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澳门投注平台|为什么说2017是智能手机AI元年?

发布时间:2020-11-19 15:52:03来源:澳门投注平台-官方网站编辑:澳门投注平台-官方网站阅读: 当前位置:首页 > 世界之最 > 手机阅读

2017 年,智能手机行业有两个关键词:全面屏和 AI。全面屏这个概念,可以说道是预示着 2016 年 10 月 25 日小米 MIX 的精彩公布而问世,并在整个 2017 年构成智能手机在外观上的新潮流;而苹果 iPhone X 对全面屏这一概念的拒绝接受,堪称让它不具备了某种会典的意味。相对于全面屏,AI 的情况要简单得多。2011 年,Siri 在 iPhone 4s 上的露面,让智能手机可行性不具备了与人对话的能力;然而此后数年,无论是 Siri 自己,还是其他厂商的类似于产品,都未能给智能手机成功打上 AI 的标签,即使勇猛如 Google Assistant,也无法值得注意。

仍然到 2017 年,当智能手机第一次以芯片的方式在硬件层面与 AI 问候,整个行业才蓦然认识到,原本 AI 早已确实回到了智能手机上。由此,指出,2017 年是智能手机 AI 元年。华为的拿来主义如果只把目光投向 2017 上半年,只不过还看到什么波澜。

三星 S8 系列 18.5:9 的曲面屏幕令人爱不释手,也却是转入到了全面屏序列;但新的经常出现的 Bixby 并没俗世 Siri 之类的范畴,更何况 Bixby 后来还经常出现了诸多问题,而中国版完全就是无法用的。华为上半年旗舰 P10 以“人像摄像机大师”名为做到了一波好宣传,但用的还是莱卡的东西。小米 6 则仍然回头了国内亮相高通骁龙 835 的老路子。

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到了下半年 9 月,智能手机再一寻找了它的下一个关键词——AI。2017 年 9 月 2 日下午,华为在德国柏林消费电子展公布了麒麟 970 芯片;为了因应这种【手机并未放,芯片先行】的作法,华为将这款芯片定义为【全球首款智能手机移动末端 AI 芯片】。

具体来说,麒麟 970 配备了一款 NPU(Neural-network Processing Unit,神经网络处理单元),其亮点在于处置特定任务时比 CPU 等模块出众得多,比如说在图片辨识任务中,NPU 每分钟可以辨识 2005 张,CPU 每分钟为 95 张,前者比后者多了 20 倍;从能效上来说,NPU 堪称 CPU 的 50 倍。当然,为了因应麒麟 970,华为在兼容和研发层面也做到了很多工作。

然而,对于普通用户来说,麒麟 970 作为一款芯片的意义并不大,它确实的使用价值还要反映在 10 月中旬 Mate 10 系列新品上。从结果上来看,这块 NPU 给华为 Mate 10 系列带给的是:自学用户不道德,构建不道德预测、资源调配、场景感官等功能;系统响应速度将减少 60%,系统简洁度将减少 50%;动态智能识别 13 种场景,针对摄制对象展开光学效果调校强化。在显然,除了在照片上的场景辨识和光学强化,AI 芯片并没给华为 Mate 10 带给什么明确的实用功能;而系统简洁度这样的提高也是隐性的,无法感官的。不过,麒麟 970 的另一个显然问题在于,它的 NPU 模块并非是独立国家研发,而是借出了寒武纪在 2016 年发售的 1A 深度自学处理器。

不可否认,麒麟 970 在驱动、BSP、内存机制等方面做到了很多工作,但它注定是一款拿来主义的产品。当然,即使是拿来主义,麒麟 970 的问世也早已很难得了。

苹果的自力更生严苛意义上来说,给麒麟 970 拿着全球首款智能手机 AI 芯片的帽子,是华为博得眼球的讨巧作法。这种作法并不算错,但跟 9 月中旬的苹果新品发布会比起,还是黯淡无光;因为就 AI 带入智能手机的完成度和可用性来说,新一代 iPhone(特别是在是 iPhone X)和它们内置的 A11 Bionic 芯片,觉得是过于过出众了。曾多次说道过,A11 Bionic 才是那场发布会确实的亮点。它的确如苹果官方所言,是“一款智能手机到目前为止所能享有的最强大、最智能的芯片”。

其强大自不必说,跑完分碾压自己的前作,也碾压高通骁龙 835;而智能部分,则反映在苹果在 A11 Bionic 中自律研发的双核架构Neural Engine(神经网络处置引擎),它每秒处置适当神经网络计算出来市场需求的次数可约 6000 亿次。这个 Neural Engine 的经常出现,让 A11 Bionic 沦为一块确实的 AI 芯片。

