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AI芯片,2018年手机行业的下一风口?

http://www.secu.hc360.com2018年01月04日09:45 来源:慧聪安防网作者:思危T|T

    慧聪安防网讯 2017年被很多人称为AI的元年,这一年里,AI在喧嚣和质疑中一路走来,愈加炙手可热。

    但同时,一个比较尴尬的事实也被照进了市场眼中。那就是,相比于算法的进步,人工智能在产品化和商业化层面还稍显滞后。

    当前,人工智能更多以ToB的产品形态存在,虽然消费级产品早已进入了市场,但欠佳的用户体验与较慢的用户接受度,使其直到现在,仍然算不上主流。而一个普及度和使用频率极高的产品——手机,却一直被人忽视,没人在它身上动AI的手笔。

    2017年,对于手机行业,可以说是全面屏崛起的一年,各大旗舰厂商挖空了心思,比屏占比、比厚度、比配色、比颜值,比来比去,发现大家的供应链是一样的,一家屏百家用,所有人又站在了同一起跑线上。自乔布斯07年将智能手机带到这个世界上,到现在十二生肖都快溜了一圈,智能手机还是老样子,修修补补又一年,换个外壳再捞钱。尴尬!

AI芯片,2018年手机行业的下一风口?

    还记得在智能手机刚刚展露头角的洪荒年代,有笑话这样说:

    为什么要买智能手机?如果你买功能机,当你早上赖床,手机只会用闹钟一遍又一遍机械地提醒你;如果换成智能手机,面对这种情况,它会直接发消息给你老板,『我今天生病了,请一天病假』。

    段子总归是调侃,但在这样的笑话中,真·智能手机的形态也被勾勒了出来。智能手机应该是真正能懂用户想法的手机,而非只是简单地能装应用。

    好在苹果和民族品牌华为已经开始探索AI在手机中的应用。

    苹果和华为的AI手机

    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。我们以它俩为例子简单讲解一下AI在手机上的应用。

    FaceID

    苹果在iPhoneX上舍弃了经典的指纹识别,用FaceID取而代之,用面部特征作为解锁新方式。众所周知,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而带来的这些变化,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。AI能做什么呢?AI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。苹果在其官网的文案描述是:“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。”

    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。

    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,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,只是按下快门键,真正实现随手一拍就是大片。

    透过上述两个例子,我们得以一窥AI对于智能手机的助益作用。但我们也发现了,上述两个例子只是应用到了视频图像,那么,语音的智能化该怎么实现呢?事实上,受限于技术,语音识别在AI手机上的深度应用还在路上。

    语音交互系统之殇

    多年来,不少手机厂商多次尝试在手机内置入语音助手,其中Siri是用户最为熟知的一个。Siri至今已推出6年时间,经过这么多年的不断打磨和优化,表现并不能让用户满意。

    不止是Siri,其实无论是侧重于闲聊的Chatbot,还是侧重于任务处理的虚拟助理,在现阶段仍然不成熟。

    主要由于两大原因:一是时机未到,其次技术(主要是NLP自然语言处理)还有很长的路要走。

    时机未到

    时机未到,主要包括用户尚未养成用使用语音交互的习惯,此外整个市场也处于培育阶段。

    科大讯飞执行总裁胡郁曾指出,2014年科大讯飞与一手机巨头签署战略合作,把语音交互技术应用在他们的手机产品中。直到2017年,科大讯飞仍旧觉得语音交互系统在手机产品中的应用时机未到,并不能排在最前面。

    “根据经验,语音交互系统植入在硬件产品中的优先级:首先是电视、机顶盒和冰箱,再到手机、机器人,最后才是VR。”胡郁谈到。

    技术难以突破

    NLP是语音交互系统的核心技术,然而中国科学院智能技术研究专家张钹院士曾指出目前NLP难以突破人工智能,主要原因是难以突破确定性、完全的知识和信息,以及封闭化和特定化问题的三大基本限制条件。

    张钹院士用一个例子指出当下NLP中的问题“一年以前,如果我和微软小冰聊天。我说我叫张钹,小冰就会傻眼了。因为它的语料库里没有我的信息。我如果说我是章子怡,小冰就应该可以聊下去。”

    AI手机的另一益处——隐私安全

    现如今,随着网络世界的日益开放、联网设备数量的急速增长,信息安全问题越来越难以治理。AI手机或能显著解决这一难题。

    过去的机器学习都要把数据收集后上传到云端,若这些数据和个人生活私紧密相关,上传到公有云就是个很有问题的做法。比如最近的案例,Google最近发布的ClipsAI相机就因为其“擅自”拍照上传到云端的做法而被诟病,甚至引来特斯拉CEO伊隆·马斯克(ElonMusk)的公开质疑;其语音助手也会在未经许可的情况下进行录音,并上传云端,这些都造成了消费者的恐慌。

    但如果手机本地端就具备了一定的机器学习能力,那么个人隐私相关数据收集与学习就不用再涉及云端,而是可以存放在本地端,就隐私的保护方面,要比云端处理可靠太多。

    总结

    人工智能之于手机,并非阳春白雪,那些无需用户刻意学习、持续提升用户体验、让手机尽可能帮助用户主动做正确决策的功能,才是手机人工智能的真需求。可以预见的是,AI手机已被提上日程,2018年,有没有可能是AI手机的元年呢?

责任编辑:张泽群

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