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移动AI来了,能否带给国产手机跨越安卓困局的机会?

2017-09-30

这个9月,手机和AI之间突然变得基情四射。

毫无疑问,最重要的原因还是苹果用iPhone X搭载的Face ID等技术,展示了苹果在人工智能上的大规模部署。一方面科技舆论看苹果,苹果的动作必定引发行业趋势;另一方面基于A11芯片的机器学习能力,让业内开始思考人工智能给IOS后续生态带来的改变。二者相加,人工智能在手机圈的话语权水涨船高。

加上月初华为发布的麒麟970移动AI芯片,似乎手机AI化成为了不可逆的趋势。但在进一步观察手机和AI合体变身之前,我们不妨思考另一个问题:iPhone X全情投入的手机AI时代,安卓机能够模仿甚至超越吗?对于大部分手机厂商来说,AI时代是死局还是机遇?

苹果A11芯片砸开的手机AI时代

首先我们要搞懂的,是苹果打开的,究竟是一瓶什么味道的AI

跟谷歌的TPU芯片一样,苹果A11芯片也是采用ASIC技术,通过专用集成电路来搭载一个针对机器学习任务的独立运算单元。这个模块在A11芯片中被称为 “神经网络引擎neural engine”,是iPhone X开启众多人工智能能力的基础。

神经网络引擎,可以让iPhone X在处理AR、人脸识别、动态捕捉、机器学习等人工智能任务时获得更低的功耗和更高的效率。这些功能大部分在常规CPU+GPU方案中也能运行,但会大大降低手机的运行体验,这显然不是苹果的风格。

AI芯片对应的,是iPhone X搭载了很多相应释放AI能力的硬件。比如实现人脸识别解锁的结构光传感器组件,以及被加强过的陀螺仪。

相比发布会上演示的功能,更加引起业内人士注意的是运算能力+适应环境+相关硬件,让苹果组成了一套比较完备的本地AI执行体系。

这显然可以让无数IOS开发者兴奋良久,这套完整的技术逻辑天然适合发挥创意。尤其是通过传感系统结构性捕捉的应用,是此前无法在智能手机上完成的,并且想象空间非常巨大。

所以说,苹果砸开的手机AI时代并不在于Face ID,而在于环境完整度下衍生的AI开发可能。而分析苹果的设备方案,我们显然可以得出一个结论:基于特有的芯片处理能力,尤其是专属机器学习组件,搭配传感器等配套硬件,让苹果的AI能力难以被安卓模仿。

安卓体系的屏障与衰退

苹果这种高强度链接硬件和软件获得的闭环AI体验,显然无法对等到碎片化的安卓环境中。

当然我们知道,安卓8.0加入了大量人工智能能力。但根据已有信息,加入的这部分人工智能能力基本上来自系统算法对硬件的判断。比如人工智能节电、人工智能+定位系统等等。类似IOS11中强调的AR开发环境ARKit、图像识别与处理能力这样需要跟运算能力高度配合的功能,恐怕在安卓中很难见到。

人工智能在手机功能上的体现,可以分为两种:一种叫做优化,比如实现更长的待机、更快的运行速度;而另一种叫做实现,比如人工智能实现实时视频美化、实现精准AR等等。而在谷歌面对着千奇百怪硬件环境和处理器特征的情况下,后者所需的环境自然无法达成。

归根结底,出于开放性和可选择特质,让安卓必须去适配低端和奇特的硬件环境,同时也把高硬件环境需求的应用踢出了安卓序列。很多iOS环境中效果很好的应用无法移植到安卓当中,就是撞上了这个逻辑下的安卓屏障。

在目前看来,面对手机AI时代,安卓依旧无法像苹果一样去用硬件和算力去拥抱它。

不能忽视的是,工程师基因严重的谷歌似乎也没有全力追赶苹果AI布局的计划。反正安卓也不赚用户的钱,何必去试探不可能的任务呢?另外对于谷歌来说,to B业务的安卓需要的是矩阵稳定化。某一家手机的体验太过膨胀其实对安卓生态是巨大的挑战,所以谷歌往往会通过安卓内部协议来控制终端产品的硬件能力释放。

