前幾天, 華為與新智元主辦了 '華為HiAI能力開放公開課' , 很多我們的讀者都關注了這次課程. 於是不少讀者留言或者在問答類平台邀請我們來回答, 如何看待和理解這次課程. 也有讀者本身就是移動應用的開發者或者從業者, 來詢問我們到底如何將HiAI平台帶來的AI開發能力與自身業務相結合, 以及想要走這條 '移動AI之路' , 要注意哪些地方.
仔細想想, 這確實是一次從各方面詳細解釋了HiAI架構與華為提出的移動AI戰略的 '乾貨分享' , 感興趣的讀者不妨找來看看. 但畢竟這是一次偏重AI平台與技術能力的分享, 很多移動應用開發者可能對這個領域還比較陌生, 所以我們今天來專門回答一些讀者的提問.
我所接觸到的很大部分移動應用開發者, 其實目前還處在聽說了AI很好, 但對於到底如何進入AI, 如何快速完成商業化, 以及到底選擇如何與平台發生連接, 還是有些模糊.
所以我們希望用最直白的方式, 從一個不懂演算法的開發者的視角(中國大部分移動開發者都是如此), 來審視一下HiAI架構到底帶給了開發者哪些東西. 在面對AI的時候, 開發者又應該如何思考, 如何來完成自己APP的快速AI化.
從移動時代跳到AI時代, 不能聽別人怎麼說, 僅僅跟著風口起舞. 更重要的, 是開發者要知道 '我' 到底想要什麼.
'我要小風險嘗試'
假如我們是移動應用開發者, 聽說了AI可以給自己的APP實現各種功能, 加持各種炫酷的玩法, 我們的第一反應會是什麼?其實最理性的反應一定是一句話: 我能玩得起嗎?
這並非杞人憂天, 就在剛剛, AI大神Yann Lecun發了條推特, 意思是AI泡沫會快速破裂, 最核心的原因在於, 很多目標定在月亮那麼高的AI企業, 錢已經快花完了….
大概世界上最大的悲劇莫過於此: AI還沒搞出來, 錢搞沒了….
其實在HiAI架構和麒麟970晶片到來之前, 中國的移動應用開發者如果想嘗試AI, 基本的套路是購買雲服務商的AI相關算力與服務, 這個是按流量計費的, 用戶越多成本越高, 並且很多測試部署都會產生成本. 而更可怕的其實是開發者必須從頭收集海量的訓練用數據, 以及模型訓練的巨大工作量和訓練難度.
顯然小開發者, 創業團隊是很難承受從頭開發AI應用的時間, 技術和費用成本的, 中大型移動應用團隊則無法承受價值不確定性和戰略壓榨.
所以說, 假如我是移動開發者, 想要嘗試AI化, 但又對未來沒有百分百把握, 那麼我最需要的是什麼呢?
答案是, 小成本快速進場嘗試的機會.
HiAI架構目前之所以具有唯一性和領先於行業的想象力, 是因為端側開放的AI運算能力在行業內僅此一家. 換言之, 開發者就避免了使用雲服務進行AI開發的高額成本. 基於麒麟970晶片中NPU的專項處理能力, 開發者即可以享受高於GPU十倍的AI算力, 又可以規避掉超高的成本壓力.
而連接了HiAI架構之後, 整個華為的移動AI生態, 提供給開發者的是相對完善的五大引擎和全套介面, 也就讓開發者有了可以針對性實現AI能力達成的平台, 避免了自己收集數據, 從頭訓練這個過程的技術難度和大量時間與金錢成本.
從開發者的價值選取中看, 麒麟970和HiAI架構的出現, 是通過端側計算這個相對更合理的算力支撐方式, 給開發者提供了平台支援, 解決了硬體瓶頸. 而全面開放的平台策略解決方案輸出, 則讓開發者省去了一切從頭來的尷尬, 可以專註於移動場景, 專註於手機上的AI體驗.
綜合來看, 小風險, 低門檻, 有較強生態整合度的HiAI體系被搭建出後, 應用開發者就可以基於平台能力去開發創新性的AI應用. 而不是從頭做起, 面對未知進行高成本長時間的盲目探索.
風險小, 回報可期, 是一切技術商業的前提.
'我的APP, 當然我做主'
在面對AI時, 另一個開發者必須關注的問題, 是自己的APP到底能否通過AI獲得成長, 還是僅僅湊個熱鬧?
今天很多領域中, 單獨利用AI場景或者AI能力達成的體驗已經非常出名, 比如說電商領域的識圖購買. 一旦某個能力出名了, 一般情況是行業內的競品都會跟風加入, 裹挾了很多開發者其實是 '不得不AI' .
