让智能手机
更聪明

提升智能手机用户的体验

智能手机已成为人们必不可少的随身之物，让我们能够始终保持与整个世界的连接。人工智能 (AI) 技术正在使智能手机变得更“聪明”。从改进视频/图像捕捉的质量，到实现面部识别功能，随着众多颇具吸引力的创新用户体验模型不断出现，智能手机中的 AI 应用正在急速增长。

然而，并非所有 AI 技术都适合特定应用场景，在 SoC/ASIC 中集成不恰当的神经处理单元 (NPU)，将导致用户体验变差，包括续航时间缩短或性能下降。

智能手机中的 AI

如今，智能手机内部广泛采用边缘 AI 技术，用于面部识别、always-sensing, 物体识别、视频和图像增强，以及沉浸式虚拟现实等。配备多个高分辨率摄像头和热门社交媒体应用的智能手机正在推动视频流应用的增长，而 AI 则是提高视频质量的理想工具。智能手机制造商正在传统 ISP（图像信号处理器）管道中部署神经网络，从而控制去马赛克、去噪、去模糊和超分辨率等图像质量功能，以及面部识别等安全和访问功能。最终，神经网络可能会取代整个 ISP 管道

降低智能手机中 AI 应用的功耗

智能手机的重要性能指标之一是续航时间。如果选择了不恰当的 NPU，耗电量将大幅增加。对不同 NPU 的能效进行比较，可能相当复杂。艾伯德的 NPU 在能效方面表现非常亮眼。其 Origin™ IP 以平均 18 TOPS/W 的能耗引领市场，多次被第三方和客户评为卓越的节能型 NPU。

Always-sensing NPU Support

与always-listening的音频应用相似，always-sensing的摄像头可以实现更自然、无缝的用户体验。然而，摄像头数据存在质量、丰富性和隐私方面的问题，需要专门的人工智能处理。为了处理始always-sensing数据，原始设备制造商（OEMs）运用专门的 “LittleNPU” AI处理器。Expedera的E1系列已经针对主要OEMs在始终感应应用中使用的低功耗、高质量神经网络进行了优化，同时确保低功耗（通常仅为10-20mW），并将所有摄像头数据保留在LittleNPU子系统内，与设备安全实施密切配合，以保护用户数据。

专为智能手机优化的 AI

虽然市场上有许多通用 AI 处理器，但通用解决方案普遍效率欠佳。通用 AI 处理器通常尺寸较大，超出智能手机所需的尺寸，同时还会消耗更多的功率。艾伯德的 Origin E2 IP 核心针对智能手机进行了精准优化。E2 系列 NPU 可降低所有智能手机应用场景的功耗，延长续航时间，从而提升用户体验。艾伯德的 Origin IP 为智能手机 ASIC 和 ISP 开发者提供卓越的性能、功耗和尺寸优势，这是任何其他 AI 处理器都无法比拟的。

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