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文｜脑极体

半导体产业发展了数十年，有一个词从来没有离开过，那就是“评测”。

对硬件处理能力的评测，想必今天大家都已经不陌生。“一言不合就跑分”据说是科技行业的惯例；而普通人买手机买电脑，也要先了解一下CPU多少分、GPU处理能力达到多少分之类的数据。

而在AI变得越发重要的今天，是不是也应该有对AI算力进行评测的方案呢？

这个问题值得认真思考一下。

无论是对谷歌、英伟达，还是高通、联发科而言，今天的AI芯片和AI算力已经成为了CPU和GPU之后的“第三大计算版图”，评测AI算力的意义是毫无疑问的。然而另一方面，AI面向的并不是单一的计算任务，而是若干种类计算任务、计算架构的集合，这也让测试AI性能变得史无前例的棘手。

要知道，即使CPU评测这件在今天看起来并没有难度的事，也是从90年代就开始启动，由无数公司与产业组织共同努力，才最终完成了行业标准确立。

那么AI评测这个陌生的东西，需要面对的技术规则挑战可想而知。然而今天我们在手机芯片等领域，正在不断看到越来越多的AI评测规则、评测报告出炉。结论往往混乱不堪，吃瓜群众也搞不清楚这里的门道到底在哪。

让我们今天“打破砂锅问到底”，来看看AI评测“到底是怎么测的”。

手机芯片领域的AI算力评测，是一项争议和复杂度远超想象的工程。今天为数不少的AI评测报告，或许都欠缺一抹严肃与逻辑自洽能力。

都想当“江湖百晓生”：风起云涌的AI芯片评测

看过《小李飞刀》系列的人都知道，排兵器谱的江湖百晓生虽然本身武力值不高，但江湖地位卓然不群。而今在AI高速前行的时代，给AI芯片排名这件“差事”，自然也是诱惑力十足。

在服务器AI芯片领域，很多组织和机构都在酝酿算力评测方案。国内的中国人工智能产业发展联盟（AIIA）已经多次组织学界与产业界研讨AI算力评测方案，并已有相关讨论稿。而在海外，谷歌、英伟达等AI巨头也在酝酿AI算力评测的相关章程，希望建立国际范围内通行的AI芯片测试标准。

而在手机芯片领域，这两年随着麒麟970开始搭载独立的NPU处理单元，之后苹果在A11中开始跟进，在A12中搭载了具备相当算力的AI加速模块；今年骁龙855也采取了专用加速模块的架构，联发科也讲起了AI故事，手机芯片基本已经在AI方向上达成了共识。那么如何来评价每一家的AI加速能力，自然成为了新的迫切需求。

目前，移动和电信都在组织自己的手机AI芯片评测报告。鲁大师很早就推出过一个AI跑分规则，引发了很多争议，而它的竞品安兔兔也在酝酿AI领域的评测。在国外，苏黎世理工ETH也发布了SoC的AI性能评测方案AI Benchmark。

然而如果有朋友看过不同的端测AI评测报告，可能会发现这样一个问题：各家评测结果出入很大，经常陷入“公说公有理”的状态。

这背后的根本原因在于，AI加速并不是一个通用计算能力，而是面向不同任务、不同网络模型给出的差异化提速效果。甚至每款芯片能够覆盖的AI加速任务种类都有极大不同。举个例子，短跑选手之间可以比赛排名，田径队和体操队碰上了怎么比呢？

十分为难的评测方，在今天这个缺乏统一标准的AI评测时代，基本只能采取一种办法：不管那么多，先测了再说。

于是，片面的标准和随之而来的混乱，是AI评测这个行当的当前状态。

“比武”也要讲逻辑：不全面AI评测的隐忧

今天AI评测最大的问题，在于每家芯片厂商最开始做AI专项加速的时候，对这门复杂技术有着不同的理解。摸索期过去，当各自作品“登上舞台”，评测机构可能会有点傻眼：这谁跟谁都不一样，可怎么测啊……

在AI没有通用接口的前提下，各家SoC厂商可能会选择各自的兼容格式，不同的编程接口，以及不同的计算框架。甚至对于AI加速单元到底要为哪些AI任务加速，各家厂商的选择都是不同的。

