普適計算之父馬克·韋澤曾說: '最高深的技術是那些令人無法察覺的技術, 這些技術不停地把它們自己編織進日常生活, 直到你無從發現為止. ' 放眼當今的科技圈, 或許AI (人工智慧) 便是如此. 簡單來說, 當你還不清楚AI是什麼的時候, 它卻早已來到你的身邊. 那麼問題來了, 在我們日常接觸最多的手機身上, 你是否已經意識到AI技術的存在? 事實上, 進入2018年下半年後, 手機行業的比拼早已脫離了 '屏佔比, 處理器' 等常規戰場, 進入到 '神仙打架' 的AI時代. 今天, 我們選取了3000元級別具有代表性的兩款手機: 三星Galaxy A9 Star與小米MIX 2S, 主要目的是對比一下國際大廠推出的AI技術與本土旗艦搭載的AI技術究竟存在哪些差別之處. 神仙打架第一局: Bixby視覺VS小米智能識物 簡單來說, 無論是三星Galaxy A9 Star搭載的Bixby視覺還是小米的智能識物功能, 都通過與相機功能進行深度整合, 並使用AR技術與AI深度學習技術, 實現掃描物體資訊的即時呈現. 為了公平起見, 在對比測試過程中我們均採用同一物品, 二者分別進行掃描識別的測試方式, 來看一下結果吧. 在對 '有黑熊出沒' 英文警示牌的識別中, Bixby正確的識別出警示牌內容, 並同步調用百度翻譯進行了準確的內容翻譯; 相比而言, 小米智能識物則只給出了 '這可能是銘牌' 的模糊答案, 效果令人失望. 在第二輪的測試中, 二者均能正確識別出被攝物品. 然而不同之處在於: Bixby視覺只需將畫面對準被攝物品, 相關資訊即可同步呈現於畫面中; 而小米智能識物則依舊需要 '先拍照後識別' 才能進行準確識別. 值得一提的是, 二者的購物跳轉都是直接轉向淘寶網, 而小米智能識物在未進行跳轉時智能顯示被攝物品的大致分類, 在細節處理的方式上仍然有所欠缺. 小結: 在AI視覺識別層面, 三星Galaxy A9 Star搭載的Bixby視覺無論從功能性, 準確性還是實用性等方面都完勝小米智能識物. 前者不止可以實現諸如即時翻譯, 商品識別, 二維碼識別等功能, 甚至還加入練習題搜索, 紅酒年份識別等常用的細分功能. 神仙打架第二局: Bixby助手VS小愛同學 Bixby助手與小愛同學是近一年來市場上最受歡迎的AI語音助手, 在實際應用與體驗上, 相比此行 '鼻祖' Siri, 均體現出了碾壓級別的優勢. 那麼, 二者相爭又會有怎樣的結果呢? 我們選取了三條由淺入深的語音指令, 來考一考兩家的語音助手. 在第一輪的測試中, Bixby與小愛同學均能正確識別語義. 不同的是: Bixby對於語義的理解更偏重 '吃' , 於是調用了大眾點評APP; 小愛同學對於語義的理解更偏重 '地點' , 於是調用了百度地圖APP. 第二輪測試, 二者同樣準確識別出了發問者意圖. 不同之處在於: Bixby調用了百度搜索引擎, 並提供文字+圖片的直觀表達方式; 小米同學調取的內容來自虎撲, 在資訊呈現上不如前者直觀. 說實話, 在進行第三輪測試之前, 我們已經做好了全面淪陷的準備. 畢竟整條語音指令包含了 '開啟相簿' '識別自拍照' '任選一張' '微信發送' '好友' 在內的5重語義, 指令之複雜 '令人髮指' . 果不其然, 小愛同學雖然可以正確識別出語音文字, 卻無法對如此複雜的指令進行正確的語義識別, AI的操作過程在執行到 '開啟微信搜索好友' 階段便戛然而止. 