小米11pro 8 12(小米超声波指纹)

相信大家对小米12系列都有所了解。我们以旗舰小米12 Pro为例。它推出新一代骁龙8移动平台，最高频率达到3.0GHz，拥有6.73英寸微曲面屏幕，5000万像素IMX707主摄像头，5000万像素超广角摄像头和5000万像素双人像长焦镜头。

小米12 Pro AI体验的核心是来自骁龙8的第7代高通AI引擎。接下来，我们不妨通过实际体验感受一下小米12 Pro的AI能力有多强大。

首先是小米12 Pro的智能动态刷新率技术。我们知道，小米12 Pro采用6.73英寸2K分辨率Amoled屏幕，刷新率高达120Hz。这种屏幕质量确实不错，但是总是“全显示”也比较耗电。而且就刷新率而言，我们并不需要一直都是全120Hz，所以小米12 Pro推出了智能动态刷新率技术。

在这项技术的加持下，小米12 Pro会实时智能识别手机的应用场景，然后匹配合适的刷新率。比如看普通视频，刷新率会调到30Hz:

而当你滑动信息流时，刷新率会瞬间回到120Hz。

尤其是当你滑动屏幕的时候，随着屏幕移动速度的变化，小米12 Pro的屏幕刷新率也会有一个缓慢的下降，直到最后变成10Hz。

虽然小米12 Pro会根据不同的场景进行精细的刷新率调节，但在实际使用体验中，这些调节过程可以做到自然不灵敏，始终保持体验的流畅度，既保证了使用的丝滑，又省电。

要达到这样的效果，并不容易。我们必须立即判断手机的使用场景和用户触摸屏幕的动作，然后给出相应的刷新率调整方案。非常考验AI计算的速度和持久性。骁龙8的第七代高通AI引擎足以满足这样的需求，我们可以在后面详细分析。

小米12 Pro另一个典型的AI用例是动态性能调度技术。

我们知道，骁龙8有很强的高性能输出能力，但一直保持高性能也会带来发热量和功耗的增加。如果想让用户一直体验到快速响应，就必须在性能调优上放松，配合AI技术，在不同场景下以不同方式释放性能。动态性能调度技术就是为此而诞生的。

以《王者荣耀》游戏为例，动态性能调度技术可以实时分析游戏进度。比如游戏一开始，骁龙8的性能就会瞬间爆发，满负荷运行。同时屏幕刷新率只需要60Hz，保证快速进入游戏。

当游戏进入角色选择界面，骁龙8会瞬间进入低功耗状态，低频可以维持：

玩游戏时，骁龙8会在单人对线、打野等低负荷时动态降频：

但在进入多人团战的高压场景时，骁龙8可以提前预测，在1ms内调度所有核心的频率，保证稳定流畅的帧率。

与智能动态刷新率技术类似，动态性能调度技术可以根据游戏运行状态实时调度骁龙8的性能资源，同样需要强大的实时AI计算支持。

我们知道，骁龙移动平台的高通AI引擎本身就整合了平台的CPU、GPU、Hexagon处理器等计算模块的计算资源，实现AI计算。这种人工智能计算机制对于终端制造商利用人工智能进行实时、动态的性能调度具有先天优势。

除了以上两项技术，小米12 Pro在AI的应用上还有一个非常独特的功能，就是万物追焦，这也是小米在发布会上重点强调的。

万物追踪系统主要的AI应用是图像识别，包括人脸识别、物体识别等等。小米12 Pro对万物的追求，首先是能自动识别人体、人脸甚至猫狗等小动物。

打开所有东西来聚焦。只要人物进入取景屏，小米12 Pro就能快速识别并锁定焦点。即使人物快速移动，也能准确快速锁定焦点。

当物体被短暂画出并返回时，小米12 Pro可以快速找到焦点，继续被牢牢锁定。

而且借助骁龙8强大的AI识别能力，小米12 Pro还首次实现了眼球追踪的能力。在近距离拍摄人物时，小米12 Pro会快速锁定人物的眼睛作为焦点，随着距离越来越远，焦点会逐渐放大脸部和全身，非常符合人观察物体的习惯。

基于万物强大的寻焦功能，小米12 Pro可以达到极佳的抓拍效果。在拍摄高速运动的物体时，它能捕捉到某一瞬间的清晰细节，就像时间定格一样。

IT之家还是以人为例，投篮上篮的人。可见，小米12 Pro确实能够准确捕捉上篮的瞬间。下面这张照片，人物和篮球细节清晰，效果极佳。

简单的人脸和物体识别并不难，但会考验设备的AI操作能力，保持对焦点的跟踪和对运动物体的识别。它必须具有自学习特征判断的能力，能够快速预测每个运动物体的运动方向。摄影师按下快门，就能立刻给出最佳的拍摄参数方案，这些都需要骁龙8强大的AI能力的支持。

