近兩年，随着AI在移動端的普及，幾乎所有智能手機都已經标配AI，不過AI的性能到底如何評判一直是業界讨論的焦點，畢竟各大廠商的AI發展方向各不相同，就像田徑選手和體操選手無法完全同台競争一樣，AI跑分平台隻能做到盡量公平。目前，已經有不少評測機構開發了相應的測試模型，用以判定手機及芯片的AI能力，業界比較常用的主要是ETH AI-Benchmark（也就是蘇黎世AI跑分）、中國電信AI評測、魯大師AI Mark和安兔兔AI跑分。那麼這四大手機AI評測榜單，到底誰更專業呢？下面就來一起分析。

手機AI評測到底在測什麼？

開始之前，先看看AI跑分需要測試哪些項目？簡單來講，AI評測有兩個關鍵維度——性能和精度，其中，AI性能評測考驗的是手機處理AI應用的運行速度，AI運算精度則考驗的是AI應用的準确性。AI性能比較好理解，就像手機CPU和GPU跑分一樣，性能是評測中必不可少的環節，我們可以重點分析一下AI運算精度。

目前，手機AI運算用到的數據類型基本為INT8和FP16，其中，FP16位寬更寬（16bit）相比INT8（8bit）精度更高，計算量也更大，同時對硬件處理能力要求更強；INT8又被稱為低精度，顧名思義，精度相對較低，但占用的内存空間更少，實現更小的矽片面積，在降低功耗的同時實現更高的每秒操作數。

由于FP16位寬更寬，計算量更大，因此，在當前的熱門AI圖像處理領域，FP16能大顯其手，而INT8位寬不足，無法處理HDR 10bit和RAW 10bit的圖像數據，因此，INT8量化處理後圖像會出現明顯的瑕疵。例如，在高對比度以及暗光場景下，INT8運算更容易丢失畫面細節，出現噪聲以及塗抹嚴重等成像不穩定的問題；此外，在圖像超分應用上，由于需要算法對每個像素進行生成處理，因此運算精度要求更高，舉個例子，用手機拍攝鼓棒擊打有水的鼓面，FP16進行超分圖像處理時能将水花四濺、水波流動紋理等更多細節表現出來，不僅圖像還原度更高，而且還能通過插幀算法實現7680幀/秒的慢動作，而INT8則會損失更多畫面細節，甚至出現大量噪點。不僅如此，在當下的熱門AI圖像應用，如照片背景虛化、視頻實時換背景，以及涉及用戶安全的人臉解鎖等高難度系數場景下，FP16優勢都更加顯著。

（7680幀超高速慢動作，華為Mate 30 Pro 5G拍攝）

雖然上述應用場景下FP16表現更出色，但FP16和INT8之間并不是非此即彼的互斥關系，隻是計算機計算的兩種數據格式，本身沒有孰優孰劣。不同的芯片廠商通常會根據不同業務、場景需求，結合平台能力等約束綜合選擇，最終的目标是精度和性能的雙赢，因此，在某些網絡下會出現一部分AI運算用INT8，另一部分用FP16的情況。

哪個手機AI跑分平台更專業？

了解AI測評的關鍵指标之後，讓我們回到主題，究竟哪個手機AI跑分平台更專業可靠呢？

1）學院派：蘇黎世ETH AI Benchmark跑分

科技媒體、KOL參考最多的跑分平台，當屬蘇黎世聯邦理工學院開發的AI-Benchmark（ETH AI Benchmark），不僅有“歐陸第一名校”和“世界頂尖研究型高校”的美譽，蘇黎世聯邦理工學院本身也是專業的AI研究機構，具備先進的實驗室測試環境，在AI算法設計、網絡模型、跑分制定、測試用例等方面均為業界主流。

而從測試維度來看，不同于業界單一評測INT8精度的跑分軟件，ETH AI-Benchmark綜合對比了CPU Q、CPU F、QUANT、FP16、FP32等多種精度下的AI性能，并根據實際AI應用，在目标識别/分類、人臉識别、圖像去模糊、圖像超分辨率、語義圖像分割、圖像增強、内存極限等AI運算任務下的處理表現，是目前最專業的平台之一。

值得注意的是，在ETH AI跑分榜單上，華為和榮耀手機的持續霸榜也正是得益于華為長期在AI應用領域的探索，從Mate 20系列的AI人像留色、AI卡路裡識别等應用，再到Mate 30系列AI隔空操控、P40系列的AI一鍵去路人、AI去反光等功能，都能看到華為在AI應用上的創新以及麒麟芯片領先的AI實力。

2）運營商派：中國電信

除了ETH，國内比較專業的AI評測平台還有中國電信，測試維度同樣包括性能、精度、能效，并且在不同網絡類型（分類網絡、檢測網絡、超分網絡等），SDK等各個主要方面都進行了對比說明。其中，精度測評還包括了TOP1、TOP5和平均精度，各個網絡在不同平台的運行能效也有分析，中國電信輸出的報告非常有參考價值。

3）跑分軟件派：魯大師AI Mark&安兔兔

當然，在評測領域跑分工具永遠不會缺席，魯大師和安兔兔也發布了相應的AI評測工具。其中，魯大師選取Inception V3、ResNet34、VGG16三種網絡，各自完成同樣的100張标準圖片識别任務，獲取概率值TOP5的答案，獲取答案以及完成測試的時間作為評測标準，這确實考驗到了AI性能，也具有一定的參考價值，但對比上述兩家來看，顯然維度還不夠全面，在精度方面的考慮相對較少，還有待完善。

至于安兔兔，客觀性有多少，相信搞機的各位都懂。根據安兔兔的說法，AI評測并沒有使用android統一的NN API，而是使用各家AI芯片的SDK。高通平台是SNPE，華為麒麟是HiAI、聯發科的SDK名為NeuroPilot，跨平台的對比參考價值并不高，更不必繼續深究其跑分模型的專業度了。

總的來說，目前業界還沒有完全統一的AI評測标準，仍需要全行業共同努力。要知道，即使是現在使用最多的CPU跑分評測，也是從90年代就開始啟動，由無數公司與産業組織共同努力，才最終完成了行業标準确立，所以AI評測标準的完全建立還需要持續的探索和積累。不過就目前業界使用最多的四大AI評測來看，還是ETH和中國電信最客觀最全面。