進入3月, 各手機品牌都開始啟動了新一年的攻勢. 有意思的是, 去年還 '幾支獨秀' 的AI, 今年已經在國內手機圈成為了遍地開花的關鍵詞.
或真或假打著AI名頭的手機, 普遍都會灌輸給消費者一個認識: 用了AI, 你的手機能力將會更強. 這其中被提到最多的當然是攝影能力, 其他諸如美顏, 翻譯, 識圖, 也是廠商的重點宣傳領域.
類似的宣傳看多了, 似乎我們會形成一個觀點: AI的作用, 就是增強.
AI能夠普遍增強手機和應用的能力, 這當然事實. 但這種敘事策略用多了之後, 我們很可能會忽略另外一個可能: 作為一種門類繁多, 負載各種解決方案的技術, AI完全可以作為基礎條件, 讓開發者去創造一種今天我們不熟悉的, 甚至完全沒有概念的手機應用. 而恰恰只有當這種 '未知能力' 流行起來, AI在手機中的價值才會是不可替代的.
這個 '未知' 的機會來自哪裡?孵化它需要怎樣的條件?這裡有一些在已知條件上建立的, 關於手機AI的腦洞.
機會在哪裡?
之所以期待AI時代會出現某些全新的, 可以風靡的應用體驗, 是因為此前所有火爆的移動應用, 都是建立在智能手機一開始就建立起來的運算與硬體格局. 晶片+觸屏交互+攝像頭+GPS, 構成了我們手機中一切社交, O2O, 購物和娛樂功能的基本載體. 這些能力的基礎條件是很早就固定好的, 開發者根據這些基礎閃轉騰挪, 想方設法構建新的體驗和商業模式出來.
而AI正在改變這些基礎.
就目前來看, AI給手機帶來的基礎能力提升主要可以體現在四個方面:
一, 視頻和直播: 大家都知道, AI正在改變我們理解和處理視頻的方式. 在通過AI晶片進行即時運算, 在手機視頻中進行人臉與手勢, 人體姿勢識別, 以及人像分割, 視頻風格化等操作正在變為可能.
二, AR: 在手機上進行更好的增強現實體驗, 無法離開AI的幫助. 深度估計, 光線估計, 環境理解等演算法價值, 能夠幫助更符合市場預期的AR出現. 而這些能力, 又不僅僅作用於AR.
三, 攝影: AI進行拍照風格化和人像深度處理, 已經並不新鮮. 接下來用AI進行映像增強, 處理光影拍攝和動態捕捉會成為新的亮點.
四, 識別: 用AI來識別文字和商品, 景物等等, 正在成為新的熱點. 這方面能力可能給很多手機應用帶來新的機會. 比如拍照翻譯, 手寫文字識別與辨認, 文字情緒識別等等, 能廣泛應用於翻譯, 輸入和社交領域. 而圖片分類, 映像超分辨, 物體識別等, 又可以作用於自媒體, 社交網路和購物.
如此多的新能力和背後複雜的演算法作用, 其實就是給了開發者新的 '食材' . 這些 '食材' 最簡單的運用方式就是跟 '老菜' 炒在一起, 比如在短視頻中加入AI特效和AI識別能力;更複雜一點是單獨組成 'AI新菜' ;更深一步, 是重新理解手機的基礎能力, 構想出未曾出現過的未知功能.
總體而言, AI帶給手機的核心改變在於, 手機可以通過攝像頭理解現實世界.
而且這個功能必然會越來越強. 如何利用這一點, 來整合功能, 創造新應用, 建立自身的流量邏輯, 才是今天擺在手機AI和移動開發者面前的真正機會.
誰來提供機會?
對於手機而言, 先有好創意還是先有開發基礎, 並不是一個 '雞生蛋, 蛋生雞' 的問題. 而是就像烹飪一樣, 必須先有食材, 廚師才能去想方設法開發新味道, 做出新菜式.
對於手機AI這個命題而言, 一個消費者沒有嘗試過的, 可以大火起來的AI應用, 必須是建立在充足的開發基礎之上.
