从移动终端到泛AI平台：究竟如何理解手机的智慧？

姓名：谢也佳 学号：14020150084 电子工程学院 （第6篇）

转载自：钛媒体

【嵌牛导读】：所谓手机的智慧，并没有那么神秘。可能只是让我们用惯了的手机变得有点不同而已。但也就是始终都去拥抱那一点点不同，技术才有未来可言。

【嵌牛鼻子】：AI

【嵌牛提问】：移动端的AI将会体现在何处？

【嵌牛正文】：

视觉first：芯片让用户AI不止有语音

我们总结了移动AI带来的三大变化，首当其冲的就是AI带来了全新的视觉影像升级。

我们知道，人工智能当中一个重要分支，也是如今最火爆的领域就是机器视觉。而机器视觉也是也是包罗万象的，并且其中非常多的内容可以体现在手机上。比如用手机拍照来辨识花草树木、比如说抓拍动态物体、比如说视频跟踪美颜、比如说AR的准确贴合、比如说人脸识别，这些与我们日常生活息息相关的功能，都离不开AI算法的支持。

而搭载了具有AI专项处理能力的芯片后，最大的改善就是这些能力中有一部分可以不再依赖于云计算，毕竟云计算过程有反应延迟，带来的体验不好，并且在无网环境下不能操作。而更重要的是一些原本无法在移动端运行的想法，获得了部署在手机中的可能性。

比如iPhone X的faceID功能，华为Mate10的“慧眼识物”，都是机器视觉技术结合手机自身影像生产模式带来的“合体技”。

更重要的是，移动AI带给手机影像的改变，是拍摄、特殊拍摄（算法处理光源）、动态抓拍（算法捕捉）、视频（智慧摄录、美化）、直播（动态美颜）、传感器（faceID）、图像识别、AR甚至MR等领域带来的全面提升。没有哪个视觉与影像部分是AI不能进去掺和一把的。未来围绕这些能力，将有进一步升级的空间。这毫无疑问缓解了手机间的同质化竞争。

而手机作为我们日常处理图像资料的中心平台运用了AI加持，也意味着AI的一个重要功能可以与消费者见面。极大改善了用户AI领域只有语音交互的尴尬境遇。

从人的生理特征上来说，毕竟语音交互的体验和使用感比较单薄。手机AI让用户“眼见为实”，也激发了AI本身的商业可能。

AI从图像开始，已经成为了接下来几年终端AI的必经之路。

终端计算与传感体系：人机交互尝试踏入3.0

终端AI运算带给手机的第二个改变，来自于终端计算能力搭配传感体系，或许将永久改写人机交互的历史。

在此前的文章中，我们讨论过手机学习用户信息时的尴尬，而用户不愿向手机开放自身信息，最大的担忧当然来自于潜在的泄露风险。而移动AI芯片的到来，意味着对用户信息的学习和理解可以在完全无网的封闭空间里进行，那么显然可以让用户消除最大的担心。

另外，AI带来的传感器体系升级，也意味着手机收集和理解用户信息的方式正在变得多元化、多样化。

这二者相加，一方面信息更安全，一方面更多不经意的信息可以流入手机，或许表示手机理解用户将跨入新的纪元。

手机的人机交互过程，已经经历过两个版本：1.0的按键控制板、2.0的触屏控制板。而一旦终端AI学习用户数据的方式和体系成熟，或许人机交互将来到3.0模式——人类极少控制或者自然方式控制手机。

假如有一天，手机不必再配置触屏了，那显然很多事情都改变了。

开发者之战已经打响：AI的想象力开源

终端AI运算带给手机的第三个改变，在于开发者生态的价值和想象力得到了一个空前的增长。

我们注意到，手机端的AI开发者和开发生态从一开始就成为了必须争抢的战略资源。围绕着机器学习平台的对接、移动AI架构的易用性，甚至安卓与iOS之间的迁移成本，手机厂商从移动AI时代的开局就在构思将AI开发者和移动开发者结合，组成一个全新的生态群落。

苹果和安卓厂商纷纷与开发者展开深度连接，意义在于移动AI提供的是算力、硬件结构和开发架构的基础，以及一小部分示范性的AI应用。AI作为一种有高度仿生性质，区别于传统计算模式的新技术，特征之一就是可以通过算力与数据基础，构建出各种各样的应用场景。

所以有人说，AI时代必然是众包型创业时代，因为在类似的机器学习或者深度学习平台上，两个人开发者甚至很难开发出绝对相近的应用模型。

回落到手机上，这个定理应该依然成立。在芯片到硬件到平台的完善后，我们也许将看到的是完全不同、千奇百怪的移动AI应用。区别于传统移动应用在连接点上产生差异，移动AI应用将在底层技术上开始区分，达到真正的万花筒时代。

另一方面，想让消费者真正开始为AI买单。更重要的是拿出移动AI不可替代的证据，而最好的证据就是爆款秒杀级的应用个案。因此在接下来的一段时间中，移动AI开发者必然走高。能够在准备好的食材上做出什么美味，是手机平台与开发者共同努力的结果。

作者：脑极体

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來源：脑极体

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