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做芯片九死一生，但華為沒有試錯的機會
跟手機的常規(guī)業(yè)務(wù)部門比起來，華為的芯片業(yè)務(wù)一直蒙著一層神秘的面紗。他們很少站在聚光燈下，外界的關(guān)注對他們來說也并沒有太多裨益。身處一個科技密集型行業(yè)，他們有更多實際難題要解決。
就像負(fù)責(zé)芯片戰(zhàn)略的華為 Fellow 艾偉所講，「艱苦奮斗看結(jié)果，不是說你加了班叫艱苦奮斗，得做出東西，有客戶買了，才是艱苦奮斗。做出來客戶不買帳，對不起，沒看到你艱苦奮斗。」
而華為手機芯片麒麟的唯一一個客戶就是華為終端，也就是手機業(yè)務(wù)。
今年 9 月，麒麟 970 發(fā)布，我們后續(xù)與華為芯片業(yè)務(wù)的高層和研發(fā)人員等有過多次交流，試著去還原旗艦芯片麒麟 970 “押注”AI 的由來，以及芯片研發(fā)的歷程。
華為做手機 AI 專用硬件的邏輯
作為手機專用 AI 硬件的先行者之一，華為麒麟 970 自然會被問到這樣的問題：做第一個吃螃蟹的，背后的思考是什么？
我們把這個問題拋給了華為的芯片團隊。
「AI 芯片首先解決的是算力的問題。」這也是華為用專用芯片做圖像識別的邏輯。
在這一點上，可以用我最近使用的 Google Pixel 2 來做參考。它是目前相機評分榜首的怪獸。但在實際的使用中經(jīng)常會出現(xiàn)回看照片正在處理中的情況。常規(guī) DSP、ISP 算力不足的問題可見一斑。時延在人像模式下更明顯，即便它已經(jīng)使用專用的 Pixel Visual Core 來做機器學(xué)習(xí)、深度映射等任務(wù)，性能捉襟見肘的情況依舊難以避免。
運算能力達(dá)到之后，還會有功耗的問題。而這恰恰是專用的 NPU 的優(yōu)勢所在。
「常用的 AI 應(yīng)用比如 Google 翻譯，傳輸?shù)膬?nèi)容比較小，多是文字、語音之類，網(wǎng)絡(luò)傳輸不會造成明顯可感知的時延。但如果換做圖像之類，實時的 30 幀圖片傳上去，網(wǎng)絡(luò)處理完，再返回數(shù)據(jù)，即便時延能搞定，長期下去流量也吃不消。本地 AI 硬件解決的就是這個問題，可以做基本的識別?！?
也就是華為常說的「端側(cè) AI」。
那么麒麟 970 AI 芯片在拍照上到底起了哪些作用？
歷經(jīng)三代芯片、四款旗艦手機的調(diào)教，從最初麒麟 950 華為第一次用上雙 ISP，P9 相機第一次冠上徠卡的標(biāo)識，到現(xiàn)在的 Mate 10，華為已然躋身手機拍照第一梯隊。這其中，麒麟 970 芯片對于拍照的提升至關(guān)重要。這也是目前 AI 在華為 Mate 10 系列手機上最主要的應(yīng)用場景之一。
專業(yè)的影像評測機構(gòu)已對 Mate 10 的拍照能力給出了評定。
「相機跑分也是好事，算是對我們努力的認(rèn)可?！?
麒麟拍照團隊的專家先是肯定了新評分標(biāo)準(zhǔn)的作用，但他同時也補充，「跑分最關(guān)注的是圖像的效果，華為會從兩個維度上評價拍照體驗。一個是整個拍照過程中的響應(yīng)速度要快，另一個是圖像的效果，這兩方面我們是一起努力在往前走?！?
在宣傳 Mate 10 手機的拍照時，華為反復(fù)強調(diào)了麒麟 970 的 13 種場景識別能力。
對于場景識別，很早之前的數(shù)碼相機也有，如今依然是數(shù)碼相機的標(biāo)配，運動、風(fēng)光、微距、夜景等等均屬此列。
「原來的場景識別說得通俗一點，是靠整個畫面的色彩分配，通過一些閾值，藍(lán)色大于多少初步判斷是藍(lán)天場景，再做針對藍(lán)天的算法補償，讓藍(lán)天的色彩更自然。但會有不少誤判?！?
