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手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么？


智能手机早期诞生时 ， 它的智能只能说是“Smart” 。 发展至今 ， 我们再说到智能手机时 ， 它的智能早已超越了“Smart”而变为了“AI”（人工智能） 。 不得不说 ， 近年来 ， 伴随着AI技术更多、更广泛地应用于智能手机当中 ， 用户开始渐渐地感觉到 ， 手边的这台便携智能终端是真的开始智能了 ， 其最大的体现就是功能的进一步丰富与好用 。
手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么？
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AI美颜早已成为大多数用户自拍首选功能
与此同时 ， 还有一个问题摆在消费者的面前 ， 那就是“选择” 。 据不完全统计 ， 仅今年上半年 ， 全新发布的智能手机就有几十款 ， 面对这么多的产品 ， 用户该如何选择？成为大多数消费者购机的主要困扰 。 于是 ， 为了帮助消费者更好地去挑选带有AI功能的智能手机产品 ， 继智能手机性能、拍照“跑分”后 ， 终于 ， 又来了针对AI性能的“跑分” 。
当下 ， 随着“AI跑分”逐渐“成熟”（并非真的成熟 ， 仅仅是越来越多地出现在大众视野中） ， 究竟该如何解读这样的一个“跑分”？从消费者的角度来看 ， 如何理解这样的“跑分”？“AI跑分”是否具有参考价值？一系列的问题进一步困扰着广大的消费者 。 早先 ， 笔者的一位友人也曾问道 ， 难道不是像性能与拍照跑分一样 ， 分高就证明性能好、分低就证明性能差吗？笔者负责任地告诉他 ， 当然不是！至于为什么？那正是这篇文章想要跟你讲的！
AI性能究竟取决于什么？
了解AI技术的人想必都会懂得 ， AI技术并不是简单的运算快慢可以评判得了的 。 考虑到大多数用户并非对AI技术了解得那么深入 ， 在正式开始讲讲“AI跑分”复杂在哪前 ， 笔者认为还是有必要普及一些有关终端侧AI性能的基本知识 。
手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么？
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人工神经网络
无论是终端侧AI还是云端侧AI ， 在为用户提供服务的过程中 ， 决定服务质量优劣的一大因素 ， 就是神经网络 。 如今 ， 我们常说的神经网络主要是指受人类大脑活动方式的启发打造的算法模型 。 在其正式投入使用前 ， 神经网络首先需要经过训练阶段 ， 也就是常说的机器学习阶段 。 即通过大量数据的学习 ， 让人工神经网络可以基于数据得出一些结论、或者是基于特定数据完成新的推理 。 例如小米智能手机的AI魔法换天功能 ， 就是在一套算法中 ， 大量学习了带有“天”的图片为数据基础 ， 进而演化到在功能实现的过程中 ， 算法自己可以准确地识别出图片中“天”的所在 ， 并自动进行替换 。
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小米10 PRO 5G AI魔法换天样张
因此 ， 算法模型的完善与否 ， 自然成为决定AI性能的关键因素之一 。 当然 ， 算法还是要运行在硬件上 ， 以智能手机上的终端侧AI来说 ， 除了算法模型的质量外 ， 运算能力当然也是评判AI性能的重要标准 。 而AI跑分 ， 往往就是针对硬件的能力进行测试 ， 并将测试结果带入到一套打分体系下 ， 加以权重后 ， 形成一个最终得分来展现终端AI性能的优劣 。
听方法论似乎觉得没什么不妥 ， 但在实际执行的过程中 ， 可就没有想象中那么简单了 。 如今 ， 令广大消费者大呼AI跑分看不懂的关键在于不同第三方机构提供的AI跑分结果大相径庭 。 究竟应该相信谁？消费者显然已经看懵了 。
AI跑分大相径庭背后 ， 反映出了什么？
究竟为什么智能手机AI跑分的成绩会出现截然不同的结果呢？为了说明这样一个问题 。 在此 ， 笔者针对目前市面上比较常见的三大AI跑分软件、机构进行详细讲解 ， 尽可能做到通俗易懂让消费者可以做到一目了然！


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