出现这种现象的原因很简单. 手机产品研发周期往往是1-2年, 产品研发阶段并没有加入AI相关计划, 但竞临近推出时AI概念实在太火, 竞争对手又在不断强调AI概念, 逼不得已要必须要在宣传时来这么一手, 所以导致了很多所谓的AI手机陷入不尴不尬的境地.
AI命题对于整个移动产业的吸引力毋庸置疑, 它和5G一样会成为移动产业变革的重要匀速, 但是识别真假AI手机, 有一套方法和逻辑.
假AI手机的三个套路
2016年AI概念开始走红起, 就不断有手机厂商蹭AI这个热点. 纵观两年下来, 几乎能发现, 所有假AI手机的套路都是一致的.
1, 智能进程管理叫成 'AI智能调度'
安卓6.0升级之后, 加入了Doze模式. 也就是相对于ios '墓碑机制' 的 '活埋机制' . 所谓的 '活埋机制' 是指, 在用户一段时间没用手机后, 会暂停网络接入和延缓操作, 同步. 随着时间的过去, 当设备没有充电且长时间静止时系统调度的次会数越来越少, 以此帮助减少电池消耗.
从知乎上一名叫 '萤火虫' 的 Android Framework开发攻城狮做的图中, 我们可以看出Doze模式的逻辑. 这是安卓系统根据运行时间进行资源回收调用的一种机制.
谷歌在推出安卓6.0后, 曾警告所有手机厂商不得阉割这一模式, 也就是说, 所有搭载了安卓6.0的手机其实都具备这种智能调度的机制.
这本是安卓6.0的天生特性, 却被一些手机厂商当成了自己的卖点, 改个 'AI智能调度' 的名字拿来叫卖——这个套路往往让外界误以为手机厂商自己用AI开发了个智能调度的功能.
但是真正的智能调度其实要和AI处理器配合在一起, 学习用户行为, 根据用户日常使用去决定如何调度内存, 处理器这些资源, 这对资源的利用效率远高于Doze模式. 这个问题我们暂且按下不表, 下文在真AI手机里会有详细说明.
2, 单个软件AI功能夸大成 'AI手机'
AI本身就是个非常泛滥的概念. 手机里的语音助手算是AI, 摄像头上的景深, 光圈算法算是AI, 人脸识别解锁, 甚至是美图秀秀的智能美肤也算是AI, 今日头条给你看新闻机制也是AI算法——AI真的并不稀奇, 在我们的日常生活之中处处都有.
早就在我们的手机上有了很多很好的AI落地应用, 只是以前不叫AI, 而是叫算法——比如说智能手机的人像美颜, 这就是典型的依靠算法成像的应用.
这些软件AI功能的确可以看作是AI在手机上落地, 但要注意, 这些技术只是人工智能技术一些较为基础的应用. 搭载了这些功能的手机, 绝对算不上AI手机.
有大量手机厂商, 发布会上拿出这些功能后, 就敢自夸为AI手机, 这种做法纯属浑水摸鱼式的营销. 但对一些爱美的小白来说, 却看起来像是云里雾里的新技术, 这种套路在小白市场已经成了通过信息不对称欺诈用户的一种通行手段.
3, 芯片里加入AI功能就喊搭载 'AI芯片'
有些芯片厂商, 比如高通, 会在芯片中加入机器学习框架, 以便提升相机运算的性能. 这种功能在2017年所有高中低档芯片中全部加入了. 也就是说, 其实高通835, 高通660以及高通625这些高中低端芯片都包含这一技术.
这个技术其实也并没有太多新奇之处, 本来这是个很常规的动作, 但往往会被手机厂商在发布会上解读成故意拿出来解读成为 'AI芯片' , 继而推导宣称为自己生产的是AI手机.
这个套路和安卓6.0的Doze模式几乎如出一辙, 都是把上游厂商的新技术故意夸大虚假宣传. 这种营销套路甚至还在线下门店被作为话术所使用——真是欺负小白不懂AI.
总的来说, 假AI手机, 只不过是一台普普通通的手机, 为了营销强行贴上了AI元素而已. 对消费者来说, 它并没有太多提升, 在市场上则是扰乱了声音. 有时候消费者甚至要为了所谓的 'AI' 付出更多溢价.
真AI手机的三个维度
对普通用户而言, 手机就是手机, 真正实用的, 安全的AI才是好AI. 如何火眼金睛识破各种不靠谱的AI大忽悠?其实可以通过三个维度, 来认出AI真旗舰.
1, 要具独立AI处理单元
去年曾有媒体质疑, 神经网络在人工智能处理器上的运用, 其实这个技术并哗众取宠. 增加一个专门用于复杂数据排序算法的处理器, 能帮助智能手机和其它技术变得更好, 并且对各种新技术提供更好的支持, 从自动图像增强到更快的视频库搜索等.
