要在手机芯片中加入AI，主要涉及硬件和软件两个层面。

硬件层面

神经处理单元（NPU）

芯片会采用专门为AI计算设计的架构，其中NPU会集成到芯片中，并且占比较高。

高端AI手机芯片通常拥有多个NPU核心，能够高效处理复杂的AI任务，如语音识别、图像生成等。

内存和存储系统优化

内存和存储系统会根据AI数据的特点进行优化，例如设计高速缓存以加快AI模型的数据读取和运算速度。

AI硬件加速器

一些高端芯片还会配备专用的AI硬件加速器，如张量处理器（TPU），以进一步提升AI计算性能。

软件层面

AI算法集成

手机芯片中会内置基于深度学习的AI算法，这些算法可以通过训练和优化来实现各种任务，如人脸识别、语音识别、图像识别、虚拟现实等。

常见的深度学习框架如TensorFlow Lite、Keras、PyTorch等会被用于开发这些AI算法。

第三方AI应用和插件

用户可以通过安装第三方AI应用或利用手机厂商提供的AI功能插件来实现更多的AI应用。

AI软件工具

芯片设计过程中，AI软件工具如新思科技的DSO.ai可以用于优化芯片设计，提高设计速度和效率。

总结

要在手机芯片中加入AI，需要综合考虑硬件和软件的协同工作。硬件层面主要通过集成NPU和优化内存存储系统来实现AI计算能力，而软件层面则通过集成AI算法和提供AI应用插件来丰富手机的功能。随着技术的不断进步，未来手机芯片的AI能力将会越来越强大，为用户带来更加智能和高效的体验。