反觀Bixby, 在語音指令下達後, 先後進行了 '開啟相簿→選取一張自拍照→點擊分享→選擇微信方式→搜索好友aming→選擇好友→等待確認指令' 等一系列對於AI助手而言難以置信的操作, 並最終正確完成指令操作. Bixby的強大, 在這一刻顯露無疑. 小結: 對於簡單的語音指令, Bixby與小愛同學均能很好的完成語義識別與指令操作, 只是在判斷邏輯與APP調用邏輯上存在一定差異. 在下達複雜語音指令的情況下, 小愛同學顯得力不從心, 而Bixby則表現出了恐怖的實力. 在多次測試過程中, 它甚至可以實現 '給XXX發送XX元紅包並祝他XXXX' 這樣的指令操作. 可以毫不誇張的講, 在AI語音助手層面Bixby是目前市場上無敵的存在. 神仙打架第三局: AI純粹美拍 VS AI場景識別 為針對國內市場年輕群體消費需求, 三星Galaxy A9 Star推出了諸如 'AI純粹美拍, 影棚光效, 即時虛化, AR貼紙' 等一系列AI拍照技術, 這也與主打AI場景識別拍照的小米MIX2S撞了個針尖對麥芒. 二者表現如何呢? 我們來看樣張對比結果. 在白天戶外場景下開啟美顏自拍, 三星Galaxy A9 Star與小米MIX 2S的展現出了完全不同的審美取向. 前者搭載的AI純粹美拍依據中國地區以及亞洲消費者對美顏功能的使用習慣大數據, 深度分析面部資訊, 並根據用戶年齡, 性別, 膚色等進行有針對性的美顏調節. 從樣張來看, 三星Galaxy A9 Star的自拍照片色彩更加真實自然, 模特的膚色紅潤, 面部細節及陰影被很好的保留下來. 而小米MIX 2S則採用了略顯 '暴力' 的處理方式, 過度的面部美白與塗抹讓面部細節與陰影丟失嚴重, 自拍照片以一副 '標準網紅臉' 的效果呈現. 值得一提的是, 二者在人物背景虛化方面都做到了相當不錯的表現. 夜景成像一直是考驗攝像頭成像功力的高難度場景, 令我們頗感意外的是, 在AI技術的加持下, 兩台手機對於場景, 白平衡的判斷都十分精準, 在成像色彩與效果方面也不相上下. 如果一定要找到一些差別的話, 三星Galaxy A9 Star得益於2400萬像素+F1.7的大光圈, 使得霓虹燈下牆面的暗部細節得到了更好的保留. 在另外一組對比樣張中, 我們得到了同樣的結論. 三星Galaxy A9 Star的畫面更明亮, 地面飾板的紋路以及牆面暗部細節紋路得到更好的呈現. 這裡重點說明一下三星Galaxy A9 Star搭載的 '影棚光效' 功能. 在我們日常手機拍攝過程中, 通過各類軟體進行後期修圖已經是家常便飯的事, 然而在修圖過程中最難以改變便是環境光對成像效果的影響. 實測下來, 三星Galaxy A9 Star在開啟 '影棚光效' 後, 確實可以實現前側瘦臉, 單側亮眼, 雙側立體柔白等多重立體影棚光效. 小結: 在AI拍照環節, 兩台手機均有著不錯的成像表現, 其中三星Galaxy A9 Star憑藉高像素與大光圈以及 '影棚光效' 的功能以微弱優勢勝出. 結論 3000元價位級別的手機市場早已被國產品牌陣營打造成 '鐵桶江山' , 像三星, 蘋果這樣的國際一線大廠似乎只有不斷提升旗艦機型的產品力才能用技術, 體驗優勢覆蓋掉價差. 然而AI技術的加入似乎讓這種情況發生了一些扭轉, 通過與國產品牌旗艦機型的對比評測, 我們發現三星Galaxy A9 Star甚至可以在用戶體驗層面佔據較為明顯的優勢. 如果不是對於處理器性能有著極致追求的用戶, 選擇一台三星Galaxy A9 Star不僅可以帶來國際一線大廠的出眾品質, 還能擁有更為出色的AI智能表現, 何樂而不為呢?
