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2020年手机芯片AI性能排行榜，哪家最强？

来源：AI门户网时间：2026/4/11 22:55:00 共 2315 浏览

不知道大家有没有这种感觉，现在买手机，参数表里CPU、GPU听得多了，突然又冒出来一个“AI芯片”或者“NPU”，看得人一头雾水。这玩意儿到底是干嘛的？它对我们的手机体验影响大吗？这就好比“新手如何快速涨粉”一样，很多人想了解，但第一步总是不知从何入手。今天，我们就来聊聊2020年那会儿，各大手机芯片在AI能力上的“华山论剑”，用最直白的话，把这事儿给你讲明白。

AI芯片到底是个啥？手机为啥需要它？

简单来说，AI芯片就是手机里专门负责处理人工智能任务的“小脑”。以前，像语音助手识别你的话、相机自动美化照片、系统预测你下一个要打开哪个APP这些“智能”活儿，都是由CPU（中央处理器）这个“大脑”兼职干的。但AI任务往往很特殊，需要同时进行海量的简单计算，这让通用型的CPU干起来又慢又费电。

所以，厂商们就给手机加了个“小脑”——专门为AI计算设计的处理单元。它可能叫NPU（神经网络处理器），也可能叫APU（AI处理器），或者像高通那样，把CPU、GPU、DSP等一堆硬件打包起来协同工作，统称为“AI Engine”。它的核心任务就是高效、低功耗地完成AI运算，让你手机的“智能”功能反应更快，而且不那么耗电。

那么，2020年各家芯片的这个小脑，谁发育得更好呢？我们直接看当时的“考试成绩单”。

2020年手机AI芯片性能排行榜单

当时，国内知名的评测机构鲁大师发布了一份季度AI芯片排行榜，这份榜单通过运行几种主流的神经网络模型来测试芯片的AI性能，可以看作是一次比较权威的“摸底考试”。结果一出来，有点让人意外。

*第一名：高通骁龙865

*AI跑分：112309分

*这个分数可以说是遥遥领先，几乎是第二名的两倍。它搭载的是高通第五代AI Engine，最大特点是采用了异构计算的思路。简单讲，它不是靠一个单独的“死脑筋”NPU硬算，而是让CPU、GPU和专门的Hexagon张量处理器（可以理解为更灵活的AI加速器）协同作战，什么任务适合谁干就派谁去。这种设计的好处是灵活性和能效平衡得非常好。特别是它的Hexagon处理器，重点优化了对8位、16位定点运算的支持，这在保证精度的前提下，能大幅降低功耗，让手机更省电。

*第二名：苹果A13 Bionic

*AI跑分：59050分

*搭载在iPhone 11系列上。苹果的路线不太一样，它很早就集成了自研的“Neural Engine”（神经网络引擎）。A13的Neural Engine性能已经很强，每秒能进行超过一万亿次运算，为Face ID、拍照算法等提供了强大支持。但在这次偏向于安卓平台常用模型的跑分中，分数与骁龙865差距较大。不过要记住，跑分只是体现某一方面的能力，苹果的优势在于其软硬件深度整合带来的实际体验优化。

*第三名：华为麒麟990 5G

*AI跑分：58014分

*华为从这一代开始，用上了自研的达芬奇架构NPU，告别了之前的寒武纪方案。这个达芬奇架构很有意思，它采用了“大核+微核”的设计，有点像CPU的大小核，大核处理重负载AI任务，微核负责始终在线的轻量级AI应用（比如拾音唤醒），目的是实现性能和功耗的精准控制。这让麒麟990在AI拍照、视频实时抠图等场景下表现很出色。

