当iPhone 11遇上Mate 30，手机行业的产业格局就变了

每年的九月，对于手机行业甚至于对于科技行业来说，都是一年中最喧嚣的一个月。

今年亦不例外。先是9月12日苹果一年一度的季秋新品发布会如期而至，苹果几乎没有意外的推出了三款手机产品，iPhone 11，iPhone 11 Pro以及iPhone Pro 11 Max；紧接着9月19日，华为在慕尼黑发布了Mate 30系列（Mate 30、Mate 30 Pro以及Mate 30 RS），9月26日国行版发布，引发了一场抢购热潮，9月24日，小米发布了环绕屏（其实就是折叠屏和双屏的一个中间化设计）概念手机MIX Alpha；后面还有一批二线厂家的新品也在路上。

年年岁岁花相似，虽然如此，但今年当iPhone 11遇上华为Mate 30，也许手机江湖已然换了人间。

一、 iPhone 11的变化带来了怎样的产业变化？

苹果每年的新品发布，对于中国媒体来说是一年一度的狂欢；同样，今年苹果iPhone 11发布也是如此，中国绝大部分媒体重复着一年一度唱衰苹果的陈词滥调，毫无意外也了无新意。

当然对于唱衰苹果的媒体论调，今年的打脸比任何一年来得快了一些，iPhone 11发布后，在中国主要的两大电商平台的预定量同比增长了300%以上。

看不清产业发展，自然就无法预料一款有行业影响力产品的销量。

今年的iPhone 11就是如此，其实往年亦是如此。

今天的智能手机（Intelligent Phone）其实与两年的手机（Smart Phone）已全然不同。从产业技术角度来看，我们今天所使用的智能手机，已经悄然变成了以传统算力（整数运算、逻辑运算和高精度浮点运算）辅以AI运算为基础，以深度定制化的ML系统为平台，为各种应用提供算力和算法的智能化计算工具。

iPhone 11正是这样一种新型智能终端的代表。iPhone的此次升级，除了被人广为吐槽的“浴霸”三摄之外，更重要的是其所采用的A13仿生芯片，除了CPU常规地提升了20%的计算性能之外，苹果将8个核心的神经网络处理单元速度提升20%。同时新增的两个机器学习加速器，可以每秒进行一万亿次矩阵数学运算，配合今年刚开放的苹果Core ML 3算法框架，可以让基于AI算法的应用，在苹果终端上进行机器学习。这对于个人隐私聚集的移动应用场景而言，相对于谷歌等基于云端的计算模型有了一个更适合AI移动应用的方式。

事实上，从iPhone 11对AI技术的应用来看， AI不仅支撑起了iOS的身份认证系统、系统安全、智能相册以及电源管理等这些用户感知并不明显的应用体系之外，今年的iPhone 11的神经网络处理单元，为其三摄系统的图像、视频处理提供了基础支撑，同时也是人脸识别和增强现实类应用的计算依托。

所以，从这个意义上讲，目前，iPhone 11是地球上最具“智能手机（Intelligent Phone）”特征的智能手机。

当然在把握技术趋势这一点上，华为和苹果不约而同地达成了高度一致。华为新发布的Mate 30系列在NPU方面，再次将达芬奇架构升级成了2个大核+1个小核配置（麒麟990 5G版本，普通990为一大核加一小核），AI算力两年提升了12倍。同时在麒麟990 5G中搭载的全新ISP，不仅提高了图像的处理带宽和速度，同时配合NPU单元，在视频处理里，可以轻松的实现多主体分割（视频实时更换背景），这也是华为之外其它手机无法实现的一种基于AI的应用。

话说回来，智能手机作为电子消费品，除了产业的技术趋势影响到产品的发展之外，用户的功能性需求仍然在影响着产品的研发方向。

受AI技术对手机拍照功能提升影响，智能手机的拍摄功能已经成为衡量手机产品的一个重要功能指标。受其影响，今年iPhone 11不能免俗地采用了三摄结构，其设计风格也类型去年华为推出的Mate 20的设计，这也是今年iPhone 11被广为吐槽的一个重点。

确实，这一点非常重要。如果不去讨论iPhone 11在技术方向的进步，仅产品的外观设计和功能提升而言，今天的iPhone也确实表现出了其在产业中的位置变化。

从这几年产业发展的情况来看，在iPhone X之前，全球的智能手机的外观设计、配色以及功能提升，其它厂家都在有意无意的借鉴（抄袭）苹果的设计和功能，但这次iPhone 11的出现，无论是三摄系统设计还是配色方面，多少有些华为今年早期产品的特征，这是一个巨大的变化。

可以肯定的是，智能手机的工业设计和拍摄功能，全球手机产业已经告别了苹果主导的时代，未来也许将是华为的时代。

变化不仅仅体现在这两个方面，更大的变化在于，由于苹果和华为不约而同地在2017年底开始从硬件（处理器）和系统方面进行智能手机的AI化再造，经过两年的完善，才有了今天智能手机技术核心的变化。在这个变化中，以前由苹果和三星主导的手机江湖，逐渐变成了由苹果和华为主导的世界。

