对于眼下 '拼红了眼' 的智能手机市场来说, 全面屏似乎已经成为上个世纪的产物. 如果发布会上不提点 '人工智能' 的东西, 很抱歉, 下一波手机洗牌中, 也许很快就会被其他厂商 '秒杀' .
从2017年下半年开始, 几乎所有的手机产品在发布时都搭上了AI的概念, 比如三星的AI助手Bixby可以通过摄像头完成智能翻译, 汇率转换等. 华为也发布了首款集成NPU神经网络处理单元的芯片, 随后发布的Mate10, P20, 荣耀V10, 荣耀10等产品中都加入了拍照识物的功能, 荣耀10更是能对专业摄影师的取景, 参数, 构图经验进行深度学习. 就连低调的苹果, 也在芯片上加入了 '仿生' 的噱头, 表示拥有一个每秒运算次数高达6000亿次的神经网络引擎, 而 '神经网络' 一词的使用, 也带动了今年一波手机发布会PPT的跟风.
但AI在当前更像是营销噱头, 千篇一律的技术渲染并没有在一季度给这个市场带来更多的好消息. 根据中国信息通信研究院发布的《2018年3月国内手机市场运行分析报告》, 一季度国产品牌手机出货量同比下降27.9%.
'AI不是一个功能, 一个模块或一项技术, 而是由芯片算法, 系统等共同组成的完整系统, 一个公司如果想构建真正的AI能力体系, 硬件, 智慧系统和应用这三个层面必不可少. ' 荣耀总裁赵明在GMIC全球移动互联网大会上指出, 当前行业中拥有大量的 '跟风式' AI, 即算力无本质提升的包装式AI, 功能无实质落地的炒作式AI, 缺乏生态建设的封闭式AI.
新品含金量几何
集邦咨询行动式记忆体研究经理黄郁琁2日对第一财经记者表示, 以智能型手机领域来看, 近年上游厂商在芯片开发上都包含AI应用, 相信AI的应用会更加普及, 触角也会向下延伸至中端手机. 但品牌若要做出差异化, 必须投入巨大资金进行AI应用的构建.
在他看来, AI分为三个层次, 包括第一层的芯片和硬件, 针对AI的核心处理打造适合于AI算法的硬件, 以及第二层打造AI智慧系统, 增强自我学习认知, 计算机视觉, 还有第三层, 应用生态. 在其中的任何一个层次发力, 都可以享受到这个产业发展的红利.
但实际上, 目前市场上更多的AI手机仍处于 '跟风式' 营销状态. 比如使用较老的芯片架构, 没有本质的升级, 却 '包装成' 第三代, 双核等AI芯片概念, 实际上算力却远远落后于行业水平. 又比如说, 在拍摄功能上冠以AI的名头, 宣传大于实际体验, 但是实际拍照效果不佳, 甚至有的只是在发布会PPT上包装场景识别分类, 在手机功能上没有任何体现.
'的确, 目前很多AI手机上强调的能力还是主要集中在图像识别和处理上. ' 黄郁琁对记者表示, 比如打开照相机, 如果你把相机对准一个人, 那么预览画面的左下角就会出现一个 '人' 的小图标; 如果你对准植物, 就会出现一个植物的小图标. 更确切地说, 这种AI仍然是 '婴儿' 状态, 即需要用户发送指令, 手机上的AI才能发挥作用, 执行的是 '被动式反应' .
'以目前AI的发展来看, 多以单一的AI应用为主, 像是语音辨识, 智慧环境感测拍照等. ' 黄郁琁对记者说.
'但实际上, 人工智能未来会成为人脑的协处理器, 缩短与专家之间的差距. ' 赵明对记者表示, AI技术可以让手机基于用户行为习惯自我学习, 进而优化, 智能感知用户场景, 预测用户行为再智能分配资源. 更直观地说, 随着AI在手机中的应用, 手机开始主动观察你, 理解你, 手机原来只是个工具, 但在未来会变成一个外脑, 不再只是一个硬件状态.
能否 '拯救' 滞涨市场
随着AI手机产品的密集发布, 一场场AI手机营销战呼啸而来.
但无论是手机厂商负责人的公开表态, 还是调研机构透露出的数据, 焦虑的心态与胶着的市场态势并没有在一季度得到缓解. 相反, 更多的中小手机厂商的生存变得更加困难.
OPPO副总裁吴强表示, 当前T形格局下, 头部企业的竞争更加激烈. 在他看来, 首先自己不能犯错误, 如果犯错, 规模很快会被其他竞争方吃掉. 可以等到竞争对手犯错, 来获取对方的市场份额.
而头部企业的围守攻让更多的中小品牌面临着份额持续减少的压力. 从分析机构赛诺提供的数据排名可以看到, 中国市场一季度两极分化明显, 排名前六的厂商一季度出货量均为千万级, 从排名第七的魅族开始, 金立, 三星, 小辣椒的出货量却都是百万级. 这也意味着排名在十名以外的手机厂商, 出货量在第一季度不及百万, 每个月平均下来连40万的销量都达不到.
对于中小品牌来说, 市场严冬已经是不争的事实.
在诸多分析师看来, AI能否拯救 '滞涨' 的手机行业, 目前还说不清楚, 但不可否认, 手机和AI的结合将会是未来科技风口之一.
黄郁琁认为, 犹如科技迭代总是需要周期, 手机进入真AI时代, 开辟出颠覆性的变化并且找到落地场景也需要走更长的路.
华为终端负责人余承东曾经将集成NPU人工智能处理单元的芯片称为芯片中的 '核武器' , 一颗手机芯片背后站着上万人的研发团队, 都是硕士, 博士, 采用的是集成了专用独立硬件处理单元的NPU, 由NPU独立完成专项的AI运算任务, 提升AI运算能力.
相较之下, 高通运用的是CPU, GPU, DSP三大模块进行AI运算, 通过神经处理引擎 (SNPE) 对具体的AI任务进行分析与下发, 而联发科则是使用 '双核APU' , 通过多颗DSP的能力来提升图像后处理的运行效率, 再做AI相关的图像处理算法.
'像AI, 芯片都是重资产投入的, 而且一投就是十年, 十年才打造出今天在人工智能上面领先的芯片. ' 赵明对记者表示, 在充分比较和选择的时候强者会更强, 手机品牌的集中度会越来越高.