但苹果的强劲之处在于,它某种程度自律研发出有了一个业界百变的 AI 芯片,还在芯片的基础之上研发出有一系列重磅而简单的功能。以 iPhone X 为事例,其与 Neural Engine 必要涉及的功能反映在:Face ID 通过面部特征关卡;Animoji 通过跟踪人的面部表情来动态创作动画表情;人像模式可以建构出有需要生动变化的光效 Portrait Lighting。与华为完全一致,A11 Bionic 大大提高了 iPhone X 在照片方面的用于体验,并获取了一些富裕创新的新玩法。

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而极具革命性的是 Face ID,它需要将传感器数据展开动态 3D 建模,并利用机器学习辨识用户容貌转变,在此过程中产生的大量计算出来市场需求,都必须利用 A11 Bionic 和 Neural Engine 来符合。最后的结果是,Face ID 必要代替了 Touch ID。

除此之外,A11 Bionic 内置了苹果自主设计的第一款 GPU。这款 GPU 是为 3D 游戏和 Metal 2(苹果在 WWDC 2017 上发售的新一代图像图形技术框架)专门设计的,并且需要与机器学习技术和苹果随 iOS 11 发售的 Core ML(核心机器学习)框架相配合。综合来看,凭借强劲的自律研发能力和无与伦比的软硬件统合能力,苹果在智能手机 AI 简化的道路上回头得比华为坚实得多,也落后得多。

这某种程度是财力上的距离,也是技术上的距离,堪称生态掌控力和影响力上的距离。Google 的剑走偏锋在 2016 年 10 月 4 日的 Google Pixel 发布会上,Sundar Pichai 反复强调 Google 早已从 Mobile First 变成 AI First;反映在产品上,Google Assistant 首度在 Pixel 手机上亮相。惜在用户的理解中,Google Assistant 不过是一个增强版的 Siri,所以最后也没引发什么波澜。

一年后的发布会上,Pixel 2/XL 某种程度带着 Google Assistant 来了。就在大家实在无趣要散场的时候,Google 却宣告了 Pixel 2/XL 的 One More Thing,也就是那颗 Pixel Visual Core。Pixel Visual Core 是一块协处理器,其核心部分是 Google 自主设计的图像处理单元(Image Processing Unit,全称 IPU),IPU 的特点在于充份可编程性和领域特定性,可以构建每秒低于 30 亿次的运算。

与华为和苹果有所不同,Google 回应Pixel Visual Core 的用处很非常简单:将 HDR+ 的运营速度提高 5 倍,而功耗则将为十分之一。但实质上,Google 还为 Pixel Visual Core 腾出了其他方面的能力,比如说机器学习;为此,Google 获取了编程工具,开发者在图像处理方面用于 Halide,在机器学习方面用于 TensorFlow;而 Google 研发的编译器可以为底层硬件获取代码优化。与华为的拿来主义和苹果的独立自主有所不同,Pixel Visual Core 是由 Google 与 Intel 合作设计的;考虑到 Google 此前早已用于过 Intel 旗下 Movidius 的芯片,这次的合作很有可能与 Movidius 有关。

不过 Google 的野心好比于此。Pixel Visual Core 和 TPU 早已可行性展现 Google 在芯片研发方面的累积,而 Google 又从苹果和高通那里挖来了还包括大神 John Bruno 在内的芯片设计工程师,这些工程师的任务就是为 Google 研发移动末端 AI 芯片。而根据研究机构 Tirias Research 创始人 Jim McGregor 的辨别,Google 可以利用现成的知识产权,在半年内研发出有一款多功能的 SoC 芯片。为什么是它们?失望的是,除了苹果、Google 和华为,其他厂商都没需要在硬件层面抵达 AI 的范畴。

那么问题来了,为什么是这三家?首先要具体,AI 在硬件层面的反映就是芯片。而智能手机芯片的特殊性在于,它某种程度特别强调性能和功耗的均衡,还要考虑到融合用户的用于场景;前者刚好是 AI 芯片在智能手机上的优势,但后者毕竟难题。

因此,AI 芯片要经常出现在智能手机上,一方面在芯片技术的很深累积,还必须通过软硬件融合来已完成用于场景的落地。苹果只不过不用多言,软硬件融合仍然都是它的核心产品理念。从 iPhone 4 起,苹果就早已在自主设计 A 系列芯片,并将范围从 CPU 一路扩展到 GPU;这背后累积的技术实力不足以承托得起一个 Neural Engine。

