普适计算之父马克·韦泽曾说: '最高深的技术是那些令人无法察觉的技术, 这些技术不停地把它们自己编织进日常生活, 直到你无从发现为止. ' 放眼当今的科技圈, 或许AI (人工智能) 便是如此. 简单来说, 当你还不清楚AI是什么的时候, 它却早已来到你的身边. 那么问题来了, 在我们日常接触最多的手机身上, 你是否已经意识到AI技术的存在? 事实上, 进入2018年下半年后, 手机行业的比拼早已脱离了 '屏占比, 处理器' 等常规战场, 进入到 '神仙打架' 的AI时代. 今天, 我们选取了3000元级别具有代表性的两款手机: 三星Galaxy A9 Star与小米MIX 2S, 主要目的是对比一下国际大厂推出的AI技术与本土旗舰搭载的AI技术究竟存在哪些差别之处. 神仙打架第一局: Bixby视觉VS小米智能识物 简单来说, 无论是三星Galaxy A9 Star搭载的Bixby视觉还是小米的智能识物功能, 都通过与相机功能进行深度集成, 并使用AR技术与AI深度学习技术, 实现扫描物体信息的实时呈现. 为了公平起见, 在对比测试过程中我们均采用同一物品, 二者分别进行扫描识别的测试方式, 来看一下结果吧. 在对 '有黑熊出没' 英文警示牌的识别中, Bixby正确的识别出警示牌内容, 并同步调用百度翻译进行了准确的内容翻译; 相比而言, 小米智能识物则只给出了 '这可能是铭牌' 的模糊答案, 效果令人失望. 在第二轮的测试中, 二者均能正确识别出被摄物品. 然而不同之处在于: Bixby视觉只需将画面对准被摄物品, 相关信息即可同步呈现于画面中; 而小米智能识物则依旧需要 '先拍照后识别' 才能进行准确识别. 值得一提的是, 二者的购物跳转都是直接转向淘宝网, 而小米智能识物在未进行跳转时智能显示被摄物品的大致分类, 在细节处理的方式上仍然有所欠缺. 小结: 在AI视觉识别层面, 三星Galaxy A9 Star搭载的Bixby视觉无论从功能性, 准确性还是实用性等方面都完胜小米智能识物. 前者不止可以实现诸如实时翻译, 商品识别, 二维码识别等功能, 甚至还加入练习题搜索, 红酒年份识别等常用的细分功能. 神仙打架第二局: Bixby助手VS小爱同学 Bixby助手与小爱同学是近一年来市场上最受欢迎的AI语音助手, 在实际应用与体验上, 相比此行 '鼻祖' Siri, 均体现出了碾压级别的优势. 那么, 二者相争又会有怎样的结果呢? 我们选取了三条由浅入深的语音指令, 来考一考两家的语音助手. 在第一轮的测试中, Bixby与小爱同学均能正确识别语义. 不同的是: Bixby对于语义的理解更偏重 '吃' , 于是调用了大众点评APP; 小爱同学对于语义的理解更偏重 '地点' , 于是调用了百度地图APP. 第二轮测试, 二者同样准确识别出了发问者意图. 不同之处在于: Bixby调用了百度搜索引擎, 并提供文字+图片的直观表达方式; 小米同学调取的内容来自虎扑, 在信息呈现上不如前者直观. 说实话, 在进行第三轮测试之前, 我们已经做好了全面沦陷的准备. 毕竟整条语音指令包含了 '打开相册' '识别自拍照' '任选一张' '微信发送' '好友' 在内的5重语义, 指令之复杂 '令人发指' . 果不其然, 小爱同学虽然可以正确识别出语音文字, 却无法对如此复杂的指令进行正确的语义识别, AI的操作过程在执行到 '打开微信搜索好友' 阶段便戛然而止. 