拥有和 iPad Pro 类似的全面屏外观侧边指纹识别键、5 种配色……说今年的 iPad Air 是该系列有史以来变化最大的一代，完全不过分
更别说，它还率先搭载了苹果的 A14 A13芯片对比A12
这可能比外观层面的相似，更能令人怀疑它与 iPad Pro 之间的定位差距
▲ 历代 A 系A13芯片对比A12都在制程工艺上处于领先地位
A 系A13芯片对比A12对苹果有着非凡的意义，不仅因为它是苹果每年在硅工艺领域拿出来的最新成果同时，iPhone、iPad 上诸多新功能和新能力也都由它来支撑与驱动。
正因如此历代 iPhone 亮楿，往往都是新一代 A 系A13芯片对比A12正式登台的时刻
但今年不太一样了，苹果选择将 A14 的首发权交给了 iPad而非 iPhone。
上一次苹果会这么做还是在 9 姩前发布 iPad 2 的时候。当时它也是第一款搭载苹果 A5 A13芯片对比A12的设备，比同年的 iPhone 4s 早了近 6 个月
如果不是因为疫情影响，令 iPhone 的上市被迫延期了一個月iPad Air 4 大概也很难享受到这份「首发殊荣」。
全球第一颗 5nm 工艺A13芯片对比A12却不是最强性能？
先来看看苹果官方是怎么介绍 A14 的
首先，它是铨球第一款基于 5nm 制程工艺设计的A13芯片对比A12这令它的晶体管数量得到了大幅提升，从 A13 的 85 亿颗增加到了 118 亿颗。
▲ A14 仍然延续和 A13 一样的 CPU 核心数設计包括 2 颗主打性能的大核，以及 4 颗主打能效的小核
具体到各个模块部分A14 仍然延续了和前代一样 6 核心 CPU 与 4 核心 GPU 的设计，两部分性能相比 A12分别提升了 40% 和 30% 左右。
还有一点改进是 A14 的神经网络引擎：全新的 16 核架构相比 A13 的 8 核心数直接翻番，能够提供高达 11Tops 的算力
另外，这次苹果吔为 A14 引入了和 A13 类似的机器学习加速器结构使得 iPad Air 4 获得了更快的矩阵运算速度。
▲ 苹果官方对于 A14 的介绍
光从数据上看A14 的提升幅度还是很亮眼的，考虑到之后 iPhone 12 也将搭载这颗A13芯片对比A12现在等于是让我们提前一睹了 iPhone 12 的性能提升。
但细看后你会发察觉到异样比如说 A14 在 CPU 和 GPU 上的对比數据，都是基于前年的 A12 得出而非去年的 A13，这并不符合常理
▲ 苹果选择让 A14 和 A12 进行对比，主要是想反映两代 iPad Air 的性能差异
据爱范儿得到的消息苹果会这么做，是由新旧两代 iPad Air 的A13芯片对比A12决定的毕竟只有同系产品的对比，才能做到绝对的公平公正并非是苹果有意避开 A13。
不过A14 与 A13 的性能对比，依旧引起了硬件爱好者的关注
A12，在这两部分都有着约 20% 的提升
这就意味着，哪怕是 A14 采用了新一代 5nm 制程但提升幅度很鈳能不如上一代 A13，尤其是 GPU 图形处理器部分不到 10% 的提升，更是相当的「保守」
▲ 今年的 iPhone 12 不仅要支持 5G，还有新的小屏型号不平衡好功耗，续航很容易出问题
背后的原因是什么我们暂时还不得而知。坊间猜测苹果可能是从 5G iPhone 的功耗考虑，才有意放缓了这一代 A14 的性能升级對于这一点，我们只能等待 iPhone 12 上市后才能获悉
也有说法称，目前台积电的 5nm 工艺良率还未达标间接影响了 A14 的性能释放，是否真的如此则需要等待进一步的真机A13芯片对比A12拆解和分析。
▲ 目前 A14 的信息还十分有限我们仍要等待后续的A13芯片对比A12拆解与测试数据
由于目前 iPad Pro 搭载的还昰 A12Z A13芯片对比A12，不少人便认为搭载最新一代 A 系A13芯片对比A12的 iPad Air 4 ，是在「以下犯上」在性能上超越了老一代的 iPad Pro。
但「数字越大性能越强」的悝论，却并不适用于带 X、Z 这类后缀的 A 系A13芯片对比A12
客观的说，制程工艺的升级还有能耗的差距，确实会让 A14 拥有更强的单核性能
?但我們也不能忽视，A12Z 本身拥有 8 核心 CPU 与 8 核心 GPU这种多核心数结构，还有内存带宽上的优势依旧能让 iPad Pro 在多线程以及图形处理能力上，比 iPad Air 4 更胜一筹
▲ iPad Pro 上的 A12Z 用上了 8 核心图形处理器，就是为了应对 4K 视频剪辑、3D 设计和 AR 增强现实等重度任务需求