看到这里，你可能有个疑问：为什么骁龙865的分数能高出这么多？是苹果和华为不行了吗？别急，这正是问题的关键。

自问自答：分数差距这么大，到底说明了什么？

好，我们来拆解一下这个核心问题。首先必须明确一点：跑分高，绝对不等于体验差；但跑分差距巨大，背后一定有其技术原因。

骁龙865的AI跑分之所以一骑绝尘，关键在于高通那套“AI Engine”整体解决方案的思路。它不像有些厂商只堆一个NPU的算力，而是把整个芯片系统都调动起来为AI服务。你可以把它想象成一个高度协同的专家团队：

*CPU（Kryo 585）：擅长处理复杂的逻辑和调度，是团队的指挥官。

*GPU（Adreno 650）：擅长并行处理大量图形和浮点计算，是团队的强力执行者。

*Hexagon 698处理器：这是专门的张量加速器，可以理解为AI计算专家，特别精通处理神经网络里那些特定的矩阵运算（比如卷积、池化）。

当AI任务来了，这个团队会智能地分配工作：简单的、需要高精度的活给GPU干；特定的、重复性高的矩阵运算给Hexagon干；协调和调度的活给CPU。这样分工合作，效率自然比只靠一个“大力士”（单一NPU）吭哧吭哧干要高得多，也更省“体力”（电量）。

此外，骁龙865在内存（支持LPDDR5）、数据压缩技术等方面也为AI计算做了优化，减少了数据搬运的能耗，这同样是提升能效的关键。

那么，这是否意味着苹果和华为的方案落后呢？完全不是。这更像是两种不同的技术路径：

*苹果：走的是垂直整合、软硬一体的路线。它的Neural Engine和iOS系统、自家的AI框架（Core ML）结合得极其紧密。很多AI任务，比如照片的智能HDR、视频的影院级防抖，是芯片、算法、传感器、系统共同作用的结果。它的优势在于为用户提供无缝、稳定且高效的端到端体验，而不是在某个通用跑分上争第一。

*华为：达芬奇架构NPU则代表了另一种专用化方向。通过设计专门的AI计算单元，并采用大小核结构来精细化管理功耗，在特定的AI应用场景（尤其是影像处理）上能做到非常极致的能效比。

所以，对于小白用户来说，看这个排行榜的正确姿势是：

1. 它反映了不同芯片在应对通用AI benchmark（基准测试）时的理论计算能力差异。

2. 骁龙865的高分，证明了其异构AI计算体系在当时的综合能效和灵活性上有一定优势。

3. 但实际手机体验是综合性的，芯片AI性能只是基础，厂商的算法优化、系统调校同样至关重要。麒麟990的拍照优化、A13的视频能力，都是很好的例子。

给新手小白的选购思考

聊了这么多技术，最后落到我们买手机上。作为小白，怎么看待芯片的AI性能呢？我的观点是，你可以把它看作手机“未来潜力”和“综合流畅度”的一个重要指标。

*它意味着手机更“聪明”：更强的AI算力，能让语音助手反应更快更准，让拍照的夜景模式、人像虚化效果更好，让系统学习你的使用习惯并预加载应用更灵敏。

*它关乎续航体验：高效的AI计算意味着用更少的电完成同样的智能任务，这对手机续航是隐形的加分项。

*不必过分纠结分数：对于绝大多数日常使用，2020年这些旗舰芯片的AI性能都已经绰绰有余。与其死磕跑分数字，不如关注具体功能。比如，如果你特别看重拍照，可以看看这款手机利用AI实现的拍照功能（如超级夜景、多帧合成）实际样张如何；如果看重流畅度，可以去实体店试试系统的动画和App启动速度。

总而言之，2020年的这场AI芯片竞赛，高通骁龙865在测试中展现出了强大的理论性能，其异构计算思路影响深远。而苹果和华为则深耕于各自的技术生态，提供了特色鲜明的体验。作为消费者，了解这些背景知识，能帮助我们在面对琳琅满目的参数时，多一份清醒的判断，知道钱花在了哪里，哪方面的提升对自己才是真正重要的。毕竟，手机是拿来用的，自己用得舒服、顺手，才是最好的。