iPhone X即將正式開賣, 蘋果在中國大陸市場5小時便預售出了550萬隻iPhone X, 多個維度的數據均打破了曆史記錄. 在iPhone X開賣後, 就有人拋出一個問題, 哪家安卓廠商會最先借鑒iPhone X的 'Face-ID' ? 國產手機過去總是盯著蘋果最新產品, 有什麼新功能被驗證後, 就快速實現在自己的產品上, 比如Touch-ID, 取消耳機孔, 三段式設計……不過, 今年情況恐怕會變得很不一樣, 'Face-ID' 將非常難以被複製.
智能手機為何不能快速複製Face-ID?
與過去的Touch-ID, 3D-Touch或者取消耳機孔這樣的功能不同, Face-ID不只是一個簡單的硬體設計或者整合一個模組, 其本質是一項AI服務——基於智能人臉識別的AI服務, 最核心的是健全識別功能, 但同時也衍伸出AR表情等趣味功能. 它的基礎是晶片 (A11仿生處理器驅動的AI能力) , 端側感測器 (3D深度攝像頭實現的數據採集能力可以相容多場景) , 雲端演算法 (人臉識別演算法) 多個能力的綜合實現, 以及蘋果構建的認證平台的加持 (只有這樣FaceID才可應用於支付等場景) , 缺一不可.
正是因為此, 像Face-ID這樣的AI功能很難被一般廠商所複製, 畢竟, 沒有幾家手機廠商同時擁有三個能力. 反觀安卓陣營, 大多數廠商只是簡單地爭取某高端處理器的首發, 只是基於Android進行主題層面的UI定製, 抑或只是象徵性的提供雲服務卻無持續運營, 都不能形成真正意義上的芯+端+雲的實力. 至少就AI而言, 不論是從Siri這些年的長足進步, 還是Amazon Echo的成功案例都表明, 只有軟硬體結合再輔以持續的互聯網服務才能實現真正的智能體驗. 越來越多的手機廠商認識到了芯+端+雲的重要性, 尤其是有志於卡位AI的廠商, 都在強化這三個能力. 已啟動 'AI First' 戰略的穀歌在今年收購HTC的硬體部門彌補硬體的短板, 華為和蘋果更是不約而同地在晶片層面引入專屬AI模組, 躋身行業前列, 讓智能手機終端層面的AI計算力得到質的提升. 為什麼AI要芯+端+雲三軍作戰?
iPhone X大量應用了AI技術, 不過, 它不是AI元素最多的智能手機, 與之同期發布的華為Mate10, 引入了更多的AI功能, 智能拍照, 智能節電模式, AI隨行翻譯功能, 系統智能優化, AI個人助理功能……這一切AI功能都離不開晶片, 系統和雲端的綜合支援. 之所以可實現如此多的AI功能, 與華為Mate10搭載的麒麟970晶片密不可分, 麒麟970搭載了NPU (神經網路單元) 專用硬體處理單元, 專門針對AI演算法提供的晶片支援, 處理AI任務時可得到50倍能效和25倍性能提升, 進而可以更好地實現映像識別, 語音交互和智能拍照等AI應用.
強悍的晶片還需要應用來釋放其性能, 這就是手機作業系統EMUI8.0的工作, 在手機硬體 (如攝像頭, 感測器, 屏幕等等) , 應用, 服務和晶片之間搭橋, 讓它們可以充分利用晶片的能力, 主要體現在三個方面: 第一, 確保智能手機的基礎運算效率. 用戶最直觀的感受就是手機不卡頓. EMUI8. 0 通過人工智慧技術手段進行智能行為預測, 動態記憶體壓縮, 即時資源清理等操作, 合理分配有限的手機記憶體資源, 與之前版本相比, 系統響應時間提升60%, 操作流暢度提升50%, 實現了 '天生快, 一生快' 的能力, 解決了安卓系統越用越卡的難題. 第二, 系統層面提供大量的AI服務. EMUI8.0在系統層面處處應用AI提供服務, 除提供AI個人助手, 語音助手AI小E, AI雙指識屏等AI助理服務外, 還可以智能感知場景進而提供個性化的功能服務, 在AI慧眼識物技術加持下自動識別拍照場景, 即時調整參數, 提升拍照效果. 未來, 音樂, 檔案管理, 電話防騷擾等等基礎功能都有望基於AI技術進行升級. 第三, 系統成為AI能力的開放窗口. 華為EMUI8.0不僅可以通過AI技術為用戶服務, 還協同麒麟970將AI處理能力開放給第三方應用, 為業界主流AI平台如Caffe, TensorFlow加速, 革新第三方AI應用體驗. 這樣, 所有第三方AI應用在華為手機上也可以有更好的AI處理能力, 比如微軟翻譯演算法應用到Mate 10就有更好的表現. 面向AI定製的晶片+開放的作業系統還不夠, 雲同樣是未來智能手機密不可分的一部分, 雲端的大數據是AI演算法進化的基礎, 雲端的服務整合也決定著手機的體驗, 比如對移動支付平台的整合, 對數字娛樂服務的整合, 對雲端安全能力, 存儲能力, 智能服務能力等等的整合; 比如EMUI8. 0 為國內用戶重點打造的智慧功能AI個人助手, 語音助手AI小E, AI雙指識屏等就是基於雲端服務而實現的.