普適計算之父馬克·韋澤曾說: '最高深的技術是那些令人無法察覺的技術, 這些技術不停地把它們自己編織進日常生活, 直到你無從發現為止. ' 放眼當今的科技圈, 或許AI (人工智慧) 便是如此. 簡單來說, 當你還不清楚AI是什麼的時候, 它卻早已來到你的身邊. 那麼問題來了, 在我們日常接觸最多的手機身上, 你是否已經意識到AI技術的存在? 事實上, 進入2018年下半年後, 手機行業的比拼早已脫離了 '屏佔比, 處理器' 等常規戰場, 進入到 '神仙打架' 的AI時代. 今天, 我們選取了3000元級別具有代表性的兩款手機: 三星Galaxy A9 Star與小米MIX 2S, 主要目的是對比一下國際大廠推出的AI技術與本土旗艦搭載的AI技術究竟存在哪些差別之處. 神仙打架第一局: Bixby視覺VS小米智能識物 簡單來說, 無論是三星Galaxy A9 Star搭載的Bixby視覺還是小米的智能識物功能, 都通過與相機功能進行深度整合, 並使用AR技術與AI深度學習技術, 實現掃描物體資訊的即時呈現. 為了公平起見, 在對比測試過程中我們均採用同一物品, 二者分別進行掃描識別的測試方式, 來看一下結果吧. 在對 '有黑熊出沒' 英文警示牌的識別中, Bixby正確的識別出警示牌內容, 並同步調用百度翻譯進行了準確的內容翻譯; 相比而言, 小米智能識物則只給出了 '這可能是銘牌' 的模糊答案, 效果令人失望. 在第二輪的測試中, 二者均能正確識別出被攝物品. 然而不同之處在於: Bixby視覺只需將畫面對準被攝物品, 相關資訊即可同步呈現於畫面中; 而小米智能識物則依舊需要 '先拍照後識別' 才能進行準確識別. 值得一提的是, 二者的購物跳轉都是直接轉向淘寶網, 而小米智能識物在未進行跳轉時智能顯示被攝物品的大致分類, 在細節處理的方式上仍然有所欠缺. 小結: 在AI視覺識別層面, 三星Galaxy A9 Star搭載的Bixby視覺無論從功能性, 準確性還是實用性等方面都完勝小米智能識物. 前者不止可以實現諸如即時翻譯, 商品識別, 二維碼識別等功能, 甚至還加入練習題搜索, 紅酒年份識別等常用的細分功能. 神仙打架第二局: Bixby助手VS小愛同學 Bixby助手與小愛同學是近一年來市場上最受歡迎的AI語音助手, 在實際應用與體驗上, 相比此行 '鼻祖' Siri, 均體現出了碾壓級別的優勢. 那麼, 二者相爭又會有怎樣的結果呢? 我們選取了三條由淺入深的語音指令, 來考一考兩家的語音助手. 在第一輪的測試中, Bixby與小愛同學均能正確識別語義. 不同的是: Bixby對於語義的理解更偏重 '吃' , 於是調用了大眾點評APP; 小愛同學對於語義的理解更偏重 '地點' , 於是調用了百度地圖APP. 第二輪測試, 二者同樣準確識別出了發問者意圖. 不同之處在於: Bixby調用了百度搜索引擎, 並提供文字+圖片的直觀表達方式; 小米同學調取的內容來自虎撲, 在資訊呈現上不如前者直觀. 說實話, 在進行第三輪測試之前, 我們已經做好了全面淪陷的準備. 畢竟整條語音指令包含了 '開啟相簿' '識別自拍照' '任選一張' '微信發送' '好友' 在內的5重語義, 指令之複雜 '令人髮指' . 果不其然, 小愛同學雖然可以正確識別出語音文字, 卻無法對如此複雜的指令進行正確的語義識別, AI的操作過程在執行到 '開啟微信搜索好友' 階段便戛然而止. 反觀Bixby, 在語音指令下達後, 先後進行了 '開啟相簿→選取一張自拍照→點擊分享→選擇微信方式→搜索好友aming→選擇好友→等待確認指令' 等一系列對於AI助手而言難以置信的操作, 並最終正確完成指令操作. Bixby的強大, 在這一刻顯露無疑. 