轉自智東西（公眾號：zhidxcom）文 | Lina

　　昨天凌晨，蘋果一口氣推出了三款新iPhone和一款新Apple Watch 4。

　　這三款新iPhone不僅創下了蘋果有史以來的八項發布紀錄，而且共同搭載了一款全新的手機AI晶元——A12 Bionic（A12仿生晶元）。

　　

　　而A12中最引人注目的AI專用計算模塊——神經網路引擎（Neural Engine），本次升級為8核，能讓晶元進行每秒5萬億次的運算，換算過來就是5 TFlops/s，比A11快了8.33倍，是目前市面上提供數據的手機AI晶元中最強的一款。

　　為了打造最強大A12手機AI晶元，土豪蘋果已經秘密潛伏了10年之久，從2008年就開始砸下少說十幾億美元收購了76家公司，其中有超過40家跟半導體、AI、AR有關。

　　比如蘋果在去年11月宣布收購了感測器晶元設計公司InVisage，它們的特長就是生產基於點陣圖像的感測器——本次Face ID的技術升級來源。

　　不過，華為麒麟980剛剛發布，高通驍龍855也近在咫尺，蘋果A12究竟是不是最強的手機AI晶元呢？

　　

　　「AI晶元」這個新鮮的概念在過去一年間逐漸走過了普及的階段，越來越被大眾所熟知。在行業走過野蠻生長，開始加速落地、加速整合的過程中，也有更多的AI晶元公司也開始走出屬於自己的差異化路線。

　　智東西在此前AI晶元系列報道第一季之後，再次出發，進一步對AI晶元全產業鏈上下近百間核心企業進行差異化的深度追蹤報道。此為智東西AI晶元產業系列報道第二季之一。

　　專人演講介紹，蘋果越來越重視晶元了

　　今年蘋果特別找來了iPhone產品市場營銷負責人Kaiann Drance來介紹A12晶元及相關iPhone應用。這是蘋果與首次找專人介紹A12晶元，可見蘋果對於晶元介紹的重視程度開始明顯提升。

　　

　　

iPhone產品市場營銷負責人Kaiann Drance

　　以前晶元的介紹環節都會由蘋果全球市場高級營銷副總裁Phil Schiller在介紹iPhone新品時連帶介紹，這次則是由Phil負責介紹參數，由Kaiann負責介紹具體應用。

　　而且，發布會A12晶元的總「上鏡」時間長達9分鐘以上，是以蘋果有史以來用來介紹晶元時間最長的一次，不包括後來的三個開發者Demo。

　　順便一提，這位蘋果女高管Kaiann Drance在媒體跟同行當中人緣頗好，這是她第一次在蘋果秋季新品發布會上登台演講，下場之後同行跟加州大學伯克利商學院的老同學們紛紛「發來賀電」。

　　

　　也有國外的媒體人Rene Ritchie發推說，「我等了*好幾年*，終於等到Kaiann Drance在蘋果台上演講了。太棒了。」

　　A12究竟是不是最強手機AI晶元——「不服跑個分？」

　　每家的手機晶元新品上市都伴隨著一系列的升級與更新，蘋果也不例外。

　　除了AI專用模塊的升級之外，A12集成了Arm架構的64位6核CPU，其中有2個大核（性能核），比A11處理速度提高15%，功耗降低30%；有4個小核（能效核），比A11功耗降低50%。

　　GPU方面，A12搭載了蘋果自研的4核GPU——這是蘋果跟Imagination公司「分手」之後的第二代自研GPU——在圖像處理速度上能比A11快50%。

　　有了A12的一系列更新，蘋果的各種APP打開速度能都最快提高30%。

　　

　　

蘋果在發布會上展示A12究竟有多快

　　不過，這些數據都是跟自己A11比的提升，晶元好不好，拿同行橫評一下才知道。正如雷軍當年常說的——「不服跑個分？」

　　*跑分數據能部分顯示晶元的峰值性能對，能夠作為晶元性能的一個參考，但是真正使用起來還要結合功耗跟其他因素，所以以下數據也僅供參考。

　　以下按推出時間排序：

　　麒麟970在GeekBench的跑分大致在單核1900分左右，多核為6900分左右；

　　蘋果A11在GeekBench的跑分大致在單核4100分左右，多核分數約為9800分；

　　驍龍845在GeekBench的跑分大致在單核2400分左右，多核為8300分左右；

　　麒麟980在發布會上公布的GeekBench單核成績是3360，多核成績未知；

　　

