1分鐘知識錦囊 | 蘋果新手機裡的“仿生晶片”到底是什麼意思？
提問：@新使用者1783715
今日錦囊答主： 楊健 芯智訊創始人兼總編（公眾號ID：芯智訊 icsmart）
仿生是模仿生物系統的功能和行為，來建造技術系統的一種科學方法。它打破了生物和機器的界限，將各種不同的系統溝通起來。
從這個角度來看，人工智慧晶片可以算作是仿生晶片。但是我認為目前的人工智慧還只是停留在人工階段，真正的智慧應該是具有自我學習能力（不需要依賴大資料訓練，會自主學習），新型的類腦晶片才算得上是真正的仿生晶片。
所以，我不認為蘋果A12並是什麼仿生晶片，可能這麼叫是為了聽上去高大上一些。 其實際上就是手機SoC當中加入了AI運算加速核心。蘋果A11/A12當中都集成了專門用於神經網路計算的獨立處理單元（獨立的核心），也就是大家常聽到的NPU（不同廠商叫法會有差異）。 一般在手機的SoC當中，CPU主要負責一些通用計算，能處理各種複雜的任務，適應性強。比如它也能夠處理圖形任務、進行人工智慧計算，只不過效率要比GPU、NPU低。
而GPU則主要負責處理圖形任務，它的優勢就在於可支援大規模的平行計算架構，非常適合一些簡單重複的計算任務。目前也被很多的廠商用於深度學習、資料模型的訓練上。雖然大規模部署算力強大，但是功耗也是非常的大。所以，主要被應用於一些對於功耗要求不是很高的人工智慧計算領域。
現在大家所說的AI晶片實際上就是專用型的ASIC晶片。它的AI計算能力和計算效率都直接根據特定的AI演算法的需要進行定製的，所以相對CPU、GPU，其可以實現體積小、功耗低、高可靠性、保密性強、計算效能高、計算效率高等優勢。所以目前在終端側（特別是移動終端）的AI計算上，很多廠商都開始選擇採用專用的AI晶片，或者在SoC當中整合NPU核心。
回過頭來說蘋果A11/12當中整合的NPU核心，這實際上是一些特定的神經網路型別即AI演算法（比如語音/圖片識別、人臉識別等演算法）的硬體化，主要就是起到針對這些AI演算法運算的加速。比如原本做影象識別，一分鐘只能識別一百張，而有了NPU加速則可實現一分鐘識別數千張圖片，不僅速度更快而且功耗也更低。
不過NPU也有其缺點，一旦設計完成，對應的AI演算法就無法更改，無法升級。但是它可以與手機SoC當中的CPU/GPU/DSP來協同進行AI計算(高通驍龍845的AI神經網路引擎就是通過調配CPU/GPU/DSP來協同進行AI計算)，所以可以在一定程度上彌補靈活性上的缺失。
目前手機晶片上所能提供的AI能力，主要是針對語音、圖片、人臉、AR等的一些應用。另外神經網路引擎也擁有一定的機器學習的能力，比如你每天都刷臉解鎖，所以AI也學習你臉部面容的一些變化（人的面容會因為慢慢的衰老而發生變化）。
總的來說，我們應該將A12晶片作為一個整體來看，其AI的能力並不僅僅是由NPU提供的，在一些場景下，其他的CPU/GPU等核心也會參與到AI運算當中，而NPU的作用也主要是針對特定的AI演算法進行加速。
1分鐘知識錦囊是36氪的日更問答新欄目，旨在每天以一分鐘為限，快問快答一個重要的商業問題。今天我們解答的是晶片相關的問題。如果你對近期的商業世界還有什麼疑問，歡迎在評論區給我們留言，錦囊負責找高手為你解答。