安卓的天然屏障加上谷歌自己的战略需求,让安卓开发长时间处在开发者的上限,就是安卓的下限这种尴尬的境地。对于搭载安卓的手机品牌来说,苹果高速跳上AI这条赛道,而安卓原地不动或者另行其是,结果就是应用生态的差距进一步拉大,甚至形成IOS机与安卓机之间的新鸿沟。

毕竟基于AI芯片和传感器系统的玩法在碎片化的安卓生态里无从模仿。所以似乎可以很肯定的说,限于积重难返的商业模式和技术基因,在人工智能这场竞赛上,安卓只会被苹果越甩越远,甚至毫无拉近距离的可能。

爱恨皆AI,国产手机的弯道之旅

有意思的是,安卓与苹果间的AI裂缝,却不一定在国产手机环境里生效。

如今使用原生安卓机的中国用户应该已经不多了。对比一下今天的安卓和MIUIEMUI等系统,会发现体验和感官上已经很难找到其中的联系。甚至于每次国产手机发布,总会看到一些专门应对安卓文件沉积或者体验不佳的技术。

应该已经没有人怀疑,国产手机一定程度上绕过了安卓本身的体验制约。而在手机AI时代,这场绕路之旅很可能来的更猛烈一些。

这里有两层原因,首先是国产手机在AI硬件和算法上正在迎头追赶。最知名的当然是比苹果AII10天发布,成为世界第一款移动AI芯片的华为麒麟970。根据目前数据对比,麒麟970在图像处理上的算力依然是优于A11的。再如小米等品牌也在积极部署定制化的芯片,在AI硬件环境上,国产品牌似乎没有一定被苹果甩远的道理。

另外一点,国产手机是不搭载谷歌GMS服务的。这一点一度引起了广泛争议,但在今天看来,国内应用研发的能力基本消平了去GMS带来的影响。从目前AI应用的实现上看,GMS很可能会限制调用针对AI任务的处理能力。而国产手机似乎避免了这个尴尬。

在硬件能力追赶和安卓在中国市场的特殊性帮忙下,国产手机在AI这条赛道上很可能获得不同以往的机会:比如让中国安卓用户最早触碰图像和感知类AI体验,或者在AI综合体验上完成独特的创造。

当然,这些设想都有待对AI化之后的国产手机,在硬件架构与执行能力、算法集成能力上进行进一步检验。但麒麟970搭载NPU现身,显然象征着中国的移动AI开始浮现,这个领域不再是欧美巨头的专利。

拼杀池在开发者生态

研读AI,必须承认这样一个现状:AI是一个后端基础性的能力迭代,而大部分算法和性能上的AI,消费者是感知不到的。

比如iPhone X中,用户感受到的是人脸识别和AR等等,感受不到那个叫做神经网络引擎的东西。所以真正触及用户的,除了手机自带的那几个常规功能外,最重要的是大量APPAI化。

这就有赖于对开发者生态的重视和营造。IOS的成功,已经让我们看到了开发生态的重要性,而手机AI在本质上是给开发者以更多开放条件。食材多了,调料全了,怎么料理还是要看主厨的。

举个例子,或许iPhone的人脸识别解锁还是无法打动用户,那么人脸支付呢?人脸变妆呢?基于人脸识别的MR呢?或者你身边的苹果用户都开始玩某款基于人脸识别的游戏呢?这些安卓无法触达而IOS可以的应用群,才是对用户最大的诱惑。

假如国产手机希望赢下这一局,就需要在开发基础、环境友好度、社群生态、项目激励上同时发力,最大限度促进移动应用开发者AI化,以及机器学习项目进行移动终端部署。

再退一步,至少要让很可能大量出现在IOS生态中的AI应用,以比较快的速度迁移到自身产品里。这就需要提供给IOS开发者良性的迁移工具,以及足够有诱惑力的补贴方案。

漂移时刻

手机AI是一个高门槛的命题。终端必须满足一系列条件,并且配有针对性的机器学习处理单元、整体算能力足够支撑,否则AI任务根本无法在移动端运行。

苹果的发布会已经证明了,必须有硬件入场券才能谈相对高阶的移动AI。但这种清晰界限,也突然把苹果和大量安卓手机都甩到了一个陌生的赛道上。

手机的AI跑道,有点像是赛车们突然进入了漂移状态。所有人都开始超车,但所有人都可能失控。很难想象一年后的手机能完成什么,而用户对这些冠以人工智能名称的新产品又是什么反应。

总之,终点见吧。

来源:脑极体

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