从移动终端到泛AI平台:究竟如何理解“智慧手机”?

摘要:苹果发布了iPhone X,华为Mate 10作为国产手机的AI担当问世。从移动终端到泛AI平台,手机是否已经开始了某种深刻变化?我们究竟如何理解华为等厂商提出的“智能手机转变为智慧手机“。


时间回到两个月之前,麒麟970作为全球第一款集成NPU神经网络单元的移动芯片问世,意味着在用户移动终端上运行AI任务很快会成为可能。加之手机厂商之间的竞争非常密集,相近的旗舰产品往往不会相隔太远。

因此当时我们感觉到,这之后很可能会有一系列连锁反应即将发生。

为了能够将这个命题真正深挖下去,这次我们尝试摒除科技媒体中普遍的“见机拆机”“见产品说产品”写作模式,而是从移动AI芯片这个原点出发,去观察一系列的变化和创造。尽可能详细地捕捉移动AI究竟给我们带来了什么,未来又可能发生哪些。

在两个月的若干篇文章中,我们先后经历了麒麟970引发的讨论;相关移动AI架构的问世;苹果发布了iPhone X和A11芯片;华为Mate 10作为国产手机的AI担当问世;以至于三星、谷歌、高通、联发科陆续发布了手机AI方案。而我们也先后采访了芯片研发、手机研发的相关从业者、AI科研工作者、移动应用开发者,以及更多的普通用户,相继讨论了开发、产品、硬件、用户体验等相关问题。

也许,今天是时候来为这个命题做一个总结了:终端上的AI运算,究竟为手机带来了什么?消费者到底凭什么为AI买单?从移动终端到泛AI平台,手机是否已经开始了某种深刻变化?

以及最关键的,我们究竟如何理解华为等厂商提出的“智能手机变为智慧手机”?——手机的智慧,究竟是噱头还是真有其事?

视觉first:芯片让用户AI不止有语音

我们总结了移动AI带来的三大变化,首当其冲的就是AI带来了全新的视觉影像升级。

我们知道,人工智能当中一个重要分支,也是如今最火爆的领域就是机器视觉。而机器视觉也是也是包罗万象的,并且其中非常多的内容可以体现在手机上。比如用手机拍照来辨识花草树木、比如说抓拍动态物体、比如说视频跟踪美颜、比如说AR的准确贴合、比如说人脸识别,这些与我们日常生活息息相关的功能,都离不开AI算法的支持。

而搭载了具有AI专项处理能力的芯片后,最大的改善就是这些能力中有一部分可以不再依赖于云计算,毕竟云计算过程有反应延迟,带来的体验不好,并且在无网环境下不能操作。而更重要的是一些原本无法在移动端运行的想法,获得了部署在手机中的可能性。

比如iPhone X的faceID功能,以及华为Mate 10带来的“AI慧眼识物”等等,都是机器视觉技术结合手机自身影像生产模式带来的“合体技”。

更重要的是,移动AI带给手机影像的改变,是拍摄(Mate 10智慧摄影)、特殊拍摄(算法处理光源)、动态抓拍(算法捕捉)、视频(智慧摄录、美化)、直播(动态美颜)、传感器(faceID)、图像识别、AR甚至MR等领域带来的全面提升。从Mate 10等AI手机的产品功能中可以看出,没有哪个视觉与影像部分是AI不能进去掺和一把的。未来围绕这些能力,将有进一步升级的空间。这毫无疑问缓解了手机间的同质化竞争。

而手机作为我们日常处理图像资料的中心平台运用了AI加持,也意味着AI的一个重要功能可以与消费者见面。极大改善了用户AI领域只有语音交互的尴尬境遇

从人的生理特征上来说,毕竟语音交互的体验和使用感比较单薄。手机AI让用户“眼见为实”,也激发了AI本身的商业可能。

AI从图像开始,已经成为了接下来几年终端AI的必经之路。

终端计算与传感体系:人机交互尝试踏入3.0

终端AI运算带给手机的第二个改变,来自于终端计算能力搭配传感体系,或许将永久性的改写人机交互的历史。

在此前的文章中,我们讨论过手机学习用户信息时的尴尬,而用户不愿向手机开放自身信息,最大的担忧当然来自于潜在的泄露风险。而移动AI芯片的到来,意味着对用户信息的学习和理解可以在完全无网的封闭空间里进行,那么显然可以让用户消除最大的担心。

另外,AI带来的传感器体系升级,也意味着手机收集和理解用户信息的方式正在变得多元化、多样化。

这二者相加,一方面信息更安全,一方面更多不经意的信息可以流入手机,或许表示手机理解用户将跨入新的纪元。

在Mate 10中,我们已经可以看到拍照、节电、系统清理、智能翻译等几个因素中加入了机器学习用户习惯,输出个性化方案的模式。这种模式或许今天还比较初级,但在接下来的成熟期中,却可能带给整个手机产业以巨大的改变。