但這裡有個問題, 就是這種跟風和模仿來的AI應用能力, 其實只是一個單獨的片段. 大家都有, 當然自己也要跟進. 但基於開發環境的閉塞, 這個AI能力無法得到完善, 也不能跟其他功能產生聯動. 時間一長, 開發者就會發現自己被某個AI功能耗費了大量人力物力, 版本更新之後就無計可施, 只能讓AI淪為雞肋.
這就是開發平台無法解決關聯推理和持續開發的問題. 由於機器學習框架中完成的模型都是單一的, 很難跟其他能力拚接在一起形成整體.
而這種問題的解決方案, 就是使用HiAI架構這種平台所帶來的推理開發能力. HiAI架構目前提供的解決方案和平台功能, 涵蓋了視頻, 拍照, AR, 電商, 社交, 語言翻譯六大領域, 可以說基本覆蓋了今天移動應用的主要區域, 並且全面開放了晶片能力, 應用能力和雲端能力.
換言之, 開發各種各樣的關聯技能, 或者進行不同程度的開發升級, 都可以藉助HiAI來達成, 實現應用的強成長性.
這是一個非常值得關注的問題: 很多貿然闖入AI世界的移動開發者, 都僅僅滿足於某個細節AI了. 這其實帶給用戶的體驗提升有限, 但卻耗費了自身大量成本. AI的前提, 必須保證自己是APP的主人, 可以清晰的規劃APP下一步的需求與發展, 讓想到與做到之間沒有鴻溝.
在HiAI架構非常強調的開發應用層能力中, 整合了通用深度學習開發框架, 相容各種開發方式. 這意味著, 開發者不會在HiAI上僅僅完成了加速, 或者某個能力的AI實現, 然後就無事可做了. HiAI提供的能力整合化服務, 可以結合識別, 學習和主動輸出多種能力於一體, 讓開發者在AI領域找到適合自己的聚集點.
優質的平台, 當然不是給開發者一條路, 讓開發者走到黑, 而是應該給開發者一個棋盤, 讓大家自己去縱橫捭闔.
'我要幹我最擅長的事'
還有一個在移動AI開發領域一直沒有被正視的問題, 是中國大多數開發者並不是工程師, 並不擅長技術突破, 他們真正擅長的或許是運營和商業創意.
但弔詭的是, 我們今天在討論手機上的AI時, 似乎預設了開發者應該都要懂演算法, 懂搭建, 懂機器訓練, 否則似乎就不是真正的AI. 但實際上, 做AI就要 '全民懂演算法' , 絕對是一種技術偏見.
AI作為一種工具化的後端技術, 顯然更合理的方式是開發的歸開發, 應用的歸應用, 整合在同一平台下的高效任務分配, 才可能有更加合理的生態化.
回到開發者這邊, 我想大部分移動開發者對於AI的需求, 是我不需要開始學習複雜的演算法和模型, 而是要知道去哪裡接入這些演算法, 直接作用於我的APP, 並讓我清楚的知道接下來還能做哪些更酷的事.
總而言之, 開發者真正應該發揮的, 是自己的創造性和和商業洞察力. 而技術應該越來越友好和簡單, 而不是讓每個開發者都變成全鏈路的專家.
HiAI引擎的目標, 通過開放應用層API, 使能開發者在不懂AI演算法的情況下也能開發高質量AI應用, 完全聚焦在應用的體驗和業務實踐上. 這就需要平台將多種能力全面開放給開發者, 在不同層級開啟AI開放基礎環境, 讓不同需求, 不同基礎的開發者都可以有效選擇適合的方式, 即使徹底不懂演算法的開發者, 也可以短時間將自己的APP進行針對性AI化.
符合這一條件的, 目前來看世界上僅有HiAI框架自己. 蘋果和三星目前對AI晶片能力都採取了封閉政策, 更別提全面化的開放.
HiAI最突出的業界價值, 顯然是在平台層面提供了不同等級, 領域的能力輸出, 把選擇權歸還到了開發者這一邊.
通過工具化, 全輔助式的AI架構支援, 讓開發者重新回到商業和創意當中, 或許才是AI的正路, 也是AI生態化的未來.
下面我們或許期待的, 是開發者通過對新環境, 新基礎不斷去學習與摸索, 快速打造出能夠激發廣泛關注的現象級AI移動應用.
當鮮花和舞台都準備好之後, 大概就要看開發者自己的了.