OPPO突围AI底层技术，首颗自研影像NPU搅动AI产业。

　　如今每个人对于“AI”这个名词或许都能聊上两句。各类智能硬件设备不断深度介入我们的生活中，大到智能汽车、小到一部手机。在智能硬件爆发的背后，AI算法也在快速迭代发展，算法模型越来越复杂，对于硬件的要求也更高，“AI芯片”这个概念也成为了近几年来AI产业关注的焦点之一。

　　其实，能够用于人工智能应用、实现AI加速的模块，都可以称为广泛意义上的AI芯片。比如我们大多数人手机处理器中的NPU（神经网络处理器）模块，就是一种AI芯片。

　　就在两天前，OPPO发布了自家第一个自研芯片，这是一个专门用于影像处理的NPU芯片，名为马里亚纳 X，与世界上最深的海沟“同名”，OPPO要趟自研芯片这最深的水。

　　面向AI应用的全新DSA架构、台积电6nm先进工艺以及40倍的AI能效比提升，马里亚纳 X将手机计算影像推向了“4K+20bit RAW+AI+Ultra HDR”的时代，同时，也首次将AI影像算法与传感器、SoC进行了垂直整合，完成了影像链路的闭环。

　　一句话来说，马里亚纳 X作为开发专用AI算法，到算力硬化全链路垂直整合能力标准对芯片，弥合了AI算法与硬件之间的鸿沟，成为加速AI算法落地的“桥梁”。

　　正如OPPO创始人兼首席执行官陈明永所说，OPPO已经走入了技术研发的“深水区”， 对于OPPO来说，马里亚纳 X的落地证明了OPPO自研芯片的技术与能力，而对于AI产业来说，马里亚纳 X或许为AI在移动领域的加速落地提供了新的思路。

　　01.AI能效比暴涨40倍，算法落地视频成为可能，DSA架构剑指计算影像

　　从芯片技术架构来看，常见的AI芯片主要有通用芯片（CPU、GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC）、类脑芯片以及软件定义硬件芯片五大类。

　　马里亚纳 X这枚NPU主要用于手机影像计算领域，相对来说应用更专一，并且芯片专门为提升OPPO手机的影像体验而定制对专用AI芯片，其中既有接近ASIC芯片的专用性而带来的超高效率，同时又具备AISC所没有的灵活性。

　　目前通用手机SoC中都包含了ISP（图像信号处理）模块，顾名思义，ISP的主要作用是对图像传感器采集到的信息进行处理，它也是一种ASIC芯片，但大都集成于手机SoC中。而ISP与马里亚纳 X最核心的区别就在于ISP并不具备AI性能，在SoC中必须要依靠另外的AI计算单元来配合。例如苹果A系列芯片的ISP，也需要依赖整个芯片的Neural Engine提供AI的算力支持。

　　马里亚纳 X的AI算力达到了18TOPS，已经可以比肩苹果A15，而在峰值算力强劲的同时，实现较好的能效是OPPO更加看重的，这一点在手机这类移动设备上显得尤为重要。

　　马里亚纳 X能够做到11.6TOPS/W的能效比，这是移动设备中罕见的两位数对能效比性能，意味着手机能够在消耗既定电量都条件下，能够处理更加大量的数据。

　　值得一提的是，该结果是基于真实落地商用的复杂AI算法和随机生成图片得来，实际上，如果基于现实世界的人像、风景等真实图片进行处理，马里亚纳 X的能效比还会更高。与搭载骁龙888的Find X3 Pro进行对比，马里亚纳 X运行OPPO自研AI降噪模型的性能可以达到40FPS，大约是OPPO Find X3的20倍。

　　在此基础上，马里亚纳 X的功耗仅有800毫瓦，仅为OPPO Find X3上骁龙888的一半，因此能效比达到了40倍，这种提升无疑是一种“质变式”的。

　　实际上，虽然手机计算摄影发展多年，但大多数AI算法仍然只能针对单张或者多张照片进行处理，比如AI美颜、AI夜景拍照的后处理，本质上依然是以时间换计算，如果要算的更多，那意味着消费者往往需要在拍摄后等待更久的处理。

　　但这样的算法，面对需要实时处理大量视频拍摄却很难应用。因为在视频拍摄中，AI算法运行最低性能门槛也要有30FPS，这意味着芯片需要提供30倍以上的性能，才能让后处理的算法，能够实时去运行。

　　可以说，马里亚纳 X让算法在视频端的应用从不可能变为了可能，这对于AI算法应用效果的提升来说是“从量变到质变”。基于这样的AI性能及高能效比，马里亚纳 X在手机影像领域实现了诸多突破。

　　比如在成像的动态范围方面，马里亚纳 X最高能够支持20bit Ultra HDR成像、覆盖100万：1的最大亮度范围，这样的能力已经媲美“人眼级”，也是目前行业中如骁龙8、天玑9000这类主流移动SoC HDR能力的4倍。

