在微博上看见一副漫画，把AI芯片比喻成学校，感觉确实很形象啊，这连个AI专用的模块都没有，光用软件和算法能做成AI吗？技术小白，求大神科普啊。

回答下楼主的问题，AI手机芯片里有没有NPU其实区别挺大的，主要体现在处理AI运算的性能和效率上。
移动AI处理是一个软硬结合的多层次系统项目。最上层是应用层，其下是API作为应用层和硬件层的交互应用接口。目前Android平台中AI加速的API主要有两个：一个是Google官方的Android AI Runtime，类似Windows下的Direct Compute，软硬件兼容性好，是行业规范；另一个是华为的HiAI，这个是麒麟970独有的API。类似NVIDIA的CUDA，虽然硬件上有限制，但效率更高。在API层下面还有一个HiAI异构资源管理系统，分配任务给下面的硬件层。下面的硬件层可以是NPU，也可以是GPU、CPU、DSP，甚至是ISP。
这说明AI不是一定只能跑在NPU上，其他CPU，GPU、DSP什么也都可以，但在性能和效率上却有着根本性差别：GPU性能是CPU的4倍，而NPU则是CPU的25倍。除开绝对性能，能耗比的差距更为明显，NPU相比GPU和CPU有高达8倍和50倍的差距。这对于电量捉襟见肘的移动设备而言，这完全可以说是有本质的差距。
目前业界在处理AI手机芯片时，也分为NPU和非NPU两大阵营。其中华为麒麟970和苹果A11集成AI专用的硬件处理单元，而高通骁龙845采用CPU/GPU/DSP调度的解决方案，主要通过Hexagon 685实现AI运算。但Hexagon 685只是之前Hexagon 682的小改，严格来说还是一个DSP，只是简单化的向量处理单元，并且这个DSP计算能力还有可能被其他任务占用。骁龙845中更为复杂的AI机器学习任务依然需要GPU甚至是CPU来实现，这样的代价是巨大的。
相比之下，集成NPU的麒麟970在对物体进行识别时，性能可以达到16GFlops的运算能力，单个处理耗时仅为32ns，而工作电流仅为300mA，相比动辄几瓦的CPU和GPU而言十分的绿色。
所以，AI手机芯片里有没有NPU差别还是很明显的，集成NPU还真像是请专家来解决专业问题，既解放了CPU/GPU/DSP，还能提升运算效率，对手机用户来说确实是好事。

楼上不错

其实楼主的疑问很简单 就是当前那么火爆的ai 具体优势在哪 反正目前有ai的各大手机使用下来 用户都很难感受到 这也是所有人的疑惑

现在市面上的高端AI芯片，主要也就苹果A11，华为麒麟970，高通骁龙845，能看到苹果和华为都是带独立的AI硬件处理单元的，而高通采用的是AIE解决方案，调度CPU、GPU和DSP处理AI任务，感觉这个AI还得是专业硬件才能玩儿得转啊。。。

目前就是单纯的噱头罢了。ai没感觉到，只感觉到满满的炒作

其实现阶段最大的问题不是AI是否必须要NPU，而是‘AI’本身的表现形态究竟如何。
必然的事实在于，NPU在未来会成为处理AI功能必须的核心结构存在。但现阶段的AI功能对于用户体验的影响还是微乎其微。华为现在还并没有一个拿得出手值得称赞的‘AI’设计。目前，对于普通用户来说，能够对体验进行较大提升的AI功能，只有语音助手。而现阶段中文语音助手做最好的，还是三星。

图像识别上速度差好几倍

除了A11和970上的其它都是耍流氓

看到楼主和楼上的这群人也是逗，你们知道什么叫AI吗？人工智能，就华为，苹果这些垃圾也叫AI？ 去看看阿尔法狗大战柯洁看看什么叫AI。不是拍照识别几个场景，识别几张照片就叫AI，去看看Google最新发布的那个系统，能自动餐厅预订作为，就算故意诱导它，它还是能自动识别错误信息。那才是AI