反观Bixby, 在语音指令下达后, 先后进行了 '打开相册→选取一张自拍照→点击分享→选择微信方式→搜索好友aming→选择好友→等待确认指令' 等一系列对于AI助手而言难以置信的操作, 并最终正确完成指令操作. Bixby的强大, 在这一刻显露无疑. 小结: 对于简单的语音指令, Bixby与小爱同学均能很好的完成语义识别与指令操作, 只是在判断逻辑与APP调用逻辑上存在一定差异. 在下达复杂语音指令的情况下, 小爱同学显得力不从心, 而Bixby则表现出了恐怖的实力. 在多次测试过程中, 它甚至可以实现 '给XXX发送XX元红包并祝他XXXX' 这样的指令操作. 可以毫不夸张的讲, 在AI语音助手层面Bixby是目前市场上无敌的存在. 神仙打架第三局: AI纯粹美拍 VS AI场景识别 为针对国内市场年轻群体消费需求, 三星Galaxy A9 Star推出了诸如 'AI纯粹美拍, 影棚光效, 实时虚化, AR贴纸' 等一系列AI拍照技术, 这也与主打AI场景识别拍照的小米MIX2S撞了个针尖对麦芒. 二者表现如何呢? 我们来看样张对比结果. 在白天户外场景下开启美颜自拍, 三星Galaxy A9 Star与小米MIX 2S的展现出了完全不同的审美取向. 前者搭载的AI纯粹美拍依据中国地区以及亚洲消费者对美颜功能的使用习惯大数据, 深度分析面部信息, 并根据用户年龄, 性别, 肤色等进行有针对性的美颜调节. 从样张来看, 三星Galaxy A9 Star的自拍照片色彩更加真实自然, 模特的肤色红润, 面部细节及阴影被很好的保留下来. 而小米MIX 2S则采用了略显 '暴力' 的处理方式, 过度的面部美白与涂抹让面部细节与阴影丢失严重, 自拍照片以一副 '标准网红脸' 的效果呈现. 值得一提的是, 二者在人物背景虚化方面都做到了相当不错的表现. 夜景成像一直是考验摄像头成像功力的高难度场景, 令我们颇感意外的是, 在AI技术的加持下, 两台手机对于场景, 白平衡的判断都十分精准, 在成像色彩与效果方面也不相上下. 如果一定要找到一些差别的话, 三星Galaxy A9 Star得益于2400万像素+F1.7的大光圈, 使得霓虹灯下墙面的暗部细节得到了更好的保留. 在另外一组对比样张中, 我们得到了同样的结论. 三星Galaxy A9 Star的画面更明亮, 地面饰板的纹路以及墙面暗部细节纹路得到更好的呈现. 这里重点说明一下三星Galaxy A9 Star搭载的 '影棚光效' 功能. 在我们日常手机拍摄过程中, 通过各类软件进行后期修图已经是家常便饭的事, 然而在修图过程中最难以改变便是环境光对成像效果的影响. 实测下来, 三星Galaxy A9 Star在开启 '影棚光效' 后, 确实可以实现前侧瘦脸, 单侧亮眼, 双侧立体柔白等多重立体影棚光效. 小结: 在AI拍照环节, 两台手机均有着不错的成像表现, 其中三星Galaxy A9 Star凭借高像素与大光圈以及 '影棚光效' 的功能以微弱优势胜出. 结论 3000元价位级别的手机市场早已被国产品牌阵营打造成 '铁桶江山' , 像三星, 苹果这样的国际一线大厂似乎只有不断提升旗舰机型的产品力才能用技术, 体验优势覆盖掉价差. 然而AI技术的加入似乎让这种情况发生了一些扭转, 通过与国产品牌旗舰机型的对比评测, 我们发现三星Galaxy A9 Star甚至可以在用户体验层面占据较为明显的优势. 如果不是对于处理器性能有着极致追求的用户, 选择一台三星Galaxy A9 Star不仅可以带来国际一线大厂的出众品质, 还能拥有更为出色的AI智能表现, 何乐而不为呢?