在这种情况下，如何将评测项目快速上马？最简单粗暴的逻辑，就是找一个大家都能做的来测一下。

鲁大师的AI跑分之所以饱受质疑，原因就在于它只用了一个AI识图的任务来测试不同的手机，然而AI识图只是众多应用中很小的一部分。甚至数据集和算法的不同，也会让AI识图这件事产生相差悬殊的结果。这种单一任务决定分数高低的测试方法，有点像一张试卷只有一道选择题——显然是无法做到公允的。

即使评测机构想要把逻辑做的更复杂一点，在今天很可能依旧无法摆脱“折中主义”的评测思路。

比如说，不久之前发布的《中国移动2018年智能硬件质量报告》把骁龙855和麒麟980的AI性能进行了评测对比。然而我们如果看一下这个评测的逻辑，会发现依旧无法摆脱片面折中的尴尬现象。

由于骁龙芯片和麒麟芯片对于AI加速的理解有很大区别，两款芯片加速的AI任务也有很大不同。于是在移动端的AI评测中，其逻辑是寻找两款芯片都能做的AI任务，找到几个典型算法和典型场景，然后进行评测对比；评测标准是，在固定时间内，谁能完成更多的突破分类、图片分割等运算任务，则谁更强。

然而这里首先暴露出的一个问题就是，折中主义方案下依然可能带来不公平。因为很多芯片产品真正擅长，能给消费者带来体验改进的算法加速，可能是对方芯片模块中所不具备的能力，结果却被评测方主动屏蔽了。

这有点像华山论剑中，强行要求东邪西毒南帝北丐分门别类进行比试。主办方一琢磨，北丐会降龙十八掌，东邪会落英神掌，那公平起见你们就比掌法好了。然而北丐的掌法是看家本领，东邪的掌法只是十大神功之一，弹指神通玉箫剑法之类的，都被主办方强行禁止了。

不全面的折中方案，其实恰好意味着不公平。然而这也是在仓促起事的AI评测中难以避免的。

更深层次的问题在于，折中主义方案其实是妥协于今天已经比较完善、容易得出分数对比的AI模型，比如图像分类等等。然而问题来了，端侧AI必然是不断发展的，用户对AI算法的复杂度也在日益提升。当AI算力和应用不断发展，用户不会只满足于拍照识图这种极简单，并不需要强劲算力的AI应用。然而对复杂算法的加速，也因为标准难以统一被今天的AI评测屏蔽了。

比如说，中移动的评测报告中提到了麒麟980对于浮点运算的加速能力更好。游戏玩家可能更清楚浮点运算这一概念，在游戏中任务的运动效果、打击感、与自然环境的贴合度，都是由处理器对浮点型任务的支撑能力决定的。复杂网络和高精度的AI任务想要运行，往往需要强浮点计算能力的支持，而这一点的重要性，显然在评测中并没有体现出来，这也导致麒麟980比骁龙855的AI处理能力低了半星。显然，这个结论很难具备说服力。

这里引申出的一个问题就是，抛开精度谈速率，其实是一种不靠谱的算力比较。这就像答题答得快并不意味着成绩好。更快的识图速度如果建立高错误率的基础上，或者只能固定数据集快速识别，拿到现实生活中就识错，那显然也并不意味着AI算力足够强大。

整体来看，今天快速上马的AI评测，根本问题在于想要在缺乏行业通用标准的情况下自己搞一个标准。往往是针对于眼前能获取到的、容易跑分的算法，并且着眼于各家产品间的能力重叠部分，进行测试。

这套逻辑虽然够快，但首先没有看到各家产品的独特性，也没有看到未来大负载的复杂AI任务必将成为主流这一核心趋势。

这种套路下得出的结论，显然难以令人信服。

如何构建相对公允的AI评测方案？

讨论了手机AI芯片评测中的种种不公平，那么是不是有某种方式可以构建相对公允的AI评测机制呢？

说老实话，在今天AI芯片还缺乏行业统一标准，甚至对于行业目标都不甚清晰的状况下，公允的AI算力评测方案是很难确立的。这有赖于整个AI产业与半导体产业的长期工作。

而就今天情况来看，至少我们可以预测到未来公允的AI评测方案的几个主要趋势：

1、着眼于高精准（High Quality）的AI模型加速，而不是目前简单易用的AI方案。从CPU、GPU的逻辑来看，复杂任务一定是评测算力的最高标准。比如今天我们在评测GPU时，都知道开一个画质特别好的游戏作为标准。没有人会用90年代的游戏来评测今天的GPU，这一点在AI评测上同样适用。

