手机AI是什么应用在哪些地方 是噱头还是好帮手
2018-05-02 15:03
来源:未知
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  /x7f 从拍照体验到系统优化,从电量续航到SoC运算,AI无处不在。抛去市面上那些为了AI而AI的产品后,我们更能看清AI对于智能机的意义。

  /x7f 可能对于很多消费者而言,AI依旧等同于语音助手。所谓AI美颜,AI拍照,对比过往美图算法带来的提升,可能并不明显。

  /x7f 2018年,一部智能机可以没有全面屏,但绝对不能没有AI。但对于大部分消费者来说,AI却是玄之又玄的存在。究竟什么是AI?AI又有什么作用?现阶段的AI又是否真的能被称之为AI?这一系列问题,始终困扰着消费者。

  /x7f 另一方面,AI市场鱼龙混杂。AI毕竟是热点,从营销的角度看,秉承着“人有我也有,我没也要有”的,AI势必会被移入到各产品的宣传之中。

  /x7f 我们必须承认,现阶段的AI应用还处于初级阶段。无论是AI芯片还是软件算法,均有较大的突破空间。未来AI将会如何改变世界,我们无法准确预测。但AI将如何改变智能机,倒是可以窥知一二。

  /x7f 但AI技术确是实打实存在的,并且在改变着智能机方方面面的体验。某种意义上,智能机本身就是AI具象化的载体。

  /x7f 为了量化现阶段智能机AI的性能,如鲁大师推出了AI mark 1.0跑分系统。当然,这一跑分系统仅仅是从AI运算效率方面进行分析。考虑到AI应用的实际情况,现阶段AI跑分的意义并不大。

  /x7f 造成消费者困扰的原因未必找不到。一方面,AI本就具象的存在。我们一眼能见到全面屏带来的屏占比提升,但很难具体到AI的明显作用。

  /x7f 以高通骁龙芯片为代表的SoC选择了异构运算方式来处理AI应用。即通过骁龙人工智能引擎进行判断,从CPU、GPU、DSP中选择出最适合的内核来进行数据处理,避免出现运算资源浪费。

  /x7f 只是麒麟970NPU选择了NPU端口,而苹果A11 Bionic的神经网络专用加速模块目前只能用于Face ID。

  /x7f 如今,华为与苹果已经先行一步,其余厂商将如何追赶,未来AI行业又将出现怎样的变革,着实值得期待。

  /x7f 大型计算机将能够处理更多更复杂的AI应用。一旦算力得到了,AI将为智能机打开一扇全新的大门。AI应用,将成为“仿真”应用,使智能机利用软件便能完美模仿出物理现实。

  /x7f 可以肯定的是,得AI者得未来。能够将AI完美整合进产品,全力建设好AI生态,真正使消费者到AI便利的厂商,才能在未来的竞争中获得优势。

  /x7f 关于AI的竞赛,如今才刚刚开始。对于厂商而言,想要在AI竞赛中胜出,不仅要提升自身研发实力,更要整合好供应链,从芯片到算法,缺一不可。

  /x7f 单纯通过改进算法并不能满足厂商的需求,优化SoC是更好的解决方案。然而在如何优化SoC上,主流的芯片厂商们了截然不同的道。

  /x7f 增加专用的AI运算芯片毫无疑问会带来运算能效的大提升,一举解决了效率与功耗的问题。然而,引入专用AI运算芯片也带来了芯片成本提高的问题。

  /x7f 如果将运算过程搬到云端,势必会出现延迟,体验不佳不可接受。二来,想要最大程度提高AI的能力,势必需要消费者的私人数据。出于对数据的,AI运算也只能选择在手机端运行。

  /x7f 但AI的作用仅限于拍照吗?自然也不是。以华为Mate 10为例,通过调用NPU,在离线翻译、二维码扫描、软件启动速度等场景下均明显缩短了处理时间。目前来看,NPU的优势较为明显。

  /x7f 近两年智能机整体拍照能力的提升,不仅得益于硬件水平的提升,更离不开AI算法的。对于消费者来说,未来拍出好照片的成本将会越来越低。AI,将实现消费者的拍照大师梦。

  /x7f 随着5G技术的普及,云计算必将再度成为热点。解决了隐私安全问题后,未来智能机中的AI运算将转移回云端。

  /x7f 硬跑AI应用不仅会大量消耗电能,还会出现运算延迟。如何使AI运算更加高效,便成为了急需解决的问题。

  /x7f 以场景识别技术为例。如何让消费者能够以最简单的方法拍出一张好照片,始终是困扰厂商的一题。

  /x7f 对消费者而言,听惯了AI宣传的“狂轰乱炸”,可实际体验下来呢?这其中的落差感,也是造成消费者对AI不信任的关键。

  /x7f 受限于网速以及语义理解能力的不足,体验着实谈不上优秀。如今智能机上的AI,是将神经网络模型写入智能机中。一旦系统检测到需要AI应用时,便进行计算分析。

  /x7f 拍照场景、千变万化,单一的拍照模型显然无决问题。为此,厂商给出的解决方案是根据不同场景、不同分别予以建模。当AI程序检测出不同场景时,按需调出相应模型即可。

  /x7f 再进一步,AI将如《钢铁侠》里的智能系统贾维斯一般,拥有真正的智慧。那时,智能机会成正意义上的个人助理,独一无二的存在。

  /x7f 拍照方面,智能机可以淘汰单反。信息处理方面,语音助手可以淘汰人工。

  /x7f 现阶段AI之所以会在手机端运行,一是因为以图像识别为主要应用的AI运算对计算速度提出极高的要求。

  /x7f 以华为麒麟970与苹果A11 Bionic为代表的SoC选择了增加专用AI芯片的方法。麒麟970内置了人工智能NPU模块,苹果A11 Bionic内置了神经网络专用加速模块。

  /x7f 对于人像拍照也是如此,通过AI算法识别出人物与的界限,实现精准抠图虚化。通过AI检测性别、年龄与面部特征等要素,可以给出最佳美颜方案。

  /x7f 以iPhone 4S为代表的第一代搭载了语音助手的智能机产品,其AI应用(语音助手)是运行在云端的。

  /x7f 以联发科P60为代表的第三类方案则可以看做是上述两种方案的折中。联发科P60引入了APU设计。但APU看似是的AI运算芯片,实则依旧是改进版的DSP,虽然具备一定的AI运算能力,但终究不如NPU来得高效。

  /x7f 手机端运行AI应用绕不开一个问题,能效比(可以简单理解为运算效率)是否合理。传统的CPU与GPU可以进行AI计算,但终究不是专门为运算AI而生。

  /x7f 智能机中的AI绝大部分用于图像识别。具体来说,便是用于拍照。AI拍照已经成为了当今智能机的必备功能。上至高端旗舰,下至千元备用,无一例外,都会搭载。

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