笔者透过搭载Intel Core Ultra 7 155H处理器的Asus Zenbook 14 OLED笔记型电脑，体验Windows Studio以及Cyberlink威力导演等AI功能的效果。

NPU负责常时低负载

Intel Core Ultra系列处理器除了整合CPU（中央处理器）以及GPU（绘图处理器，即内建显示功能），也加入了针对AI运算设计的NPU（神经处理器），能够在不同的情境发挥所长。

笔者使用搭载Core Ultra 7 155H处理器与32 GB记忆体的Asus Zenbook 14 OLED（UX3405M）作为测试平台，其处理器为16核22绪组态，具有6组P-Core、8组E-Core、2组低功耗E-Core，最高Turbo时脉分别为4.8、3.8、2.5 GHz，并整合具有8组Xe-core、最高时脉达2.25 GHz的Arc内建显示晶片，以及Intel AI Boost NPU，基础TDP为28 W。

首先我们看到NPU，它的特色是具有较佳的电力效率，能够节省在使用AI软体、功能时消耗的电力，适合应用于视讯会议强化、语音转写、即时翻译等等需要长时间执行的功能。

在这次测试中，笔者使用Windows 11内建的Studio Effect功能，可以在视讯会议时加入背景模糊、目光校正、自动取景等效果，实际状况请参考下方影片。

▲ Asus Zenbook 14 OLED（UX3405M）搭载解析度为2880 x 1800的14吋OLED萤幕，机身重量1.22公斤为。

▲ 笔者取得的Zenbook 14 OLED测试样品并没有贴上Core Ultra的处理器贴纸，但可以看到Intel Evo认证贴纸。

▲ 透过CPU-Z软体确认处理器与记忆体资讯。

▲在Studio Effect的设定画面中，依序启用背景模糊（Background Effect）、目光校正（Eye Contact）、自动取景（Auto Frameing，让画面跟随人物移动）等效果。

影片编辑、AI图像生成也能加速

接下来我们看到GPU的部分，它具有比NPU更高的AI运算效能，但在运作时会消耗更多电力，比较适合应用于影片编辑、图像生成等高负载、短时间的程式与功能。

笔者使用Cyberlink威力导演365最新加入的AI物件追蹤与AI天空换置，测试新功能的效果。这些功能在运作时会在本机端运算并透过GPU加速，一来能够提高影片处理的速度，二来也不需将影片上传至云端处理，有助于加速功能流程，并且免除隐私资料外洩的风险。

前者的功能为透过AI进行影像辨识，自动标注指定物体在影片中移动的状况，并可加入跟随移动的字卡、图片，套用视觉特效，或是进行马赛克模糊处理。而后者则是自动辨识原始影片中天空的範围，并将替换为晴朗、黄昏等其他不同的天空效果。

威力导演365也支援AMD、NVIDIA、Intel等厂商的显示卡、内建显示影片编、解码加速功能，能加速预览以及最终输出影片的速度，提高工作效率。

详细操作展示请看下方影片，但需要注意的是笔者使用电脑的自体录影功能录制影片，因此平常操作时不会有此部分资源占用的情况，实际效能将比影片呈现更加流畅、快速。

另一方面，笔者也透过Stable Diffusion图像生成测试使用CPU进行运算以及透过GPU加速的效能差异，从结果可以看到在OpenVINO运算框架的协助下，能够提高约19倍图像生成速度。

▲ 威力导演365採用订阅制模式销售，在最近的更新中加入了多样能透过GPU加速的AI功能。

▲AI物件追蹤功能可以自动自动标注物体移动状况，并套用对应的视觉特效。在影片中可以看到首次手动标注物体后，点击「Track」就可完成自动追蹤。

▲ 在输出影片的时候，也可以透过GPU的硬体编码功能提高速度。

▲受益于硬体编码加速功能，影片输出的速度相当快。（需特别注意的是在输出影片同时也使用电脑萤幕录影功能，所以会占用额外资源造成输出速度效平常慢。）

▲输出完成的最终影片，可以看到AI物件追蹤的效果。

▲接下来是AI天空换置，选择想要的天空效果后，系统就会自动辨识原始影片中天空的範围并进行替换。

▲AI天空换置的输出成品，可以看到原本天空变成晴天，不过全体色调以及自动圈选天空区域的精準度还有待加强。

▲ 使用Stable Diffusion WebUI 1.6版进行AI图像生成测试。仅用处理器算图的情况下，512 x 512解析度、迭代20步所需时间约为3分46.9秒（226.9秒）。

▲ 使用OpenVINO运算框架搭配内建显示晶片进行加速，在同样条件下只需11.8秒，速度相差约19倍。

虽然说目前「AIPC」或「AI手机」这类议题喊到大家都听腻了，但目前尚无真正的杀手级应用出现，导致很多终端消费市场的AI功能尚处于「先讲先赢」的虚胖状态。但退一步想，软体厂商与硬体厂商总有一方需要先踏出第一步，才能推动软硬整合的生态系统，在这个建设过程中，消费者先购买具有AI加速运算单元的电脑、智慧型手机，待更多软体上市后在安装、更新，也是个较为可行的过渡方案。