关于手机AI跑分：各自为政导致标准目前很难统一

随着下月底即将举行的MWC脚步临近，2019年智能手机的“百家争鸣”也即将再度拉开帷幕。除了试水意味浓厚的可折叠机型之外，5G应该也将是各大厂商发力的重点，因此也纷纷或明或暗的透露了自家5G产品的时间表。不过相比于注定在售价方面将会有所突破的5G和可折叠产品，显然如今常规的智能手机也更加贴合大多数用户的实际需求。

但是在目前智能手机产品中的创新也并非一无是处，除了已经普及的全面屏设计之外，近年来手机AI也已经成为构建产品竞争力的重要组成部分，越来越多的厂商也将其作为体现区分度的一种手段。如今上至顶级旗舰下至入门级产品，都无不在宣称自家机型能够依托AI带来使用体验上的改变。

• 万物皆可跑分，AI也不例外

有江湖的地方就有纷争，就像百晓生要排出兵器谱一样，手机AI能力自然也要分出高低。数天前，知名评测机构安兔兔推出了全新的安兔兔AI测试APP，意图“为大家提供一个可以量化的标准，从而判断不同平台AI性能的区别”。

与此前的安兔兔APP一样，这款AI评测应用的体积并不大。而根据官方的介绍，这个V1公测版中主要是针对inception V3和MobileNet-SSD两种神经网络模型，进行关于图片分类和对象识别的测试，并将这些转换为由SoC厂商提供的SDK支持的神经网络，如果SoC不支持与人工智能相关的算法，则会使用TFLite进行基准测试。

在测试过程中，我们采用自用的vivo NEX旗舰版进行这项测试，过程中，安兔兔提供了200张不同内容的图片作为题目，手机AI需要将其分类为“交通运输”、“电子机械”、“运动风景”、“动植物”、“食物”以及“其他”六大不同的类别。

而在对象识别环节，安兔兔准备了一段600帧的日常道路短片作为素材，AI需要识别出汽车、公交、卡车等不同的车辆类别。需要注意的是，在持续了不到1分钟的跑分之中，手机本身并没有出现温度骤然升高的情况，因此也不难看出其基本是模拟了常见的日常使用场景。

这款搭载高通骁龙845主控的vivo NEX旗舰版跑分结果也很有意思，除了第一次跑分为88587分之外，其后多次跑分成绩都在91000-92500分之间，由此不难发现骁龙845的异构计算体系确实在发挥着作用。而在随后使用一加6T再次进行三轮跑分，成绩则分别为92888、92966、92976，从整体上来看与vivo NEX旗舰版的差距不大。

• 不一样的策略，带来不一样的结果

需要注意的是，安兔兔AI测试采用的并不是Android平台统一的Android Neural Networks API（NNAPI），而是使用各大SoC厂商各家AI芯片的SDK，也就是高通的SNPE、联发科的NeuroPilot、华为海思麒麟的HiAI。因此考虑到各主控厂商对于AI侧重点以及算法的区别，也就导致了相互之间的差异。

NNAPI是谷歌在Android 8.1上内置的神经网络API接口，能够利用硬件加速，使Android设备的GPU/DSP或各种专用人工智能加速芯片完成神经网络的推理运算，提高计算效率。但是这种通用性方案必然会更加注重针对不同平台的普适性，因此目前也仅有联发科针对NNAPI进行了全方位的适配。

当然有朋友可能会问，采用NNAPI且提供高达9项测试的AI-Benchmark，是否就具有更高的参考性呢？但事实是，由于各SoC厂商对于其适配进度并不统一（大多数厂商目前并未支持NNAPI），以NNAPI为基准必然会使得结果更加偏向联发科的SoC，之前联发科Helio P90胜过麒麟980的测试结果，就是在这样的情况下出现的。

安兔兔则是直接联合各大主控厂商，使用专属SDK工具包的方式来测试，也能够在最大程度上发挥SoC的性能。不过由于各家算法差异对于SoC表现具有决定性的意义，也就是使得不同平台之间的可比性被弱化。

并且所谓基准测试是指通过设计科学的测试方法，实现对测试对象某项性能指标进行定量对比，再根据不同的指标赋予不同权重，最终得出一个结论。比如说，MobileNet-SSD、VGG16、inception V3等不同的神经网络模型，在不同AI跑分软件上的权重不同，经过加权之后就能够得到截然不同的结果。

但是必须要说明的一点是，手机AI在目前来说对于实际使用上能够产生的感知，并没有测试软件的跑分差距那么大。举个例子，在许多手机厂商力推的智能识图上，即使进行像高通骁龙845对比联发科MT6739这样的情况，其中的差距用户用肉眼是很难感知出来的，毕竟再慢的情况下，也只有几个眨眼之间的差距。

至于在人脸识别、AI拍照、AI美颜等系统功能以外的环境中，AI能够发挥的作用就更小了。在上文之中提到，各大SoC厂商都拥有属于的自己的API和SDK工具包，而在这种不同标准之下，如何实现同一判断标准无疑也就更具挑战性。

这样五花八门的标准，对于广大第三方开发者来说可并算不上不友好，有实力的企业如腾讯、阿里、百度，自己就能够有相应的AI团队来分别进行优化，但人手不足的中小团队，则很难负担起针对不同平台AI优化这一天量的工作。

因此从现阶段来看，AI跑分软件更多的给我们带来的只是一种参考标准。毕竟MobileNet-SSD、VGG16、inception V3等神经网络模型权重问题如果不得以解决，第三方APP支持不力的情况不发生改变，就很难在即使测试结果差距很大的情况下，在实际使用体验中感受到其中的不同。

【本文图片来自网络】

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