筆者透過搭載Intel Core Ultra 7 155H處理器的Asus Zenbook 14 OLED筆記型電腦，體驗Windows Studio以及Cyberlink威力導演等AI功能的效果。

NPU負責常時低負載

Intel Core Ultra系列處理器除了整合CPU（中央處理器）以及GPU（繪圖處理器，即內建顯示功能），也加入了針對AI運算設計的NPU（神經處理器），能夠在不同的情境發揮所長。

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筆者使用搭載Core Ultra 7 155H處理器與32 GB記憶體的Asus Zenbook 14 OLED（UX3405M）作為測試平台，其處理器為16核22緒組態，具有6組P-Core、8組E-Core、2組低功耗E-Core，最高Turbo時脈分別為4.8、3.8、2.5 GHz，並整合具有8組Xe-core、最高時脈達2.25 GHz的Arc內建顯示晶片，以及Intel AI Boost NPU，基礎TDP為28 W。

首先我們看到NPU，它的特色是具有較佳的電力效率，能夠節省在使用AI軟體、功能時消耗的電力，適合應用於視訊會議強化、語音轉寫、即時翻譯等等需要長時間執行的功能。

在這次測試中，筆者使用Windows 11內建的Studio Effect功能，可以在視訊會議時加入背景模糊、目光校正、自動取景等效果，實際狀況請參考下方影片。

▲ Asus Zenbook 14 OLED（UX3405M）搭載解析度為2880 x 1800的14吋OLED螢幕，機身重量1.22公斤為。

▲ 筆者取得的Zenbook 14 OLED測試樣品並沒有貼上Core Ultra的處理器貼紙，但可以看到Intel Evo認證貼紙。

▲ 透過CPU-Z軟體確認處理器與記憶體資訊。

▲在Studio Effect的設定畫面中，依序啟用背景模糊（Background Effect）、目光校正（Eye Contact）、自動取景（Auto Frameing，讓畫面跟隨人物移動）等效果。

影片編輯、AI圖像生成也能加速

接下來我們看到GPU的部分，它具有比NPU更高的AI運算效能，但在運作時會消耗更多電力，比較適合應用於影片編輯、圖像生成等高負載、短時間的程式與功能。

筆者使用Cyberlink威力導演365最新加入的AI物件追蹤與AI天空換置，測試新功能的效果。這些功能在運作時會在本機端運算並透過GPU加速，一來能夠提高影片處理的速度，二來也不需將影片上傳至雲端處理，有助於加速功能流程，並且免除隱私資料外洩的風險。

前者的功能為透過AI進行影像辨識，自動標註指定物體在影片中移動的狀況，並可加入跟隨移動的字卡、圖片，套用視覺特效，或是進行馬賽克模糊處理。而後者則是自動辨識原始影片中天空的範圍，並將替換為晴朗、黃昏等其他不同的天空效果。

威力導演365也支援AMD、NVIDIA、Intel等廠商的顯示卡、內建顯示影片編、解碼加速功能，能加速預覽以及最終輸出影片的速度，提高工作效率。

詳細操作展示請看下方影片，但需要注意的是筆者使用電腦的自體錄影功能錄制影片，因此平常操作時不會有此部分資源占用的情況，實際效能將比影片呈現更加流暢、快速。

另一方面，筆者也透過Stable Diffusion圖像生成測試使用CPU進行運算以及透過GPU加速的效能差異，從結果可以看到在OpenVINO運算框架的協助下，能夠提高約19倍圖像生成速度。

▲ 威力導演365採用訂閱制模式銷售，在最近的更新中加入了多樣能透過GPU加速的AI功能。

▲AI物件追蹤功能可以自動自動標註物體移動狀況，並套用對應的視覺特效。在影片中可以看到首次手動標註物體後，點擊「Track」就可完成自動追蹤。

▲ 在輸出影片的時候，也可以透過GPU的硬體編碼功能提高速度。

▲受益於硬體編碼加速功能，影片輸出的速度相當快。（需特別注意的是在輸出影片同時也使用電腦螢幕錄影功能，所以會占用額外資源造成輸出速度效平常慢。）

▲輸出完成的最終影片，可以看到AI物件追蹤的效果。

▲接下來是AI天空換置，選擇想要的天空效果後，系統就會自動辨識原始影片中天空的範圍並進行替換。

▲AI天空換置的輸出成品，可以看到原本天空變成晴天，不過全體色調以及自動圈選天空區域的精準度還有待加強。

▲ 使用Stable Diffusion WebUI 1.6版進行AI圖像生成測試。僅用處理器算圖的情況下，512 x 512解析度、迭代20步所需時間約為3分46.9秒（226.9秒）。

▲ 使用OpenVINO運算框架搭配內建顯示晶片進行加速，在同樣條件下只需11.8秒，速度相差約19倍。

雖然說目前「AIPC」或「AI手機」這類議題喊到大家都聽膩了，但目前尚無真正的殺手級應用出現，導致很多終端消費市場的AI功能尚處於「先講先贏」的虛胖狀態。但退一步想，軟體廠商與硬體廠商總有一方需要先踏出第一步，才能推動軟硬整合的生態系統，在這個建設過程中，消費者先購買具有AI加速運算單元的電腦、智慧型手機，待更多軟體上市後在安裝、更新，也是個較為可行的過渡方案。