手機里的AI怎麼火起來的？是噱頭還是好幫手

2018年，一部智能機可以沒有全面屏，但絕對不能沒有AI。但對於大部分消費者來說，AI卻是玄之又玄的存在。究竟什麼是AI？AI又有什麼作用？現階段的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佔比提升，但很難具體感知到AI的明顯作用。

可能對於很多消費者而言，AI依舊等同於語音助手。所謂AI美顏，AI拍照，對比過往美圖演算法帶來的提升，可能並不明顯。

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不信任的關鍵。

但AI技術確是實打實存在的，並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。

從拍照體驗到系統優化，從電量續航到SoC運算，AI無處不在。拋去市面上那些為了AI而AI的產品後，我們更能看清AI對於智能機的意義。

為什麼AI要在手機端運行？

AI，即人工智慧，是神經網路模型，是演算法。

以iPhone 4S為代表的第一代搭載了語音助手的智能機產品，其AI應用（語音助手）是運行在雲端的。

受限於網速以及語義理解能力的不足，體驗著實談不上優秀。如今智能機上的AI，是將神經網路模型寫入智能機中。一旦系統檢測到需要AI應用時，便進行計算分析。

現階段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雲端，勢必會出現延遲，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據。出於對數據的保護，AI運算也只能選擇在手機端運行。

軟硬結合，幹活不累

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。

單純通過改進演算法並不能滿足廠商的需求，優化SoC是更好的解決方案。然而在如何優化SoC上，主流的晶元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晶元的方法。麒麟970內置了人工智慧NPU模塊，蘋果A11 Bionic內置了神經網路專用加速模塊。

只是麒麟970NPU選擇了開放NPU埠，而蘋果A11 Bionic的神經網路專用加速模塊目前只能用於Face ID。

增加專用的AI運算晶元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運算晶元也帶來了晶元成本提高的問題。

以高通驍龍晶元為代表的SoC選擇了異構運算方式來處理AI應用。即通過驍龍人工智慧引擎進行判斷，從CPU、GPU、DSP中選擇出最適合的內核來進行數據處理，避免出現運算資源浪費。

以聯發科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。聯發科P60引入了APU設計。但APU看似是獨立的AI運算晶元，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。

為了量化現階段智能機AI的性能，如魯大師推出了AI mark 1.0跑分系統。當然，這一跑分系統僅僅是從AI運算效率方面進行分析。考慮到AI應用的實際情況，現階段AI跑分的意義並不大。

AI的應用場景

智能機中的AI絕大部分用於圖像識別。具體來說，便是用於拍照。AI拍照已經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、環境千變萬化，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不同場景、不同環境分別予以建模。當AI程序檢測出不同場景時，按需調出相應模型即可。

對於人像拍照也是如此，通過AI演算法識別出人物與環境的界限，實現精準摳圖虛化。通過AI檢測性別、年齡與面部特徵等要素，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，不僅得益於硬體水平的提升，更離不開AI演算法的加持。對於消費者來說，未來拍出好照片的成本將會越來越低。AI，將實現消費者的拍照大師夢。

但AI的作用僅限於拍照嗎？自然也不是。以華為Mate 10為例，通過調用NPU，在離線翻譯、二維碼掃描、軟體啟動速度等場景下均明顯縮短了處理時間。目前來看，NPU的優勢較為明顯。

AI與智能機的未來

我們必須承認，現階段的AI應用還處於初級階段。無論是AI晶元還是軟體演算法，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技術的普及，雲計算必將再度成為熱點。解決了隱私安全問題後，未來智能機中的AI運算將轉移回雲端。

大型計算機將能夠處理更多更複雜的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「模擬」應用，使智能機利用軟體便能完美模仿出物理現實。

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

關於AI的競賽，如今才剛剛開始。對於廠商而言，想要在AI競賽中勝出，不僅要提升自身研發實力，更要整合好供應鏈，從晶元到演算法，缺一不可。

可以肯定的是，得AI者得未來。能夠將AI完美整合進產品，全力建設好AI生態，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勢。

如今，華為與蘋果已經先行一步，其餘廠商將如何追趕，未來AI行業又將出現怎樣的變革，著實值得期待。

要知道，關於AI這場大戲，才剛剛上演。

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