AI應用是雲+端, 軟硬體結合的在行業已有共識, Siri能夠越來越聰明, 離不開雲端結構化服務的支援. 不過, 從iPhone X和華為Mate 10的AI功能來看, 未來只是雲+端已不夠, 通過AI晶片強化端側的AI處理能力在未來將越來越重要. 可以說, 雲是掩護保障的空軍, 端是直接較量的陸軍, 芯則是決勝未來的海軍, 智能手機要做AI, 海陸空三軍缺一不可. 而且可以預見, 不只是AI功能, 越來越多的智能手機功能, 都要基於雲+端+芯綜合實現.
蘋果華為會掀起一場芯端雲的軍備競賽嗎? 二戰前夕, 大部分國家都只有海軍和陸軍, 然而今天, 再小的國家都會構建起自己的海陸空三軍. 同樣, 智能手機現在只有少數廠商, 如蘋果, 華為形成了晶片, 終端和雲端的三重協同能力, 大部分手機廠商只有雲和端這兩隻軍隊, 甚至只有端這隻陸軍. 在AI成為智能手機日趨重要的能力, AI決定智能手機體驗的今天, 越來越多的手機會想方設法構建起自己的海陸空三軍.
華為和蘋果是智能手機AI化的領軍者, 也是率先在晶片層面引入AI模組, 強化端側AI能力的手機廠商. 我想華為和蘋果所帶動的將不再是一場簡單的 '功能複製潮' , 畢竟, 今天智能手機已不能只靠單個設計或者功能取勝了, 而真正具有競爭力的功能一時半會也抄不去. 因此, 更多手機廠商會涉足到晶片環節, 並且在晶片上加入專門的AI模組, 強化AI處理能力.
現在, 小米已涉足晶片環節, 推出了松果處理器小試牛刀; 穀歌在收購HTC硬體團隊後下一步很可能是在晶片層面布局; 三星處理器實力本身就很強悍, 其已投資包括中國人工智慧技術晶片廠商深鑒科技(DeePhi Tech), 英國人工智慧技術公司Graphcore在內的多家AI公司, 韓媒報道稱三星將在下一代處理器Exynos 9810中加入與麒麟970類似的NPU, 下一代旗艦機S9有望應用這顆AI芯. 在晶片層面AI化, 形成芯+端+雲的海陸空三軍作戰能力, 正在成為一個顯著的趨勢, 華為, 蘋果正在手機行業掀起一場新的軍備競賽——不再是拼配置和參數, 而是拼 '芯端雲' 三軍作戰能力. 當然, 不是每個手機公司都有實力 '自力更生' , 就像現在許多中小國家先進國防裝備靠採購一樣, 未來中小智能手機廠商建立 '海軍和空軍' 同樣要靠採購. 高通等老牌晶片大廠正在強化晶片的AI處理能力, 三星可以開放Exynos處理器給魅族, 華為未來也可以這樣做. 不過, 靠採購第三方AI晶片和技術, 很難實現深度整合進而形成一致性完美體驗, 而且很可能會受制於人: 華為, 三星們一定會自己先用了形成身位優勢後才會開放技術給第三方, 而高通們一旦掌握核心AI技術也會讓智能手機們打破頭爭首發, 這種感覺對於智能手機廠商來說, 並不好受. 因此, 智能手機廠商們更應該採取 '自力更生' 之路, 華為, 三星, 蘋果今天沒有憂慮, 正是多年前就自力更生, 喬布斯下定決定研發A系列處理器, 華為決定做麒麟處理器, 在多年前同樣是艱難的選擇, 它們正是因為有多年來的演算法, 數據, 專利, 晶片, 雲服務, 系統等 '芯+端+雲' 的整合, 才有了今天的厚積薄發.