手機AI時(shí)代，巨頭們到底在爭什么？

　　讓我們回想一下那遙遠的過(guò)去,是什么原因決定了我們拋棄小板磚一樣的功能機,選擇智能手機的?

　　是因為顏值?交互新鮮感?我相信絕大部分用戶(hù),是因為APP模式帶來(lái)了太多實(shí)用價(jià)值,身邊的人都用上了,自己甚至沒(méi)法不跟進(jìn)。所以喬幫主的偉大之處,不僅在于顛覆了手機的形態(tài),更重要的是給未來(lái)手機的生態(tài)打開(kāi)了入口。直到今天其能量與想象力也遠沒(méi)有耗竭。

　　等到手機AI時(shí)代拉開(kāi)序幕,這個(gè)邏輯似乎依舊通用。畢竟AI算法的特征就是千奇百怪,做什么的都有。

　　有人用AI做醫療,有人用AI當客服,甚至還有人用AI預測死亡時(shí)間,如何把這些令人咋舌的點(diǎn)子,全都移植到手機上,顯然才是這個(gè)時(shí)代真正的大生意。

　　但對于全新的人工智能世界來(lái)說(shuō),把開(kāi)發(fā)者和開(kāi)發(fā)生態(tài)引入自己的平臺,從而形成手機AI命題下的產(chǎn)業(yè)壁壘,在技術(shù)和商業(yè)上都并非易事。而這場(chǎng)關(guān)于開(kāi)發(fā)生態(tài)的爭奪戰,其實(shí)早已在巨頭間打得風(fēng)生水起。

　　對AI來(lái)說(shuō),千百萬(wàn)聰明的頭腦才值錢(qián)

　　看一下今年集中發(fā)布的眾多真真假假的“AI手機”,會(huì )發(fā)現不少有意思的現象。比如去年華為Mate10上率先發(fā)布了場(chǎng)景識別、數據標簽的拍照模式,結果今年各品牌的旗艦機全都加入了類(lèi)似功能。

　　當然不是說(shuō)這種功能不好,確實(shí)場(chǎng)景識別+拍攝可以解決很多問(wèn)題,帶來(lái)體驗升級。但問(wèn)題是這也太雷同了吧?有那么多能力的AI,怎么會(huì )到了最后都變成一模一樣的“學(xué)生頭”了?

　　事實(shí)上,目前手機上完成度較高的AI解決方案,就有圖像識別、環(huán)境理解、圖像增強、NLP、語(yǔ)音處理等幾大類(lèi)數十種能力。至少可以改善直播和短視頻、攝影、社交、購物、AR、翻譯等六大類(lèi)主流應用的性能與體驗。創(chuàng )造未知流行應用的可能性則更加誘人。畢竟手機廠(chǎng)商自己永遠也做不了多少AI應用,真正能讓普羅大眾接受手機AI的,是千百萬(wàn)聰明的頭腦,甚至是基于A(yíng)I解決方案的全新商業(yè)模式。

　　但豐滿(mǎn)的技術(shù)理想想要照進(jìn)骨感的應用現實(shí)中,總還需要那么點(diǎn)距離。

　　比如說(shuō),手機中缺乏AI專(zhuān)項處理能力的話(huà),很多AI任務(wù)放到手機上會(huì )體驗很差,或者干脆跑不起來(lái)。再就是缺乏平臺和API開(kāi)放性的前提下,開(kāi)發(fā)者也不知道怎么把AI模型移植到手機上。更遠處說(shuō),在無(wú)法確定未來(lái)利益與商業(yè)價(jià)值的情況下,開(kāi)發(fā)者也不敢貿然投身手機AI開(kāi)發(fā)這個(gè)新事物中。

　　手機AI本身對應用多樣性的呼喚,和開(kāi)發(fā)者缺少技術(shù)支持和商業(yè)保證,不敢貿然走入手機AI開(kāi)發(fā),近乎成為了手機AI話(huà)題的主要矛盾。假如不解決,那我們可能會(huì )面對每年只能看到兩三種新AI應用的尷尬情況。

　　當然了,矛盾從來(lái)都是機會(huì )。尤其對于掌握技術(shù)先手優(yōu)勢和生態(tài)聚合底氣的玩家來(lái)說(shuō),在行業(yè)普遍無(wú)法完成一件事時(shí)完成它,或許是對未來(lái)最好的布局。而今圍繞移動(dòng)AI應用開(kāi)發(fā)的爭奪戰,其實(shí)已經(jīng)在少數幾個(gè)巨頭間悄悄打響。

　　HiAI與TFlite:巨頭們的生態(tài)爭奪早已經(jīng)開(kāi)始

　　對于中國消費者,尤其是手機重度愛(ài)好者而言,今天最熟悉的手機AI開(kāi)發(fā)平臺,肯定是華為在麒麟970之后推出的HiAI移動(dòng)AI開(kāi)發(fā)架構。

　　基于麒麟970提供的終端AI加速能力,以及華為與榮耀先后推出了三款搭載AI芯片的產(chǎn)品,HiAI架構的作用在于打通開(kāi)發(fā)者環(huán)節,引入生態(tài)開(kāi)發(fā)能力。

　　到目前為止,HiAI架構已經(jīng)升級到了2.0版本,幾乎兼容了所有主流深度學(xué)習開(kāi)發(fā)框架,并且推出了開(kāi)發(fā)教學(xué)課程以及兩代開(kāi)發(fā)者主板。

　　我們耳熟能詳的快手、抖音、美圖,以及不少購物、社交類(lèi)應用,都已經(jīng)披露了與華為和HiAI架構進(jìn)行合作的方案。比如快手會(huì )基于HiAI架構開(kāi)發(fā)新的直播特效、手勢與肢體識別、場(chǎng)景識別應用,并且還將開(kāi)發(fā)新的壓縮模型,在弱網(wǎng)環(huán)境下也能使用AI特效。

　　與華為在終端執行AI的思路相類(lèi)似,但又有很大不同的,大概要屬谷歌在去年年底開(kāi)啟的TensorFlow Lite。與HiAI基于華為的AI芯片與產(chǎn)品不同,TFlite本質(zhì)上還是基于深度學(xué)習開(kāi)發(fā)框架TensorFlow的,只是其目的在于幫助開(kāi)發(fā)者在本地設備上開(kāi)發(fā)和運行汲取學(xué)習模型。這也導致其特性偏于算法開(kāi)發(fā)一端,而比較輕視應用和商業(yè)環(huán)節。