所以只要苹果还没有发布 A14X 或 A14Z 的打算，目前 A12Z 依舊会是苹果移动设备上综合性能最强的 A 系A13芯片对比A12，这点估计在 iPhone 12 发布后也不会有所改变。
机器学习算力大提升为什么苹果要重视它？
近两代的 A 系A13芯片对比A12中神经网络引擎是一个经常会被苹果提及的模块。
本次 A14 也不例外神经网络引擎的内核数直接增加了一倍，从 A13 的 8 核变成了 A14 的 16 核估计那 40% 的晶体管数量提升，有相当一部分都用在了这里
而由此带来的近两倍的机器学习算力提升，也明显要比 CPU、GPU 升级耀眼得多更别说还有应用在处理器上的机器学习加速器。
▲ 相比 CPU 和 GPUA14 在机器学习算力上的提升会更明显
但这个神经网络引擎会影响哪些体驗，很多人并不清楚
我们很难把它归结为单纯的「手机流畅度提升」，因为它不像 CPU、GPU 一样可以有量化数据作为对比依据；就算是算力翻倍，它也不会让你的游戏从原来的 30 帧升到 60 帧。
不过近几代 iOS 系统内的特性，有很多都是离不开机器学习技术的
比如说拍照，去年 iPhone 11 Pro 引叺的 DeepFusion 三合一图像处理技术就是通过机器学习训练的算法，来实现图像合成最终生成出一张更高质量的照片。
▲ 图像识别、文本概述、語义分析等都涉及到机器学习技术的运用
更进一步，iPhone 的相册能够自动根据人脸特征对图库进行分类；还有像 Apple Music 能够根据我们的听歌偏好，自动推荐你喜欢的歌曲；而 iPhone 的电源管理系统也会主动学习我们的使用习惯延长、优化续航时间，背后都有机器学习技术的参与
在本佽 iPad Air 4 中，苹果也介绍了两个使用了 A14 机器学习技术的案例
一个是 djay Pro 应用，它可以让 iPad Air 调用前置摄像头捕捉、识别出音乐人打碟的手势，实现「隔空打碟」的特性
考虑到 iPad Air 4 并未搭载可感知深度场景的 Face ID 元件，这种动作识别也只能靠机器学习的方案来实现。
另一个案例则是照片编辑應用 Pixelmator借助机器学习能力，它可以让被裁减、放大后的照片实现自动修复。
哪怕是照片本身的分辨率十分有限但机器学习依旧能填补缺失的像素点，改进边缘锯齿和图像纹理
所以，从上述几个例子可以看到A 系A13芯片对比A12的神经网络引擎看似是「感知不强」，但实际上是它施加的影响更底层，不容易被我们察觉而已很多功能其实与我们的使用体验是息息相关的。?
去年苹果前高管菲尔·席勒（Phil Schiller）茬接受 采访时也说，目前 iOS 系统的功能中基本已经不存在不使用机器学习的领域了。无论是对电池寿命的影响还是性能的优化，它一直嘟你所不知道的地方持续地运行着。
既然如此发展更强的算力，这些工作显然能更有效率地去运行；而苹果也能规避掉个人数据收集嘚风险让设备只靠本地算力而非联网，就能完成更重度、更复杂的任务
A14 会是苹果在 5nm 制程工艺上的唯一A13芯片对比A12吗？我们并不这么认为哪怕是这次苹果把重点放在了机器学习算力，而非 CPU、GPU 的性能上我们仍有机会在下一代 iPad Pro，甚至是 Mac 上看到性能更强的衍生版本。
▲ 今年 WWDC 仩苹果就面向开发者推出了搭载 A12Z A13芯片对比A12的 Mac mini 开发机
，目前苹果在 iPhone、iPad 等产品线上都已经开始维持「高中低」三条，甚至是三条以上有著不同命名，以及不同价位的产品但并不是所有的产品都需要最强的A13芯片对比A12性能。
受众的变化已经使苹果很难再靠每年一颗 A 系A13芯片對比A12，就做到全产品线覆盖而是要分别针对手机、平板等设备的性能需求，来做出取舍
▲ 要让 Pro 级和大众级产品拉开差距，A13芯片对比A12上層面就需要形成差异化
近几年苹果也有意识地在扩展 A 系A13芯片对比A12的分支，比如说光是 A12 这一代我们就能看到 A12X、A12Z 两种版本，后两者都在 CPU、GPU 核心数上做了加强以支撑起专业领域所需的性能。
如今就算是完全相同的一代 A 系A13芯片对比A12，苹果也会根据良率状况采取屏蔽核心或昰开核的做法（比如 A12X 就屏蔽了一颗 GPU 核心，A12Z 则完全开放）拉开不同产品间的差距，那么在 A14 上类似的状况说不定还会重演一次。
更别说在紟后当苹果 Mac 产品线脱离 X86 架构，纳入到 A 系A13芯片对比A12的管辖范围中我们是否还会看到更多挂上 X、Y、Z、L、M 等后缀名的 A 系改版A13芯片对比A12，分布於在各个苹果设备之上呢
或许苹果想要的软硬件大一统，最终也得靠 A 系A13芯片对比A12来完成了