小結: 對於簡單的語音指令, Bixby與小愛同學均能很好的完成語義識別與指令操作, 只是在判斷邏輯與APP調用邏輯上存在一定差異. 在下達複雜語音指令的情況下, 小愛同學顯得力不從心, 而Bixby則表現出了恐怖的實力. 在多次測試過程中, 它甚至可以實現 '給XXX發送XX元紅包並祝他XXXX' 這樣的指令操作. 可以毫不誇張的講, 在AI語音助手層面Bixby是目前市場上無敵的存在. 神仙打架第三局: AI純粹美拍 VS AI場景識別 為針對國內市場年輕群體消費需求, 三星Galaxy A9 Star推出了諸如 'AI純粹美拍, 影棚光效, 即時虛化, AR貼紙' 等一系列AI拍照技術, 這也與主打AI場景識別拍照的小米MIX2S撞了個針尖對麥芒. 二者表現如何呢? 我們來看樣張對比結果. 在白天戶外場景下開啟美顏自拍, 三星Galaxy A9 Star與小米MIX 2S的展現出了完全不同的審美取向. 前者搭載的AI純粹美拍依據中國地區以及亞洲消費者對美顏功能的使用習慣大數據, 深度分析面部資訊, 並根據用戶年齡, 性別, 膚色等進行有針對性的美顏調節. 從樣張來看, 三星Galaxy A9 Star的自拍照片色彩更加真實自然, 模特的膚色紅潤, 面部細節及陰影被很好的保留下來. 而小米MIX 2S則採用了略顯 '暴力' 的處理方式, 過度的面部美白與塗抹讓面部細節與陰影丟失嚴重, 自拍照片以一副 '標準網紅臉' 的效果呈現. 值得一提的是, 二者在人物背景虛化方面都做到了相當不錯的表現. 夜景成像一直是考驗攝像頭成像功力的高難度場景, 令我們頗感意外的是, 在AI技術的加持下, 兩台手機對於場景, 白平衡的判斷都十分精準, 在成像色彩與效果方面也不相上下. 如果一定要找到一些差別的話, 三星Galaxy A9 Star得益於2400萬像素+F1.7的大光圈, 使得霓虹燈下牆面的暗部細節得到了更好的保留. 在另外一組對比樣張中, 我們得到了同樣的結論. 三星Galaxy A9 Star的畫面更明亮, 地面飾板的紋路以及牆面暗部細節紋路得到更好的呈現. 這裡重點說明一下三星Galaxy A9 Star搭載的 '影棚光效' 功能. 在我們日常手機拍攝過程中, 通過各類軟體進行後期修圖已經是家常便飯的事, 然而在修圖過程中最難以改變便是環境光對成像效果的影響. 實測下來, 三星Galaxy A9 Star在開啟 '影棚光效' 後, 確實可以實現前側瘦臉, 單側亮眼, 雙側立體柔白等多重立體影棚光效. 小結: 在AI拍照環節, 兩台手機均有著不錯的成像表現, 其中三星Galaxy A9 Star憑藉高像素與大光圈以及 '影棚光效' 的功能以微弱優勢勝出. 結論 3000元價位級別的手機市場早已被國產品牌陣營打造成 '鐵桶江山' , 像三星, 蘋果這樣的國際一線大廠似乎只有不斷提升旗艦機型的產品力才能用技術, 體驗優勢覆蓋掉價差. 然而AI技術的加入似乎讓這種情況發生了一些扭轉, 通過與國產品牌旗艦機型的對比評測, 我們發現三星Galaxy A9 Star甚至可以在用戶體驗層面佔據較為明顯的優勢. 如果不是對於處理器性能有著極致追求的用戶, 選擇一台三星Galaxy A9 Star不僅可以帶來國際一線大廠的出眾品質, 還能擁有更為出色的AI智能表現, 何樂而不為呢?
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