不知不覺中，手機(jī)行業(yè)悄然掀起了一股AI風(fēng)潮。很多手機(jī)廠商在開發(fā)布會、給新品營銷造勢時(shí)總免不了用上AI、區(qū)塊鏈等極具噱頭意味的名詞。但這些所謂的AI手機(jī)真的能給用戶體驗(yàn)帶來顛覆性的改變嗎？
2018年，一部智能機(jī)可以沒有全面屏，但絕對不能沒有AI。但對于大部分消費(fèi)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(fèi)者。
造成消費(fèi)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?？赡軐τ诤芏嘞M(fèi)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(diǎn)，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(fèi)者而言，聽?wèi)T了AI宣傳的“狂轟亂炸”，可實(shí)際體驗(yàn)下來呢？這其中的落差感，也是造成消費(fèi)者對AI不信任的關(guān)鍵。
但AI技術(shù)確是實(shí)打?qū)嵈嬖诘?，并且在改變著智能機(jī)方方面面的體驗(yàn)。某種意義上，智能機(jī)本身就是AI具象化的載體。從拍照體驗(yàn)到系統(tǒng)優(yōu)化，從電量續(xù)航到SoC運(yùn)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(jī)的意義。
為什么AI要在手機(jī)端運(yùn)行？
AI，即人工智能，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jī)產(chǎn)品，其AI應(yīng)用（語音助手）是運(yùn)行在云端的。受限于網(wǎng)速以及語義理解能力的不足，體驗(yàn)著實(shí)談不上優(yōu)秀。如今智能機(jī)上的AI，是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型寫入智能機(jī)中。一旦系統(tǒng)檢測到需要AI應(yīng)用時(shí)，便進(jìn)行計(jì)算分析。
現(xiàn)階段AI之所以會在手機(jī)端運(yùn)行，一是因?yàn)橐詧D像識別為主要應(yīng)用的AI運(yùn)算對計(jì)算速度提出極高的要求。如果將運(yùn)算過程搬到云端，勢必會出現(xiàn)延遲，體驗(yàn)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(fèi)者的私人數(shù)據(jù)。出于對數(shù)據(jù)的保護(hù)，AI運(yùn)算也只能選擇在手機(jī)端運(yùn)行。
軟硬結(jié)合，干活不累
手機(jī)端運(yùn)行AI應(yīng)用繞不開一個問題，能效比（可以簡單理解為運(yùn)算效率）是否合理。傳統(tǒng)的CPU與GPU可以進(jìn)行AI計(jì)算，但終究不是專門為運(yùn)算AI而生。硬跑AI應(yīng)用不僅會大量消耗電能，還會出現(xiàn)運(yùn)算延遲。如何使AI運(yùn)算更加高效，便成為了急需解決的問題。
單純通過改進(jìn)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(luò)專用加速模塊。只是麒麟970 NPU選擇了開放NPU端口，而蘋果A11 Bionic的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用加速模塊目前只能用于Face ID。
增加專用的AI運(yùn)算芯片毫無疑問會帶來運(yùn)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(yùn)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(yùn)算方式來處理AI應(yīng)用。即通過驍龍人工智能引擎進(jìn)行判斷，從CPU、GPU、DSP中選擇出最適合的內(nèi)核來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，避免出現(xiàn)運(yùn)算資源浪費(fèi)。
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(shè)計(jì)。但APU看似是獨(dú)立的AI運(yùn)算芯片，實(shí)則依舊是改進(jìn)版的DSP，雖然具備一定的AI運(yùn)算能力，但終究不如NPU來得高效。
為了量化現(xiàn)階段智能機(jī)AI的性能，如魯大師推出了AI mark 1．0跑分系統(tǒng)。當(dāng)然，這一跑分系統(tǒng)僅僅是從AI運(yùn)算效率方面進(jìn)行分析。考慮到AI應(yīng)用的實(shí)際情況，現(xiàn)階段AI跑分的意義并不大。
AI的應(yīng)用場景
智能機(jī)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(dāng)今智能機(jī)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(fèi)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(dāng)AI程序檢測出不同場景時(shí)，按需調(diào)出相應(yīng)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(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)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(jī)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(fèi)者來說，未來拍出好照片的成本將會越來越低。AI，將實(shí)現(xiàn)消費(fèi)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(shí)間。目前來看，NPU的優(yōu)勢較為明顯。
AI與智能機(jī)的未來
我們必須承認(rèn)，現(xiàn)階段的AI應(yīng)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(zhǔn)確預(yù)測。但AI將如何改變智能機(jī)，倒是可以窺知一二。
隨著5G技術(shù)的普及，云計(jì)算必將再度成為熱點(diǎn)。解決了隱私安全問題后，未來智能機(jī)中的AI運(yùn)算將轉(zhuǎn)移回云端。大型計(jì)算機(jī)將能夠處理更多更復(fù)雜的AI應(yīng)用。一旦算力得到了保證，AI將為智能機(jī)打開一扇全新的大門。AI應(yīng)用，將成為“仿真”應(yīng)用，使智能機(jī)利用軟件便能完美模仿出物理現(xiàn)實(shí)。拍照方面，智能機(jī)可以淘汰單反。信息處理方面，語音助手可以淘汰人工。
再進(jìn)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(shí)，智能機(jī)會成為真正意義上的個人助理，獨(dú)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(shí)力，更要整合好供應(yīng)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(jìn)產(chǎn)品，全力建設(shè)好AI生態(tài)，真正使消費(fèi)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(shí)值得期待。
要知道，關(guān)于AI這場大戲，才剛剛上演。