從蘋果仿生晶元到華為NPU，手機AI是否噱頭大於功用？

文|鄰章

人工智慧的野火正呈現出燎原之勢，從原來B端蔓延到了C端，與我們接觸最為緊密智能手機就是其中一例。其從去年的AI演算法應用於系統優化已快速進化到今年在核心處理器上佔據一席之地，與CPU、GPU、ISP一道成為了專用處理單元之一。

諸如蘋果為iPhone8、iPhone X系列新品搭載的A11仿生處理器就集成了一個每秒運算次數最高可達 6000 億次的神經網路引擎，華為為Mate10系列新品搭載的麒麟970處理器上也集成了來自寒武紀授權的NPU專用處理單元。而高通驍龍雖然目前在處理器上還沒有向蘋果和華為那樣推出專用AI處理單元，但事實上在高通驍龍835處理平台上也集成了「驍龍神經處理引擎軟體框架」，提供對定製神經網路層的支持，OEM廠商和軟體開發商都可以基於此打造自己的神經網路單元。

面對AI在智能手機上所呈現出的星火燎原之勢，智能手機廠商對AI顯得興奮無比，事實上消費者在許多時候卻是一臉懵逼，時常會產生這樣的疑問：AI對於智能手機而言，究竟是噱頭還是真能夠帶來實際功用？

在這裡，其實可以給出一個頗為肯定的答案：對於智能手機而言，AI的確具備實際功用，並且將在未來改變我們與智能手機的溝通方式，讓智能手機真正實現智能化。但在當下，AI在智能手機上也受困於落地場景有限而導致的消費感知不強。

一、智能手機AI化，為什麼不是噱頭？

對於智能手機而言，事實到目前為止，我們所稱謂的智能手機可以說都還是處於被動智能階段，它能執行的多是被動式反應，而非主動反應或是提前預測。諸如解鎖設備，我們需要按壓指紋識別按鈕才能實現；進入應用，我們需要點擊應用程序圖標；又如拍照，如果要獲得一張好照片，我們還需要根據不同場景來進行手動設置各種模式參數。

這是當下智能手機的現狀。

但隨著AI進入智能手機並不斷發展，在未來智能手機或將變成主動式反應，能夠提前預測用戶需求，給出相應指導，實現真正的智慧化。當前，這種趨勢就已經開始顯現。

我們以蘋果和華為這次推出的AI處理器來列舉兩個例子。

1.Face ID

蘋果在iPhoneX上捨棄了經典的指紋識別，用Face ID取而代之，用我們的面部特徵作為解鎖新方式。而眾所周知的是，人的一些面部特徵會隨著時間的推移而發生相應的變化，有的時候甚至會發生頗為劇烈的變化。

在這樣的情況下，如果機器不能夠及時感知我們的面部由於時間的流逝所帶來的這些變化，那麼就有可能會出現不能解鎖，需要重新錄入面部信息的尷尬。

但AI能做什麼呢？AI則能夠適應這種隨著時間推移而發生的面部變化，並能作出相應的調整來適應這種變化，而無需你重新錄入面部信息。

在蘋果的A11仿生晶元上，利用AI（機器學習）技術，能夠讓iPhone X的Face ID人的面部特徵變化實現主動適應。蘋果在其官網的文案描述是：「A11 仿生這款晶元能夠利用機器學習技術來識別你樣貌的變化。當你戴上眼鏡、帽子或留起鬍鬚時，你的朋友或許一眼認不出你，但是 iPhone X 可以。」

2.拍照的場景智能化

在華為Mate10的發布會上，華為展示了Mate10能夠對拍照場景進行自動識別分析判斷。它可以識別出出現在鏡頭中是一個什麼樣的物體，然後根據演算法調整照片。華為表示，當下其能夠對13種場景與物體進行識別，諸如美食、鮮花、文字、動物（狗、貓）、下雪、夜晚等。

而其能夠實現這種場景識別的背後動力，是麒麟970的NUP專用處理單元。而通過這種AI能力帶來的拍照場景識別，在未來甚至會極有可能重構我們的拍照體驗，將拍照帶入智能化時代，真正實現每一拍都是大片。

如前所述，當下我們在拍照時，一般會根據所處場景來選擇拍照模式，我們會出現這樣一些行為模式。諸如享用大餐時，總是會調出美食模式來潤色潤色；自拍時，總是會跑到一些自拍軟體下面，調整美顏等級把自己拍得像個小仙女；在記錄貓狗這些萌寵精彩瞬間時，總是會調出抓拍模式來留住這稍縱即逝的瞬間；在面對夜拍時，我們或許還會祭出專業模式調節各種參數。

但從華為在Mate10上展現出來的對場景識別並進行演算法調整來看，事實上我們可以大膽設想人工智慧在拍照上的未來。樂觀來說，未來我們在拍照時，極有可能會呈現出這樣的一幅場景：當智能手機在極短的時間內完成場景檢測之後，它就會自動調出與場景相匹配的拍照模式並調節好最佳參數，乃至已經為你構好了圖，而我們用戶需要做的，這是按下快門鍵即可，真正實現隨手一拍就是大片的自動化。

