姓名：謝也佳 學號：14020150084 電子工程學院 （第6篇）

轉(zhuǎn)載自：鈦媒體

【嵌牛導讀】：所謂手機的智慧喉酌，并沒有那么神秘÷拱裕可能只是讓我們用慣了的手機變得有點不同而已排吴。但也就是始終都去擁抱那一點點不同，技術才有未來可言杜跷。

【嵌牛鼻子】：AI

【嵌牛提問】：移動端的AI將會體現(xiàn)在何處？

【嵌牛正文】：

視覺first：芯片讓用戶AI不止有語音

我們總結(jié)了移動AI帶來的三大變化，首當其沖的就是AI帶來了全新的視覺影像升級葛闷。

我們知道憋槐，人工智能當中一個重要分支，也是如今最火爆的領域就是機器視覺淑趾。而機器視覺也是也是包羅萬象的阳仔，并且其中非常多的內(nèi)容可以體現(xiàn)在手機上。比如用手機拍照來辨識花草樹木扣泊、比如說抓拍動態(tài)物體近范、比如說視頻跟蹤美顏、比如說AR的準確貼合延蟹、比如說人臉識別评矩，這些與我們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P的功能，都離不開AI算法的支持阱飘。

而搭載了具有AI專項處理能力的芯片后斥杜，最大的改善就是這些能力中有一部分可以不再依賴于云計算，畢竟云計算過程有反應延遲沥匈，帶來的體驗不好蔗喂，并且在無網(wǎng)環(huán)境下不能操作。而更重要的是一些原本無法在移動端運行的想法高帖，獲得了部署在手機中的可能性缰儿。

比如iPhone X的faceID功能，華為Mate10的“慧眼識物”散址，都是機器視覺技術結(jié)合手機自身影像生產(chǎn)模式帶來的“合體技”乖阵。

更重要的是，移動AI帶給手機影像的改變爪飘，是拍攝义起、特殊拍攝（算法處理光源）、動態(tài)抓拍（算法捕捉）师崎、視頻（智慧攝錄默终、美化）、直播（動態(tài)美顏）犁罩、傳感器（faceID）齐蔽、圖像識別、AR甚至MR等領域帶來的全面提升床估。沒有哪個視覺與影像部分是AI不能進去摻和一把的含滴。未來圍繞這些能力，將有進一步升級的空間丐巫。這毫無疑問緩解了手機間的同質(zhì)化競爭谈况。

而手機作為我們?nèi)粘Ｌ幚韴D像資料的中心平臺運用了AI加持勺美，也意味著AI的一個重要功能可以與消費者見面。極大改善了用戶AI領域只有語音交互的尷尬境遇碑韵。

從人的生理特征上來說赡茸，畢竟語音交互的體驗和使用感比較單薄。手機AI讓用戶“眼見為實”祝闻，也激發(fā)了AI本身的商業(yè)可能占卧。

AI從圖像開始，已經(jīng)成為了接下來幾年終端AI的必經(jīng)之路联喘。

終端計算與傳感體系：人機交互嘗試踏入3.0

終端AI運算帶給手機的第二個改變华蜒，來自于終端計算能力搭配傳感體系，或許將永久改寫人機交互的歷史豁遭。

在此前的文章中叭喜，我們討論過手機學習用戶信息時的尷尬，而用戶不愿向手機開放自身信息堤框，最大的擔憂當然來自于潛在的泄露風險域滥。而移動AI芯片的到來，意味著對用戶信息的學習和理解可以在完全無網(wǎng)的封閉空間里進行蜈抓，那么顯然可以讓用戶消除最大的擔心启绰。

另外，AI帶來的傳感器體系升級沟使，也意味著手機收集和理解用戶信息的方式正在變得多元化委可、多樣化。

這二者相加腊嗡，一方面信息更安全着倾，一方面更多不經(jīng)意的信息可以流入手機，或許表示手機理解用戶將跨入新的紀元燕少。

手機的人機交互過程卡者，已經(jīng)經(jīng)歷過兩個版本：1.0的按鍵控制板、2.0的觸屏控制板客们。而一旦終端AI學習用戶數(shù)據(jù)的方式和體系成熟崇决，或許人機交互將來到3.0模式——人類極少控制或者自然方式控制手機。

假如有一天底挫，手機不必再配置觸屏了恒傻，那顯然很多事情都改變了。

開發(fā)者之戰(zhàn)已經(jīng)打響：AI的想象力開源

終端AI運算帶給手機的第三個改變建邓，在于開發(fā)者生態(tài)的價值和想象力得到了一個空前的增長盈厘。

我們注意到，手機端的AI開發(fā)者和開發(fā)生態(tài)從一開始就成為了必須爭搶的戰(zhàn)略資源官边。圍繞著機器學習平臺的對接沸手、移動AI架構(gòu)的易用性外遇，甚至安卓與iOS之間的遷移成本，手機廠商從移動AI時代的開局就在構(gòu)思將AI開發(fā)者和移動開發(fā)者結(jié)合契吉，組成一個全新的生態(tài)群落臀规。

蘋果和安卓廠商紛紛與開發(fā)者展開深度連接，意義在于移動AI提供的是算力栅隐、硬件結(jié)構(gòu)和開發(fā)架構(gòu)的基礎，以及一小部分示范性的AI應用玩徊。AI作為一種有高度仿生性質(zhì)租悄，區(qū)別于傳統(tǒng)計算模式的新技術，特征之一就是可以通過算力與數(shù)據(jù)基礎恩袱，構(gòu)建出各種各樣的應用場景泣棋。

所以有人說，AI時代必然是眾包型創(chuàng)業(yè)時代畔塔，因為在類似的機器學習或者深度學習平臺上潭辈，兩個人開發(fā)者甚至很難開發(fā)出絕對相近的應用模型。

回落到手機上澈吨，這個定理應該依然成立把敢。在芯片到硬件到平臺的完善后，我們也許將看到的是完全不同谅辣、千奇百怪的移動AI應用修赞。區(qū)別于傳統(tǒng)移動應用在連接點上產(chǎn)生差異，移動AI應用將在底層技術上開始區(qū)分桑阶，達到真正的萬花筒時代柏副。

另一方面，想讓消費者真正開始為AI買單蚣录。更重要的是拿出移動AI不可替代的證據(jù)割择，而最好的證據(jù)就是爆款秒殺級的應用個案。因此在接下來的一段時間中萎河，移動AI開發(fā)者必然走高荔泳。能夠在準備好的食材上做出什么美味，是手機平臺與開發(fā)者共同努力的結(jié)果公壤。

作者：腦極體

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來源：腦極體

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