“AI已经玩成这样了，下一步就要丢饭碗了”，“懂得还不如ChatGPT多…”。最近，在受到“新网红”降维打击后，很多网友绷不住了。这一切都源于OpenAI开发的聊天机器人ChatGPT，它已经成为家喻户晓的“新生代全知顶流”。从网友的各种聊天记录看，ChatGPT能够快速回答生活常识、冷知识，硬核的技术解析都能娓娓道来，甚至还能为网友选购手机出谋划策。

比如：

这回答有点专业！很多用户选择手机除了看品牌口碑外，会更多地关注易感知的拍照、续航、流畅度等等，对于手机的大脑——处理器究竟好不好，能决定手机哪些方面的体验，小白用户往往并不能说得清。

对于这一点，我们问了ChatGPT几个问题，看看这个AI版的数码博主能有什么样的见解。

一个好的处理器怎么影响手机的相机功能，能带来哪些效果？

毫无疑问，手机的相机功能是很多用户选购手机时非常重要的参考点，受到镜头模组、传感器和ISP影像处理器的共同影响。手机的镜头模组是“瞳孔”，负责采集图像信息，传感器相当于“视网膜”负责把图像信息转化为电信号，SoC中的ISP则是处理图像信号的“视觉神经中枢”，最终成像的清晰度、曝光度、亮度、色彩等表现都与ISP有关。

关于处理器对相机功能的影响，ChatGPT答案所涉及的信息也指向了ISP这个硬件。

如ChatGPT的答案，高性能处理器配备强大的ISP可以带来更好的图像质量。优质的ISP拥有强劲的图像信号处理能力，每秒可以处理几十亿的像素信息。比如联发科天玑高端芯片所集成的旗舰级图像信号处理器，3颗ISP每秒可处理高达90亿像素，相当于可以每秒处理约1000张4K画质的照片，让手机实现按下快门即成像，不仅快还能保证照片高质量。

喜欢拍照的用户也会注意到照片的曝光度、亮度和噪点控制，尤其是在暗光、逆光拍摄条件下，高端处理器可以更加快速、自然地优化照片的成像效果，还可以将ISP和APU（AI处理器）结合起来，用AI算力和算法进一步优化照片。例如联发科为了强化暗光拍摄的画质表现，推出了AI-NR 2.0降噪技术，让手机在暗光环境中也能快速成像并减少噪点，让照片更明亮、更清晰。

（Photo by 爱摄影的磊哥）

所以，关注处理器的ISP性能可以帮你挑选一部优秀的高端影像手机。不过，现在高端手机SoC的ISP与APU结合度越来越高，也有了更多的“化学反应”，包括ChatGPT提到的“更高效的电量使用”，这就绕不开APU这个硬件，于是我们有了第二个问题。

你怎么看待手机上的AI硬件，比如APU，它具体能带来哪些效果？

从ChatGPT的答案可以看到，APU提供的AI算力为语音识别、影像、游戏、省电等多个方面带来增益，可以说是手机处理器中的“黄金辅助”角色。

ChatGPT提到的“增强手机的图像处理能力”，简单来说就是让手机处理图像更高效、更智能甚至更有趣。这方面，智能图像语意技术是个新代表，本质是帮助手机在拍摄时，在ISP高效处理图像信号的基础上，依托AI进行实时图像语意分割，识别和区分出不同场景的特征，针对其饱和度和色调进行智能调校，全面提升图像画质表现。

从识别场景信息的角度来看，智能图像语意技术和ChatGPT说的有点异曲同工的意思，说白了就是依托AI机器学习的能力达到了“认知”的功能，这项技术需要大量的前期研发投入，目前只有高端手机芯片支持，未来几年有机会向下普及。

天玑9200支持的AI电影模式类似于ChatGPT提到的景深摄影和人脸识别技术，它可助力手机拍出电影般的人物景深效果与影调，硬件级的智能虚化处理，可以呈现多层次的景深，通过AI主体追焦技术，可以帮助用户省去运镜与变焦的复杂过程，让焦点牢牢锁定主角，轻松拍出大片。

关于APU赋能“游戏体验”和“节能省电”，可以用一项游戏技术来解释——移动端游戏超分技术（Game AI-SR）。这项技术的妙处在于保证了游戏高画质流畅体验的同时，还能降低功耗。正如ChatGPT的回答，“更高效的AI硬件可以更快地完成同样的运算任务，从而降低电量消耗”。超分技术就是将原本由GPU独立完成的游戏画面渲染工作分配给GPU和APU，GPU先渲染出较低分辨率的画面，然后通过APU和算法再提升画面分辨率以还原画面细节，有效降低了GPU负载，从而降低平台的整体功耗。

从近几年高端处理器发展趋势来看，头部的芯片厂商正在逐渐加深APU与各计算单元的协同，拥有高能效AI的处理器是一部高端手机的标配。

游戏超分这种技术，起到的更多是辅助作用，关键性能输出还是得看处理器的CPU和GPU。手机打游戏这件事，我们同样问了ChatGPT。

好的处理器如何影响手游体验，具体可以带来哪些效果？

评判手机游戏性能不外乎ChatGPT提供的这四个维度：流畅度、加载速度、图像效果、更多游戏功能，这些都离不开处理器中非常关键的一个硬件——GPU。

GPU的性能决定了处理器图形渲染能力的上限，关系到游戏的流畅度和图像效果。GPU算力越强，每秒渲染出的多边形就越多，图像质量也就越高。简单来说，GPU算力直接关系到游戏的帧率和画质体验，强大的GPU能让手机在高画质游戏中仍然保持高帧率的丝滑表现，直接拉满玩家的游戏体验。