普适计算之父马克·韦泽曾说: '最高深的技术是那些令人无法察觉的技术, 这些技术不停地把它们自己编织进日常生活, 直到你无从发现为止. ' 放眼当今的科技圈, 或许AI (人工智能) 便是如此. 简单来说, 当你还不清楚AI是什么的时候, 它却早已来到你的身边. 那么问题来了, 在我们日常接触最多的手机身上, 你是否已经意识到AI技术的存在? 事实上, 进入2018年下半年后, 手机行业的比拼早已脱离了 '屏占比, 处理器' 等常规战场, 进入到 '神仙打架' 的AI时代. 今天, 我们选取了3000元级别具有代表性的两款手机: 三星Galaxy A9 Star与小米MIX 2S, 主要目的是对比一下国际大厂推出的AI技术与本土旗舰搭载的AI技术究竟存在哪些差别之处. 神仙打架第一局: Bixby视觉VS小米智能识物 简单来说, 无论是三星Galaxy A9 Star搭载的Bixby视觉还是小米的智能识物功能, 都通过与相机功能进行深度集成, 并使用AR技术与AI深度学习技术, 实现扫描物体信息的实时呈现. 为了公平起见, 在对比测试过程中我们均采用同一物品, 二者分别进行扫描识别的测试方式, 来看一下结果吧. 在对 '有黑熊出没' 英文警示牌的识别中, Bixby正确的识别出警示牌内容, 并同步调用百度翻译进行了准确的内容翻译; 相比而言, 小米智能识物则只给出了 '这可能是铭牌' 的模糊答案, 效果令人失望. 在第二轮的测试中, 二者均能正确识别出被摄物品. 然而不同之处在于: Bixby视觉只需将画面对准被摄物品, 相关信息即可同步呈现于画面中; 而小米智能识物则依旧需要 '先拍照后识别' 才能进行准确识别. 值得一提的是, 二者的购物跳转都是直接转向淘宝网, 而小米智能识物在未进行跳转时智能显示被摄物品的大致分类, 在细节处理的方式上仍然有所欠缺. 小结: 在AI视觉识别层面, 三星Galaxy A9 Star搭载的Bixby视觉无论从功能性, 准确性还是实用性等方面都完胜小米智能识物. 前者不止可以实现诸如实时翻译, 商品识别, 二维码识别等功能, 甚至还加入练习题搜索, 红酒年份识别等常用的细分功能. 神仙打架第二局: Bixby助手VS小爱同学 Bixby助手与小爱同学是近一年来市场上最受欢迎的AI语音助手, 在实际应用与体验上, 相比此行 '鼻祖' Siri, 均体现出了碾压级别的优势. 那么, 二者相争又会有怎样的结果呢? 我们选取了三条由浅入深的语音指令, 来考一考两家的语音助手. 在第一轮的测试中, Bixby与小爱同学均能正确识别语义. 不同的是: Bixby对于语义的理解更偏重 '吃' , 于是调用了大众点评APP; 小爱同学对于语义的理解更偏重 '地点' , 于是调用了百度地图APP. 第二轮测试, 二者同样准确识别出了发问者意图. 不同之处在于: Bixby调用了百度搜索引擎, 并提供文字+图片的直观表达方式; 小米同学调取的内容来自虎扑, 在信息呈现上不如前者直观. 说实话, 在进行第三轮测试之前, 我们已经做好了全面沦陷的准备. 毕竟整条语音指令包含了 '打开相册' '识别自拍照' '任选一张' '微信发送' '好友' 在内的5重语义, 指令之复杂 '令人发指' . 果不其然, 小爱同学虽然可以正确识别出语音文字, 却无法对如此复杂的指令进行正确的语义识别, AI的操作过程在执行到 '打开微信搜索好友' 阶段便戛然而止. 反观Bixby, 在语音指令下达后, 先后进行了 '打开相册→选取一张自拍照→点击分享→选择微信方式→搜索好友aming→选择好友→等待确认指令' 等一系列对于AI助手而言难以置信的操作, 并最终正确完成指令操作. Bixby的强大, 在这一刻显露无疑. 