至于 Face ID 和 Animoji 等,对于苹果而言,堪称一件水到渠成之事。华为在麒麟 970 中提现出来的,主要是基于多年麒麟系列芯片的统合研发能力。NPU 虽然是脱胎于寒武纪 1A,但它与麒麟 970 的深度融合也是一件必须技术实力承托的难事。

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当然,除了芯片,华为也在操作系统层面积极探索,但被迫说道还有着相当大的提高空间。Google 剑走偏锋,将 Pixel Visual Core 用在 HDR+ 这一个功能点上,看起来大材小用,实则中出痛点。

照片功能对手机的重要性不言而喻,无论是苹果和华为的 AI 芯片都是在此处着力。但 Google 在软件和算法层面的累积更加多一点,以往主要依赖云端处置和网络传输,而 Pixel Visual Core 将有助 Google 将其上述累积从本地设备中释放出。从技术上来看,Google 通过与 Intel 的合作已完成 AI 芯片的可行性构建,也却是抄近道;但只不过 Google 有自己的技术累积,而且正在大大从外部吸取人才。

可以再会的是,基于强劲的财力和技术能力, Google 不致踏上一条自律研发的路线。另外,与华为、苹果比起,Google 的作法还有一个不同点。前二者所使用的 AI 硬件模块在形式上与传统的(还包括 CPU 和 GPU 在内的) SoC 是一体的,而 Google 的 Pixel Visual Core 则是一块比较独立国家的 AI 协处理器,与高通骁龙 835 构成了协作关系。

Google 的这种解决方案固然有技术能力严重不足的因素,但也有可能与它在整个 Android 阵营的地位有关。不是所有的手机厂商都有像华为那样的技术实力,考虑到未来整个智能手机行业都将不会逐步南北 AI,Google 的这一方案也为其他厂商获取了某种样板效用。却是,与华为 970 的 SoC 一体化方案比起,高通 SoC+ AI 协处理器的解决方案,在技术门槛上要较低得多。

2018,全面愈演愈烈或许是因为对物理实体的执念,AI 芯片带给的认可度相比之下低于 AI 算法和应用于,尽管后者也是 AI 的一部分。除了更加强劲的 Siri 们,旷视和商汤的人脸识别技术也早已分别经常出现在小米、锤子、OPPO、一加等手机厂商的产品上,这些只不过也是 AI。

但在 2018 年,智能手机行业对 AI 的亲吻将不会更为密切。首先要重点说道说道三星。

Bixby 在经历了 2017 年的抛光之后早已有了不俗的展现出,但硬件能力才是三星的主场。虽然仍然有高通骁龙的确保,但下一代处理器 Exynos 9810 也将不会在 2018 年年初问世,而且根据韩国媒体 Seeko 爆料,它将重新加入一颗 AI 协处理器。考虑到三星电子此前早已投资了中国的深鉴科技,而后者的产品也限于于智能手机,(公众号:)指出 Seeko 的爆料是靠谱的。

另外一个不可忽视的玩家是高通。虽然高通声称从骁龙 820 起就早已不具备 AI 能力,但 2018 年的焦点仍然是骁龙 845。考虑到面向整个 Android 平台的通用性和灵活性,高通没在骁龙 845 中减少分开的 AI 模块,但却想通过由 CPU、GPU 和 DSP(重点是 DSP)构成的 AI 异构系统和 NPE 任务分配系统,协助有所不同的应用于场景获取适当的计算出来解决方案。

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可以看见,高通在骁龙 845 中获取的是 AI 基础硬件平台能力,但同时又为其他手机厂商腾出了充足的自定义化空间和研发空间。这就为其他 Android 厂商效仿 Google,获取了机会。不要忘了,华为的 NPU 就是指寒武纪借给的,其他手机厂商如果也想要借出,也不一定没有可能。

当然,除了硬件,人脸识别等算法也将不会随着全面屏的发展而渐渐普及;而诸多 Android 厂商也将在操作系统层面构建对 AI 算法的带入。不过总体来看,硬件软件算法三者的融合仍然是无法转变的发展趋势。还有一个有一点特别强调的点是 AI 在智能手机上的用于场景。

就目前的发展情况来看,AI 在智能手机上的用于场景还是十分受限的;虽然智能手机厂商早已在大力投放,但确实最重要的是开发者对于 AI 技术驱动下的新型应用于生态的参予和建构。而后者,才是智能手机确实南北 AI 的主体力量。最后,2017 打开了智能手机 AI 元年,2018,我们拭目以待。

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