举个例子，当下《原神》已经被公认是“性能测试仪”了，精美画面带来的重载让很多玩家望而却步。搭载Immortalis-G715 GPU的天玑9200依然能够让《原神》帧率接近满帧，且实现稳帧，刷怪、打BOSS、跑图告别卡顿，背后是全新架构的11核GPU性能较上一代提升了32%，才有了面对3A级游戏不虚的底气。

vivo X90 Pro搭载联发科天玑9200移动芯片（图源极客村长）

这还不够，当下的手机已经和PC一样卷了。ChatGPT提到的“使游戏图像更加逼真”几乎在点名道姓地说“光线追踪技术”。光追技术原本是PC端日益普及的图形渲染技术，现在已经被联发科等芯片厂商“卷”到手机上来了，也就是移动端硬件光追技术。

移动端硬件光追技术可以模拟光线的物理行为来构建虚拟画面的光照场景，优化反射、阴影等图像效果。说白了，光追技术就是让3D场景更真实，比如镜子有实时反射、树荫有边缘自然虚化过渡的软阴影，这样的视觉表现更接近于真实场景。现在可以借助搭载天玑9200的vivo X90、X90 Pro体验开启光追的《天谕》手游，今年还将有更多手游支持光追技术，可以说硬件光追必然是旗舰手机的必备功能！

开启光追效果（上）、关闭光追效果（下）（图源锋潮科技）

游戏加载速度，也就是游戏载入的速度。CPU和闪存数据传输能力越强，程序读写速度就快，游戏载入的时间也就越短。如果把CPU和闪存之间的数据传输比作运输，传统的处理器只支持一条车道运输。想象一下，如果变成8条快车道同时运输呢？那手机的读写速度将发生质变。这个想象已经在旗舰芯片上成为现实，即8通道UFS4.0闪存和多循环队列技术（MCQ）。

除此之外，“更多的游戏功能使玩家在游戏中享受更好的体验”，这一点比如天玑移动芯片搭载的HyperEngine游戏引擎，现在已经进化到第六代，提供了像素级实时拖影消除、智能稳帧技术2.0和游戏自适应调控技术等，能使游戏画面更流畅清晰，功耗更低。   

HyperEngine游戏引擎甚至还可以利用网络引擎优化游戏时的网络体验，例如天玑旗舰芯片支持的Wi-Fi快速通道、智能天线2.0、Wi-Fi/蓝牙双连抗干扰2.0、5G快速通道等，高速的网络连接能让玩家率先出招，先人一步锁定胜局。当然，这些网络优化技术建立在高速稳定的网络接入的基础上。

那么新的问题又来了……

现在高端手机网速为啥这么快，是因为有硬件在起作用吗，这些硬件具体有啥用？

手机的网速一般要分成两个部分去评估，一是5G/4G这样的蜂窝网络的连接速度，二是Wi-Fi网络下的连接速度。

手机移动网络的连接表现主要取决于调制解调器（又称基带），以天玑9200搭载的基带为例，它支持Sub-6GHz全频段5G网络，下行链路理论峰值速率高达7Gbps。面对当下用户的需求，高性能的5G基带不仅能为移动芯片提供更高的5G上下行速率，还可以满足复杂应用场景下的用网需求，比如“双卡双通”和“机场模式”等等。

“双卡双待”一卡通话时会占据全部的射频资源，导致另外一张卡无资源可用，如同单行车道上车辆不能并行。但“新增一套独立射频系统”的方案会给手机体积和续航带来新的问题。联发科推出的“5G新双通”解决了这个困扰，该技术创新地将全时双通和分时双通进行搭配，整体可覆盖频段高达100种以上，真正做到一个卡接电话时，另一张卡不仅可以接收来电，还可以享受高速率、低时延的网络连接。

前不久vivo宣布，搭载天玑9200旗舰芯片的vivo X90、vivo X90 Pro机型全球首发AI机场模式。这项AI通信黑科技是vivo与联发科针对机场连网场景联合研发的成果。vivo X90、vivo X90 Pro可以在36个国内外机场启用AI机场模式，利用感知AI引擎和搜网AI引擎，感知用户进入机场和飞机的起飞降落并智能调控搜网策略。在AI机场模式下，手机捕获网络的速度可提升79%，从原先的7.41秒优化到1.52秒。此外，在飞行过程中还可以平均节能30%，为用户提供连网快、续航久的优质使用体验。

手机的Wi-Fi网络连接速度则与处理器的Wi-Fi模块和支持的Wi-Fi标准有关。随着Wi-Fi技术的快速创新与迭代，第一梯队的旗舰手机处理器已经可以支持Wi-Fi 7了，例如在手机上率先支持Wi-Fi 7连接的天玑9200，网络传输速率理论峰值高达 6.5Gbps。

正如ChatGPT所言，芯片的优劣直接决定了手机终端的通信体验。

ChatGPT的确像一个数码博主一样可以提供很多评估手机的建议，比如屏幕、处理器、相机、存储、续航都是非常重要的维度，可供消费者参考。从另一方面来看，芯片不仅要看账面参数，还要看其能否满足用户的实际和潜在需求，与终端厂商和生态伙伴共同把功能参数转化为体验指标，带来突破性创新，这也是芯片持续发展的重要课题。

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