　　而今年6月曝光的（強烈疑似）蘋果A12的GeekBench的跑分則大致在單核4600分左右，多核為10900分左右。

　　不過，蘋果由於使用iOS封閉系統、更善於優化性能調度的關係，跑分比安卓系統高算是「正常操作」。

　　值得一提的是，蘋果A10的GeekBench單核成績約為3300分，多核約為5500分，A11成績猛然飆升，多核幾乎提高了一倍；但A12比A11在跑分成績上則沒有那麼大的差別。

　　AI晶元到底有什麼用？

　　正如智東西在AI晶元系列文章中介紹的，現在各家的手機處理器，比如蘋果A12、華為麒麟980、高通驍龍845等，實際上所指的是一個「處理器包」封裝在一起。

　　這個計算包專業一點說叫SoC（System-on-a-Chip，片上系統），高大上的說法是「計算平台」。

　　

　　根據分工不同，SoC上將會集成很多專用功能的處理單元加進來，比如我們最熟悉的是GPU（圖像處理單元），現在這個包里的獨立單元數量已經越來越大。

　　再比如比如ISP（圖像處理）、Modem（通信模塊）、DSP（數字信號處理）等，不同的數據進來，交給不同特長的計算模塊來處理將會得到更好的效果、更高的能效比。

　　而A12中最引人注目的AI專用計算模塊神經網路引擎（Neural Engine），則跟麒麟980的NPU一樣，是在手機處理器平台新加入的一個擅長AI神經網路計算的硬體模塊。

　　去年蘋果A11中的神經網路引擎模塊用上了2核配置，麒麟970的NPU則用上了1核；今年麒麟980的NPU升級為2核，但蘋果A12卻飆升為8核。

　　麒麟980沒有給出計算數據，而是給出了一個圖片識別數據：麒麟970每分鐘能識別2005張圖像、麒麟980每分鐘能識別4500張圖像，AI性能提高了兩倍有多。

　　

　　而A12晶元如今能夠進行每秒5萬億次的運算，主打是「實時機器學習」（Real-time Machine Learning），換算過來就是5 TFlops/s，比A11快了8.33倍，是目前市面上提供數據的手機AI晶元中最強的一款，能夠幫助手機加速人工智慧任務。

　　不過，晶元只是發動機，車子跑得快不快，還要看車技如何。

　　iPhone的一大優勢就是其背後有著龐大的開發者合集，「好APP多」也是消費者選擇購買它的重要理由之一。

　　

　　除了在自家的Face ID、地圖、Animoji、Memoji、照片、AR等應用里加入人工智慧，蘋果也非常注重幫助APP開發者用上人工智慧。

　　在去年WWDC開發者大會上，蘋果推出了Core ML機器學習框架，能讓開發者更方便地將CNN、DNN、RNN等AI神經網路整合到自己的APP當中，A11也首次支持了Core ML。

　　而在A12當中，Core ML的應用速度猛增了9倍！並且只需要原先1/10的能耗。

　　因此，APP開發者們可以更自由地自己的APP中使用AI技術，A12能夠更快、更方便地調用更多AI功能，從而讓更多用戶體驗到更多AI應用。

　　在昨天的iPhone發布會現場，蘋果還請來了NBA「風之子」史蒂夫·納什（Steve Nash）上台介紹了一款運用了Core ML的籃球AI應用——HomeCourt。

　　

　　這款APP不僅用視頻教你打籃球，還用AI當你的私人教練，「看」著你玩。

　　當你用鏡頭對準自己后，你每一次投籃動作都會被手機實時跟蹤，捕捉你的投籃動作、釋放角度、釋放時間、速度、釋放高度等數據數據，通過AI充當「私人教練」，指導你的動作需要如何調整

　　這個APP中集成了人體識別、動作捕捉、物體識別、動作分析、深度信息捕捉等一系列AI功能，整個過程完全在相機中完成，沒有安任何感測器。

　　最重要的是，這些都是實時響應的，對得起蘋果主打的「實時機器學習」。

　　除了AI此外，AR（增強現實）也是呈現A12強大性能的一個重要技術。

　　而在AR方面，蘋果的亮點在今年6月已經釋放過一輪亮點，A12上將會支持蘋果新推出的ARKit 2，可以更好地實現面容識別，支持3D物體檢測，還支持用攝像頭進行現實世界的物體測量。

　　

　　

