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争议中的手机AI,或将是智能手机的新时代

2017/10/21 22:25:00


华为、苹果先后发布了搭载神经网络模块的手机芯片,引爆了移动端人工智能(AI)芯片的大讨论。这些讨论声可以总结成两种相互对立的观点,一种声音乐观开放,认为手机端的人工智能可以提升用户体验;另一种声音保守谨慎,认为手机AI是噱头大于实用价值,主要理由是,手机AI除了提升图像识别和语音识别的效率,还并未见到其他创新性应用。而且,集成AI处理单元的SoC不仅会增加成本,自身的面积也会变大。

对手机AI,我的态度属于第一种乐观派。当前手机AI正处于起步阶段,舆论和资本呈现一定的泡沫化属正常现象。手机AI虽然有营销的成分,但不能忽视其实用价值和潜在能量。

首先,手机AI可以刺激消费欲望。

智能手机已经陷入同质化泥潭,手机厂商在常规升级和微创新的同时,也在积极探索智能手机潜在的产品形态演化方向,突破同质化建立差异化优势。

手机AI是目前比较火的差异化方向,在特定的场景下,确实能改善用户体验,可以刺激用户的消费欲望。

其实,很多消费者对手机AI到底是干什么的并不是很清楚。不过,在手机AI的概念打响之后,潜意识里会认为‘有’胜过‘无’,即便性能过剩。这也会这也会加大手机厂商采购集成AI芯片SoC的积极性,因为站在‘无’的角度解释‘有’的冗余,往往没有说服力。

其次,手机AI有助于提升用户体验。

机器学习是人工智能的核心技术,包括模型训练和结果预测,不同于普通的计算,人工智能的模型训练和结果预测需要很高的内在并行度、大量的浮点计算以及矩阵计算,专用的AI处理模块在处理人工智能计算时效率更高,这在云端的人工智能技术上已经得到了充分验证。主流的云端人工智能芯片,比如英伟达的GPU、谷歌的TPU、微软的FPGA,已经得到广泛认可。

与云端类似,终端侧的AI芯片在处理人工智能相关的任务时同样可以发挥更高的效率。目前,手机AI在图像识别和语音识别方面的优势已经开始显现,可以在人脸识别、场景识别、实时翻译、虚拟助手、自然语言处理等应用场景,提供更好的用户体验。

而且,借助手机AI,一些人工智能计算可以直接在终端侧完成,不必将数据传到云端服务器运算后再回传至手机。这不仅能提高效率,而且在没有网络的情况下仍然有效运行。

这还仅仅是开始,随着手机AI计算力向第三方开放,手机AI的潜力也将大幅释放,一方面,对现有应用进行升级,体验更好;另一方面,还将创造一大波全新体验的AI应用,AR增强现实或许会借着手机AI迎来一波发展浪潮。

再次,手机AI芯片将快速普及。

苹果和华为是这波手机AI热的直接推手,华为海思麒麟970处理器集成了NPU,其中内置了寒武纪的人工智能IP,苹果发布了自主研发的A11仿生神经网络引擎。

而手机芯片界的霸主高通在手机AI方面同样蓄力已久,去年发布了骁龙NPE(神经处理引擎)软件开发包,可为App提供AI功能,今年收购荷兰深度学习初创公司Scyfer,投资神经科学初创公司Brain Corp。从高通频繁的动作来看,高通必然会推出集成AI芯片的SoC。据传,联发科已完成了手机芯片内置AI运算单元的设计。

几大芯片巨头共同发力手机AI芯片,将快速推进手机AI芯片的普及。根据市场调研机构Counterpoint的预测,到2020年,搭载独立AI芯片的智能手机将超过1/3。


除此之外,谷歌和Facebook都在推进神经网络在手机中的应用,安卓副总工程师Dave Burke透露,谷歌还将发布手机版人工智能学习系统TensorFlow Lite,允许开发者运用谷歌机器学习开发手机App。

硬件和软件的快速普及将进一步丰富终端侧AI生态,为第三方开发者赋予更多的能量。

手机AI的到来为智能手机开辟了新的方向,在芯片厂商、手机厂商、消费者、第三方开发者的共同推动下,智能手机或将快速迈入人工智能时代。


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