人工智能對手機來說到底是不是噱頭？到底能否帶來使用手機時體驗的提升？
10月 ， 華為發布年度旗艦Mate 10/Mate 10 Pro ， 主打兩個亮點 ， 全面屏和人工智能 。
今年智能手機著力爭奪的兩個價值高點 ， 正是上述兩者 。除開“人人都有”的全面屏 ， 如AR的概念在獨立設備上被炒得火熱 ， 最終卻首先在智能手機上得到大規模應用（PokemanGo）一樣 ， 人工智能要通過一定的終端被人們感知到 ， 那么智能手機無疑也是最好的載體 。
幾天前 ， 我們拿到了Mate 10和尚未正式發售的Mate 10 Pro ， 進行為期數天的測試 ， 逐漸弄明白 ， 華為為Mate 10/Pro打出的全面屏和人工智能 ， 究竟是一副怎樣的牌 。
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對于這樣一款把AI喊得震天響的手機 ， 我們體驗的重點也從AI出發 ， 看看它究竟有多智慧 。
一、視覺智能：AI讓拍照驚艷對于Mate 10的AI能力 ， 我們大致將其分為視覺、語音、語言三個方面 ， 其中 ， 視覺智能是Mate 10的重點 。
盡管人工智能最出名的例子是AlphaGo ， 但最成熟、最先形成大規模應用能力的還是其在視覺上的表現 。
1、圖像處理：NPU的強大
在Mate10上 ， 對視覺的智能體現得非常明顯 。其AI的大部分能力 ， 都是通過內置的NPU（神經網絡處理單元）對視覺圖像的處理能力凸顯出來的 。這塊IP來自寒武紀的NPU號稱在圖像識別處理、自然語言理解閃速度比CPU快了25倍 ， 能耗降低50倍 。在發布會上 ， 華為用了每分鐘處理圖片數量這個指標來體現麒麟970內NPU的能力 。
眼下尚缺乏跑分工具來量化手機硬件在AI方面的能力 ， 但既然華為強調了NPU在圖像處理方面的能力 ， 我們便通過一個使用了神經網絡的圖片處理應用Prisma來看一看NPU的能力 。
作為參照的是搭載驍龍835的三星旗艦Note 8 ， 需要提到的是 ， 盡管Mate 10跑分總分比Note 8要高 ， 但單論GPU跑分 ， Note 8比Mate 10要稍強一些 。
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▲圖右為Mate 10 Pro ， 圖左為Note 8
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在濾鏡應用Prisma的離線渲染對比測試中 ， 搭載了內置NPU麒麟970 Soc的Mate 10 Pro ， 幾乎全程都領先于搭載高通驍龍835的Note8 ， 有些圖片甚至會比后者先完成渲染數秒之久 。而Note8反過來則無法形成這樣的優勢 。就GPU的圖像渲染能力而言 ， Mate 10的Mali G72 相較于驍龍835的Adreno 540并不占上風 ， 但用上NPU過后 ， 在特定的圖像處理任務中 ， Mate 10已經強出一頭 。
跑分歸跑分 ， 手機終究是要拿來用的 。而在實際應用中 ， Mate 10強調AI在視覺方面的能力也并非炫技 。尤其是在拍照的時候 ， 可以真切地感受到人工智能對手機成像能力的提升 。
2、場景識別：AI喜歡吃肉？
Mate 10在拍照中應用人工智能具體有四項功能 ， 分別是場景識別、AI自拍、AI快拍、AI夜拍 。
在自動模式下 ， Mate 10的相機能夠識別出13種顯著場景 ， 包括文字、食物、舞臺、藍天、雪景、海灘、貓狗、夜景、日出/日落、綠植、花朵、人像 。完成判斷后 ， 相機調取最適合當前場景的拍攝參數 ， 優化最后的成像效果 。
鑒于吃飯比較重要 ， 我們特地多測試了一下Mate 10在識別食物時的表現 。結果表明 ， 華為Mate 10負責場景識別的工程師們應該是比較愛吃肉的 。在面對肉類（不管是真的肉還是燈箱上的肉）時 ， Mate 10會很快將其識別出來 ， 轉到食物拍攝模式 。
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▲右下角的刀叉圖像即示意識別場景為食物
其中的邏輯比較好理解 ， 肉類的紋理特征與色彩都比較顯著 ， 易于識別 。從成片效果上來看 ， Mate 10在保證表現食物的“食欲”的同時 ， 不會對色彩作太過的修正 ， 而是在絕對真實與表現效果上求取一個平衡 。
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