随着苹果加入虚拟现实的战场，非苹果阵营在这方面的发展肯定也不会放松。由于显示技术、处理器芯片设计，各家智能机方案供货商基本上都相差不会太大。因此，要在 AR 市场胜出，关键还是在各手机平台针对个人体验优化的机器学习设计是否到位，以及能否带动足够数量的开发者进入这个市场。

苹果已经在相关的应用上投入了很大的心力，其他阵营如果不能快速赶上，技术差距将可能被进一步拉大。各家主流芯片设计商对人工智能的想法也存在分歧，移动领域相关产品暂时没有太多选择。

ARM 架构独霸移动方案，GPU 技术以高通均衡性最佳

苹果加大迈向未来虚拟平台的步伐，想把非苹果阵营远远甩在后头，而财力不足的非苹果阵营却无法像苹果一样不惜工本的设计自有方案，芯片上的每个晶体管的成本都要锱铢必较。能满足从苹果，到小芯片设计公司的不同需求，且都基于同一架构，又要能提供不同的自定义架构弹性，在移动方案的架构选择方面，到现在也只剩下 ARM 一家了。

ARM 在针对人工智能方案方面提供了两大方向：在 CPU 方面，其最新架构提供了更多元化的核心互连方式，增加芯片的规模弹性以及应用效率；另外一方面，也提供了 GPGPU 运算加速功能，当然，手机上的 GPGPU 运算加速在应用数量或普及率方面仍无法与 PC 平台相提并论，但硬件已经支持了，未来若 Google、苹果或百度、腾讯等公司能够推出标准开发工具包，那么对此类的运算应用将有可能加速普及。

图丨ARM 与软银连手布局 IoT，欲成为机器学习最大数据供货商／用户

当然，ARM 的目标市场其实包含服务器在内的高性能能计算平台，但 ARM 在高性能计算方面的经验和市场布局其实水平一般，但若依靠其在移动应用领域的一家独大的地位与开发经验，将相关计算平台扩展到其他应用领域，并结合更多布局在 IoT 应用的各类型传感技术所产生庞大数据，将对 ARM 在机器学习甚至AI技术和市场布局更有利。

换句话说，机器学习有许多环节，ARM 虽然在高性能计算生态方面不够成熟，不能站上主要的核心大脑地位，但是机器学习是要有数据源的。ARM 与软银结合，分散在各行各业的 IoT 大战略，目标就是要成为主要的资料供应源。毕竟即便计算架构本身如何强大，直播，若没有相关传感设备进行数据收集，也没办法构成有意义的资料。再加上智能手机这个最接近使用者的终端，以及未来基于智能手机之上、包含 AR、MR 等各种与现实交互、能提供大量来自各种模拟人类感官的综合应用，将能渗透各种产业，构成极为强大的生态。

当然，目前所有的移动通讯芯片方案几乎都是基于 ARM 架构，但这些方案其实还是有些不一样，比如说所搭配的 GPU，或者是 DSP 辅助计算核心的选择会不一样，最终呈现出来的效果也会不同。

图丨ARM 与软银的 IoT 大战略

CPU 部分我们略过不谈，毕竟都是标准 ARM 架构，即便是定制化，其实也和原版核心相去不远。最大的差别在于 GPU 和其他订制架构部分，目前在移动应用上的主流 GPU 架构包含 ARM 的 Mali、高通的 Adreno，以及 IMG 的 PowerVR，从单位能耗来看，Mali 最低，但随着技术迭代，有逐渐赶上竞争对手的趋势。

目前，ARM 架构下的所有可选 GPU 方案都支持通用计算，在移动应用中，GPU 的能耗、单位元面积性能表现要比绝对性能更重要，Adreno 与 PowerVR 在同代架构上的效率差距不大。PowerVR 最新的架构 Furion 除了强调能耗，也大幅改良单位元面积性能，单位元芯片面积能输出的计算性能可以说是移动通讯芯片中可选的性能最强的方案。苹果虽说要放弃和 IMG 的合作改用自家研发的方案，但下一两代的芯片不出意外仍会采用 PowerVR。