总有人会浅薄地以为，你仅仅加了一个摄像头，世界上也有其他超广角摄像头了，这有啥新鲜的？
菲尔·席勒（Phil Schiller）拿起桌上的一部 iPhone 11，翻开相机，他指着屏幕两边延伸出的取景画面对我说：
你瞧，它实际上是两颗摄像头一起在运作。
眼前这位担任营销的苹果高档副总裁，看起来比镜头前消瘦不少——在紧锣密鼓的苹果发布会上，席勒掌控着关于产品和技能层面的解说时刻。
但咱们没有时刻在 Keynote 上解说它详细是怎么发作的，但它就在那里，历来没有人做过。
在大约 40 分钟的专访里，虽然我企图把对话引向更符合这位高管身份的话题上，但这位具有技能布景的高档副总裁，却一直喋喋不休地向我吐露发布会上他没来及说的技能细节。
摄影是 iPhone 11 系列的中心卖点。正如咱们此前评测，无论是三摄变焦的毫无抑扬，仍是夜间方法的纯净度，iPhone 的摄影都再一次回到职业抢先的方位。
芯片改动摄影
席勒把 iPhone 11 摄影的打破归功于 A13 仿生芯片上。这块由苹果自研的第二代 7nm 芯片， 仍然选用 2+4 的规划，即两个高功用中心和四个能效中心规划，其间 CPU 速度最高可提高 20%，能耗最多可下降 30%，而四个能效中心速度提高了 20%，能耗却下降了 40%。
席勒以为，机器学习是 A13 仿生芯片差异于 A12 规划的一个要点，CPU 上新增了两个新的机器学习加速器，能以最高达 6 倍的速度履行矩阵数学运算，每秒可进行 1 万亿次的运算。
在相同的尺度里，A13 仿生芯片比上一代多塞进了 11 亿个晶体管。那么，多出算力花在哪里？
答案是机器学习和图画处理的功用。
最好的比如莫过于 Deep Fusion，这个被席勒称为「核算摄影的张狂哲学」的功用，能够在用户按下快门前摄影 8 张相片，并交融一张按下快门时的长曝图片，生成一张比美专业相机的高动态规模相片，即便在中低光环境下也能出现更多细节。
席勒在发布会上介绍 Deep Fusion
席勒向我解说了它与智能 HDR 的不同：在正常情况下，智能 HDR 是经过多张图片的仓库得到一张更好的相片，ISP 供给数据担任终究的成片，神经网络引擎仅仅帮忙成片。
ISP 意为图画信号传感器，首要担任讲传感器上的数据信号转换为屏幕上的图画。iPhone 11 取景框来自两个摄像头一起取景的画面，近乎完美的拼接， ISP 功不可没。
可是 Deep Fusion 不一样，当你摄影了更多的相片数据时，它们会直接给到神经网络引擎，神经网络引擎具有一种全新的模型，能够整合很多的相片——它会对 2400 万像素进行逐个像素的比对，然后组成终究的相片。这是第一次，神经网络引擎首要去担任这个作业，而非 ISP。
那么，组成的时刻？
一秒钟！你只需求关怀摄影的事，当你回到相册的时分，它现已静静地躺在那里了。
iPhone 的摄影页面坚持了 iOS 一向的简练，苹果期望协助用户做挑选，但背面却有准确的数字调度。席勒泄漏，DeepFusion 只会在 10-600lux 下的照度下激活，假如光线低于 10 lux，相机启用的则是夜间方法。
芯片的「大脑」
不止是苹果，各家智能手机厂商们逐步意识到，智能手机年代的印象，早已脱离元器件的堆积，不是 CMOS 底大一寸压死人的粗犷逻辑，是感光元件、ISP、算法，乃至机器学习的合作与协同。
在 AI 大行其道的今日，当 AI 才智摄影、 AI 人像、AI 美颜概念简直成为 Android 手机的金字招牌，苹果显得有些方枘圆凿，在发布会上轻描淡写，对媒体三缄其口，你乃至在 iPhone 里找不到半个 AI 字眼。
在斯坦福教授人工智能前史一课的 Jerry Kaplan 表明，苹果不属于社区的一分子，就像是 AI 范畴的 NSA（美国国家安全局）。