　　根据OPPO给出的拍摄样例对比可以看到，在人像拍摄和静物拍摄两类场景中，采用马里亚纳 X方案的机型拍出的视频，可以明显提升暗部的细节，同时高光部分也没有过曝现象。

　　在强劲AI性能和对影像体验的直观改善背后，马里亚纳 X芯片在架构层面也进行了大胆突破。马里亚纳 X采用了AI时代的DSA架构理念，简单来说，DSA就是“应用在特定领域的架构”，马里亚纳 X的“特定领域”，显然就是手机计算影像。

　　目前在通用手机SoC中也有用于提升AI算力的模块，不同的厂商或许叫法不同，但可以广泛地看作一类通用NPU，这种通用NPU要兼顾很多不同场景中的算法模型。相比之下，马里亚纳 X的DSA架构更加专用，针对OPPO自研的AI模型去硬化对应的算子，这也是OPPO影像专用芯片与传统NPU的核心区别之一。

　　可以看到，OPPO在通过一种“专芯专用”的芯片设计思路，弥合传统硬件和AI算力鸿沟。而在核心的AI性能领域，马里亚纳 X已经具备足够能力突破目前手机计算摄影的“天花板”。

　　02.AI赋能千行百业之下，OPPO成AI赛道黑马

　　马里亚纳 X的发力点是手机计算影像，而放眼整个AI行业，AI落地的大潮已经在千行百业中快速渗透。“AI芯片将无处不在”的预言正在成为现实。

　　从智能手机到智能家居，从数据中心到边缘设备，我们的生活正在被AI芯片全面入侵。仅仅在智能手机领域，AI技术已经深入移动游戏、视觉识别、音频交互、通信优化、智能充电等各个角落。

　　业内通常将AI产业分为应用层、技术层和基础层，其实OPPO目前面向万物互融时代的“3+N+X”战略，包含了软件硬件基础技术、AI技术以及以充电、影像为代表的差异化技术，在AI产业的应用层和技术层，OPPO已有较多储备。而此次的马里亚纳 X，显然是OPPO面向AI芯片领域的一次大胆探索和前瞻性布局，AI芯片也是目前AI产业基础层中愈发重要的一环。

　　在AI芯片中的通用CPU、GPU领域，由于GPU擅长重复性高的大规模并行计算任务，因此可以作为AI加速器使用。在这一领域，英伟达因其成熟高效的GPU解决方案，在AI训练芯片市场中独领风骚，其各类AI加速器产品在业内被广泛应用于云端和终端侧。

　　▲NVIDIA A100 GPU

　　如英伟达、AMD、英特尔这样的头部玩家，通过定制化CPU和GPU提供AI加速器解决方案，成为了全球AI领域基础设施建设的最大获益者，不过他们的产品鲜有涉及移动端，主要以面向桌面端平台为主。在移动端，手机AI芯片目前还主要以NPU模块的形式存在于通用手机SoC中，这也与手机的算力需求以及功耗要求密切相关。

　　由于能效比要求更高，并且定制化需求更加“千人千面”，移动端也需要有针对性的AI芯片产品出现。从过去两年来看，手机AI芯片市场格局基本稳定，由苹果、华为、高通三大巨头牢牢把控高端市场，联发科、展锐等厂商在中端及入门级市场中表现亮眼。

　　但实际上，随着手机功能越来越丰富，以计算影像为代表的应用场景对于算力和功耗的要求越来越苛刻，这些通用手机AI芯片应对某个特定领域的AI需求已经有些捉襟见肘。

　　此时OPPO无疑成为了手机AI芯片领域的一位新晋玩家，用三年时间，经过上千人研发团队的努力，终于将马里亚纳 X这枚影像专用NPU带到了我们的视野中，并即将于明年落地在旗舰级Find X系列中。

　　除了对于AI产业基础层AI芯片的突破，OPPO也把握住了一次AI产业中的重要趋势变革，也就是软硬件的深度结合，将算法写入硬件中，做“硬件级的算法”，也一直是OPPO致力实现的目标。在终端AI芯片在移动领域的应用侧，OPPO在特定领域率先实现了突破。与其说OPPO在做一个影像专用NPU芯片，不如说OPPO在用一种新的思路，实现AI算法在终端侧的加速实现。

　　03.结语：OPPO亮剑AI芯片产业

　　马里亚纳 X以其强劲的AI算力和AI能效比，显著提升了手机计算影像的体验，同时也用软硬件深度结合、专芯专用的思路和方式，准确切入了AI芯片赛道，成为终端AI芯片产业的一位新晋玩家。在AI强势侵入并颠覆各个传统领域的同时，AI芯片正在云计算、手机、安防监控、智能家居、自动驾驶等场景上演新的群雄争霸赛。终端AI芯片战场格局复杂，新老玩家、跨界玩家交融，各展其华，而OPPO也走出了一条属于自己芯片之路。

　　作者 |  云鹏

　　编辑 |  漠影