第0598章 绝对的霸主（第2/3页）

孟谦播放了一段视频又简单打了会儿游戏，OLED屏跟LCD屏的区别还是很明显对比出来的。

介绍完屏幕，孟谦把相机背过来，“相信刚才已经有不少人注意到鸿蒙3有两个摄像头。

确实，鸿蒙3采用的是双摄镜头，搭配最新的大尺寸CMOS传感器，成功打造出了1000万像素的手机。

我们注意到越来越多的用户对相机有很高的需求，用户们想要通过相机记录下我们的生活，所以我们也会致力于为用户打造更高标准的相机摄像功能。

对于饱受争议的续航能力，鸿蒙3采用了比亚迪全新研发的电池，可以提升50%的续航能力。

与此同时，从鸿蒙3开始，充电宝将作为官方配件进行赠送。”

短短一年的时间，充电宝市场充斥着上千个杂牌，各种粗制滥造的产品已经把市场搞乱了，大风集团拿着专利去告，人家小作坊根本不在意，你告了大不了我不卖了，捞一笔算一笔。

所以最后公司想了想干脆直接把充电宝放到配件里送算了，当用户用习惯了大风集团的充电宝，后续反而会有一些人更愿意花钱买原厂的。

“提到硬件，最核心的自然就是我们处理器，鸿蒙3采用的是全新自主研发的M3处理器，而从测试数据来看，M3的性能达到了M2的两倍。”

性能直接翻了2倍，这让现场不少人感到意外。

面对大家的惊讶，孟谦淡定的侧过身，“这次性能的大幅提升得益于M3处理器的一个革命性变化。”

屏幕上出现了一行字：M3处理器，全球首款手机AI芯片。

“什么是AI芯片，我们又为什么要推出AI芯片？随着云智联的不断发展，我们愈发肯定目前精度最高的算法就是基于深度学习的，而跟传统机器学习的计算精度和计算量相比，深度学习跨越了多个量级，这就让我们意识到摩尔定律之下的芯片发展速度是绝对跟不上算法的发展速度的。

而从2007年开始的这轮人工智能大爆发已经让我们看到了人工智能在诸多领域的发展速度，且在短短两年内应运而生多个应用方向，那么在可见的未来，如果处理器还是按照过去的速度发展下去，硬件将会限制人工智能发展。

出于这一技术需求和技术预判，我们从3年前就开始研究AI芯片，并成功打造了M3这款手机AI处理器。

M3处理器是一款FPGA芯片，在深度学习算法的运算中，他能实现超过10倍的效率。”

看到10倍效率，如果有来自后事的人肯定就知道了M3的算法处理能力还有很大上升空间的，但放在2009年，这就是巨大的技术突破。

在发布会现场，孟谦并没有深论AI处理器这个东西的技术原理，还是那个道理，说多了用户也听不懂，这毕竟是产品发布会，大概把概念说清楚就好了，反正对用户来说就是上手体验最直接，说那么多深奥的技术他们听不懂也没什么兴趣。

事实上，AI芯片有四大方向，分别是并行加速计算的GPU、半定制化的FPGA、全定制化的ASIC以及IBM在2010年提出的类脑芯片。

按照曾经的历史，2007年到2010年是GPU的主场，2010年到2015年是FPGA的主场，2015年到2019年是ASIC的主场，当然，到后来大家都各自找到了自己更适合的领域，哪怕是2019年，GPU在人工智能领域依然有属于自己的庞大市场。

至于类脑芯片，只有IBM一家公司在认真投入，未来究竟有多大的发展空间谁都不好说，反正很多人对类脑芯片有很大的期待，认为类脑芯片也许会成为IBM立足人工智能领域的法宝，但IBM这家公司实在是太喜欢吹牛逼了，孟谦反而不是很看好。

M3之所以采用的是FPGA有两方面原因，一方面原因是专用集成电路不知道为啥经常被一些人看不起，但专用集成电路的研发一点都不容易，尤其是在2009年之前，大家基本都没什么经验，所以事实上，大风集团关于ASIC的研发还在进行中，并没有成功。