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手機里面的AI怎么火起來的?是噱頭還是好幫手
mao_mao
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發(fā)表于 2018-04-28 09:38:47  只看樓主 

  本文來自太平洋電腦網(wǎng)

  2018年,一部智能機可以沒有全面屏,但絕對不能沒有AI。但對于大部分消費者來說,AI卻是玄之又玄的存在。究竟什么是AI?AI又有什么作用?現(xiàn)階段的AI又是否真的能被稱之為AI?這一系列問題,始終困擾著消費者。

  造成消費者困擾的原因未必找不到。一方面,AI本就是非具象的存在。我們一眼能見到全面屏帶來的屏占比提升,但很難具體感知到AI的明顯作用。可能對于很多消費者而言,AI依舊等同于語音助手。所謂AI美顏,AI拍照,對比過往美圖算法帶來的提升,可能并不明顯。

  另一方面,AI市場魚龍混雜。AI畢竟是熱點,從營銷的角度看,秉承著“人有我也有,我沒也要有”的精神,AI勢必會被移入到各產(chǎn)品的宣傳之中。對消費者而言,聽慣了AI宣傳的“狂轟亂炸”,可實際體驗下來呢?這其中的落差感,也是造成消費者對AI不信任的關(guān)鍵。

  但AI技術(shù)確是實打?qū)嵈嬖诘,并且在改變著智能機方方面面的體驗。某種意義上,智能機本身就是AI具象化的載體。從拍照體驗到系統(tǒng)優(yōu)化,從電量續(xù)航到SoC運算,AI無處不在。拋去市面上那些為了AI而AI的產(chǎn)品后,我們更能看清AI對于智能機的意義。

  為什么AI要在手機端運行?

  AI,即人工智能,是神經(jīng)網(wǎng)絡模型,是算法。

  以iPhone 4S為代表的第一代搭載了語音助手的智能機產(chǎn)品,其AI應用(語音助手)是運行在云端的。受限于網(wǎng)速以及語義理解能力的不足,體驗著實談不上優(yōu)秀。如今智能機上的AI,是將神經(jīng)網(wǎng)絡模型寫入智能機中。一旦系統(tǒng)檢測到需要AI應用時,便進行計算分析。

  現(xiàn)階段AI之所以會在手機端運行,一是因為以圖像識別為主要應用的AI運算對計算速度提出極高的要求。如果將運算過程搬到云端,勢必會出現(xiàn)延遲,體驗不佳不可接受。二來,想要最大程度提高AI的能力,勢必需要消費者的私人數(shù)據(jù)。出于對數(shù)據(jù)的保護,AI運算也只能選擇在手機端運行。

  軟硬結(jié)合,干活不累

  手機端運行AI應用繞不開一個問題,能效比(可以簡單理解為運算效率)是否合理。傳統(tǒng)的CPU與GPU可以進行AI計算,但終究不是專門為運算AI而生。硬跑AI應用不僅會大量消耗電能,還會出現(xiàn)運算延遲。如何使AI運算更加高效,便成為了急需解決的問題。

  單純通過改進算法并不能滿足廠商的需求,優(yōu)化SoC是更好的解決方案。然而在如何優(yōu)化SoC上,主流的芯片廠商們走上了截然不同的道路。

  以華為麒麟970與蘋果A11 Bionic為代表的SoC選擇了增加專用AI芯片的方法。麒麟970內(nèi)置了人工智能NPU模塊,蘋果A11 Bionic內(nèi)置了神經(jīng)網(wǎng)絡專用加速模塊。只是麒麟970NPU選擇了開放NPU端口,而蘋果A11 Bionic的神經(jīng)網(wǎng)絡專用加速模塊目前只能用于Face ID。

  增加專用的AI運算芯片毫無疑問會帶來運算能效的大提升,一舉解決了效率與功耗的問題。然而,引入專用AI運算芯片也帶來了芯片成本提高的問題。

  以高通驍龍芯片為代表的SoC選擇了異構(gòu)運算方式來處理AI應用。即通過驍龍人工智能引擎進行判斷,從CPU、GPU、DSP中選擇出最適合的內(nèi)核來進行數(shù)據(jù)處理,避免出現(xiàn)運算資源浪費。

