手机AI未来的机会: 孵化下一种流行应用

比气温更能准确预示春天到来的, 是各大手机厂商的蠢蠢欲动.

进入3月, 各手机品牌都开始启动了新一年的攻势. 有意思的是, 去年还 '几支独秀' 的AI, 今年已经在国内手机圈成为了遍地开花的关键词.

或真或假打着AI名头的手机, 普遍都会灌输给消费者一个认识: 用了AI, 你的手机能力将会更强. 这其中被提到最多的当然是摄影能力, 其他诸如美颜, 翻译, 识图, 也是厂商的重点宣传领域.

类似的宣传看多了, 似乎我们会形成一个观点: AI的作用, 就是增强.

AI能够普遍增强手机和应用的能力, 这当然事实. 但这种叙事策略用多了之后, 我们很可能会忽略另外一个可能: 作为一种门类繁多, 负载各种解决方案的技术, AI完全可以作为基础条件, 让开发者去创造一种今天我们不熟悉的, 甚至完全没有概念的手机应用. 而恰恰只有当这种 '未知能力' 流行起来, AI在手机中的价值才会是不可替代的.

这个 '未知' 的机会来自哪里?孵化它需要怎样的条件?这里有一些在已知条件上建立的, 关于手机AI的脑洞.

机会在哪里?

之所以期待AI时代会出现某些全新的, 可以风靡的应用体验, 是因为此前所有火爆的移动应用, 都是建立在智能手机一开始就建立起来的运算与硬件格局. 芯片+触屏交互+摄像头+GPS, 构成了我们手机中一切社交, O2O, 购物和娱乐功能的基本载体. 这些能力的基础条件是很早就固定好的, 开发者根据这些基础闪转腾挪, 想方设法构建新的体验和商业模式出来.

而AI正在改变这些基础.

就目前来看, AI给手机带来的基础能力提升主要可以体现在四个方面:

一, 视频和直播: 大家都知道, AI正在改变我们理解和处理视频的方式. 在通过AI芯片进行实时运算, 在手机视频中进行人脸与手势, 人体姿势识别, 以及人像分割, 视频风格化等操作正在变为可能.

二, AR: 在手机上进行更好的增强现实体验, 无法离开AI的帮助. 深度估计, 光线估计, 环境理解等算法价值, 能够帮助更符合市场预期的AR出现. 而这些能力, 又不仅仅作用于AR.

三, 摄影: AI进行拍照风格化和人像深度处理, 已经并不新鲜. 接下来用AI进行图像增强, 处理光影拍摄和动态捕捉会成为新的亮点.

四, 识别: 用AI来识别文字和商品, 景物等等, 正在成为新的热点. 这方面能力可能给很多手机应用带来新的机会. 比如拍照翻译, 手写文字识别与辨认, 文字情绪识别等等, 能广泛应用于翻译, 输入和社交领域. 而图片分类, 图像超分辨, 物体识别等, 又可以作用于自媒体, 社交网络和购物.

如此多的新能力和背后复杂的算法作用, 其实就是给了开发者新的 '食材' . 这些 '食材' 最简单的运用方式就是跟 '老菜' 炒在一起, 比如在短视频中加入AI特效和AI识别能力;更复杂一点是单独组成 'AI新菜' ;更深一步, 是重新理解手机的基础能力, 构想出未曾出现过的未知功能.

总体而言, AI带给手机的核心改变在于, 手机可以通过摄像头理解现实世界.

而且这个功能必然会越来越强. 如何利用这一点, 来整合功能, 创造新应用, 建立自身的流量逻辑, 才是今天摆在手机AI和移动开发者面前的真正机会.

谁来提供机会?

对于手机而言, 先有好创意还是先有开发基础, 并不是一个 '鸡生蛋, 蛋生鸡' 的问题. 而是就像烹饪一样, 必须先有食材, 厨师才能去想方设法开发新味道, 做出新菜式.

对于手机AI这个命题而言, 一个消费者没有尝试过的, 可以大火起来的AI应用, 必须是建立在充足的开发基础之上.