席勒没有泄漏更多关于苹果 AI 的开展，但他以为，机器学习的用武之地绝不仅仅在于怎么让相片更美观：从 Siri 更天然的人声作用到相册的智能检索，从提高电池续航到 AR 的光影作用，它现已横贯于 iOS 巨细功用的细枝末节和用户体会的方方面面。
当我猜想说 Apple Pencil 在 iPad 的「防误触」是否来自机器学习算法时，席勒笑着打断我的话：
可不止，连 Apple Pencil 的轨道也是机器学习去猜测的，它知道你或许会画到哪里。
事实上，机器学习在 iPhone 中无处不在，正如 Backchannel 主编 Steven Levy 说到的，你的 iPhone 早现已内置了 Apple Brain。
Apple Brain 便是那颗 A13 仿生芯片——与其他大公司使用云端运当作机器学习不同，苹果调用的完全是本地芯片的才能。
这个「大脑」有多大？iPhone 上有多少用户数据缓存可供机器学习调用？
关于绝大多数公司，这个大脑或许是数以 TB 级的云端数据，但关于苹果而言，只要均匀 200 MB——这些大到你的声响和面部数据，小到你滑屏的轨道与习气，都以加密的方法存储在 iPhone 的芯片之上。
从用户视点看，这种行为确实令人尊敬，但使用本地芯片做 AI 无疑是一条更困难的赛道。
「确实很难，这意味着咱们需求在芯片上投入很多的精力，意味着咱们有必要找到软件的方法去练习模型。」席勒说：
咱们乐意这样做，不仅仅是由于本地运算更快，还由于——没有人不在意自己的隐私。
芯片是苹果护城河最巩固的那部分
自从 2008 年收买芯片制造商 P.A. 半导体，并在 iPhone 4 和初代 iPad 上选用首颗自研处理器 A4，苹果逐步与 ARM 公版规划各奔前程。到了 iPhone 5 所选用的 A6 芯片，苹果真实的规划实力与野心才开端逐步展露。
从中心的 SoC，到协处理器、电源办理芯片，苹果正在一步步让半导体元器件的规划掌控在自己手中。
苹果芯片的客户只要自己，优点在于自己才更能了解自己需求什么，并将其发挥到最大的价值，然后到达软硬件的高度符合。
本年 3 月发布的第二代 AirPods 上，苹果初次为耳机产品研制了芯片组 H1。
关于群众而言，H1 芯片带来的晋级，远不如加个新配色或是改个外观来得吸引人，但芯片却直接关乎着左右耳衔接的稳定性，以及低推迟体现，这恰恰是竞品与 AirPods 距离最大的部分。
用户对苹果芯片实力的感知并不直观，很多人觉得 iPhone 好用，却道不出其技能缘由，简略粗犷地把用户体会归为 iOS 的成本。
人们往往会疏忽苹果的整个生态系统。
芯片是一个门槛更高的工业，很难被竞争对手仿照与跟从。某种意义上，自研芯片才是 iOS 生态系统的中心，是整个护城河里最巩固的部分。
芯片的研制周期大约在 2-3 年，触及多个团队，这期间架构工程师要同数目巨大的软件和硬件人员一起协作。芯片团队每周都要和其他团队当面交流。
Anand Shimpi 曾是 AnandTech 的创始人，参加苹果后担任芯片事务，就在采访前，他刚刚和 GPU 部分的架构师开了一场会：
摄像头常常会用到 GPU。这有两方面影响，芯片部分规划的 GPU 能够告知相机部分怎么把它用到最好，而相机部分的需求也会辅导 GPU 未来的开展。
挨近十年自研芯片的前史让苹果对 A 系列芯片十分自傲，不只发布会前所未有地在 Keynote 吊打两大竞品，在采访中，席勒也毫不掩饰地谈论竞争对手：
他们很难耐久，他们或许会重视单一功用的目标，而咱们更在乎每瓦的功用……咱们不出售芯片，我考虑的仅仅怎么让体会更好。
采访完毕后，当我掏出相机合影时，席勒指着我的相机笑着说：
Not very smart camera, but a big lens.
