AI对于智能手机而言，究竟是噱头还是真能够带来实际功用？.doc

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1、AI对于智能手机而言，究竟是噱头还是真能够带来实际功用？　　人工智能的野火正呈现出燎原之势，从原来B端蔓延到了C端，与我们接触最为紧密智能手机就是其中一例。其从去年的AI算法应用于系统优化已快速进化到今年在核心处理器上占据一席之地，与CPU、GPU、ISP一道成为了专用处理单元之一。　　诸如苹果为iPhone8、iPhoneX系列新品搭载的A11仿生处理器就集成了一个每秒运算次数最高可达6000亿次的神经网络引擎，华为为Mate10系列新品搭载的麒麟970处理器上也集成了来自寒武纪授权的NPU专用处理单元。而高通骁龙虽然目前在处理器上还没有向苹果和华为那样推出专用AI处理单元，但事实上在高

2、通骁龙835处理平台上也集成了“骁龙神经处理引擎软件框架”，提供对定制神经网络层的支持，OEM厂商和软件开发商都可以基于此打造自己的神经网络单元。　　　　面对AI在智能手机上所呈现出的星火燎原之势，智能手机厂商对AI显得兴奋无比，事实上消费者在许多时候却是一脸懵逼，时常会产生这样的疑问：AI对于智能手机而言，究竟是噱头还是真能够带来实际功用？　　在这里，其实可以给出一个颇为肯定的答案：对于智能手机而言，AI的确具备实际功用，并且将在未来改变我们与智能手机的沟通方式，让智能手机真正实现智能化。但在当下，AI在智能手机上也受困于落地场景有限而导致的消费感知不强。　　一、智能手机AI化，为什么不

3、是噱头？　　对于智能手机而言，事实到目前为止，我们所称谓的智能手机可以说都还是处于被动智能阶段，它能执行的多是被动式反应，而非主动反应或是提前预测。诸如解锁设备，我们需要按压指纹识别按钮才能实现；进入应用，我们需要点击应用程序图标；又如拍照，如果要获得一张好照片，我们还需要根据不同场景来进行手动设置各种模式参数。　　这是当下智能手机的现状。　　但随着AI进入智能手机并不断发展，在未来智能手机或将变成主动式反应，能够提前预测用户需求，给出相应指导，实现真正的智慧化。当前，这种趋势就已经开始显现。　　我们以苹果和华为这次推出的AI处理器来列举两个例子。　　1.FaceID　　苹果在iPhone

4、X上舍弃了经典的指纹识别，用FaceID取而代之，用我们的面部特征作为解锁新方式。而众所周知的是，人的一些面部特征会随着时间的推移而发生相应的变化，有的时候甚至会发生颇为剧烈的变化。　　在这样的情况下，如果机器不能够及时感知我们的面部由于时间的流逝所带来的这些变化，那么就有可能会出现不能解锁，需要重新录入面部信息的尴尬。　　但AI能做什么呢？AI则能够适应这种随着时间推移而发生的面部变化，并能作出相应的调整来适应这种变化，而无需你重新录入面部信息。　　　　在苹果的A11仿生芯片上，利用AI（机器学习）技术，能够让iPhoneX的FaceID人的面部特征变化实现主动适应。苹果在其官网的文案描

5、述是：“A11仿生这款芯片能够利用机器学习技术来识别你样貌的变化。当你戴上眼镜、帽子或留起胡须时，你的朋友或许一眼认不出你，但是iPhoneX可以。”　　2.拍照的场景智能化　　在华为Mate10的发布会上，华为展示了Mate10能够对拍照场景进行自动识别分析判断。它可以识别出出现在镜头中是一个什么样的物体，然后根据算法调整照片。华为表示，当下其能够对13种场景与物体进行识别，诸如美食、鲜花、文字、动物（狗、猫）、下雪、夜晚等。　　　　而其能够实现这种场景识别的背后动力，是麒麟970的NUP专用处理单元。而通过这种AI能力带来的拍照场景识别，在未来甚至会极有可能重构我们的拍照体验，将拍照带

6、入智能化时代，真正实现每一拍都是大片。　　如前所述，当下我们在拍照时，一般会根据所处场景来选择拍照模式，我们会出现这样一些行为模式。诸如享用大餐时，总是会调出美食模式来润色润色；自拍时，总是会跑到一些自拍软件下面，调整美颜等级把自己拍得像个小仙女；在记录猫狗这些萌宠精彩瞬间时，总是会调出抓拍模式来留住这稍纵即逝的瞬间；在面对夜拍时，我们或许还会祭出专业模式调节各种参数。　　但从华为在Mate10上展现出来的对场景识别并进行算法调整来看，事实上我们可以大胆设想人工智能在拍照上的未来。乐观来说，未来我们在拍照时，极有可能会呈现出这样的一幅场景：当智能手机在极短的时间内完成场景检测之后，它就会自

7、动调出与场景相匹配的拍照模式并调节好最佳参数，乃至已经为你构好了图，而我们用户需要做的，这是按下快门键即可，真正实现随手一拍就是大片的自动化。　　当然，可以预见的是，如果真的能够实现这种高度的自动化，那么随之而来的也或许是拍照乐趣的丧失。　　二、为什么消费者在面对智能手机AI化时，会产生它是否是新噱头的困惑？　　透过上述两个例子，我们就应该能够一窥AI对于智能手机的助益作用。并且如我们所见，当下的AI发展事实上还处于非常