时至如今，手机里需不需要 AI，已经不再是一个问题。
自 2017 年，华为用麒麟 970 芯片拉开端侧 AI 的序幕之后，我们已经见证到了 AI 带给手机以非常多的想象力。手机 AI 摄影、AI 摄像广受好评；语音助手与情景智能被拉升到了全新高度；非常多基于 AI 能力的第三方开发应用打开了移动生态新的想象力。可以说，华为在端侧执行 AI 加速的移动 AI 之路已经明确。但这条路接下来怎么走，一直广为外界关注。是谨慎一些步步为营，还是大踏步迁跃？
6 月 21 日，在武汉的 nova 5 系列新品发布会上，华为发布了全新 AI 手机芯片 麒麟 810，这是首款采用华为自研达芬奇架构 NPU 的手机 AI 芯片。
从这枚芯片所包含的信息中，基本可以确定华为在移动 AI 上的策略，就是依旧保持高速奔跑，多端全面发力 AI 并进行快速整合。
之所以这样说，是因为麒麟 810 不仅是又一枚搭载 NPU 的芯片，还是一把打开多个产业界限的钥匙。达芬奇架构与移动 AI 布局的正式合流，并不只是改变了一枚芯片和一部手机产品，而是将华为 AI 的整体棋路加速，将普惠 AI 的战略目标进行了又一步提升。
麒麟 810 背后的 AI 战略，关键字在于 通 。
内通天时：华为的 AI 棋局终于合流
去年 HC 大会上，华为发布了面向 AI 时代的最重要基础技术之一 达芬奇架构及其采用此架构的 AI 芯片腾 310/910。这次我们知道麒麟 810 在 NPU 中运用了达芬奇架构，但可能普通读者并不太清楚二者间的关系。
简单来说，这意味着华为在 AI 底层技术与端侧 AI 加速方面的分别布局，完成了一场胜利会师。
去年 10 月，华为的达芬奇架构曾经名噪一时。
这种华为自研 AI 芯片的底层架构，之所以名为达芬奇，是因为达芬奇是人类历史上在 全才 领域的代表人物。 全才 ，正意味着 AI 所需的计算特性。AI 任务运算的难点在于必须对多种计算技术和 AI 算法进行统筹把握。不同于经典计算，神经网络任务普遍需要张量计算模型来保证处理效率，而从本质上来说，张量矩阵运算是一种要求大吞吐量、低延迟的计算模式。而这其实契合了很多网络运算的需求。因此 AI 到来之际，全面布局多个领域的 全才 华为，恰好具有独特的优势。
以高性能 3D Cube 计算引擎为基础，达芬奇架构可以针对张量矩阵进行加速。其效果已经在腾系列芯片的应用中得到了体现，并布局到了云端与边端侧 AI 加速等计算场景。从达芬奇架构衍生出的 AI 底层技术体系，可以看作华为在 AI 领域布局的基础设施。
这种 3D Cube 计算引擎已成为整个端侧 AI 行业的发展趋势。回顾行业内前几代 AI 手机芯片，最初大多采用 DSP 来完成基础的 scalar （标量）运算，后来逐渐出现加入能够处理 vector（向量）运算的部件，一路发展至今，NPU 已成为 AI 运算的标配单元。随着 AI 运算的数量和复杂程度激增，下一阶段，更具有挑战的 Cube 运算将成为端侧 AI 的全新高地。
在这方面，麒麟芯片始终引领着行业趋势，无论是最早在业内集成独立 NPU，还是此次率先采用自研达芬奇架构，都是在端侧 AI 领域的一次全新突破。这种高性能的 3D Cube 计算引擎，已经初显其 AI 实力，根据发布会介绍，达芬奇架构 NPU 拥有业界最优算力和最高能效，实现单位面积下的最高算力，FP16 精度和 INT8 量化精度业界领先。
而另一方面，早于达芬奇架构的提出，华为就已经在麒麟芯片上探索基于端侧硬件进行 AI 加速的形式。基于产业合作的模式，将第三方 IP 的 NPU 引入麒麟 970、980 系列芯片的 SoC，经历了对工程化技术的验证、产品形态的发展、软硬件开发生态的建立，移动 AI 这条路已经被证实了可行性。
