如果你過去半年間打算買手機(jī)，或留意過地鐵公交站那反復(fù)刷墻的各家手機(jī)海報，就不難發(fā)現(xiàn)，似乎一夜間，中國手機(jī)廠商都改成AI（人工智能）廠商了。

比如“我愛AI的快、不止是AI、AI智能拍照，讓美更自然、AI智慧拍照，照亮你的美”類似的海報口號，你總見過一款。

到底什么是AI手機(jī)？為什么要買AI手機(jī)？AI手機(jī)有什么新價值？很多消費者在幾乎完全不懂的情況下，就被廣告宣傳或門店導(dǎo)購忽悠一番后，交錢走人。而AI，似乎成了不少手機(jī)廠商敦促消費者下單或換機(jī)的魔法。

到底什么叫做AI？

雖然大家手里拿的都叫“智能手機(jī)”，但事實上，絕大多數(shù)手機(jī)目前只能被稱為“被動智能手機(jī)”。你看，如果想解鎖手機(jī)，就要去按指紋識別甚至是輸密碼才能解開；如果想打開某個APP，就要去點擊圖標(biāo)；如果要拍一張好照片，往往還要根據(jù)不同場景來進(jìn)行手動設(shè)置各種模式參數(shù)。

AI對于智能手機(jī)的價值，就是能夠提前預(yù)測用戶需求，主動給出相應(yīng)指引或回應(yīng)，實現(xiàn)真正的智慧化。

也就是說，AI對手機(jī)的價值，是能夠改變?nèi)藱C(jī)之間的關(guān)系。前AI時代的手機(jī)，只能成為我們的“工具”。而AI手機(jī)，應(yīng)該可以協(xié)助人類最復(fù)雜的大腦，甚至分擔(dān)一些工作，成為我們的“顧問”。AI手機(jī)足以在各個領(lǐng)域縮小認(rèn)知鴻溝或決策鴻溝，促進(jìn)整體用戶福祉。

具體到實際應(yīng)用中，有以下產(chǎn)品的案例最為直觀：

iPhoneX，蘋果舍棄經(jīng)典的指紋識別后，用Face ID取而代之。曾經(jīng)在前AI時代，Google也曾經(jīng)做過面孔識別，然而那種識別，只是把用戶的臉當(dāng)成用來開鎖的鑰匙，稍有異樣便不能被識別；如今 AI 時代的人臉識別則是，手機(jī)通過學(xué)習(xí)記住了用戶的面部特征，然后手機(jī)自動為用戶打開。

在蘋果的A11仿生芯片上，利用AI技術(shù)，能夠讓Face ID對人類的面孔特征變化實現(xiàn)主動適應(yīng)。

其次是拍照的場景智能化。我們在拍照時，往往會根據(jù)所處場景來選擇拍照模式，在面對復(fù)雜場景時，或許還會祭出專業(yè)模式調(diào)節(jié)各種參數(shù)。而AI在拍照中的價值，就是能夠?qū)ε恼諏ο筮M(jìn)行自動識別分析判斷，通過識別出鏡頭中是一個什么樣的人、物或場景，然后根據(jù)算法調(diào)整照片。

對于大多數(shù)普通用戶來說，以后拍照基本就不必再絞盡腦汁研究拍攝參數(shù)、后期苦苦修圖了，這些工作交給AI自動處理就好。這就是AI手機(jī)幫人類大腦分擔(dān)工作的體現(xiàn)，與前AI時代的相機(jī)形成鮮明對比。

既然AI手機(jī)有這些好處，那我們是不是應(yīng)該趕緊去入手一臺AI手機(jī)呢？又該怎么挑呢？

怎么挑AI手機(jī)？

市面上自稱是“AI手機(jī)”的產(chǎn)品大概有以下三類：

一是“芯片派”，即在手機(jī)中專門安裝了一個處理AI任務(wù)的芯片，AI本質(zhì)本就是大量的計算，所以配置專門的、算力強(qiáng)大的硬件芯片也就是應(yīng)有之義。