  以聯(lián)發(fā)科P60為代表的第三類方案則可以看做是上述兩種方案的折中。聯(lián)發(fā)科P60引入了APU設計。但APU看似是獨立的AI運算芯片,實則依舊是改進版的DSP,雖然具備一定的AI運算能力,但終究不如NPU來得高效。

  為了量化現(xiàn)階段智能機AI的性能,如魯大師推出了AI mark 1.0跑分系統(tǒng)。當然,這一跑分系統(tǒng)僅僅是從AI運算效率方面進行分析?紤]到AI應用的實際情況,現(xiàn)階段AI跑分的意義并不大。

  AI的應用場景

  智能機中的AI絕大部分用于圖像識別。具體來說,便是用于拍照。AI拍照已經(jīng)成為了當今智能機的必備功能。上至高端旗艦,下至千元備用,無一例外,都會搭載。

  以場景識別技術(shù)為例。如何讓消費者能夠以最簡單的方法拍出一張好照片,始終是困擾廠商的一大難題。拍照場景、環(huán)境千變?nèi)f化,單一的拍照模型顯然無法解決問題。為此,廠商給出的解決方案是根據(jù)不同場景、不同環(huán)境分別予以建模。當AI程序檢測出不同場景時,按需調(diào)出相應模型即可。

  對于人像拍照也是如此,通過AI算法識別出人物與環(huán)境的界限,實現(xiàn)精準摳圖虛化。通過AI檢測性別、年齡與面部特征等要素,可以給出最佳美顏方案。

  近兩年智能機整體拍照能力的提升,不僅得益于硬件水平的提升,更離不開AI算法的加持。對于消費者來說,未來拍出好照片的成本將會越來越低。AI,將實現(xiàn)消費者的拍照大師夢。

  但AI的作用僅限于拍照嗎?自然也不是。以華為Mate 10為例,通過調(diào)用NPU,在離線翻譯、二維碼掃描、軟件啟動速度等場景下均明顯縮短了處理時間。目前來看,NPU的優(yōu)勢較為明顯。

  AI與智能機的未來

  我們必須承認,現(xiàn)階段的AI應用還處于初級階段。無論是AI芯片還是軟件算法,均有較大的突破空間。未來AI將會如何改變世界,我們無法準確預測。但AI將如何改變智能機,倒是可以窺知一二。

  隨著5G技術(shù)的普及,云計算必將再度成為熱點。解決了隱私安全問題后,未來智能機中的AI運算將轉(zhuǎn)移回云端。大型計算機將能夠處理更多更復雜的AI應用。一旦算力得到了保證,AI將為智能機打開一扇全新的大門。AI應用,將成為“仿真”應用,使智能機利用軟件便能完美模仿出物理現(xiàn)實。拍照方面,智能機可以淘汰單反。信息處理方面,語音助手可以淘汰人工。

  再進一步,AI將如《鋼鐵俠》里的智能系統(tǒng)賈維斯一般,擁有真正的智慧。那時,智能機會成為真正意義上的個人助理,獨一無二的存在。

  總結(jié)

  關(guān)于AI的競賽,如今才剛剛開始。對于廠商而言,想要在AI競賽中勝出,不僅要提升自身研發(fā)實力,更要整合好供應鏈,從芯片到算法,缺一不可。

  可以肯定的是,得AI者得未來。能夠?qū)I完美整合進產(chǎn)品,全力建設好AI生態(tài),真正使消費者感知到AI便利的廠商,才能在未來的競爭中獲得優(yōu)勢。如今,華為與蘋果已經(jīng)先行一步,其余廠商將如何追趕,未來AI行業(yè)又將出現(xiàn)怎樣的變革,著實值得期待。

  要知道,關(guān)于AI這場大戲,才剛剛上演。


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