苹果手机手表再更“芯”

    北京时间周三凌晨1点，美股市值排名第一的苹果公司举行主题为“好奇心上头（Wonderlust）”的秋季特别活动。在这场“科技春晚”上，苹果更新了Apple Watch和iPhone 15系列产品线。在这次备受业界期待的更新中，芯片无疑发挥着巨大作用，是一切创新的重要驱动力。
    Apple Watch 全“芯”亮相：提高语音识别和定位准确率

    

    Apple Watch Series 9
    多年以来，Apple Watch在处理器方面一直“循规蹈矩”。自2020年Series 6以来，苹果就没有推出过更快的芯片。然而，此次苹果最新发布的Apple Watch Series 9配备全新S9芯片。苹果此举也引发了业界热议，SiP（系统级封装）S9因为这意味着用户打开手表应用程序或重新启动系统的加载时间减少。
    记者注意到，S9 SiP搭载了苹果第二代超带宽芯片。与 U1 芯片类似，第二代超带宽芯片提供“空间感知”功能，连接距离较第一代扩大三倍，使设备能够精确检测附近配备相同技术的其他设备的位置。由于Apple Watch和iPhone往往搭配使用，在Apple Watch Series 9搭载的第二代超带宽芯片帮助下，苹果用户之间可以更加方便地使用iPhone寻找彼此。总体来说，在第二代超宽带芯片的加持下，Apple Watch将有效提高语音识别和定位的准确率。
    值得一提的是，Apple Watch Series 9还引入了“double tap手势”，能够识别食指和拇指互碰操控手表。具体来讲，用户只需将食指和大拇指捏合在一起，就可以触发接听电话、结束通话、暂停闹钟、播放或暂停音乐等操作。
    Apple Watch Series 9手势识别功能的实现是传感器硬件的重要应用体现。虽然苹果在发布会上没有透露有关传感器性能提升的更多信息，但根据此前披露的苹果最新专利进展，苹果很可能在其中嵌入了光学传感器，以进一步增强用户手势交互体验。
    实际上，传感器并不是第一次在Apple Watch Serires 9得到应用。在去年的“超前瞻”苹果秋季发布会上，传感器作为苹果手表的“灵魂配件”，已经有很多用武之地。比如，Apple Watch Series 8搭载了一个温度传感器，可以检测女性用户的健康情况；Apple Watch SE搭载了支持监测撞车的动作传感器；Apple Watch Ultra面向极限运动用户，已通过低压（高度）、高温、低温、温度剧变、震颤等MIL-STD 810H相关项目标准认证。
    iPhone 15 Pro搭载A17 Pro：全球首款3nm芯片
    iPhone 15 Pro能被称为“史上最出色、最Pro iPhone”，并创下多个纪录，也是受益于芯片。记者了解到，苹果iPhone 15 Pro搭载全球首款3nm芯片A17 Pro。
    A17 Pro是晶体管技术的领先者。相较于拥有近160亿个晶体管的苹果A16仿生芯片，A17 Pro在晶体管数量上又实现了提升。记者从发布会上了解到，A17 Pro拥有190亿个晶体管，这些晶体管采用了目前最先进的极紫外光刻技术，原件仅仅略宽于12个硅原子。
    制程的提升是A17 Pro的另一个亮点。此前，A16仿生芯片采用台积电4nm先进工艺制程，可在提供更高性能的同时具备更高的能效。如今，苹果A17 Pro在制程研发方面更上一层楼，采用全球首款3nm先进制程。先进工艺也让A17 Pro在性能上得到提升：iPhone15 Pro拥有迄今最长的光学变焦，并首次把主机游戏搬上智能手机。
    要说A17 Pro的突破性创新，全新GPU是当仁不让的“C位”。相比A16芯片的5核GPU，A17以6核GPU进一步拓展了iPhone的可能性，让GPU峰值性能提升最高可达20%。苹果全新GPU采用全新着色器架构，使GPU能够运行更复杂的应用，新增各种渲染功能，据悉可以让游戏性能的表现持续稳定。据了解，A17Pro芯片的GPU也将支持光线追踪，相较A16基于软件的光线追踪快了四倍。
    值得一提的是，全新GPU还新增了网格着色等多个游戏功能，让游戏在精细打磨更多视觉细节、提升用户体验的同时，能耗也变得更少。
    在CPU方面，A17 Pro与A16芯片一样采用6核设计，其中2个为性能核心，另外4个为能效核心。但不同的是，苹果A17 Pro的CPU更注重单线程性能的提升。据悉，通过微架构和设计上的改进，性能核心实现了最高10%的提升。苹果在其官方宣传片中称，苹果A17 Pro CPU的单线程性能甚至“堪比某些高性能桌面级PC”。不过，苹果并没有列出苹果CPU单线程性能与PC间对比的具体指标作为支撑。苹果方面表示，A17 Pro能效核心具备的性能功耗比也是竞品的三倍，这一点同样缺少具体数据支撑。
    在机器学习方面，苹果16核神经网络引擎让运行机器学习模型的速度提升最快可达2倍，每秒可以执行高达35万亿次操作。利用设备端的机器学习，神经网络引擎无需将个人数据发送到云端，就能自动改正、从照片背景中提取主体等各种多样化功能。
    在强大机器学习能力的赋能下，苹果ProRes编解码器能够用来驱动ProMotion自适应刷新率技术和全天候显示的显示引擎；一个专用AV1解码器则能让流媒体视频体验更高校、质量更高。