神经网络引擎是A系列芯片当中专门用来处理AI运算的硬件单元，和CPU、GPU协同工作，专门针对神经网络的矩阵推理做电路优化。
当这一部分硬件得到加强之后，并不会直接在iPhone里凭空多出某一款应用软件，而是整体抬高iPhone所有机器学习相关任务的性能上限，让更多AI计算在iPhone本地完成，降低对网络以及云端服务器的依赖，照片、短信、对话等各类用户数据可以保存在本机，不必向外传输，但硬件仅仅只是底层基础，最终实际体验，还要结合运行内存、iOS系统版本以及软件适配共同决定。
在影像和计算摄影这一块，拍照得到的原始图像，并不能直接成为最终成品，中间要经过神经网络的多轮运算。
更强的神经网络引擎，能够单位时间处理更多图像数据，并且控制功耗水平。
拍摄照片的时候，夜景模式需要把多张照片做对齐、降噪、光影融合，引擎性能提升，整套处理流程耗时会缩短，按下快门之后等待处理的时间会变少，抓拍运动物体，或是在暗光环境下，能够减少画面长时间转圈的情况。人像模式依靠神经网络区分人物、发丝还有背景，算力提升之后，发丝、半透明物体的分割效果会更好，减少抠图出错、虚化错位的问题。
录制视频的时候，电影效果、智能HDR视频、视频降噪都会持续调用神经网络，旧硬件长时间录像，持续的AI运算容易带来发热，系统甚至会主动降低处理规格，硬件升级之后，可以长时间维持更高水准的视频AI处理，发热也会得到更好的控制。
相册里的语义搜索，依靠神经网络解析每一张照片的内容，识别照片当中的物体、场景、文字，神经网络引擎变强，相册在后台扫描分析照片的速度会加快，在大量图库里面去查找特定事物，搜索反馈会更加迅速。
照片的生成式编辑、移除物体、调整光影，都要在本地运行小型网络，硬件性能不足时，编辑高分辨率照片会加载很久，部分功能还会受到限制，硬件加强之后，高分辨率图片编辑的等待时间缩短，连续多次修改画面，也不容易出现卡顿。
再说到语音交互与Siri AI，语音交互包含语音识别，还有语言模型理解指令、合成语音回复，整套流程都十分依赖神经网络算力。
离线语音识别可以在没有网络的情况下完成听写、实时字幕、对话转录，更强的硬件可以运行规模更大的离线语音模型，面对嘈杂环境、不同口音的时候，识别错误会变少，语音转文字的延迟也会降低。更强的算力还可以承载规格更大的本地语言模型，Siri AI就能够理解更长的提示内容，记忆更多轮的对话上下文，可以读取一整份备忘录或者一段很长的消息再进行总结。
像自定义合成语音这类功能本身就具备硬件门槛，硬件性能提升，语音生成速度更快，人声的自然度也会拥有更好的硬件基础，日常下达语音指令之后，等待反馈的时间也会缩短。
Apple智能的各项系统能力，包含通知摘要，短信、邮件的总结改写，智能回复，提取日程信息，不少运算工作都交给本机的神经网络引擎完成。
硬件加强之后，单次文本处理的速度会变快，同时还可以支持多项AI任务并行执行。
旧硬件环境下，如果后台在总结邮件，前台同时执行文本改写，多项任务争夺硬件资源，界面就容易卡顿，任务只能够排队等待，硬件升级之后，前台和后台的AI任务可以同步运行，不会互相阻塞，数据也保留在设备本地。
不过即便神经网络引擎性能很强，如果运行内存不足，依旧只能加载经过裁剪的简化版模型，体验会受到影响。
Face ID解锁，会把红外拍摄的面部图像交给神经网络比对特征，更强的推理性能，可以加快特征比对的过程，在光线差、面部有部分遮挡这类条件之下，识别的容错能力会变得更高。
实况文本依靠神经网络识别图片、视频帧当中的印刷文字以及手写内容，算力提升，图片文字扫描识别速度更快，对于倾斜、褶皱、光线不佳的文档，识别准确度的上限也会提高。
iPhone还有大量用户感知不到的后台机器学习工作，像相册人物归类、健康数据分析、键盘输入预测，大多在iPhone闲置充电的时候运行，引擎能效提升，后台完成这些任务的耗时更短，不会在日常使用过程当中抢占性能，也不会带来明显的续航负担。
AR增强现实需要摄像头持续采集画面，神经网络识别现实平面、物体，跟踪位置变化。硬件变强之后，环境检测、物体识别跟踪的频率可以提高，虚拟物件跟随现实物体的时候，漂移、抖动的情况会有所改善。
游戏当中的AI超分、AI抗锯齿这些画质技术，同样会调用神经网络引擎，分担一部分图像运算工作，GPU就可以专注画面渲染，在同样的功耗之下，能够开启更高等级的AI画质增强，也可以保持画质不变，降低整机功耗，缓解游戏状态下的发热。
也要客观看待局限，神经网络引擎只是运算载体，运行内存的规格会约束模型的加载。
硬件更新完成之后，还需要iOS系统进行适配开放接口，如果系统没有开放对应功能，硬件的潜力就发挥不出来。
那些参数规模巨大的巨型模型，依旧需要依靠云端调用，没有办法完全部署在iPhone当中，第三方软件也需要主动调用系统提供的神经网络接口，才能够享受到硬件升级带来的提升。
即便硬件变强，高负载的AI工作依旧会耗电发热，只是同等任务下的能效表现相比过去更好。
整体而言神经网络引擎的强化，拉高了iPhone AI能力的硬件天花板，最终实际体验，是芯片、运行内存、系统版本还有软件适配共同作用出来的结果。