骁龙8的第七代高通AI引擎就像一个取之不尽用之不竭的宝藏，可以被终端厂商不断挖掘，然后对消费者进行创意和利用。

那么高通是如何通过骁龙8来帮助终端厂商实现这些强大又好用的功能的呢？下面具体说一下。

1、第7代高通AI引擎，计算能力超强

首先，自然是第 7 代高通 AI 引擎本身拥有强悍的 AI 运算能力。

在第 7 代高通 AI 引擎上，高通着重提升了高通 Hexagon 处理器的性能，实现了性能翻倍的表现，同时对共享内存进行了翻倍。

第 7 代高通 AI 引擎在广泛的 AI 模型用例中的推理时间比前代 AI 引擎快 4 倍，同时 AI 能效比前代提升 1.7 倍。这使得骁龙 8 的 AI 性能在 inceptionv3、mobilenet_v2、Resnet50、VDSR 等 AI 测试中能实现最高 4 倍的提升。

除了高通 Hexagon 处理器性能翻倍，第 7 代高通 AI 引擎的 AI 软件性能也提升了 2 倍。正是因为更快的运算速度和更强大的算力，上面小米 12 Pro 才能实现像万物追焦那样实时的、需要秒速、持续 AI 运算的功能。

在全新低功耗 AI 子系统的辅助下，传感器中枢模块的 AI 性能提升 75 %，功耗降低 50%。

传感器中枢模块的增强，让搭载骁龙 8 的终端能够始终待命，以实现一些长时间、或者随机性质的 AI 功能。比如我们前面提到的小米 12 Pro 的智能动态刷新率技术，就必须实时感知智能手机所处的使用情景然后来调整刷新率方案，同时，用户触摸屏幕的时间点也是随机的，能实现这个功能，就有传感器中枢模块 AI 性能提升的功劳。

当然，作为终端产品，小米 12 Pro 能将骁龙 8 强大的 AI 能力成功转化为落地的应用，除了第 7 代高通 AI 引擎本身的实力提升，更离不开高通和终端厂商的深度合作，只有这样，才能帮助终端厂商真正吃透骁龙 8 的 AI 特性，从而推动 AI 应用落地。

事实上，小米 12 Pro 在发布之前，高通就和小米开始了提前数月的联合调优，数百位工程师共同合作，反复打磨，死磕体验，这其中包括如何让骁龙 8 的 AI 技术实现完美的应用落地，给消费者带来最好的 AI 体验。不仅如此，小米和高通的合作已经超过十年，双方更是在全球多地成立了联合研发中心，正是基于这样深厚的合作基础，我们才能在骁龙 8 发布后这么短的时间里看到小米 12 Pro 上如此成熟的 AI 功能应用。

NAS 研究可以将要使用的硬件以及其他设计参数以帮助工程师快速实现最优设计，自动设计神经网络模型。从根本上绘制硬件蓝图并利用 AI 充分发挥那些特性以产生最优结果。这项合作对于开发者快速了解第 7 代高通 AI 引擎的 AI 能力，并在加速应用落地方面非常有帮助。

再比如，高通还和 NLP 领域应用厂商 Hugging Face 合作，在第 7 代高通 AI 引擎中支持了 Transformer 网络，可以帮用户分析手机上的通知并推荐哪些可优先处理，让用户不错过最重要的信息。

总之，通过广泛的合作和在产品、技术层面的巨大升级，高通让骁龙 8 的 AI 技术能够顺利转化为实际终端的功能应用，也真正让 AI 能够更快的为用户带来极致体验。

在全新一代骁龙 8 移动平台正式发布不到 1 个月的时间里，我们就能在小米 12 Pro 手机上体验到让人惊艳且好用的 AI 功能，这背后有第 7 代高通 AI 引擎本身强大的实力，有高通和小米以及其他产业链合作伙伴的深入合作，更重要的是，高通在 AI 领域数十年投入的积累，让他们在推动 AI 应用切实落地方面拥有深厚的经验，更形成了产业合力，这是我们这么快就能领略骁龙 8 的 AI 技术风采的深层原因。

高通对 AI 人工智能领域的研究从 2007 年即已开始，他们在 2007 年就启动首个人工智能项目，随后开始进行脉冲神经网络等领域的研究。后来，高通在 2015 年骁龙 820 处理器上正式融入了第 1 代 AI 引擎 Zeroth，此后人工智能引擎成为骁龙旗舰移动平台的“标配”，发展至今已经到了第 7 代。在这个过程中，高通 AI 引擎无数次将自身的 AI 能力转化为实际落地的应用，服务终端消费者。所以，骁龙 8 在 AI 应用方面的强势表现，其实就是数年经验积累的结果。

远的不说，就以近些年比较典型的案例来说，比如短视频是这几年最炙手可热的赛道之一，而拍摄短视频需要用到的各种特效，如果少了 AI 的助力，体验将会非常糟糕。而这正是高通 AI 引擎落地的典型用例之一。

此外，过去这些年异常火爆的移动电竞，高通也在移动终端的电竞体验上应用了很多 AI 技术。例如在 Snapdragon Elite Gaming 技术系统中，就有很多技术离不开高通 AI 引擎的助力，像很多手机都能在打开游戏时自动进入高性能模式，还有游戏里的 VRS 技术等等，都需要 AI 的深度参与。

AI 技术的应用无处不在，消费者在生活、工作、娱乐中需要用到 AI 的场景也很普遍。而高通这些年持续推动 AI 技术落地为实际的应用，不仅是推动了 AI 产业的发展，更为普通消费者带来了切实的便利，让技术真正能够造福于大众。

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