虽然高通骁龙855芯片发布已经有一段时间了，也已知首发是联想Z5 Pro GT手机，但真机发售还需一段时间。据悉后续小米、三星、魅族也有可能推出相关的机型。有业内人士指出，搭载骁龙855产品推迟推出的原因或在于高通仍在优化相关性能，例如行业持续关注的AI表现，但令人兴奋的是近期公布的ETHZ Benchmark(苏黎世跑分) AI 跑分结果, 骁龙855终于以27356赶超了联发科 Helio P90的25654分。
骁龙855近期的AI跑分终于超越了联发科Helio P90芯片。(图/网络)
不过近期我们也同样发现，苏黎世跑分上也已经出现了使用骁龙855的联想Z5 Pro GT 的AI跑分(21024分)。但这个成绩却低于自家开发平台(27356分)的AI成绩。同样的骁龙855，为何跑分数会大相径庭呢?这其中有两个原因，并且是双向复合因素导致。
首先是开发板的处理器更容易跑出高分。主要原因在于开发版的骁龙855处理器并不需要过多的考虑硬件频率、散热条件、内部设计等，因此能够跑出比成品手机高得多的分数。而后期商品化的手机联想Z5 Pro GT由于考虑到实际体验，因此内部空间基本上都局促狭小，并且是被动散热状态，所以硬件运行频率都会被设计得相当保守，例如当硬件热度达到设定阈值之后就会立刻降频，导致跑分更低，所以开发版跑分和成品手机的跑分一直就存在较大的差异，这一点实际上不仅是骁龙855，参考之前的骁龙820、835、845等历代产品皆是如此。
通常开发版的跑分会比成品更高，图为骁龙855的GeekBench跑分。(图/网络)
其次是高通骁龙855平台对AI专核的缺失导致其“先天不足“。虽使用自研的第四代人工智能引擎，但和苹果、海思、联发科等带有AI专核(神经网络、NPU、APU)的SoC相比太过于“另类”，骁龙855是通过传统的CPU+GPU+DSP三大核心参与到AI场景运算中，因此在同联发科Helio P90的对比中，可以看到ETHZ Benchmark内部涉及到移动端神经网络超分辨率运算的第4、5、6、8项都大幅度落后。
ETHZ Benchmark所使用到的深度学习模型的项目特征。(图/网络)
虽然开发版在涉及到CPU+GPU大量硬件加速的第1、2、3、7项分数有所挽回跑分超过了Helio P90，但这本质上还是走回了传统运算方式的特点。值得关注的是从制程上Helio P90采用的是12纳米工艺，骁龙855则是7纳米工艺，骁龙855的赶超在意料之中，但却也间接反映出了联发科海思的专核策略已奏效。
回到实际的成品手机中，高通的跑分优势则进一步弱化。如同上文所说，手机内部的空间已经无法让CPU在进行通用运算的同时还能再兼顾AI运算，这势必会直接触发过热阈值降频，整体AI运算效率不敌同期的海思麒麟980处理器。
当然回归到用户体验方面，AI运算性能的背后反映的其实是专项体验的缺失。例如更快速高效的AI人脸识别应用、基于AI视觉加强的拍摄新功能，甚至未来基于边缘AI实现的人机智能交互、类人仿生学习、跨平台数据分析等，这都越来越需要SoC具备一颗独立的AI引擎来进行大量运算，而传统CPU搭配GPU来参与AI运算的想法已然无法满足用户的体验需求。联想Z5 Pro GT的AI表现能否比肩华为Mate20，又或者是即将在2019年第一季度到来的联发科Helio P90新机，这都要打一个大大的问号。
目前移动AI平台方面，联发科、海思、三星都已经在持续优化，例如联发科Helio P系列已经历经三代AI专核产品的铺垫，而华为海思和三星exynos 9系列处理器则通过NPU不断优化人工智能处理效率，三者都持续锁定AI专核。麒麟980终端产品独立NPU在AI性能跑分上或可超越骁龙855终端产品，犹未可知，这场AI争霸中，高通已然面临巨大的竞争对手压力。 
