人工智能芯片在手機中的應用為手機擴展了不同的功能，各手機廠商對智能芯片的開發方向也存在差異，這些方向會直接影響芯片的市場發展。

　　寒武紀A1

　　華為海思麒麟970處理器中的人工智能芯片來自于初創公司寒武紀，這家成立于2016年的人工智能領域獨角獸企業在短短的時間內已經推出了多款智能芯片產品，麒麟970中的NPU正是出自它家的寒武紀A1處理器(Cambricon-1A)，這顆發布于2016年的人工智能芯片是全球首款商用的深度學習專用處理器，官方稱其在運行主流智能算法時性能功耗比全面超越CPU和GPU。

　　從參數上看，寒武紀A1的浮點性能可達1.9T，即每秒鐘可以完成1.9萬億次運算，性能著實強悍，然而這顆性能強大的NPU在華為手機上似乎有些“浪費”，未能完全釋放其卓越的性能。那么，華為利用這顆NPU開發了什么功能呢?

　　華為挖掘NPU的第一個功能即是“AI慧眼識物”和“AI精準虛化”。“AI慧眼識物”即指智能識別十余種拍照場景，自動調校拍照參數，獲得更佳的拍攝效果;“AI精準虛化”即通過芯片的自主學習，更加精準摳圖，使得虛化效果更真實自然。

　　第二個功能即是“隨行翻譯”。華為選擇與微軟翻譯合作，通過AI芯片，加速文本、語音、照片的翻譯速度，提供更加優秀的用戶體驗。

　　華為麒麟970

　　華為聲稱麒麟970是全球第一款人工智能系統級芯片，Kirin 970選擇了異構計算架構來大幅提升AI的運算能力，內置獨立的神經網絡處理單元。據說這種專用硬件處理單元源自寒武紀NPU IP授權，專門用于機器學習和一般的AI應用程序。

　　Kirin970采用臺積電10ns芯片組制程技術(耗電量減少20%，體積減少 40%)，主要規格如下：8 核心 CPU(時脈最高達2.4GHz)，新世代12核心GPU(Mali G72MP12)、Kirin NPU(1.92T FP16 OPS)、Image DSP(512bit SIMD)、Dual Camera ISP(具備臉部、動作偵測)、HiFi Audio(32bit/384k)、UFS 2.1、安全引擎(inSE&TEE)、全球通用4.5G數據機(1.2Gbps@LTE Cat 18)、4K影像(HDR10)、LPDDR 4X、i7感應處理器。

　　華為宣布將在美國上市的Huawei Mate 10 Pro會搭載麒麟970芯片，另外華為榮耀(Honor V10)也會采用。相較之下，高通驍龍845也把大部分焦點集中在AI，而普及率無疑會比麒麟970高，驍龍845支持眾多Android 旗艦智能手機，當中包括三星、Sony、LG 和小米的高端產品。

　　Pixel Visual Core

　　Pixel Visual Core的核心是Google設計的圖像處理單元(IPU)—這是從零開始設計的特定領域可編程處理器，以低功耗提供最高性能。它有八個Google設計的定制內核，每個內核具有512個算術邏輯單元(ALU)，在移動設備上，ALU每秒能進行超過3萬億次運算。Pixel Visual Core將HDR+計算的速度提升了5倍，與在應用處理器上運行相比，功耗只有1/10 。IPU有這樣的能效的一個關鍵因素是硬件和軟件的緊密耦合 – 與傳統的處理器相比，IPU用軟件控制了硬件的更多細節。這帶來了更簡潔的設計和更高的能效，但是，這種緊密耦合也讓IPU難以用傳統的編程語言進行編程。為了避免這種情況，IPU利用定制的語言來減輕開發人員和編譯器的負擔：用Halide來進行圖像處理，用TensorFlow處理機器學習。Google還定制了一個編譯器，用來優化底層硬件的代碼。

　　蘋果利用這顆人工智能芯片發掘了了一些特有功能。首先自然是iPhone X上獨一無二的Face ID。Face ID功能是通過原深感攝像頭來實現，其會投射超過30000個肉眼不可見的光點，并對它們進行分析，繪制出精確細致的深度圖。蘋果宣稱，即便你戴著帽子，留起胡須，或者佩戴眼鏡，甚至是不同款式的墨鏡，Face ID同樣能夠認出你。而完成這寫自主學習的背后就是A11 Bionic內置的神經網絡引擎，利用先進的機器學習識別用戶樣貌的變化。其次，與Google、華為一樣，蘋果也將神經網絡引擎運用于手機相機成像中。由于原深感攝像頭和仿生芯片的加持，iPhone X上前置單攝也能夠實現雙攝的背景虛化功能，同時還能實現人像光效模式和Animoji動畫表情。

　　在結構方面，各人工智能芯片存在優點和缺點，針對不同的結構開發實際功能是開發芯片功能的重要方向。