今年蘋果WWDC上展示的多人AR遊戲

　　最重要的是，搭載A12的iPhone Xs系列現在能夠支持多人的實時AR遊戲，幾個人可以同時在線打同一個AR遊戲，甚至可以有不參與遊戲的第三方的觀察視角，這個對AR遊戲開發者而言是一個極重要的功能。

　　都是全球第一個7nm晶元，都是69億晶體管

　　順便一提，蘋果A12和華為麒麟980都採用了台積電7nm工藝製造，巧合的是，它們都集成了69億個晶體管，而且在宣傳口徑上都不約而同地都提到自己是「全球首款7nm手機晶元」：

　　因為華為7nm手機晶元麒麟980在8月31日發布，但搭載麒麟980的Mate 20手機要等到10月16日才發布，開賣時間未知。

　　

而蘋果的7nm晶元A12雖然晚了兩個星期發布，但是搭載A12的iPhone Xs系列手機在9月21日就能送到消費者手裡。正反兩方都有道理，不過橫豎都是7nm，時間也相差無幾，這個「第一」對消費者而言價值不大。

　　至於前兩天曝出的「華為跑分作弊」事件，倒是不需要太過口誅筆伐。消息顯示，華為的P20 Pro等幾款產品在檢測到手機運行時，會自動開啟「超性能」模式，計算出來的峰值分數也更高。

　　不過這個超性能模式並不只針對跑分軟體，而是當華為手機檢測到需要運行極高新性能應用（比如跑分軟體、或者其他高功耗高性能APP、大功率遊戲）時，都會開啟這個模式，用犧牲發熱來換取手機應用不卡頓，保證用戶體驗——畢竟誰也不會開著超高功耗應用玩一天。

　　秘密潛伏10年，砸錢買出的AI晶元帝國

　　上文提到，蘋果在AI晶元領域已經秘密潛伏了10年之久，從2008年就開始砸下少說十幾億美元收購了76家公司，其中有超過40家跟半導體、AI、AR有關。

　　正是這些年陸陸續續收購過來一眾公司和技術，蘋果才逐漸建成了如今的萬億市值帝國。

　　

　　

蘋果從2008年開始收購的76家公司列表

　　（1）晶元公司

　　首先以晶元為例，蘋果在去年11月宣布收購了感測器晶元設計公司InVisage，它們的特長就是生產基於點陣圖像的感測器——本次Face ID的技術升級來源。

　　蘋果全球市場高級營銷副總裁Phil Schiller說，本次蘋果Face ID進行了升級，通過多重神經網路計算保護，這次的Face ID能夠進行更快的檢測、同時也被蘋果稱為「有史以來智能手機上最安全的面部檢測」。

　　不過這次iPhone XS系列的「劉海」（TrueDepth，原深感攝像頭）沒有在去年的基礎上增加新原件，還是包括了紅外攝像頭、泛光感應元件、距離感應器、環境光感測器、揚聲器、麥克風、700萬像素前置攝像頭、點陣投影器這八樣組成。

　　而蘋果的AI晶元收購之旅最早要追溯到2008年，這一年裡，蘋果以2.78億美元收購了加州高性能低功耗處理器製造商PA Semi。

　　隨後在2010年，蘋果又以1.21億美元收購了美國德州半導體邏輯設計公司Intrinsity，專註於設計較少晶體管、低能耗同時具備高性能的處理器。

　　2011年底，蘋果以3900萬美元的價格收購了以色列快閃記憶體控制器設計公司Anobit。

　　2013年8月1日，蘋果收購了加州Passif半導體公司，其專長於低功耗無線通訊晶元。

　　而在2015年底，蘋果又用1820萬美元收購了一所加州晶元製造工廠。這座工廠原屬於晶元製造商Maxim Integrated Products，讓蘋果終於擁有了晶元製造能力，而且工廠地址跟三星半導體挨得很近。

　　（2）AI、AR、以及其他

　　除了晶元公司之外，蘋果收購的面部識別、AR、以及其他一系列AI公司可就更多了，這裡不逐一點出來，只列幾個有代表性的：

　　比如就在今年8月，蘋果收購了美國AR公司Akonia Holographics，這家公司最初專註於開發全息數據存儲，後來用全息技術製作廉價AR波導眼鏡。

　　在2015年，蘋果收購了AR引擎巨頭德國Metaio公司，Metaio和Vuforia當時是AR引擎屆的兩大霸主，相當於肯德基跟麥當勞的關係，也為ARkit奠定了技術來源。

