高通|苹果、高通、Google 都押注的未来芯片，到底是什么？｜硬哲学
在体验 Pixel 6 Pro 的这段时间里，除了拍照，我很少有感觉到这台被 Google 称作「最聪明的 Pixel 手机」有什么过机之处，直到一个早上，手机闹钟把我吵醒。
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和普通手机滑动关闭闹钟的操作不同，Pixel 6 Pro 提示我可以说「Snooze（再歇一会）」或者「Stop（停止）」来控制闹钟，而当我小心翼翼地说出「Stop」后，闹个不停的手机果然立刻安静了下来。
这是个微不足道的小功能，却让我每个被闹钟吵醒的早晨都能保持一个好心情。
我终于再也不用强撑睡意胡乱找手机，只需要一句话就能让催命般的手机识趣闭嘴，这是我第一次感觉手机能够「理解」我。
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「听懂人话」的秘密，就藏在不起眼的 TPU 之中。
无处不在的 AI 计算
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同在手机的 SoC 上，NPU 的存在感和 CPU、GPU 比起来总要弱上一大截。
这个专注于神经网络运算的处理器甚至没有一个统一的名字：在麒麟芯片上叫 NPU，在 A 系列仿生芯片上叫 神经计算引擎（Neural Engine）；Google 将其命名为 TPU，联发科又认为用于 AI 计算的它应该叫 APU……
尽管这些芯片的名字五花八门，架构和原理也不尽相同，但它们的目的大抵相似——加速机器学习，提高手机的人工智能计算能力。
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如果你有关注手机处理器的性能，你会发现无论是 iPhone 的 A 系列芯片还是 Android 旗舰级的骁龙芯片，在近两年内 CPU 的算力提升都十分有限，性能「挤牙膏」的现象越来越严重。
与之相比，AI 算力成了更多厂商愿意提及的参数指标。以 A 系列芯片为例，苹果的 A14 仿生芯片比上一代有了近乎翻倍的峰值算力提升，每秒可执行运算 11 万亿次。
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一年后的 A15 仿生芯片在此基础上依然能带来超过 40% 的大幅提升，每秒可执行运算高达 15.8 万亿次。
Android 阵营的 AI 算力进步也非常可观，在苏黎世理工大学推出的 AI 性能测试榜上，首次引入 NPU 的麒麟 970 AI 性能跑分为 23600 分，四年后 Google Tensor 芯片以 214700 的高分登顶，而麒麟 9000、骁龙 888 的成绩也都达到了 160000 分左右。
既然 AI 算力近乎指数增长，为什么我们很难感觉到有什么变化？AI 功能这个听起来略显高深的词是不是离我们太远了？
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▲图片来自：Gadgetmatch
事实上，你每一次解锁手机、唤醒语音助手、甚至随手按下快门，都是一次与 AI 计算的亲密接触。
而 NPU 就像一个黑匣子，它让 AI 的计算过程快得几乎不存在，让你察觉不到科技，却又被更自然的人机交互包围。Google 语音助理的进化是一个很好的例子。
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自 2014 年 Siri 加入「Hey, Siri」的语音唤醒功能后，唤醒词几乎和语音助手绑定，每次与语音助手对话，我们都要不厌其烦地叫唤它们的名字：Siri、小爱同学、小布、小艺……如果语音环境很嘈杂，这个尴尬的过程可能还要重复好多次。
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▲ 识别唤醒词的声纹 图片来自：Apple
这是因为，出于功耗考虑，手机处理器不能浪费算力长时间在后台解析用户的每一句话，这时就需要一个低功耗并且只识别唤醒词的语音接收器常驻工作。
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