或许可以这样理解，麒麟芯片、HiAI 平台是一支轻骑兵部队，需要去抢占移动 AI 的先头高地。而达芬奇架构、腾芯片等基础能力是华为的 AI 大本营。在一场行动开展初期，大本营和先锋营必须分头行动，各战所长。而在轻骑突进阶段结束后，两军会师的 军团战 才刚刚开始。
会师之日，就在麒麟 810 发布的这一天。目前来看，达芬奇架构集成在 NPU 之后，初试身手效果不俗。在 AI-Benchmark 跑分中，麒麟 810 以超过 3 万分的成绩力压于骁龙 855 的 25428 分。
当然这里还要解释另一个问题，面向未来的 AI 产业发展，华为这 两军打通 ，进行统一架构到底目的何在？总体而言，有三个能力是华为 AI 会师后一定会出现的：
1、全栈打通，在终端产品上更好执行深度 AI 开发，让底层 AI 技术具备定制化和与深度可控性。使用自研 AI 架构之后，华为手机将可能探索更多深度 AI 应用，并且降低开发成本，缩短开发周期。
2、执行云、端一体化与高效配合，产生更流畅的 AI 产品布局。我们知道，移动 AI 更多时候应该是云端合作的。云侧处理大型 AI 任务，端侧执行实时化与涉及隐私数据的本地计算。而更好的用户体验，显然是云与端无缝合作的 AI 加速模式。当华为的云端 AI 与端侧 AI 计算架构打通，可以提高华为手机背后云端一体化 AI 任务的兼容性，让这类任务更加快速流畅地落地。
3、通过 AI，激活华为手机与全场景设备的连通性。需要注意的是，基于达芬奇架构的腾系列芯片，还有腾 lite、腾 nano 等型号。这些芯片的特点是功耗更低，显然目的是进入 AI+IoT 这个新领域。换句话说，未来 IoT 设备也会纳入达芬奇架构家族。这也是华为 AI 全栈全场景战略的一部分。
万物 AI 的开始，手机是天然枢纽，而统一架构可以更好处理任务。华为电脑与手机之间的 一碰传 功能就要基于大量的 AI 算法来实现。当达芬奇架构在各品类华为终端设备，甚至在华为全场景生态设备间打通，那么其中可以迸发的技术想象力或许将是难以预计的。
麒麟芯片与达芬奇架构的融合，是注定会发生的事，而其发生在今天，还有一个价值在于天时。目前，华为在两大 AI 方向上都保持着领先性，合流可以形成1+1 大于 2 的领先优势。目前能够具备从 AI 底层架构，到云端各领域布局，再到完整 SoC 芯片产业链，全球产业链中只有华为。于是天时在我，机法随心。
中通地利：nova 5 踏入端侧 AI
序列后的产业轨道
麒麟 810 芯片另一个打通的，是 AI 能力在华为手机产品体系中的拓展。
产品与技术形态，就是手机的战地。近两年，旗舰技术的下放与普惠化，是华为手机地利优势的核心保障之一。而麒麟 810 展现出强大 AI 能力，意味着在 nova 5 的核心竞争力极大幅度增强。Nova 5 发布后，很多媒体评价说它是旗舰的配置和技术，中端机型的架构。这个技术差异的思路应该会继续在华为手机中发展，而芯片端的技术差异化是这一战略的基础。
所以麒麟 810 打通 AI 与 nova 系列的联系，证明了华为此前披露将让核心技术优势普及到旗舰以外系列的所言不虚。麒麟 810 不仅让 7nm 制程这个旗舰机芯片的标配推进到了 nova 系列，同时新的强大 NPU，将保证 nova 5 具备旗舰级别的 AI 能力，以及享受未来多元化的 AI 开发生态。
AI 走向 nova，更重要的价值在于，侧面证明了在华为的理解中，AI 不是旗舰机才有的特殊优势，而是未来每部手机中的基础能力。当所有机型，甚至整个产业都能应用端侧 AI 能力，移动 AI 才有可能引发像智能机革命一样的浪潮，移动 AI 将逐步走向真正意义上的普惠化。