手机的人机交互过程,已经经历过两个版本:1.0的按键控制板、2.0的触屏控制板。而一旦终端AI学习用户数据的方式和体系成熟,或许人机交互将来到3.0模式——人类极少控制或者自然方式控制手机。

假如有一天,手机不必再配置触屏了,那显然很多事情都改变了。

开发者之战已经打响:AI的想象力开源

终端AI运算带给手机的第三个改变,在于开发者生态的价值和想象力得到了一个空前的增长。

我们注意到,手机端的AI开发者和开发生态从一开始就成为了必须争抢的战略资源。围绕着机器学习平台的对接、移动AI架构的易用性,甚至安卓与iOS之间的迁移成本,手机厂商从移动AI时代的开局就在构思将AI开发者和移动开发者结合,组成一个全新的生态群落。

最有代表性的,要属麒麟970推出了HiAI人工智能移动异构计算架构,并积极将其开源。就是为开发者进入移动AI铺平门槛。

苹果和安卓厂商纷纷与开发者展开深度连接,意义在于移动AI提供的是算力、硬件结构和开发架构的基础,以及一小部分示范性的AI应用。AI作为一种有高度仿生性质,区别于传统计算模式的新技术,特征之一就是可以通过算力与数据基础,构建出各种各样的应用场景。

所以有人说,AI时代必然是众包型创业时代,因为在类似的机器学习或者深度学习平台上,两个人开发者甚至很难开发出绝对相近的应用模型。

回落到手机上,这个定理应该依然成立。在芯片到硬件到平台的完善后,我们也许将看到的是完全不同、千奇百怪的移动AI应用。区别于传统移动应用在连接点上产生差异,移动AI应用将在底层技术上开始区分,达到真正的万花筒时代。

另一方面,想让消费者真正开始为AI买单。更重要的是拿出移动AI不可替代的证据,而最好的证据就是爆款秒杀级的应用个案。因此在接下来的一段时间中,移动AI开发者必然走高。能够在准备好的食材上做出什么美味,是手机平台与开发者共同努力的结果。

总结:关于手机的智慧

从以上三点不难看出,移动AI带给手机的变化是相当后端和多元的。一方面它在几个关键领域都产生了深刻影响,另一方面消费者也很容易在手机终端上快速感知到AI的存在和价值。

当手机的感知、学习、决策能力不断增强,应用案例不断增多,手机的地位或许会从移动终端全面向泛AI平台过渡。而且从行业现状来看,各个厂商接力布局AI终端计算应该并不是很遥远的事情。而AI开发者群落的成熟,也将倒逼手机厂商配置AI的速度。

换句话说,移动AI将很大概率成为接下来手机的标配,甚至开始向中低端产品蔓延。而AI也有可能借此机会成为手机市场新的价值增长点,带来新的溢价模块。或者说将主流厂商推向新的起跑线。

起跑线上的战争已经开始打响,最显著的例子就是很多国外主流评测网站都在对比iPhone X和华为Mate 10的AI异同,无形中就把三星Note 8甩在了身位之后。手机AI,也可以说是国产品牌一次抢滩登陆的大胜。

最后,我们或许可以总结一下到底什么是所谓的“智慧手机”。有人说AI+智能手机就是智慧手机,未免有点太玄了。这其实是没有理解所谓智慧到底是什么。

在我看来,手机有智慧,并不是说手机可以无所不能。而是说通过AI的算法加持,以及数据处理、机器学习、自我成长能力,手机将有可能获得更加贴近人类智慧模型的某些能力。

人类的智慧是一个很复杂的生态系统,它有一些独特的因素,是过往经典计算模式下机器难以模拟的。当然短期内手机无法完全,甚至无法大部分模拟人的智慧特性,它所能模拟的只是几个特征。比如:

智慧是他所不能的

人类通过自己的智慧判断、识别、提出解决方案,这些都无法为其他能力取代。在手机端也是如此。加入AI,手机将可以解决一些传统硬件、软件体系下无法解决的问题。比如在复杂的拍照功能中选择,比如系统理解并记忆你的语音指令。为传统所不能,就是智慧。

智慧是千差万别的

即使是双胞胎,他们的智慧也不一样。两个人只有同级别的智慧,绝没有相同的智慧。这点体现在手机AI上,指向着完善的AI开发环境,会让手机产品之间出现差异化、个性化、体系化的产品功能。手机这么私人的东西,原本就应该千差万别,就像人类的大脑一样。这也是AI带来的美妙想象。

智慧是灵光一现的

人类运用智慧,大多是在电光火石间做出决断。假如需要回家查几天书再拿出结论,那我们一般说他渊博,而不是智慧。好的机器也是如此,它不应该去搜索、筛选然后给出答案,而是应该在一瞬间满足用户的复杂需求,调动所有能力去解决一件事。移动AI进入终端计算时代,意味着手机的瞬间解决能力开始到来。如何训练这种能力对用户群有更大意义,还依赖于后续的持续探索。

所谓手机的智慧,并没有那么神秘。可能只是让我们用惯了的手机变得有点不同而已。但也就是始终都去拥抱一点不同,人类才有未来可言。

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