谷歌自研Tensor手機芯片，“下一代Android手機”要來了？
性能上PK iPhone仍需時間
之前的Pixel系列手機雖然很受geek們的歡迎，但它在美國的銷量根本無法與三星和蘋果相比。
Stat Counter顯示，谷歌手機的市場份額遠不及蘋果和三星。
想要發力手機市場，谷歌急需一款賣點突出的產品。所以，谷歌把賭注下在了Tensor上。
官方放出的圖片顯示，這塊SoC尺寸大概是一個回形針長度的一半。
谷歌這顆芯片Tensor代號為Whitechapel，它由谷歌設計，由三星代工生產，將是一個8核、5納米、基于ARM的芯片。
Pixel6沒有完成蘋果A系列處理器那樣的革命性升級，可能與其他搭載高通或三星處理器的安卓機非常相似。
比如驍龍888使用了Arm Cortex－X1、A78和A55的部分定制版本；三星的Exynos2100的CPU和GPU都使用了Arm設計。
一句話，Tensor與驍龍888或Exynos2100在整體CPU或GPU性能上的差異并不大。
Tensor Chip并非聚焦在性能層面
如今手機使用場景正在逐漸發生變化：
用于通用計算的CPU在越來越多的App使用場景中可能越來越不吃香，并且巨大的功耗也會影響使用體驗；
與此同時，諸如視頻、拍照、文本及語音識別等智能化功能成為了更高頻的需求。
為這些場景定制的AI專用芯片在日后就顯得愈發重要。
而谷歌Tensor Chip的定位也并非在性能層面擊敗搭載A系列芯片的iPhone。
恰恰相反，［手機運存4G足矣］是谷歌很長一段時間之內在設計自有手機時遵循的邏輯，這是來自Android開發團隊眼中的標準答案。
和國內Android旗艦手機如今普遍運行內存12G／16G，甚至即將突破20G的軍備競賽式更新對比，兩種不同解決方案之間有著天差地別。
在谷歌的理解中，下一代手機需要并非更強的性能、更大的運存，但想要繼續改善如今智能手機的使用體驗，則需要借助各種使用深度學習技術、針對使用場景優化的協處理器來完成。
自研SoC其中一個重要目的就是進一步推動谷歌旗下各種AI／機器學習技術，借助算力更強悍的移動端硬件，走出實驗室，來到普通用戶的實際使用中。
通過實際運用獲得更多可供訓練AI的數據，進一步推動AI的實用化。
在Tensor Chip中，谷歌終于得以將過去發布的各種協處理器，全部整合進SoC中。
Tensor Chip相比于現有其他SoC最大的區別其實在于：它加入了谷歌針對移動設備定制的TPU處理單元，這是谷歌Cloud云服務團隊針對機器學習加速設計的專用芯片。
將谷歌核心功能帶入自研芯片之中
谷歌芯片的核心是一個強大的內部TPU，它能夠實現設備上的實時字幕語言翻譯、無需互聯網連接的文本到語音轉換、雙鍵盤和語音輸入方法，以及卓越的攝像頭功能。
AI和ML是谷歌的核心功能，而且可以說谷歌比其他所有人都做得更好，因此它是谷歌芯片的核心焦點。
Pixel的問題在于，我們不斷遇到現有現成技術解決方案的限制，很難將研究團隊最先進的技術應用到這款手機上。
Tensor SoC谷歌憑借自己的愿景脫穎而出，不僅是機器學習芯片，還包括硬件設計如何影響產品差異化和軟件能力。
谷歌Tensor的推出還意味著，谷歌將放棄合作十多年的高通，走上自研芯片的道路。谷歌Pixel系列產品此前運用的一直是高通研發的芯片。
谷歌推出自研芯片，一個關鍵目的在于為了擺脫第三方供應商的依賴，強化自主創新，避免受制于人，此外，采用自研芯片也能降低成本。
值得注意的是，谷歌棄用高通芯片，推出谷歌Tensor，并不是全面和高通終止合作。
谷歌還會繼續在現有和未來基于驍龍平臺的產品上與高通密切合作，會繼續使用高通高性能、低功耗的ARM芯片架構。
據悉，Tensor將采用基于Arm的架構，Arm因為功耗低而廣泛被行業使用在手機、平板電腦和筆記本電腦上。
國內手機廠商加入自研芯片的行列
近幾年，受美國制裁影響，華為的麒麟高端芯片在生產上遭受打擊。
除了應對智能手機市場的差異化競爭，以及減輕對傳統廠商的依賴外，當下正在全球范圍內蔓延的缺芯浪潮也是手機廠商們開始布局自研芯片的一個動因。
而且，根據業界的評判，缺芯將是長期性的問題。在這樣的背景下，手機廠商們布局自研芯片。
例如今年4月小米在MIX FOLD折疊屏旗艦手機中搭載了自研的澎湃C1ISP芯片。
繼小米推出自研澎湃C1ISP芯片之后，國內另外兩家一線手機廠商OPPO和vivo也即將發布自研ISP芯片。
OPPO自研芯片團隊目前已經有大概上千人，首款產品是和小米澎湃C1類似的ISP芯片，將在明年年初上市的Find X4系列手機上首發。
結尾：
然而，高通和其他公司并沒有坐以待斃。機器學習、計算機成像和異構計算能力是所有主要移動SoC廠商的核心，而不僅僅是在他們的高端產品中。谷歌的TPU技術和張量TensorSoC是否真的領先于行業，還有待觀察。
