2019年被稱為5G商用元年，隨著5G時代的來臨，各大手機廠商都在紛紛布局5G市場，5G芯片也成為頭部手機廠商、芯片供應商的戰略要地。

日前，三星宣布發布了5G處理器Exynos980，該處理器采用8nm工藝，支持第五代通信標準，這是三星電子推出的首個5G集成SoC產品，預計將在今年年底開始大規模量產。

高通驍龍865、蘋果A13處理器等也都將在今年下半年與大家見面，無獨有偶，華為9月6日也將在德國柏林舉辦的IFA 2019上，發布首款旗艦級5G SoC芯片麒麟990。

據了解，麒麟990可以說是國內市場上唯一一款可以與高通驍龍865、蘋果A13一較高下的手機芯片，該款芯片采用了7nm+ EUV工藝，據爆料該芯片將首次集成5G基帶并支持4K 60fps進行視頻錄制，也有可能會集成自研藍牙芯片。

當然，無論是誰家生產的手機芯片，如果想要在5G時代拔得頭籌，就必須要在基本功上做深做透，這兩個基本功，一個是5G的基礎能力，一個就是AI底層算法能力。

隨著華為5G技術的陸續商用，越來越多的中國消費者感受到了5G帶來的便利，也正是由于華為率先在中國落地5G應用，讓中國消費者先于世界體會到了5G時代的幸福感。

中國移動、華為5G標準立項代表中國處于第一陣營

相關數據顯示，截至2018年11月，全球已有182個運營商在78個國家進行了5G試驗、部署和投資，但是從全世界5G標準立項并且通過的數量來看，中國移動擁有10項，華為擁有8項，愛立信擁有6項，高通擁有5項，可以看出，以中國移動、華為等為代表的中國，處于5G標準立項的第一陣營。

數據分析公司GlobalData今年7月，也發布了全球首份5G RAN（無線接入網）排名報告，該報告從基帶容量、射頻產品組合、部署簡易度和技術演進能力等四個關鍵維度為我們判斷企業的5G能力提供了一個參考。圖表顯示，華為5G能力整體領先于愛立信、諾基亞、三星和中興等主流通訊設備提供商，斬獲了多項第一。

不僅如此，在芯片商用上，華為今年8月發布了華為Mate 20 X（5G） ，是當時唯一商用支持 SA/NSA 5G雙模組網的智能手機。雙組網在現在4G向5G的過渡階段顯得尤為重要，從目前5G行業的發展來看，在韓國、歐美的一些首批接入5G網絡的國家大多采用的是NSA組網，但從各個國家對于5G的整體布局來講SA組網都將會是最終的選擇。只是目前從4G到5G這一時間段的過渡來看NSA或許還是可以繼續在5G環境當中使用，但如果在一些只有SA布局的國家當中，SA手機就無法享用5G網絡帶來的便利。

同時，在芯片工藝上，麒麟系列芯片一直在追求先進的工藝，麒麟970和麒麟980都實現了10nm和7nm的全球首商用。憑借對高品質工藝的多年堅持，華為麒麟系列已經相繼推出過麒麟920、麒麟930、麒麟950、麒麟960、麒麟970，麒麟980等多款芯片。

華為Fellow艾偉曾回憶道：“每一代產品都會遇到工程技術上的挑戰，等我們最終走過來的時候，發現當初還是把它想得太簡單了……每一代走過來，有時候甚至有九死一生的感覺。”

從芯片本身來講，麒麟990芯片強就強在它內置巴龍5000基帶，內置基帶的功能在于它不需要外掛5G芯片就可以實現5G網絡。而驍龍865必須靠外掛基帶來實現5G網絡。在這點上，麒麟芯片優勢比較明顯。

據了解，華為一貫的做法是先發布芯片再發布新款手機，華為消費者業務CEO余承東也曾發布微博表示，華為Mate系列新機——華為Mate 30將搭載麒麟990芯片在9月19日的慕尼黑與大家見面，這一款同時支持2G/3G/4G/5G，NSA/SA組網模式的5G全網通手機的即將面世，將會向大家進一步證明華為在5G商用上的真正實力。

麒麟990將采用達芬奇架構NPU，AI算力更出色

AI在手機上的應用，無非是更出色的應用以及更快的信息處理能力。據了解，早在AI仍處于萌芽狀態時，麒麟芯片就率先在芯片內加入獨立的人工智能計算單元，實現了更加具有實時性的AI應用，如AI人像留色等，能夠在拍攝視頻的同時將人物精細摳圖，實現主角光環的特別效果。

另外，華為麒麟芯片的另一個亮點就是對華為的自研的達芬奇架構NPU的應用，這款架構的算力之強令搭載這款芯片的手機一舉登上AI跑分榜首位。鈦媒體了解到，華為達芬奇計算架構可以實現AI在多平臺多場景之間的協同，以及在不同體積和功耗條件下都能提供強勁的AI算力。

華為麒麟在對達芬奇架構的官方解讀中表示，具體來講，達芬奇架構能夠具有較強的競爭力主要在三點：

1.采用3D Cube針對矩陣運算做加速，大幅提升單位功耗下的AI算力，每個AI Core可以在一個時鐘周期內實現4096個MAC操作，相比傳統的CPU和GPU實現數量級的提升。

2.為了提升AI計算的完備性和不同場景的計算效率，達芬奇架構還集成了向量、標量、硬件加速器等多種計算單元。同時支持多種精度計算，支撐訓練和推理兩種場景的數據精度要求，實現AI的全場景需求覆蓋。

3.基于達芬奇架構的統一性，開發者在面對云端、邊緣側、端側等全場景應用開發時，只需要進行一次算子開發和調試，就可以應用于不同平臺，大幅降低了遷移成本。不僅開發平臺語言統一，訓練和推理框架也是統一的，開發者可以將大量訓練模型放在本地和云端服務器，再將輕量級的推理工作放在移動端設備上，獲得一致的開發體驗。

以手機系列應用為例，在Nova5首采用達芬奇架構NPU后，榮耀9X系列還實現了電影制作中常常出現的“綠幕俠”效果，當用戶在鏡頭前“表演”時，能夠在視頻錄制的同時實時分割背景、頭發、衣服、附屬物等，輕松獲得電影級特效。

近兩年，華為也提出了華為AI戰略與全棧全場景AI解決方案，這其中就包括了AI底層且高門檻的能力，比如芯片、芯片使能CANN、深度學習框架MindSpore，還包括AI產品化的能力包括華為智能計算Atlas系列AI產品、及華為云AI服務等，這都構成了華為AI的底層計算能力的基礎。