AI手机到底强在哪？华为Mate 10之麒麟970芯片深度评测（3）

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目前，著名的跑分平台PCMark已经推出了针对Android的AI性能测试项目-计算机视觉跑分，PCMark的计算机视觉测试包括基于TensorFlow神经网络的物体识别模型、ZXing条码/QR码识别处理库、Tesseract光学字符识别库。

因为麒麟970的HiAI架构是一种全新的移动平台架构，跑分应用能直接调用NPU单元？可以直接反映出麒麟970的AI性能吗？

我们在华为HiAI API的开发说明文档里发现有这样一句提示：“常用的人工智能应用功能基础库，都可以在HiAI移动设备上高效运行”，同时结合麒麟970原生支持包括Caffe、TensorFlow等主流平台神经网络算法加速特性，说明绝大多数包含终端侧神经网络计算的应用在麒麟970的HiAI架构上都可以得到加速。其中TensorFlow是谷歌推出的开源机器学习平台，是目前最流行的AI开发平台，非常具有代表性。

我们通过华为Mate 10、搭载骁龙835的三星Note 8以及搭载骁龙660的OPPO R11s进行了PCMark的“计算机视觉”专项测试。在测试中，明显感受到华为Mate 10比另外两款骁龙机型要快。同时发现测试过程中，在第一项TensorFlow的模型库识别里，三者识别的精度和结果几乎没有太大差距。而在第二项的ZXing测试里，三星Note 8以及OPPO R11s均未能识别出难度较大标记为“5/11”二维码，但华为Mate 10能够成功识别出结果来，除此之外，其他条码/QR码识别结果三者均相同。

最终的跑分成绩显示出了明显差异，华为Mate 10得到了4940的超高分，比华为Mate 10市场售价贵了近一倍的三星Note 8得分仅为3853分，而搭载骁龙660的OPPO R11s得分为2990分。同时我们在PCMark平台的成绩数据库里也可以看到，其他骁龙835机型的平均得分结果基本维持在3800以内。

另外完成速度上，多次测试下来，华为Mate10每轮平均用时3分15秒，三星Note 8每轮平均用时3分25秒，OPPO R11s每轮平均用时3分钟33秒。华为Mate 10速度在意料之中领先。

随着手机融入AI的特征越来越明显，跨平台跑分应用鲁大师在最新版里也与时俱进地更新加入了“AI性能评测”的跑分项目，鲁大师的“AI性能评测”项目使用了谷歌的“Inception-V3”、微软的“Resnet-34”以及经典的“VGG16”三种常见的神经网络模型进行识别分类等AI计算。