现在的智能手机都在主打AI人工智能，渴望为用户带来更多新奇体验。目前手机AI有两种不同的解决方式，一种是AI专核或者也可称为独立NPU方式，一种就是高通骁龙所主导的异构计算方式。高通异构计算的AI Engine已经多次演化，具备深厚的技术底蕴和居高不下的手机市场占有率。相比之下，对于AI专核的解决方案，很多用户都担心是否存在效率低下、功耗过高的问题？而且手机AI应用场景多变，单一AI专核是否能满足手机用户越来越复杂的AI体验需求呢？
众所周知，手机AI应用最重要的就是场景。所以，高通骁龙的AI能力着力于从消费者的日常生活场景出发释放AI能力，为消费者的生活带来实质性的改变。正是基于这一点，高通并没有采用独立的AI专核方式，而是选择由Kryo CPU、Adreno GPU和Hexagon DSP三大核心单元主导的AI Engine，通过自主研发的SNPE系统，专门管理运行过程中的AI架构、运算需求，根据CPU、GPU和DSP的各自特定进行任务分配，通过彼此各展所长，妥善进行AI运算。这种异构计算的方式和AI专核方案相比在提升效率的同时，可以显著降低功耗。比如需要消耗大量计算资源的游戏场景时，异构计算核心同时协同工作以提供强大的AI算力；在拍照等资源消耗比较少的AI场景，异构计算则更多地调用和图片处理能力息息相关的DSP的算力，其他两个硬件核心可以适当“休息”，以节约大量的资源，显著降低能耗。这点是独立AI专核不区分手机AI应用场景，一旦也AI应用需求，就“全家老少齐上阵”的单一处理方式所不能比拟的。
既然异构计算如此强大，有的朋友不免有了疑问，为什么所有厂商不是全部选择更为先进、更为灵活、能效比更高的异构计算，还要再研究一个所谓的AI专核呢？答案就是“AI专核谁都能做，但是异构计算却不是谁都能做的了的。首先，异构计算对于硬件的基础性能有很高的要求，现有的公版ARM架构并不支持异构计算，而高通拥有自主研发和改造硬件架构的技术实力，可以满足异构计算方案的硬件需求，这就是为何只有高通才能搞异构的重要技术原因。其次，异构计算是一系列硬件和软件的集合，不仅对硬件有严格的技术要求，而且还需要对软件进行更为针对性的优化，这就要求芯片厂商必须具备独立提供高品质开发工具的软件实力。高通凭借多年来于软件合作伙伴的深入合作，在软件开发方面更具优势。
还有一点要特别强调的是，高通异构算法采用软硬件结合的方式，可以通过升级软件算法，以满足AI行业迅速迭代发展的性能需求，这点是让单一AI专核的方案望尘莫及的。对于消费者而言，使用搭载高通骁龙人工智能引擎AI Engine的智能手机，就意味着可以得到更多手机AI应用程序的兼容支持，这也是为什么高通骁龙AI芯片能获得如此高的市场占有率、大受消费者追捧的原因之一。
另外，为什么要说“AI专核”谁都能做呢，是因为对于高通来说，AI专核实在不是什么新技术，早在2013年，高通就提出了独立NPU，也就是AI专核的概念，所以对于AI专核方案的局限性，高通比任何厂家都清楚。对于高通来说，AI专核可以作为整个软硬件结合的异构计算额外增加的专用加速部分，是异构计算锦上添花的一部分，以显著提升AI运算速率。但像其他厂商那样把AI专核作为解决方案的全部指望，未免过于狭隘，严重限制了AI的未来发展和创新的空间。
事实上，高通异构计算的AI方案满足现阶段各种手机AI应用已经是绰绰有余，但是为了让用户率先体验到更先进、更前沿、更超乎现实的AI体验，高通首次在第四代AI Engine中加入了一个张量加速器，作用等同于友商的“AI专核”，实现了专有的、可编程的AI加速，旨在带来除了智能手机之外的更多的AI应用体验，包括但不限于物联网、车联网、智慧城市、AR智慧体验等等，让未来的AI人工智能拥有更多的想象。
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