當然，可以預見的是，如果真的能夠實現這種高度的自動化，那麼隨之而來的也或許是拍照樂趣的喪失。

二、為什麼消費者在面對智能手機AI化時，會產生它是否是新噱頭的困惑？

透過上述兩個例子，我們就應該能夠一窺AI對於智能手機的助益作用。並且如我們所見，當下的AI發展事實上還處於非常初級的階段，而隨著AI的不斷發展，那麼其也將不斷提升智能手機的智能化程度，為我們帶來更佳的用戶體驗。所以幾乎肯定的說，手機AI具備實際功用，並且將在未來改變我們與智能手機的溝通方式，讓智能手機真正實現智能化。

但為什麼到了消費者層面，他們面對智能手機AI化時，還會有它是不是噱頭大於實用的困惑呢？

我認為主要原因有兩點。

1.過往概念濫用帶來的用戶陰影

事實上，許多國產品牌都熱衷於蹭熱點，流行一套「啥火學啥，啥火用啥，啥火跟啥」的理念，並且會在營銷中誇大其詞，以此拔高消費預期。但當消費者購買了產品，進行實際體驗時，卻發現並不是那麼回事兒，與預期有著較大差距，那麼自然會產生上當受騙，這是噱頭的認知。而正所謂一朝被蛇咬，十年怕井繩，這種認知他是會遷移的。

2.廠商沒有為AI在智能手機上找到可帶來顛覆性認知的落地場景

事實上，AI（機器學習）應當是屬於技術性的東西，他應當扮演的角色是居於幕後，為消費者能夠感知到的技術提供動力支撐，他應當是一名無名英雄。但事實上，廠商們卻因為AI是當下業界熱點，所以理所當然的將AI這種應該在幕後的技術搬到了前台，將其以賣點的形式推介給了消費者。

但在當下廠商卻面臨著無法提供可以顛覆消費者認知的AI落地場景的尷尬，對於AI能夠帶來的具體變化，只能是含糊其辭說個大概，乃至使其有了一些玄學的味道，著自然會導致消費者對於AI能帶給智能手機的助益作用認知不強。

舉兩個例子：諸如許多廠商都說利用人工智慧（AI）能夠為智能手機帶來更佳的續航成績，但是面對消費端，我們需要解決的問題則是：究竟如何證明這種續航結果的提升是AI的功勞，而不是因為新款產品電池容量更大了、處理器製程工藝更好了、應用程序變得更良心了帶來的功效提升？

又如蘋果的Face ID，雖然業內人士都知道它技術含量很高，通過AI支持還能夠智能調整，但是對於消費者而言，在面部解鎖這件事情上，他與沒有AI支持的2D面部識別所帶來的體驗，事實上在多數時候並沒有多大的差距，甚至2D面部識別在解鎖速度上還可能會更快，那麼這就讓消費者對AI所能帶來的實際功用感到困惑，覺得他並沒有什麼卵用。

所以消費者之所以出現對AI是否是噱頭的困惑，其背後原因，皆是在於多數廠商沒有找到一個能夠顛覆消費者認知的AI落地場景。若以過往幾次技術革新做個對比，這一點將更為顯現。

回首過往的幾次技術革新，我們能發現的是：過往的幾次技術革新，事實上技術都有著良好的落地場景進行匹配，能在第一時間內顛覆消費者的過往認知。

諸如當下智能手機交互核心的多點觸控技術，當蘋果將其使用在iPhone是，消費者可以明顯的感知到它甩開功能機實體按鍵的體驗差別；又如指紋識別技術，當蘋果將它運用於iPhone5s時，消費者能夠感知到他相對於過去數字圖像密碼解鎖帶來的便攜提升，能夠擁有在錄入指紋之後按壓一下就能解鎖的實際感知。

但AI技術，在當下卻受困於沒有能夠顛覆消費認知的落地場景，從而造就了消費者對這項技術的懷疑。坦白來說，在沒有為AI找到可以顛覆消費認知的場景之前，AI真正能夠帶給消費者的認知衝擊，甚至還不如智能手機工業設計變化來得強烈。

寫在最後：

如我們所見，面對AI，現實中呈現出了兩極分化的特徵，智能手機廠商們是興奮不已，認為AI將帶來前所未有的機會，實際是亦是如此；但面對消費者，廠商們在當下卻又難以向消費者具體展示，AI究竟能夠為智能手機帶來何種助益，無法顛覆消費者的認知。這是AI在當下的尷尬。而從這個層面來說，AI也要走的路還很長。我們只能期待整個AI技術能以更快的速發展，在消費端帶來更為實際可感的助益提升，讓消費者對AI將改變智能手機的玩兒法具體可感。

註：本文圖片源自網路。

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