小结: 对于简单的语音指令, Bixby与小爱同学均能很好的完成语义识别与指令操作, 只是在判断逻辑与APP调用逻辑上存在一定差异. 在下达复杂语音指令的情况下, 小爱同学显得力不从心, 而Bixby则表现出了恐怖的实力. 在多次测试过程中, 它甚至可以实现 '给XXX发送XX元红包并祝他XXXX' 这样的指令操作. 可以毫不夸张的讲, 在AI语音助手层面Bixby是目前市场上无敌的存在. 神仙打架第三局: AI纯粹美拍 VS AI场景识别 为针对国内市场年轻群体消费需求, 三星Galaxy A9 Star推出了诸如 'AI纯粹美拍, 影棚光效, 实时虚化, AR贴纸' 等一系列AI拍照技术, 这也与主打AI场景识别拍照的小米MIX2S撞了个针尖对麦芒. 二者表现如何呢? 我们来看样张对比结果. 在白天户外场景下开启美颜自拍, 三星Galaxy A9 Star与小米MIX 2S的展现出了完全不同的审美取向. 前者搭载的AI纯粹美拍依据中国地区以及亚洲消费者对美颜功能的使用习惯大数据, 深度分析面部信息, 并根据用户年龄, 性别, 肤色等进行有针对性的美颜调节. 从样张来看, 三星Galaxy A9 Star的自拍照片色彩更加真实自然, 模特的肤色红润, 面部细节及阴影被很好的保留下来. 而小米MIX 2S则采用了略显 '暴力' 的处理方式, 过度的面部美白与涂抹让面部细节与阴影丢失严重, 自拍照片以一副 '标准网红脸' 的效果呈现. 值得一提的是, 二者在人物背景虚化方面都做到了相当不错的表现. 夜景成像一直是考验摄像头成像功力的高难度场景, 令我们颇感意外的是, 在AI技术的加持下, 两台手机对于场景, 白平衡的判断都十分精准, 在成像色彩与效果方面也不相上下. 如果一定要找到一些差别的话, 三星Galaxy A9 Star得益于2400万像素+F1.7的大光圈, 使得霓虹灯下墙面的暗部细节得到了更好的保留. 在另外一组对比样张中, 我们得到了同样的结论. 三星Galaxy A9 Star的画面更明亮, 地面饰板的纹路以及墙面暗部细节纹路得到更好的呈现. 这里重点说明一下三星Galaxy A9 Star搭载的 '影棚光效' 功能. 在我们日常手机拍摄过程中, 通过各类软件进行后期修图已经是家常便饭的事, 然而在修图过程中最难以改变便是环境光对成像效果的影响. 实测下来, 三星Galaxy A9 Star在开启 '影棚光效' 后, 确实可以实现前侧瘦脸, 单侧亮眼, 双侧立体柔白等多重立体影棚光效. 小结: 在AI拍照环节, 两台手机均有着不错的成像表现, 其中三星Galaxy A9 Star凭借高像素与大光圈以及 '影棚光效' 的功能以微弱优势胜出. 结论 3000元价位级别的手机市场早已被国产品牌阵营打造成 '铁桶江山' , 像三星, 苹果这样的国际一线大厂似乎只有不断提升旗舰机型的产品力才能用技术, 体验优势覆盖掉价差. 然而AI技术的加入似乎让这种情况发生了一些扭转, 通过与国产品牌旗舰机型的对比评测, 我们发现三星Galaxy A9 Star甚至可以在用户体验层面占据较为明显的优势. 如果不是对于处理器性能有着极致追求的用户, 选择一台三星Galaxy A9 Star不仅可以带来国际一线大厂的出众品质, 还能拥有更为出色的AI智能表现, 何乐而不为呢?
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