从移动终端到泛AI平台：究竟如何理解手机的智慧？

时间回到两个月之前，麒麟970作为全球第一款集成NPU神经网络单元的移动芯片问世，意味着在用户移动终端上运行AI任务很快会成为可能。加之手机厂商之间的竞争非常密集，相近的旗舰产品往往不会相隔太远。

因此当时我们感觉到，这之后很可能会有一系列连锁反应即将发生。

为了能够将这个命题真正深挖下去，这次我们尝试摒除科技媒体中普遍的“见机拆机”“见产品说产品”写作模式，而是从移动AI芯片这个原点出发，去观察一系列的变化和创造。尽可能详细地捕捉移动AI究竟给我们带来了什么，未来又可能发生哪些。

在两个月的若干篇文章中，我们先后经历了麒麟970引发的讨论；相关移动AI架构的问世；苹果发布了iPhone X和A11芯片；华为Mate 10作为国产手机的AI担当问世；以至于三星、谷歌、高通、联发科陆续发布了手机AI方案。

而我们也先后采访了芯片研发、手机研发的相关从业者、AI科研工作者、移动应用开发者，以及更多的普通用户，相继讨论了开发、产品、硬件、用户体验等相关问题。

也许，今天是时候来为这个命题做一个总结了：终端上的AI运算，究竟为手机带来了什么？消费者到底凭什么为AI买单？从移动终端到泛AI平台，手机是否已经开始了某种深刻变化？

以及最关键的，我们究竟如何理解 “智能手机变为智慧手机”？——手机的智慧，究竟是噱头还是真有其事？

视觉first：芯片让用户AI不止有语音 

我们总结了移动AI带来的三大变化，首当其冲的就是AI带来了全新的视觉影像升级。

我们知道，人工智能当中一个重要分支，也是如今最火爆的领域就是机器视觉。而机器视觉也是也是包罗万象的，并且其中非常多的内容可以体现在手机上。比如用手机拍照来辨识花草树木、比如说抓拍动态物体、比如说视频跟踪美颜、比如说AR的准确贴合、比如说人脸识别，这些与我们日常生活息息相关的功能，都离不开AI算法的支持。

而搭载了具有AI专项处理能力的芯片后，最大的改善就是这些能力中有一部分可以不再依赖于云计算，毕竟云计算过程有反应延迟，带来的体验不好，并且在无网环境下不能操作。而更重要的是一些原本无法在移动端运行的想法，获得了部署在手机中的可能性。

比如iPhone X的faceID功能，华为Mate10的“慧眼识物”，都是机器视觉技术结合手机自身影像生产模式带来的“合体技”。

更重要的是，移动AI带给手机影像的改变，是拍摄、特殊拍摄（算法处理光源）、动态抓拍（算法捕捉）、视频（智慧摄录、美化）、直播（动态美颜）、传感器（faceID）、图像识别、AR甚至MR等领域带来的全面提升。没有哪个视觉与影像部分是AI不能进去掺和一把的。未来围绕这些能力，将有进一步升级的空间。这毫无疑问缓解了手机间的同质化竞争。

而手机作为我们日常处理图像资料的中心平台运用了AI加持，也意味着AI的一个重要功能可以与消费者见面。极大改善了用户AI领域只有语音交互的尴尬境遇。

从人的生理特征上来说，毕竟语音交互的体验和使用感比较单薄。手机AI让用户“眼见为实”，也激发了AI本身的商业可能。

AI从图像开始，已经成为了接下来几年终端AI的必经之路。

终端计算与传感体系：人机交互尝试踏入3.0

终端AI运算带给手机的第二个改变，来自于终端计算能力搭配传感体系，或许将永久改写人机交互的历史。

在此前的文章中，我们讨论过手机学习用户信息时的尴尬，而用户不愿向手机开放自身信息，最大的担忧当然来自于潜在的泄露风险。而移动AI芯片的到来，意味着对用户信息的学习和理解可以在完全无网的封闭空间里进行，那么显然可以让用户消除最大的担心。

另外，AI带来的传感器体系升级，也意味着手机收集和理解用户信息的方式正在变得多元化、多样化。

这二者相加，一方面信息更安全，一方面更多不经意的信息可以流入手机，或许表示手机理解用户将跨入新的纪元。

手机的人机交互过程，已经经历过两个版本：1.0的按键控制板、2.0的触屏控制板。而一旦终端AI学习用户数据的方式和体系成熟，或许人机交互将来到3.0模式——人类极少控制或者自然方式控制手机。