而今天来看, 这个开发基础, 必须建立在三个势能体构成一个有序生态的基础上:

一, 开放的AI芯片: 业界目前开发AI架构与应用, 主要依靠云计算来提供算力. 更后端, 是英伟达和谷歌的云计算AI加速芯片在起作用. 但这种模式来到手机端显然不是长久之计, 一方面上传用户的视频, 照片等资料到云端有隐私安全问题;另一方面这个过程需要时间, 会造成卡顿和延迟, 并且一旦没网就失效了.

而没有AI芯片, 只在特定硬件布置AI算法的手机, 则面临无法支撑未知AI应用开发的问题. 因为新的应用肯定要CPU, GPU以及AI专项处理单元进行协同支持. 手机缺失对通用AI任务的支持能力, 那么用户就只能体验预先设置好的几个AI功能, 无法迎接新的AI体验. 这就是为什么苹果要开发A11仿生神经芯片, 华为芯片要开发麒麟970, 并且要基于芯片建设开发生态.

二, 平台与框架使能AI开发: 只有芯片当然不行, 开发者又不能拆了芯片研究一下自己该怎么干. 因此, 能够开放不同层面AI能力, 接入主流AI开发框架的手机AI平台, 就变得至关重要. 这就像在算力与开发者之间架起一个通道和市场, 开发者要知道怎么进入AI, 还要知道自己能从手机AI中得到哪些利益.

比如基于麒麟970芯片的HiAI架构, 就可以视为华为对手机AI开发生态的平台与开发者布局. 降低开发者的进入成本, 实行利益共享和保护知识产权的计划, 是一个手机AI开发平台的立足保证. 毕竟生态环境建好了, 政策给力了, '招商引资' 才能开动嘛.

三, 意识到机会的开发者: 在手机AI这个命题上, 平台仅仅是黑土地, 而开发者才是选择如何播种, 收割的农人. 但摆在开发者群落面前的第一要务, 是要认识到有这块肥田, 有AI开发这种可能. 然后就是技术磨合与开脑洞想创意的时间了, 建立基于AI的商业模式和产业壁垒也同样重要.

以上三者之间的良性循环, 可以看做是一个农业生态的基础. 当然我们作为消费者, 最终希望看到的是端上桌的食物, 可是没有果园农场, 食物又从哪来呢?

手机AI的机会, 绝不仅仅在APP

更远一步, 我们应该看到的是, AI带给手机的并不仅仅是创造新爆款应用的可能. 假如技术条件进一步催熟, 可能我们会从手机AI那里得到更多.

比如说, 我们去年经历过AI音箱大战, 而今年我们看到越来越多的硬件, 尤其是家电正在进入AI交互模式.

但大家有没有想过, 既然AI音箱的主要价值在于交互, 而不是 '音质' . 那么为什么一定要放个很大的硬件, 而不是直接跟手机对话, 让它帮你实现找内容, 购物, 控制家居系统的功能呢?

毕竟手机才是永不离身的利器, 也不存在唤醒距离等限制.

这就是因为, 音箱和IoT设备的AI功能需要依托云计算来进行, 放在手机上运转过慢, 耗电过高.

而这些问题, 可能会被AI芯片和5G等技术撬点, 以及手机AI开发生态所改变——如果我们可以达成高效的终端AI计算和快速传输, 那么手机完全可以取代音箱或者其他硬件载体, 成为AI生活的唯一入口. 这种技术可能性, 会是手机带给AI产业的最大惊喜.

直接与手机对话, 使用手机的传感器和摄像头来理解和控制IoT体系, 实现商务, 家庭, 娱乐场景的AI化, 甚至将手机与无人驾驶系统打通, 那么手机的价值将又一次飞跃.

过去我们始终在猜测, 手机的中心化地位会不会在AI时代被消弭. 但假如AI就发生在手机上, 这个猜测是不是不攻自破了呢?

总之, AI带给手机的, 肯定不仅仅是局部能力的增强, 而是重新组织了手机应用开发的基本要素. 在新条件下, AI或者手机能走到哪一步呢?

这是个让人有点心动的未知数.

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