而今天來看, 這個開發基礎, 必須建立在三個勢能體構成一個有序生態的基礎上:
一, 開放的AI晶片: 業界目前開發AI架構與應用, 主要依靠雲計算來提供算力. 更後端, 是英偉達和穀歌的雲計算AI加速晶片在起作用. 但這種模式來到手機端顯然不是長久之計, 一方面上傳用戶的視頻, 照片等資料到雲端有隱私安全問題;另一方面這個過程需要時間, 會造成卡頓和延遲, 並且一旦沒網就失效了.
而沒有AI晶片, 只在特定硬體布置AI演算法的手機, 則面臨無法支撐未知AI應用開發的問題. 因為新的應用肯定要CPU, GPU以及AI專項處理單元進行協同支援. 手機缺失對通用AI任務的支援能力, 那麼用戶就只能體驗預先設置好的幾個AI功能, 無法迎接新的AI體驗. 這就是為什麼蘋果要開發A11仿生神經晶片, 華為晶片要開發麒麟970, 並且要基於晶片建設開發生態.
二, 平台與框架使能AI開發: 只有晶片當然不行, 開發者又不能拆了晶片研究一下自己該怎麼幹. 因此, 能夠開放不同層面AI能力, 接入主流AI開發框架的手機AI平台, 就變得至關重要. 這就像在算力與開發者之間架起一個通道和市場, 開發者要知道怎麼進入AI, 還要知道自己能從手機AI中得到哪些利益.
比如基於麒麟970晶片的HiAI架構, 就可以視為華為對手機AI開發生態的平台與開發者布局. 降低開發者的進入成本, 實行利益共用和保護智慧財產權的計劃, 是一個手機AI開發平台的立足保證. 畢竟生態環境建好了, 政策給力了, '招商引資' 才能開動嘛.
三, 意識到機會的開發者: 在手機AI這個命題上, 平台僅僅是黑土地, 而開發者才是選擇如何播種, 收割的農人. 但擺在開發者群落面前的第一要務, 是要認識到有這塊肥田, 有AI開發這種可能. 然後就是技術磨合與開腦洞想創意的時間了, 建立基於AI的商業模式和產業壁壘也同樣重要.
以上三者之間的良性迴圈, 可以看做是一個農業生態的基礎. 當然我們作為消費者, 最終希望看到的是端上桌的食物, 可是沒有果園農場, 食物又從哪來呢?
手機AI的機會, 絕不僅僅在APP
更遠一步, 我們應該看到的是, AI帶給手機的並不僅僅是創造新爆款應用的可能. 假如技術條件進一步催熟, 可能我們會從手機AI那裡得到更多.
比如說, 我們去年經曆過AI音箱大戰, 而今年我們看到越來越多的硬體, 尤其是家電正在進入AI交互模式.
但大家有沒有想過, 既然AI音箱的主要價值在於交互, 而不是 '音質' . 那麼為什麼一定要放個很大的硬體, 而不是直接跟手機對話, 讓它幫你實現找內容, 購物, 控制家居系統的功能呢?
畢竟手機才是永不離身的利器, 也不存在喚醒距離等限制.
這就是因為, 音箱和IoT設備的AI功能需要依託雲計算來進行, 放在手機上運轉過慢, 耗電過高.
而這些問題, 可能會被AI晶片和5G等技術撬點, 以及手機AI開發生態所改變——如果我們可以達成高效的終端AI計算和快速傳輸, 那麼手機完全可以取代音箱或者其他硬體載體, 成為AI生活的唯一入口. 這種技術可能性, 會是手機帶給AI產業的最大驚喜.
直接與手機對話, 使用手機的感測器和攝像頭來理解和控制IoT體系, 實現商務, 家庭, 娛樂場景的AI化, 甚至將手機與無人駕駛系統打通, 那麼手機的價值將又一次飛躍.
過去我們始終在猜測, 手機的中心化地位會不會在AI時代被消弭. 但假如AI就發生在手機上, 這個猜測是不是不攻自破了呢?
總之, AI帶給手機的, 肯定不僅僅是局部能力的增強, 而是重新組織了手機應用開發的基本要素. 在新條件下, AI或者手機能走到哪一步呢?
這是個讓人有點心動的未知數.