比如華為和榮耀搭載的麒麟970芯片，是世界上首款在CPU、GPU兩個通用處理單元之外，加入了AI處理單元NPU（Neural network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元）的移動芯片。由于利用了深度學(xué)習(xí)處理技術(shù)，NPU可以比其他處理模式更快地處理卷積、遷移等深度學(xué)習(xí)任務(wù)，也就可以達(dá)成更快的AI任務(wù)處理能力。

而蘋果隨后在發(fā)布iPhone X時發(fā)布了A11 Bionic芯片，兩家不約而同采取了相似的策略。A11集成了一個專用于處理AI任務(wù)的運算單元“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎（Neural Engine）”，開啟了iPhoneX的AI之路。極具革命性的Face ID，其原理就是能夠?qū)?a target="_blank">傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實時 3D 建模，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)識別用戶容貌改變，在此過程中產(chǎn)生的大量計算需求，都需要借助 A11 Bionic和Neural Engine來滿足。

芯片最大的價值，就是運算能力的極速提升：麒麟970的異構(gòu)計算架構(gòu)擁有約50倍能效和25倍性能的提升，圖像識別速度可達(dá)到約2000張／分鐘；蘋果A11芯片每秒處理相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算需求的次數(shù)可達(dá) 6000 億次。

而且這些運算都不需占用CPU或GPU，更無需將數(shù)據(jù)上傳云端，既無需占用原本系統(tǒng)資源，也不必苦苦等候網(wǎng)絡(luò)傳輸，在本地端完成AI運算。

第二類是“攝像頭派”。 這一派的代表者，即是宣稱從 Mobile First 變?yōu)?AI First的Google。

去年推出的谷歌pixel 2，給出了一個非常特別的AI攝影模式，它沒有專屬的AI芯片，卻利用算法和AI圖像處理單元完成了動態(tài)模糊攝影等攝影能力的補償。雖然沒有芯片，Google也在硬件上做了新東西：一塊名為Pixel Visual Core的協(xié)處理器，其核心部分是 Google 自主設(shè)計的圖像處理單元（Image Processing Unit，簡稱 IPU）。

與華為和蘋果不同，Google 表示 IPU 的用處很簡單：將 HDR＋ 的運行速度提升 5 倍，而功耗則將為十分之一。此舉確實一定程度上繞開了開發(fā)芯片的難度，并彌補了谷歌硬件上的弱勢。

第三類是“算法派”。比如小米、OV等國內(nèi)大多數(shù)機(jī)型都屬于這一類。其主旨為：在有限提升算力的前提下，把AI運算應(yīng)用于拍照等等用戶最容易感知到的地方。

我們平時用的各種美顏拍照相機(jī)、動態(tài)美顏錄制應(yīng)用等等，其實都是依靠算法完成“AI美顏”功能的。如今一些廠商干脆將這些功能集成到拍照APP中，或直接搭載到產(chǎn)品攝像頭里。

而這些大多基于高通CPU生產(chǎn)的“AI手機(jī)”，其在硬件方面實際是缺乏基礎(chǔ)的，因為高通沒有為AI運算單獨設(shè)立硬件單元，而是打造了AI Engine——通過對GPU、CPU和DSP等多個元件進(jìn)行功能調(diào)試，使其更能適應(yīng)AI運算。這種解決方案的結(jié)果是，手機(jī)算力雖然有所提高，但普通計算和AI計算都混淆起來，很可能會出現(xiàn)排隊的情況。于是AI計算很難像硬件智能那樣無時無刻地進(jìn)行，計算能力也稍遜一籌。

所以我們能看到的是，目前大部分國產(chǎn)手機(jī)宣傳所謂的AI拍照時，都絕口不提夜拍、動作捕捉等復(fù)雜任務(wù)。因為這類深度學(xué)習(xí)的負(fù)載很大，用傳統(tǒng)移動芯片＋云計算來跑這類AI拍攝任務(wù)，其效果和效率并不令人滿意。

