近年来，随着AI技术的不断演进，手机里的AI应用也不断丰富。从手机终端侧AI的实现方式来看，不同厂商有着自己不同的看法，在手机终端里面叠加一个AI专核或者独立NPU的方式就是现阶段终端侧AI的主流解决方案吗？未必如此，高通多核异构计算的人工智能引擎AI Engine为全球超过十亿部智能手机提供AI性能支持，是目前为止最为主流的手机终端侧AI解决方案，为用户带来先进的手机AI使用体验。

所谓“AI专核”解决方案，并非什么“新生事物”，早在2007年，高通便开始探索面向计算机视觉和运动控制应用的机器学习脉冲神经方法，随后还将其研究范围从仿生方法拓展到了人工神经网络。2013年，高通率先提出了独立“NPU”的思想，并推出名为Zeroth的神经处理单元（Neural Processing Units），也就是独立AI专核，所以说作为现阶段终端侧AI解决方案之一的“AI专核”，最早的研究者是高通。那么作为最早“涉足”AI专核的厂商，高通为什么又放弃了AI专核方案，而最终选择了异构计算的AI Engine 呢？究其原因，是高通认为AI应用场景是多样化的，不能仅依赖某一类引擎处理所有AI任务，而是要利用所有可用的资源，来达到效率的最大化；并且AI人工智能技术发展迅速，如果仅仅靠叠加一个独立的AI专核的方式来实现人工智能运算，封装在AI专核内的技术和算法可能很快就过时了，难以满足日益增强的手机AI使用需求和软件不断迭代升级的算法。基于此，高通在其从骁龙820开始到骁龙855的四代AI芯片都采用了异构计算的人工智能引擎AI Engine，将单个NPU或者AI专核的功能分散布置在了CPU、GPU、DSP等不同单元里，大大提升计算速度的同时显著节约了能效。

并且，高通第四代多核人工智能引擎AI Engine能够支持Tensorflow Lite、Google NN API和Neural Processing SDK 等所构成的软件框架，和独立处理单元的AI专核比起来，高通提供的软件框架让开发者和手机厂商能够更加简单地选择某一任务所需使用的运算核心（CPU、GPU或DSP），从而实现对终端侧AI语音、拍摄、游戏和XR体验的支持，方便手机厂商进行手机AI功能的适配，打造更加丰富多彩的手机AI用例。 基于高通方面的测试数据，在硬件配置完全相同的情况下，对软件方面的优化能够大幅提升AI性能表现，在一年的时间里就能让性能翻一番，能够满足AI人工智能日新月异的升级迭代速度，这一点是单一“AI专核”方式难以比拟的。

目前，高通骁龙的人工智能引擎AI Engine已经覆盖高通骁龙800、骁龙700以及骁龙600的几乎所有芯片系列，让搭载骁龙AI芯片的智能手机，无论是顶级旗舰还是入门千元机，都能以人工智能为核心卖点，为更多消费者带来手机AI应用的全新体验。

作为中高端芯片的730和730G就搭载了和高通旗舰级芯片骁龙855一样的第四代人工智能引擎AI Engine，并且也引入了专用于AI加速的Hexagon张量加速器，实现了专有的、可编程的A加速，AI算力大幅提升。事实上，在高通骁龙855 AI芯片和骁龙730系列AI芯片上广泛应用的张量加速器，其作用就等同于“AI专核”，是一个专门的AI加速装置，旨在帮助终端厂商打造更为丰富多彩的AI用例，让用户率先体验到更为前沿的AI科技，不仅仅局限于智能手机的AI应用，还包括物联网、车联网、智慧城市、AR智慧体验等等，让未来的AI人工智能拥有更多维度的想象空间。

此前，中国移动发布了首款自主品牌5G试验终端产品——5G smarthub“先行者一号”，搭载了高通骁龙855 AI芯片以及全球首款5G调制解调器X50，不仅开启了面向未来的千兆级比特的连接速度，更带来非凡的AI应用体验。借助高通骁龙第四代人工智能引擎AI Engine和高速的5G网络，“先行者一号”可以让手机、电视等普通终端实现华丽变身，让用户享受到高清高质的视频通话、身临其境的赛事直播观看、360度视频以及前所未有直观的终端侧人工智能功能，高速畅享智慧生活。