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就目前聯發科處理器設計方向，基本上還是以ARM基礎架構為設計，並且採用本身軟體技術進行優化，藉此達成軟硬體整合效果。相比Qualcomm等處理器廠商採用自主架構設計作法，聯發科依然認為或許在特定需求會有其效果呈現，但整體來看的實質效果差異並不算大，因此仍會維持現行處理器設計理念。
針對裝置端的人工智慧技術應用，聯發科則認為藉由獨立人工智慧運算元件將能帶來更高處理效率，例如此次展示的相機對焦功能，其中採用現有軟體與處理器硬體架構形成的運算效果，在人臉位置捕捉速度相對顯得緩慢 (應該就是Qualcomm處理器)，另一款則是藉由獨立處理元件協助加速判斷對焦位置 (應該就是蘋果)，而Helio P60透過額外搭載的人工智慧運算元件 (APU)，配合預先建立的資料庫與持續學習效果，即使人臉出現配戴墨鏡、以手遮蔽部分臉龐，或是朝向不同方向，都能讓相機在即短時間內正確捕捉人臉位置。
就聯發科看法認為，額外搭載一組人工智慧運算元件雖然會造成成本增加，同時也可能產生更多電力損耗問題，但在運算速度提昇所帶來優勢卻是更為明顯，因此認為這樣的作法將是未來發展重心。聯發科在端點運算所採用策略與華為、蘋果相同，但與Qualcomm強調藉由既有硬體架構與軟體達成相同人工智慧運算成效，同時也不受獨立運算元件設計限制應用的想法相左。
不過，聯發科強調旗下人工智慧運算元件採開放架構設計，將可相容絕大多數學習框架與人工智慧應用軟體，因此即便套用在不同應用層面，仍有相當好的學習與加速成效表現，同時在效率與成本之間也能取得良好平?。
藉由CorePilot 4.0技術讓電力損耗控制更精準
但由於導入裝置端的學習應用與獨立人工智慧運算元件運作需求，確實也會造成裝置端的電力損耗增加，因此這次在Helio P60處理器導入的CorePilot 4.0技術更顯得重要。
從聯發科說明指出，CorePilot 4.0技術可讓處理器能自動針對溫度、效能作平?，相比現有Helio P系列處理器約可提昇12%電力使用效率，同時在重度運算負載之下甚至能增加25%電池續航力，雖然並非針對處理器運算效率進行最佳化，但卻能讓處理器能更細微管理電力損耗，即便裝置端進行深度學習時也能更能讓電力使用更有效率。
Helio P60預計第二季內應用在更多終端裝置
Helio P60採用台積電相對成熟的12nm FinFET製程技術量產，聯發科更強調Helio P60將可發揮接近10nm製程的運算效能，分別採用4核心Cortex-A73與4核心Cortex-A53構成「4+4」非對稱架構設計，並且搭載Mali-G72 MP3 GPU，整體效能約可貼近Helio X30。
此外，藉由NeuroPilot人工智慧技術架構設計，則可讓處理器內部CPU、GPU與APU形成深度學習應用效果，並且支援TensorFlow、TF Lite，以及Caffe、Caffe 2等常見深度學習框架，同時也支援Google Android NNAPI標準，讓裝置端更容易藉由深度學習提昇端點運算效率。
根據聯發科說明，Helio P60相比前一代版本約可節省18%電量，並且支援8GB LPDDR4X記憶體，支援對應零快門、30fps影像記錄的3200萬畫素感光元件，若採用1600萬畫素感光元件更可對應高速拍攝效果，同時也支援1600萬畫素搭配2000萬畫素的組合，藉由新版硬體景深引擎提昇3倍的演算效率。另外，Helio P60分別支援4G雙卡雙VoLTE，對應2×2 CA的Cat.13下行速度，以及Cat.7上行的傳輸速度，另外也支援支援包括Wi-Fi 802.11ac與藍牙 4.2等連接功能。
聯發科預計將會在今年第二季內與合作夥伴推出搭載此款處理器的終端裝置。
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