手机芯片市场一直竞争激烈，从起初的拼频率、拼核心数量，到如今拼性能、拼能效比。在这么多年的发展中，高通一直占据安卓市场半壁江山，可自从进入AI时代之后，高通却有些力不从心，不仅被苹果A系处理器拉开距离，就连华为麒麟芯片也领先高通。
今天，高通在三亚和夏威夷两地同步举办2022骁龙峰会，发布下一代骁龙8平台，在AI领域痛定思痛，用暴涨的性能宣誓着这位曾经傲视安卓芯片市场的王者即将归来。随着近些年计算影像、计算音频等AI技术的兴起，智能手机对于AI性能的要求越来越高。
这几年，越来越多厂商选择自研芯片，前有苹果A系列芯片、三星Exynos芯片，后有还未海思麒麟芯片、谷歌Tensor芯片。除去自研硬件能够带来更佳的软硬件体验之外，芯片自研还能根据厂商的需求来专门定制相关的AI协处理器。
其中谷歌Tensor芯片就是谷歌为提升AI性能与三星共同联合研发的手机芯片，虽然在性能上最新的Tensor芯片也仅仅与骁龙888+相近，可是其领先的AI性能却是谷歌最看重的部分。
对于如今AI比重越来越高的智能手机，一块有着强劲AI性能的芯片无疑可以带来更加优秀的综合体验。
这次高通总算在AI技术方面发力，想要一雪前耻，骁龙8 Gen2带来更强AI性能的同时，辐射芯片其他模块，在原有基础上升级现有体验。
不过这并非高通第一次提升AI性能，早在2020年前，高通就曾加重对于AI技术的关注，但遗憾的是仍然被谷歌Tensor芯片赶超，或许正是这个原因才让高通下定决心要在骁龙8 Gen2上找回场子。
这次高通在骁龙8 Gen2中放进一颗专门针对AI计算的Hexagon芯片，通过这颗芯片，骁龙8 Gen2可以实现在AI性能大幅增长。高通打造了更加直观的AI解决方案，使得手机终端能够像私人助理一样，自动化用户的日常任务，提升工作效率。
Hexagon芯片是这次骁龙8 Gen2上重要的核心推理引擎，而它的前身更像是用户眼中的协处理器。如今Hexagon芯片已经进化为专用的AI加速计算芯片，具有专门为其供电的系统，内置Tensor、Scalar加速器、HVX矢量扩展处理器，支持MicroTileInferencing等技术。
同时高通在今年对这款芯片进行了重大升级，并且从多个维度的设计中实现重要硬件提升。通过这项技术，骁龙8 Gen2将AI引入影像、通信、图形、安全以及音频等多个实际应用场景中，多通道提升用户体验。
作为AI应用全新领域之一的自然语言处理，为了可以更加快速地理解和分离人类语言，高通显著提升Hexagon芯片并增加硬件加速，更加快速高效地运行Transformer网络。
更重要的是，Hexagon芯片新增对于INT4精度AI计算的支持，与INT8相比，INT4将带来60%的能效提升和90%的AI推理性能提升。
骁龙8 Gen2成为全球第一颗支持INT4精度AI计算的移动平台，在此基础上，骁龙8 Gen2从32位浮点运算到4位整数运算，能耗降低了惊人的64倍。而在官方宣称的性能提升中，拥有Hexagon芯片的骁龙8 Gen2能够实现435%的AI性能提升。
此前协处理器的角色，这次高通选择让骁龙8 Gen2上的另一个模块SensingHub来担任，这颗芯片内置两颗AI协处理单元和一颗DSP，相较前代内存提升50%。
而这颗协处理器的功能更像是骁龙8 Gen2中的能效核心，主要承担更低功耗的简单任务，例如面部识别、手势识别、生物检测、语音助手等低负载的AI任务。
在AI性能暴涨的前提下，骁龙8 Gen2带来认知ISP，这也是AI影像技术的一大突破，神经网络将极大提升影响品质。而由于以前AI性能的孱弱，用户在拍摄完照片之后通常需要一段处理时间，手机才会显示成片。
凭借骁龙8 Gen2的认知ISP，手机可以实时运行被高通称为“语义分割”的AI照片编辑技术。经过训练的神经网络技术可以极快的分辨不同物体，例如人脸、天空、树木等等，并且如同PS中的图层一样实时复制。
这项技术体现在具体功能上就是可以像iPhone一样实时抠图复制，并且带来更加精准的人像背景虚化、更符合人眼的成像效果等等。
认知ISP能做的不止于此，还能在AI技术加持下进行人脸细节训练，可以自动消除眼镜或是其他反射物体的反光等等。