没有采用AI处理器的手机, 其实都不算是AI手机. 市面上最典型的AI处理器就是苹果iPhone X上搭载的A11仿生智能处理器——它具有独立AI处理单元的芯片. 神经网络引擎的加入, 使得iPhoneX可以在性能核心和效能核心之间合理的分配任务.
对普通人来说, 最直观的好处是电池寿命大大提高. 它会在性能核心与能效核心之间合理分配任务, 智能地管理芯片的性能. 无论是发短信还是浏览网页, 主芯片将减少运算量, 提高电池的寿命.
在国内, 荣耀V10上搭载的麒麟970也是一款AI芯片. 利用NPU专门处理机器学习相关的运算, 采用HiAI移动计算架构, AI性能大幅优于CPU和GPU. 可以智能地管理和平衡芯处性能, 根据使用状态调整处理器核心的性能, 从而达到快速运算, 省电的目的.
2, 具备配套AI操作系统
AI操作系统对真AI手机来说, 也是不可或缺的一环. 配合AI芯片, 8-16位浮点数字, 模式匹配, 数据库查找, 位场操作和高度并行处理等, 都可以加快完成速度的实例.
2017年发布的Android 8.0上其实已经在尝试系统级的AI功能, 比如面对Android的顽疾——卡顿, 耗电等问题, Android 8.0正在实用人AI, 帮助用户智能判断软件的使用频率, 使用时间有选择性的保留任务. 对于一些不常用的软件, 系统会自动关闭该软件, 可以大大减轻CPU的负担, 让手机更流畅, 更轻快. 据说即将发布的安卓9.0上, 谷歌还将在语音以及操作系统两个维度上展开AI探索.
其实国内最早尝试在系统层面搭载AI的就是华为的EMUI. 荣耀V10搭载的EMUI 8.0也是典型的AI操作系统. 系统会理解和归纳用户使用习惯, 在 '关键业务优先' 规则的指导下, 对用户经常使用的软件和某些时间点习惯启用的软件开放更高的运算权限.
荣耀V10的EMUI8.0系统再配合AI处理器, 可以实现手机整体硬件资源的合理调配, 进行多核异构资源调度, 能让应用资源感知调度, 大幅提升系统流畅性, 500天长时间使用依然流畅——这改变了安卓手机用一年就卡顿的痼疾.
即使是和搭载高通845处理器的手机相比, 荣耀V10在抢红包等用户场景下, 也依旧不落下风. 这其实就是AI的作用.
和原生安卓6.0, 7.0上Doze模式那种生硬的按熄屏时间调度内存机制相比. 这种才是根据用户行为进行分析, 进而智能调度资源的做法.
3, 具备开放的底层AI和AI生态
目前国内智能手机涉水AI, 最需要发力的还是构建AI生态. 因为手机系统, 硬件上自带的那些AI功能是远远不够的, 他们只能在一台手机上让手机变得更快, 更省电, 更便捷, 但却没有联合更多软件厂商形成完整的生态, 引发智能手机走向下一个阶段的化学反应.
人工智能技术最需要有开发者的参与, 开发者能够形成完整的生态. 开放 AI 生态这也意味着未来有更多 APP 开发者可以主动适应 AI 芯片, 有更高的使用效率, 开发更多使用场景——未来随着5G网络的落地, 用户可以使用AI语音等方式和系统内的应用进行交互.
华为已经在自家平台上做尝试, 比如把麒麟970作为移动计算平台开放出去, 方便更多的开发者把应用接入华为的AI平台. 使得手机具备购物比价, 识别目的地, 实时旅行百科, 旅行助手, 出行助手, 自动进入驾驶模式, 学习进化, 适应机主的使用习惯等功能.
这样的生态会吸引更多应用开发者聚集在一起, 为系统提供更多多样, 丰富的AI产品.
做一个最理想的猜测——未来的手机在5G网络环境下是永不离线, 无需下载应用的, 各个应用因为AI的调度, 会随时根据用户的地理信息, 行为活动提供各式各样合适的服务.
我们甚至可以顺便联系到前几天华为, 小米, 中兴, 联想共同推出的 '快应用' . 用户不必下载安装, 即点即用, 能够享受到原生应用的性能体验——这或许和AI以及5G会有很大的关系.
因为一个个APP造就了信息孤岛, '快应用' 这种逻辑, 可以便于芯片, 系统和 '快应用' 进行数据交互, 为用户提供更精准的服务.
当然, 这只理想状态. 还需要手机厂商, 芯片厂商们同仇敌忾, 做出更多 '快应用' 这样统一接口, 标准的联盟, 未来AI才能在所有智能手机上落地.