虽然三星的全球销量仍然是第一，但缺少了技术和设计引领能力的三星，在未来的日子，还有多少市场份额可供挥霍呢？

二、高通系失去的不仅仅只是双模5G优势

三星自2016年起，其全球市场份额持续下降，至今仍然看不到一点恢复的迹象。尽管三星仍然是全球市场份额最大的厂家，其产业链优势无可动摇，但处在今天产业变革期，从目前三星产品展现出的技术路线来看，三星对人工智能在手机方面的应用并没有得到足够的重视，把握不住产业的技术趋势，未来的三星很难再成为产业的领导者。

三星的今天的处境，多少也与高通有些关系。无论是出于竞争的考虑还是其它原因，三星在其手机产品中使用高通芯片，也许是造成三星这一现状的一个因素；当然三星Exynos（猎户座）处理器的发展未能进入新人工智能技术时代是最重要的一个原因。

苹果此次发布的iPhone 11并没有5G版本，这在5G元年失去了在5G技术上制衡对手的优势，这受制于英特尔基带研发速度；同样受制于高通5G外挂基带的影响，今年高通系的手机都无法推出双模（NSA和SA）5G手机，这对高通系产品在全球的使用带来了影响，特别是在中国市场，明年不再允许单模5G手机入网，这对明年5G商用市场影响很大。

对于高通和采用高通处理器的手机厂家而言，麻烦的不仅仅是5G双模，更大的麻烦在于在没有NPU处理单元的情况下，对于未来越来越多的AI运算，高通系的产品其实很难与苹果和华为抗衡。

可能很多人说，高通的骁龙855处理器有第四代高通AI Engine（AI引擎），支持人工智能所需要的大规模浮点运算。

事实上，高通在芯片的人工智能上耍了个滑头。在2017年之前，高通应该是不看好在芯片上集成独立神经网络单元的，但当苹果A11和麒麟970内置了独立的神经网络单元后，高通就曾骁龙845发布前透露，其骁龙845中就内置了独立的NPU，然而骁龙845没有，后面的855也没有集成NPU单元。

从这个路径看，高通不是不想内置独立的神经网络单元，非不为也，实不能也。

于是在骁龙845时代，高通捣鼓出了一个AI Engine，这是一个基于CPU+GPU+DSP的方案，高通在骁龙855发布时表示，高通骁龙855结合第四代AI Engine，可实现每称超过7万亿次运算（7 TOPs），绝对秒杀苹果的A12和华为的麒麟980。

想想都可笑，高通的这个牛皮吹大了，扯到了蛋。

那么CPU、GPU和DSP能进行浮点运算吗？当然能，但是AI运算所需要的不是高精度的浮点运算能力。比如卷积神经网络应用，主要需要的是大规模的低精度浮点运算能力，这正是NPU最擅长的领域。让CPU和GPU去处理大规律低精度的浮点运算，不仅会拖累到CPU和GPU正常应用的使用，而且会带来更大的能耗。

在高通骁龙855的发布会上，高通称其855芯片，AI性能超过了友商竞品的2倍，让CPU和GPU全速去跑AI，CPU和GPU就不需要进行别的应用了吗？事实上，无论是苹果还是华为，在测试AI运算能力时，都给出的只是独立NPU的运算能力，而高通是把CPU、GPU和DSP的所有计算能力打包出来的结果。

从实际应用的结果看，利用一部分CPU、GPU和DSP的性能去做AI运算，不可能达到与独立NPU处理单元一样的效果。有技术人员对苹果的A12、和高通骁龙855进行了卷积神经网络运算后得出的结果也显示了这一种判断。高通855实际进行卷积神经网络运算时，所能达到的测试结果是31.17，而A12在这一测试中的分值则是72.64，这是iPhone不影响到手机其它功能时的结果。如果手机还要运行其它应用，这个结果显示出的骁龙855能力与A12的差距会更大。

即使下一代高通处理器加入了独立NPU单元，但从技术成熟度和性能方面看，高通很难再有机会在处理器的AI运算能力上进入第一阵营；同时即使是在处理器中加入了NPU单元，还需要厂家进行安卓系统和高通骁龙芯片在AI方面的深度优化，而这是一项巨大的工程，一般厂家有没有这种能力，更是一个未知数，要知道华为早在2016年左右就开始了安卓低层技术的重构。

所以从未来手机领域的技术发展来看，没有跟上人工智能发展的高通系厂家很难再进入产业引领者的疆域。

从目前的产业格局，三星、华为和苹果仍然以较大的市场优势瓜分了全球手机市场的最大份额。然而iPhone 11和华为Mate 30的发布，再次显示出了苹果和华为引领未来手机行业技术趋势的能力，同时需要看到的时，在工业设计和拍照领域，苹果的优势已然不再，华为成为这两个方向主导性厂家。而对于三星，在技术上没有跟上产业趋势，依靠供应链的优势要保持其全球第一的市场份额已然不再现实；同样对于高通系厂家而言，未来的路，会艰难得多。返回搜狐，查看更多

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