笔者通过搭载Intel Core Ultra 7 155H处理器的Asus Zenbook 14 OLED笔记本电脑，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，即内置显示功能），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内存的Asus Zenbook 14 OLED（UX3405M）作为测试平台，其处理器为16核22绪配置，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内置显示芯片，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软件、功能时消耗的电力，适合应用于视频会议强化、语音转写、实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内置的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视频。
▲ Asus Zenbook 14 OLED（UX3405M）搭载分辨率为2880 x 1800的14吋OLED屏幕，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。
▲ 通过CPU-Z软件确认处理器与内存信息。
▲在Studio Effect的设置画面中，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。
视频编辑、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，比较适合应用于视频编辑、图像生成等高负载、短时间的程序与功能。
笔者使用Cyberlink威力导演365最新加入的AI物件追踪与AI天空换置，测试新功能的效果。 这些功能在运作时会在本地运算并通过GPU加速，一来能够提高视频处理的速度，二来也不需将视频上传至云端处理，有助于加速功能流程，并且免除隐私数据外泄的风险。
前者的功能为通过AI进行影像识别，自动标注指定物体在视频中移动的状况，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视频中天空的范围，并将替换为晴朗、黄昏等其他不同的天空效果。
威力导演365也支持AMD、NVIDIA、Intel等厂商的显卡、内置显示视频编、解码加速功能，能加速预览以及最终输出视频的速度，提高工作效率。
详细操作展示请看下方视频，但需要注意的是笔者使用电脑的自体录影功能录制视频，因此平常操作时不会有此部分资源占用的情况，实际效能将比视频呈现更加流畅、快速。
另一方面，笔者也通过Stable Diffusion图像生成测试使用CPU进行计算以及通过GPU加速的性能差异，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采用订阅制模式销售，在最近的更新中加入了多样能通过GPU加速的AI功能。
▲AI对象追踪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。 在视频中可以看到首次手动标注物体后，点击「Track」就可完成自动追踪。
▲ 在输出视频的时候，也可以通过GPU的硬件编码功能提高速度。
▲受益于硬件编码加速功能，视频输出的速度相当快。 （需特别注意的是在输出视频同时也使用电脑屏幕录像功能，所以会占用额外资源造成输出速度效平常慢。 ）
▲输出完成的最终视频，可以看到AI对象追踪的效果。
▲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视频中天空的范围并进行替换。
▲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准度还有待加强。
▲ 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分辨率、迭代20步所需时间约为3分46.9秒（226.9秒）。
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使用OpenVINO运算框架搭配内置显示芯片进行加速，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，软件厂商与硬件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、智能手机，待更多软件上市后在安装、更新，也是个较为可行的过渡方案。
