人工智能时代对移动终端的计算能力提出了更高要求，高通、苹果、华为等厂商引入AI芯片为手机赋能。2017年AI芯片在手机终端开始商用[1]，这些芯片的实际表现和能力对比引起业界广泛关注，一些评测工具从多个维度对AI芯片能力进行评估，给产业链厂商和消费者带来便利。同时，这些评测工具尚不成熟，市场上对如何全面反映AI芯片能力未形成一致意见，基于此，本文研究了几款国内外的AI芯片评测工具，分析发展趋势，为规范手机AI芯片评测方法提供参考，助力行业发展。

2 手机AI芯片现状

目前，移动终端集成AI能力，如人脸识别和语音识别等，满足大规模的用户需求，为消费者提供一对一的个性化体验服务。AI应用的运算量高达亿每秒数量级，传统的处理器解决方案已不适用，由此产生了AI芯片。AI芯片能够以更快的速度、更低的功耗完成机器学习运算，成为手机的重要卖点和核心竞争力。

用于手机的AI芯片解决方案大致分两类[2]，一类是内置独立AI运算单元，在芯片中集成专门用于执行AI算法的处理核心，另一类是通过SDK调度传统硬件单元为芯片提供AI计算能力。两种技术路线在功耗效率和研发成本上存在差异，集成专用AI模块虽然成本略高，但是便于发挥平台优势，减少硬件单元间切换频率，提升功耗效率，成为众多芯片厂商的解决方案。

在专用AI模块出现之前，高通凭借加强的GPU和DSP在Android平台的AI芯片中占据有利地位，2017年海思发布全球首款内置独立NPU的麒麟970，随后出现多种用于处理AI算法的移动SoC，手机AI芯片市场呈现百花齐放的繁荣景象[3]。……