假如有一天，手机不必再配置触屏了，那显然很多事情都改变了。

开发者之战已经打响：AI的想象力开源 

终端AI运算带给手机的第三个改变，在于开发者生态的价值和想象力得到了一个空前的增长。

我们注意到，手机端的AI开发者和开发生态从一开始就成为了必须争抢的战略资源。围绕着机器学习平台的对接、移动AI架构的易用性，甚至安卓与iOS之间的迁移成本，手机厂商从移动AI时代的开局就在构思将AI开发者和移动开发者结合，组成一个全新的生态群落。

苹果和安卓厂商纷纷与开发者展开深度连接，意义在于移动AI提供的是算力、硬件结构和开发架构的基础，以及一小部分示范性的AI应用。AI作为一种有高度仿生性质，区别于传统计算模式的新技术，特征之一就是可以通过算力与数据基础，构建出各种各样的应用场景。

所以有人说，AI时代必然是众包型创业时代，因为在类似的机器学习或者深度学习平台上，两个人开发者甚至很难开发出绝对相近的应用模型。

回落到手机上，这个定理应该依然成立。在芯片到硬件到平台的完善后，我们也许将看到的是完全不同、千奇百怪的移动AI应用。区别于传统移动应用在连接点上产生差异，移动AI应用将在底层技术上开始区分，达到真正的万花筒时代。

另一方面，想让消费者真正开始为AI买单。更重要的是拿出移动AI不可替代的证据，而最好的证据就是爆款秒杀级的应用个案。因此在接下来的一段时间中，移动AI开发者必然走高。能够在准备好的食材上做出什么美味，是手机平台与开发者共同努力的结果。

总结：关于手机的智慧

从以上三点不难看出，移动AI带给手机的变化是相当后端和多元的。一方面它在几个关键领域都产生了深刻影响，另一方面消费者也很容易在手机终端上快速感知到AI的存在和价值。

当手机的感知、学习、决策能力不断增强，应用案例不断增多，手机的地位或许会从移动终端全面向泛AI平台过渡。而且从行业现状来看，各个厂商接力布局AI终端计算应该并不是很遥远的事情。而AI开发者群落的成熟，也将倒逼手机厂商配置AI的速度。

换句话说，移动AI将很大概率成为接下来手机的标配，甚至开始向中低端产品蔓延。而AI也有可能借此机会成为手机市场新的价值增长点，带来新的溢价模块。或者说将主流厂商推向新的起跑线。

起跑线上的战争已经开始打响，最显著的例子就是很多国外主流评测网站都在对比iPhone X和华为Mate 10的AI异同，无形中就把三星Note 8甩在了身位之后。手机AI，也可以说是国产品牌一次抢滩登陆的大胜。

最后，我们或许可以总结一下到底什么是所谓的“智慧手机”。有人说AI+智能手机就是智慧手机，未免有点太玄了。这其实是没有理解所谓智慧到底是什么。

在我看来，手机有智慧，并不是说手机可以无所不能。而是说通过AI的算法加持，以及数据处理、机器学习、自我成长能力，手机将有可能获得更加贴近人类智慧模型的某些能力。

人类的智慧是一个很复杂的生态系统，它有一些独特的因素，是过往经典计算模式下机器难以模拟的。当然短期内手机无法完全，甚至无法大部分模拟人的智慧特性，它所能模拟的只是几个特征。比如：

智慧是他所不能的

人类通过自己的智慧判断、识别、提出解决方案，这些都无法为其他能力取代。在手机端也是如此。加入AI，手机将可以解决一些传统硬件、软件体系下无法解决的问题。比如在复杂的拍照功能中选择，比如系统理解并记忆你的语音指令。为传统所不能，就是智慧。

智慧是千差万别的

即使是双胞胎，他们的智慧也不一样。两个人只有同级别的智慧，绝没有相同的智慧。这点体现在手机AI上，指向着完善的AI开发环境，会让手机产品之间出现差异化、个性化、体系化的产品功能。手机这么私人的东西，原本就应该千差万别，就像人类的大脑一样。这也是AI带来的美妙想象。

智慧是灵光一现的

人类运用智慧，大多是在电光火石间做出决断。假如需要回家查几天书再拿出结论，那我们一般说他渊博，而不是智慧。好的机器也是如此，它不应该去搜索、筛选然后给出答案，而是应该在一瞬间满足用户的复杂需求，调动所有能力去解决一件事。移动AI进入终端计算时代，意味着手机的瞬间解决能力开始到来。如何训练这种能力对用户群有更大意义，还依赖于后续的持续探索。

所谓手机的智慧，并没有那么神秘。可能只是让我们用惯了的手机变得有点不同而已。但也就是始终都去拥抱那一点点不同，技术才有未来可言。

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