這一類手機(jī)雖然也在宣傳話術(shù)中大打AI牌，但又時時刻刻把AI和智能拍照劃上等號。這并不是因為手機(jī)AI只能做到智能拍照，而是因為應(yīng)用智能自身的局限，限制住了這些手機(jī)的AI想象力。

和早于2011年便聯(lián)手中科院計算所共同開發(fā)核心芯片的華為不同，OV、小米在AI芯片上的實質(zhì)性舉動并不明顯，目前主要還是依靠算法和高通新架構(gòu)來實現(xiàn)“AI拍照”。

總結(jié)一下上述三類“AI手機(jī)”，不難發(fā)現(xiàn)唯有在硬件上的投入和技術(shù)基礎(chǔ)，才能夠承擔(dān)起AI之名，而對很多不具備這方面條件的廠商而言，AI不過是另一個華麗的營銷包裝罷了。

AI只能用來拍照嗎？

此前，很多人疑惑“AI手機(jī)”是否為一個營銷噱頭，其中一個重要原因就是廠商尚未帶來顛覆性認(rèn)知的落地場景。

其中關(guān)鍵的因素就在于，AI本身就應(yīng)該是一個系統(tǒng)性工程，除了芯片和硬件上的積累，更應(yīng)該有生態(tài)支撐。

可以想象一下，當(dāng)手機(jī)具備AI芯片和其它強(qiáng)大運算能力與成熟算法后，就像擁有Intel＋Windows的PC機(jī)，而PC聯(lián)盟最成功之處，就是豐富多彩海量的應(yīng)用軟件。到了移動時代也是同理，唯有將更多開發(fā)者的智慧凝聚一起，形成數(shù)據(jù)打通，將運算力開放給更多開發(fā)者，才有五花八門的應(yīng)用來服務(wù)消費者。

比如現(xiàn)在基于華為的HiAI開發(fā)平臺，已經(jīng)有多家廠商利用AI芯片推出了更好體驗的產(chǎn)品。眼下大火的短視頻平臺抖音，就基于麒麟970芯片，做出了獨特的實時優(yōu)化功能。在抖音里，當(dāng)人在快速揮動手臂時，背景可以做很多無窮替換。在這種情況下，把整個人摳出來，邊邊角角都在，還不失真，就對芯片的算力提出很嚴(yán)峻的考驗。

再比如，如果可以將各種各樣的應(yīng)用之間數(shù)據(jù)打通、邏輯打通，形成一個完整鏈條的體驗，是會對整個行業(yè)有促進(jìn)作用的，并且有機(jī)會形成新的商機(jī)——假設(shè)用戶訂購了一張電影票，那么AI手機(jī)就會根據(jù)用戶所處的位置和路面擁堵情況，提醒用戶打車或者選擇最優(yōu)路線開車前往，到了電影院主動彈出購票二維碼，在電影結(jié)束后根據(jù)用戶習(xí)慣，以及還在營業(yè)的餐館，向用戶提供更加智慧和貼心的服務(wù)，“這種思考過程和邏輯就像人的思考一樣自然”。

而所有這些“生態(tài)收益”，首先都是要求廠商擁有芯片等核心硬件技術(shù)基礎(chǔ)，才談得上開放算力，共享數(shù)據(jù)。否則一切都是空談。

隨著AI生態(tài)逐漸成熟，AI手機(jī)的體驗也會產(chǎn)生天差地別的變化，同時第一梯隊的AI手機(jī)也會和后來者拉開越來越大的距離。到時候早就不需要媒體來為用戶來解讀那些手機(jī)AI的真?zhèn)危脩糇约壕涂梢愿惺艿骄薮蟮牟町?，也就不那么容易被忽悠了?/p>

如今廠商們對AI之名的濫用，只是技術(shù)革新出現(xiàn)時必然出現(xiàn)的通貨膨脹。經(jīng)過幾番喧囂與冷靜，市場規(guī)律便會慢慢洗刷參與者，最終讓一切走向正軌。