打通 AI 与华为更多机型的界限，确定未来 AI 成为基础能力的产业轨道，这是麒麟 810 打通的第二道门。
外通人和：开发者的 AI 捭阖
打通达芬奇架构，联通新产品序列，这 两通 的直接作用，是麒麟 810 可以进一步打通 AI 与开发者的界限。
所谓人和万事兴，我们都知道千万开发者的智慧是 AI 时代的基石，那么麒麟 810 对 AI 开发者生态的影响是什么呢？我们可以从近到远，看到三个改变已经开始。
1、更低的 AI 开发技术门槛。
从技术基础上看，打通达芬奇架构和新的芯片设计，让麒麟 810 算子支持数量达到 240 个以上，让 AI 加速能力具备更好的通用性。帮助 AI 开发者获得更好的开发兼容性，降低开发门槛。
在开发工具上，打通达芬奇架构后，HiAI 移动开放平台将获得华为自身开发工具链的更好支持。从框架、开发平台到工具组件，华为的 AI 开发技术将赋能移动 AI 开发者。搭配强大的 AI 算力，提高开发者的开发效率，降低开发成本。如今 AI 技术日调用量已经超过 30 亿次的 HiAI，这次可谓是在基础层进行了革新和洗礼。
2、更大的目标受众。
麒麟 810 进入 AI 序列，另一个带给开发者的直接改变，是移动 AI 应用的目标用户群更大了。这对于开发者来说当然是好消息。而达芬奇架构与麒麟芯片的打通，同时也意味着开发者将可以更好地执行云端一体化开发，以及 IoT 与手机进行 AI 联动的尝试。这对于开发者来说都是宝贵的市场机遇。正所谓广泛市场，是最基本的行业普惠。
3、更明确的市场潜力和前行方向。
麒麟 810 对于开发者们来说，不仅意味着技术与市场上的迭代。更是一个信号传递器，它的出现，意味着华为全栈全场景 AI 战略正式与手机端接通，那么移动 AI 开发者的全栈全场景 AI 开发也可以顺势启动。开发者接下来将享受更低的 AI 开发难度，云端一体化以及 AIoT 带来的市场机遇，以及多种使能方式结合的华为 AI 开发生态。先有联接，再有普惠，在 AI 道路上同样如此。而 AI 能力在华为手机序列中的拓展，则意味着移动 AI 通用化趋势开始行动。AI 开发者未来将是面向所有用户的开发者，这点对于很多开发者来说将是定位的改变。
从技术，到市场，再到战略判断，麒麟 810 打通了 AI 开发者一直关心的重要节点。开发者可以纵横捭阖尽情挥洒脑洞，是普惠 AI 唯一的未来。
结束语
普惠 AI，AI 民主化，或者称之为以人为本的 AI 技术，是近两年 AI 行业整体关注的核心方向之一，同时也是各国政府、学术研究机构对未来 AI 技术发展的整体构想。
诞生一种技术到底如何称得上普惠呢？这个问题具备着强烈的实用指向。只有底层技术具有通用价值和低成本特质、足够多的产品与人能够用到，一门技术才能被判断为普惠。
可以注意到的是，手机与 AI 的结合如果期待普惠化，那么麒麟 810 的出现刚好应和了这几个趋势：
在手机芯片中采用自研达芬奇架构，意味着华为可以更好把控技术成本，通过不断投入的研发降低技术难度，提高技术通用化。把握从源头确保普惠的能力。
而 AI 芯片进入 nova 系列，意味着由此开始将有更多产品容纳 AI；对 HiAI 平台的加持，则意味着更多开发者将可以应用 AI 技术。
从技术、产品、人这三方面，普惠 AI 都是麒麟 810 背后战略的核心目标。这枚芯片就像一把钥匙，将很多之前锁着的 AI 之门悄然打开。只有更多钥匙打开更多的们，最终我们将迎来一个无障碍的 AI 生态。
也许终有一天，每个人都可以成为达芬奇。