　　在AI方面，蘋果在去年2月收購了以色列AI創企RealFace，該公司開發了一種獨特的AI面部識別技術，可以將真實面部映射回虛擬世界——蘋果今年6月推出的Memoji就是其技術的最好驗證。

　　去年6月，蘋果還宣布收購了擁有25年歷史的德國老牌眼動追蹤企業SMI，並將眼球追蹤技術集成在了去年發布的iPhone X里。在用Face ID解鎖時，只要你眼睛沒有看著屏幕，屏幕也是不會解鎖的——iPhone Xs也不例外。

　　在所有的收購中，蘋果都會做出一份聲明：「蘋果會不時收購規模較小的公司，我們通常不會討論目的或計劃。」常有「事了拂衣去，深藏功與名」的意思。

　　而且，每個被蘋果收購的公司都會立即關閉對外的產品和服務，從此像是忽然從世界消失一般。

　　日益火熱的AI晶元市場

　　廣義來說，能夠運行AI演演算法的晶元都能叫AI晶元，包括CPU、GPU、ASIC、FPGA、DSP等等，不過一般特指已經為AI演演算法進行了特殊設計的晶元。

　　自從2017年5月以來，各個AI晶元廠商的新品也都競相發布，經過一年多的發展，各環節分工逐漸明顯。

　　

　　

2017年5月-2018年5月發布的AI晶元一覽，數據來源：中金公司研究部

　　而在AI晶元分類方面，手機AI晶元也是一個重要分類，並且憑藉著手機這種單一品類出貨量巨大的特殊產品，成為AI晶元落地應用的重要場景。

　　目前市面上正式推出手機AI晶元的只有華為和蘋果兩家，但是不得不說整個手機晶元產業鏈都動了起來。

　　目前，AI晶元產業鏈中，包括提供AI加速核的IP授權商（比如為麒麟980提供NPU核的寒武紀），各種AI晶元設計公司（比如谷歌TPU、蘋果A12），以及其他晶元代工企業。

　　而產業鏈更上游的晶元架構提供方Arm（華為麒麟、蘋果、高通都用的是Arm的手機晶元架構）也在AI有所動作。

　　正好在今天，Arm在上海舉行人工智慧大會，不僅推出了全套嵌入式AI開發套件EAIDK，Arm中國副總裁金勇斌還說，在過去26年裡，基於Arm架構的晶元市場份額達到了一千億片。

　　而隨著AI技術的發展，Arm衝上下一個一千億的時間將會從26年壓縮到4年，足足縮短了6倍有多。

　　今年3月，英偉達也宣布將自己的AI晶元Xavier集成到Arm的AI項目Project Trillium裡面，讓IoT晶元廠商更容易地打造AI晶元。

　　據華為業內人士透露，Arm自己的AI晶元計劃同時也在快速推進當中，我們也許很快就將迎來一場AI晶元大爆發的時代。

　　

　　此外，中國大陸目前有超20家企業投入AI晶元的研發中來 。除了像華為海思、紫光展銳這種深耕於晶元設計多年的企業之外，也有不少初創公司表現搶眼，如寒武紀、比特大陸等。

　　除了手機AI晶元競爭日益激烈之外，為手機提供AI技術的各類廠商的圈地戰也開始走入白熱化，比如國內「撕」得最火的商湯和曠視。

　　兩家AI創企的戰役從最早的「刷臉解鎖」一路蔓延到拍照優化、人臉識別、相冊聚類、增強現實等等廣泛戰場中，還有不少玩家類似雲從科技的站在圈外躍躍欲試，正欲下海。

　　另一方面，手機品牌商與APP應用方也逐漸意識到了人工智慧的重要性，開始有意減少對外部AI技術方的依賴，阿里甚至專門成立了螞蟻佐羅AI公司這樣，從原先採購AI的客戶搖身一變成為其他AI公司的競爭對手。

　　結語：AI晶元市場更熱鬧了

　　本次蘋果發布會屬於iPhone手機「S」升級的小年，不算換代升級的大年，所以整個而言從晶元到手機都還是主打性能升級，沒有一下甩出個跨代黑科技。

　　不過如果我們單獨看蘋果的A12仿生晶元，還是能看到它在AI晶元領域的優勢，尤其是這種優勢不僅僅停留在晶元硬體本身，還有圍繞晶元打造的OS操作系統、APP應用、AI機器學習框架等等。

　　而隨著人工智慧在終端的進一步推廣，手機晶元、攝像頭晶元、甚至你家電飯煲里的晶元都開始陸續AI化。下一步，AI晶元市場將會更熱鬧了。