2、分任务类别，进行相对详细的AI评测。今天的AI评测集中于图片识别与处理上，然而视频的AI加速、游戏的AI赋能、语音类的AI任务，都需要不同的AI算力赋能方式。相对公允的评测方案，应该建立在对AI任务分门别类，构建一整套评测机制的前提下。

3、浮点计算是AI评测的重要方面。AI的精准度，会是未来提升用户体验的主要方向。比如说视频里的抠图、高精人像留色等等，这都需要浮点运算能力对AI的支持。这种直接提升用户体验的能力，应该纳入AI评测重点考虑的范畴。

4、从应用端的体验来评测AI算力。AI任务的最终目的是应用，那么从应用体验角度，通过完整的AI应用来测试加速效果，构建围绕用户的核心坐标系来反向测评硬件算力，也是一个可以探索的方案。让AI评测回到以用户为重心，显然比折中主义方案更加靠谱。

当然了，到底如何构建一个评测方案，将未来趋势、用户体验等维度完整纳入AI算力的测试范畴，是一项任重道远的工作。而同时我们也应该注意到，在AI芯片领域，绝不应该构建一个“算力跑分为王”的机制，毕竟消费者是否体验和热爱AI，才是最好的衡量标准。

AI的本质是“经世致用”：评测之外，更应该关注体验赛场

不同于CPU和GPU，AI算力不是在加速某一种恒定的运算任务，而是对千奇百怪的任务构建加速体系。

这或许可以看作AI和经典计算在本质上的区别。AI的本质目标是带来体验差异化。让消费者可以获得有温度、有感知、千人千面的终端体验。换句话说，AI在手机中的归宿，不是数据化表现，而是算力经历产品化之后带给消费者的综合体验。

而消费者最终的感受，其中很大一部分显然是无法用数据来衡量的。但这也不是说移动AI就不应该进行数据评测，而是应该认识到这一产业的复杂性，将那些不好量化的体验维度纳入考量体系。

AI最终能否让消费者体验到真正的价值，依靠的是手机的产品化能力和应用开发者。如果产品端、开发端没有将AI算力进行有效利用，那么再强的算力也是枉然。这就好像仓库里有各种名贵食材，然而厨师不会做或者不想做，那食客也只能望着仓库怆然涕下。

从用户体验出发，反向来思考手机AI的问题，我们会发现最重要的是算力-产品-开发者，三方必须构成有效的组织关系。产品端将AI具象成拍照、视频、游戏等底层能力，开发者将AI幻化成千变万化的脑洞，这样AI才有长治久安的生命力。

这条AI体验的赛道中，今天来看有三个要素构成了竞争力的核心：

1、算力与硬件设备一体化联动能力：为什么骁龙芯片也在强调AI算力，但是大部分安卓机的AI表现却参差不齐？原因在于手机制造商与芯片厂商是脱离的，从技术选择、开发上都将面临不同的问题。而高通需要保证的是全球市场的性价比和可使用性，也不会为单独厂商定制AI算力。于是我们看到，苹果和华为在手机产品的AI化上具有先天优势，搭载骁龙芯片的安卓机想要追赶，必须在硬件与芯片的一体化能力上下更大功夫才行。

2、开发生态的赋能与扶持：如何引导AI开发者走入算法的世界，构建脑洞清奇的AI应用开发，这是一项百川归海的开发者革命。其中需要的或许不仅是强劲算力的支持，还有开发平台的完善，以及商业生态的勾勒。

3、云端一体化能力：直到今天，到底用服务器还是终端来处理AI任务，还是一件具有争议的事情。从无延迟体验和安全性上来说，端侧AI是大势所趋。而从未来趋势上看，云端一体化的AI体验或许才是真正的答案。那么如何从架构、算力、开发平台等多方面保证云端可以在手机背后无缝合作，是值得深思的问题，这也是让用户收获AI体验的关键一环。

总而言之，AI的任务是“经世致用”，是让用户感觉到设备变得不同——而不是主动阉割各种能力之后的跑分与评测。

中国人是最了解考试这门学问的。今天很多给AI设计的考试，都还处在未经雕琢的原始阶段，颇有点让AI写八股文的影子。

一场完善的AI考试，是整个行业所强烈期待的，但是心急不能解决问题。无论是AI评测还是AI本身，都还是一场山高路远的冒险。