麒麟拍照團隊的專家先向我們解釋了傳統(tǒng)相機場景識別的基本工作原理。
「AI 跟這些算法的區(qū)別在于，它更像人類一樣去理解這個世界，用大量專業(yè)攝影師拍攝的樣張數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，在自然環(huán)境、人像、美食、寵物等多個方面，識別的準(zhǔn)確率上會高非常多。還可以根據(jù)場景的周邊元素，區(qū)分海的藍(lán)和天的藍(lán)。我們后面基于 AI 持續(xù)做擴展和精度的提升，識別出 13 種場景。而每一種后面都是一組優(yōu)化好的拍照的參數(shù)，場景 A 對應(yīng)參數(shù) A，場景 B 對應(yīng)參數(shù) B。」
這段話中有一個關(guān)鍵詞，是專業(yè)攝影師樣張。我們都很羨慕那群扛著長槍短炮的老法師們拍攝的高清美圖，他們一般不用自動模式，而是根據(jù)喜好調(diào)整參數(shù)，加上后期。用他們的圖片數(shù)據(jù)訓(xùn)練 AI 提取場景識別的參數(shù)配置，自然會有相近的效果。
這正好解釋了我們在之前的拍攝樣張中的疑問，Mate 10 比 iPhone X 在藍(lán)天、夜景上有更好的氛圍感，色彩誘人，而且在大動態(tài)范圍的白天樣張中更能體驗自動識別算法對于藍(lán)天色彩的還原，具體可以查看下面的樣張。
iPhone X 樣張
華為 Mate 10 Pro 樣張，非鮮艷模式。
「做芯片，難的是對節(jié)奏的預(yù)判」
「授權(quán) IP 做成芯片，要解決很多工程化的難題。需要把它做成芯片，將芯片放入手機，最后還要體現(xiàn)到應(yīng)用中；現(xiàn)在能夠體驗到的 AI 原生應(yīng)用，比如拍照、降噪這些都是華為自己做的，后面會有越來越多的第三方應(yīng)用涌現(xiàn)，這些都需要有大量的研發(fā)投入?！箤τ谝豢?SoC 中的各個部分，是采用其他廠商的 IP 授權(quán)還是自研，麒麟拍照團隊的專家表示?！耙磺幸词欠裨谧詈线m的時機、給消費者帶來最好的效果?！?
跟熱鬧的手機行業(yè)比起來，它背后的芯片行業(yè)冷清得多。即便是華為高通的旗艦 SoC，每年所能獲得的集中曝光的機會也極其有限。
但芯片研發(fā)考驗著一個企業(yè)戰(zhàn)略和技術(shù)實力。「芯片從規(guī)劃，到做成產(chǎn)品，到手機，消費者能用到，周期要兩年多，接近三年。芯片的開發(fā)節(jié)奏就是一年規(guī)劃，一年再去開發(fā)，很長的周期?！?
華為當(dāng)下旗艦芯片麒麟 970，已經(jīng)是兩年多以前規(guī)劃的。實際上，后面兩代的芯片已經(jīng)在路上了。
早前，艾偉告訴 PingWest 品玩，做手機芯片十年，最大的挑戰(zhàn)來自于對節(jié)奏的預(yù)判。
「我們每一代，都會遇到工程技術(shù)上的挑戰(zhàn)，等我們最終走過來的時候，發(fā)現(xiàn)當(dāng)初還是把它想得太簡單了。每一代都是這樣，內(nèi)部也蟄伏了幾年。像我們的芯片從 920、930、950、960、970，這五代的麒麟走過來，每一代都是面臨非常大的挑戰(zhàn)，甚至有時候都覺得是九死一生的感覺。」
華為芯片團隊的研發(fā)人員對于這一點的體會更深刻：
「工藝的選擇，核的選擇，包括通信規(guī)格，每個點上都踩得很謹(jǐn)慎，要么就不踩，要踩的話就不允許踩空。像那些獨立的商業(yè)手機芯片廠商可以有一系列芯片，但我們不行，我們真是要一個點踩錯了，影響不是我們，影響的是背后整個華為手機。我們沒有試錯的機會。」
外界很難想象其中的艱辛。但一個直觀的結(jié)果是，華為麒麟芯片的進(jìn)步和提升有目共睹，性能、基帶、圖形圖像、拍照的進(jìn)步再明顯不過了。
當(dāng)我們再度問起華為會不會把手機芯片外售其他品牌時，艾偉的回答斬釘截鐵：「不會，我們沒有那么多資源?！垢鶕?jù) PingWest 品玩獲得的消息，華為負(fù)責(zé)麒麟手機芯片研發(fā)的人員，大概是對手的五分之一左右，工作強度之大可以自行腦補了。
2017-12-26 來源：中國科技網(wǎng)
