安兔兔ai性能评分榜（安兔兔AI评测正式发布）

安兔兔ai性能评分榜（安兔兔AI评测正式发布）仅首次运行安兔兔AI评测需要下载数据包，后续重新测试无需再次下载数据包，但系统每次都会验证数据包的完整性，如数据包出现损坏，则需重新下载后才能测试。安兔兔推荐用户在Wi-Fi状态下进行测试，虽然软件安装包大小仅为33MB，但数据包最高可达160MB，用户首次点击开始测试后会自动下载数据包（非Wi-Fi网络下有提示），下载完成后会验证数据包完整性，随后正式开始测试。除了硬件层面的不同外，SDK方面同样没有统一的标准，各厂商都提供有适用于自家AI芯片的SDK，其中高通的SDK名为SNPE、联发科的SDK名为NeuroPilot，海思麒麟的SDK名为HiAI、NVIDIA的SDK名为TensorRT，而三星的SDK目前尚未公布，这些SDK都会在安兔兔AI评测中得以展现。安兔兔通过和上述厂商的合作，建立了统一的标准进行测试。测试分为两个子项目，分别是图片分类以及对象识别。其中，图片分类是基于Inc

现如今AI一词对我们已经不太陌生，无论是PC端还是移动端，无论是手机还是汽车，不提到AI似乎就有点落伍的意思。AI已经和我们的生活息息相关起来，影响着我们生活的方方面面。

AI虽然严格来说是一种算法，但和软件以及硬件层面的支持是密不可分的，二者叠加就带来了性能层面的差距。

为了让大家能对自己手机的AI性能有一个直观的判断，安兔兔今天正式发布了“安兔兔AI评测”公测版，为大家提供一个可以量化的标准，从而判断不同平台AI性能的区别。

但需要注意的是，截止目前业内关于AI还没有一个统一的标准，各芯片厂商对于AI的理解也各有不用。比如高通是通过SoC内部的DSP来处理AI相关运算、海思麒麟是通过内部独立的NPU来专门进行AI运算，三星以及联发科也在最新一代芯片中加入了独立的AI芯片，三星同样称之为NPU，联发科则称之为APU。

除了硬件层面的不同外，SDK方面同样没有统一的标准，各厂商都提供有适用于自家AI芯片的SDK，其中高通的SDK名为SNPE、联发科的SDK名为NeuroPilot，海思麒麟的SDK名为HiAI、NVIDIA的SDK名为TensorRT，而三星的SDK目前尚未公布，这些SDK都会在安兔兔AI评测中得以展现。

安兔兔通过和上述厂商的合作，建立了统一的标准进行测试。测试分为两个子项目，分别是图片分类以及对象识别。

其中，图片分类是基于Inception v3神经网络进行，测试数据为200张图片；而对象识别则是基于mobilenet ssd神经网络进行，测试数据为一段600帧的视频。

安兔兔推荐用户在Wi-Fi状态下进行测试，虽然软件安装包大小仅为33MB，但数据包最高可达160MB，用户首次点击开始测试后会自动下载数据包（非Wi-Fi网络下有提示），下载完成后会验证数据包完整性，随后正式开始测试。

仅首次运行安兔兔AI评测需要下载数据包，后续重新测试无需再次下载数据包，但系统每次都会验证数据包的完整性，如数据包出现损坏，则需重新下载后才能测试。

此外，不同平台数据包的大小并不相同，安兔兔是通过各厂商提供的SDK将原始神经网络转化为厂商所支持的神经网络。虽然数据包大小不同，但最终测试样本完全相同，所有芯片都是在统一的标准下进行测试。

如果芯片自身并不支持AI相关算法，或者厂商提供的SDK暂时无法支持安兔兔AI评测的网络，图片分类和对象识别则使用TFLite调用CPU进行运算，效率较低，而且成绩也会不理想。

评分标准：

1、成绩和速度以及准确率有关，速度越快，准确率越高，最终成绩越高。

2、如果速度较快，但准确率较差，安兔兔AI评测有针对性的罚分措施，避免出现以降低准确率来增加速度最终影响总成绩这样的作弊行为，反之亦然。

特殊情况说明：

1、因安兔兔AI评测是对AI运算能力的评估，所以AI处理器相同，分数差异表现不明显（例如：高通845和710的DSP型号相同，所以分数差距不大)

2、目前三星尚未发布自家AI SDK，所以三星自家芯片均是通过CPU进行测试，导致成绩偏低，这一情况会在三星发布SDK后得到改善。

3、海思HiAI引擎对象识别目前使用TFLite在CPU上进行运算，导致成绩偏低，这一情况同样会在海思升级HiAI后得到改善。

4、NVIDIA的移动芯片通过TensorRT引擎可以把AI算法交给GPU通过浮点算法完成。

5、Android的版本同样会对测试成绩产生影响，理论上同一款芯片在Android 9.0下的成绩会高于Android 8.0，因为谷歌一直在系统层面优化对AI的支持。

小彩蛋：

在安兔兔AI评测正式版发布后，安兔兔会在合适时间发布安兔兔AI Mobile Tool，方便开发者调用各平台硬件加速功能，加速移动AI应用行业的发展。