從“云端”到“終端”, 移動AI會緩解終端廠商的“焦慮癥”嗎?

當(dāng)全球手機行業(yè)的老二蘋果和老三華為紛紛推出自家人工智能芯片之后，老大三星也坐不住了。繼蘋果、華為之后，三星也正式開展對人工智能芯片的研發(fā)，其芯片將以提高包括智能手機在內(nèi)的以AI為驅(qū)動力的設(shè)備性能為目標。顯然，AI的戰(zhàn)火將燃燒到每一臺終端用戶設(shè)備之中。

今年9月，可以算是全球移動AI的里程碑月份了。月初，華為發(fā)布了首款移動AI芯片——麒麟970，首次集成了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)單元NPU，其與CPU、GPU、DSP組成了移動AI計算平臺。

性能永遠不存在過剩的說法，因為設(shè)備終端對芯片功耗、面積等都有更高要求，不可能將所有的AI任務(wù)都放在云端進行，隨時性、實時性和隱私性等重要特點決定了AI本地處理能力也極其重要。從這點看，麒麟970欲向外界展示AI從“云端”到“終端”的必要性。

隨后蘋果在最新發(fā)布的iPhone X中首次展示了其在人工智能領(lǐng)域的首次大規(guī)模部署——A11芯片以及Face ID生物識別技術(shù)。

相比去年蘋果在A10芯片中還用的是第三方GPU，在A11芯片中，蘋果已經(jīng)用上了自研GPU?；贏11芯片的機器學(xué)習(xí)能力，業(yè)內(nèi)開始思考人工智能給iOS后續(xù)生態(tài)帶來的改變。而以Face ID為代表的手機AI應(yīng)用生態(tài)僅是“小荷才露尖尖角”，讓業(yè)界對移動AI抱有了更多想象。

無感知的人工智能何以自處？

人工智能在移動終端功能上的體現(xiàn)，可以分為兩種：一種叫“優(yōu)化”，比如實現(xiàn)更長的待機、更快的運行速度；而另一種叫做“實現(xiàn)”，比如實時視頻美化、實現(xiàn)精準AR等。

面對移動AI，必須承認這樣一個現(xiàn)狀：大部分算法和性能上的AI，用戶是無法感知的，其只是基礎(chǔ)能力的迭代。比如用戶在使用手機時，感受到的是人臉識別、AR、語音交互等外在表現(xiàn)形式，并不是蘊藏其中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理引擎。

在面對移動AI到來時，手機廠商有必要問自己一個這樣的問題：手機真的有必要使用AI芯片嗎？

以圖片處理軟件Prisma為例，幾乎所有用戶都抱怨Prisma處理圖像等待的時間過久，主要因為圖像處理放在服務(wù)器和云端處理時間較長，但放在本地則面臨手機芯片過載的問題，一旦過載又會導(dǎo)致處理時間延長。

Prisma雖然實現(xiàn)了手機本地計算，通過大量優(yōu)化顯著降低了模型的復(fù)雜度，但對于手機芯片來說仍然負荷很大，運行速度明顯放緩，部分風(fēng)格濾鏡需要計算10秒以上才能完成圖片轉(zhuǎn)換。因此，類似Prisma這種復(fù)雜的場景，才往往需要手機專用AI芯片。

但實際上絕大多數(shù)應(yīng)用沒必要使用深度網(wǎng)絡(luò)加速芯片進行加速，一方面普通手機芯片也可承載大多任務(wù)，另一方面，復(fù)雜的任務(wù)云端也可保質(zhì)保量地解決。目前智能手機上需要用到AI芯片去加速的應(yīng)用并沒有很多。雖然未來會有發(fā)揮的潛力，但現(xiàn)階段應(yīng)用場景十分有限。

什么AI才是移動終端的剛需？

移動AI是一個高門檻的命題。終端必須滿足一系列條件，并且配有針對性的機器學(xué)習(xí)處理單元、整體算能力足夠支撐，否則AI任務(wù)根本無法在移動端運行。在現(xiàn)階段人工智能主流環(huán)境下，人們更多崇尚“算法為王”。

但不少業(yè)內(nèi)人士持有一個觀點：消費級AI領(lǐng)域里，一個好的產(chǎn)品經(jīng)理要比一個優(yōu)秀的算法工程師更重要。由于消費級產(chǎn)品的獨特性，算法突破落地到終端產(chǎn)品當(dāng)中，其效果提升往往非常有限，相比而言，把握好產(chǎn)品體驗、抓準用戶需求會更有意義。

蘋果相關(guān)負責(zé)人曾談到，人工智能已經(jīng)在為iPhone用戶帶來不少體驗上的提升：如識別陌生來電、Apple store使用深度學(xué)習(xí)辨別騙保行為，在解鎖后列出最常使用的應(yīng)用、事項提醒，以及自動顯示附近標記的酒店等。

這些看似不起眼、但很實用的功能在蘋果全面擁抱機器學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，讓用戶的操作體驗越來越完美。

這些隱藏在iPhone中的AI便是“Apple Brain”，蘋果大腦已經(jīng)完全內(nèi)置于iPhone中。從技術(shù)角度而言，要想實現(xiàn)上述功能確實無需采用非常前沿的算法。

但“實現(xiàn)”和“好用”這兩個結(jié)果有著質(zhì)的差別，要讓終端用戶滿意，這背后除了算法本身外，還有很多要考慮的因素。

也有觀點認為，手機已經(jīng)變成了強內(nèi)容生產(chǎn)工具，用戶可以通過AI完成各種各樣的內(nèi)容生產(chǎn)。這些內(nèi)容上傳云端始終不安全，也沒有法律依據(jù)來支撐，因此就近在終端內(nèi)部完成處理近乎是唯一的妥善方案。

隨著技術(shù)的升級，AI必然要從云端回歸到終端。學(xué)界則認為，AI技術(shù)將被視為手機打破線性發(fā)展的變量。但云計算驅(qū)動的手機AI應(yīng)用仍面臨不少問題，比如產(chǎn)業(yè)線索太過冗長、技術(shù)堅壁帶來的應(yīng)用開發(fā)成本、手機環(huán)境縮緊了開發(fā)空間等等。

因此，創(chuàng)造新的手機應(yīng)用體驗，必須以終端計算的支撐能力作為前提條件，這也是移動AI發(fā)展的必然原因之一。

人工智能之于手機，并非陽春白雪，那些無需用戶刻意學(xué)習(xí)、持續(xù)提升用戶體驗、讓手機盡可能幫助用戶主動做出正確決策的功能，才是移動AI的真需求。一切只是剛剛開始，面向普通用戶的移動AI，確實是一條值得技術(shù)廠商和手機廠商共同關(guān)注的道路。

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