手機AI時代，巨頭們到底在爭什么？

　　讓我們回想一下那遙遠(yuǎn)的過去,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,是因為APP模式帶來了太多實用價值,身邊的人都用上了,自己甚至沒法不跟進。所以喬幫主的偉大之處,不僅在于顛覆了手機的形態(tài),更重要的是給未來手機的生態(tài)打開了入口。直到今天其能量與想象力也遠(yuǎn)沒有耗竭。

　　等到手機AI時代拉開序幕,這個邏輯似乎依舊通用。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(yī)療,有人用AI當(dāng)客服,甚至還有人用AI預(yù)測死亡時間,如何把這些令人咋舌的點子,全都移植到手機上,顯然才是這個時代真正的大生意。

　　但對于全新的人工智能世界來說,把開發(fā)者和開發(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。而這場關(guān)于開發(fā)生態(tài)的爭奪戰(zhàn),其實早已在巨頭間打得風(fēng)生水起。

　　對AI來說,千百萬聰明的頭腦才值錢

　　看一下今年集中發(fā)布的眾多真真假假的“AI手機”,會發(fā)現(xiàn)不少有意思的現(xiàn)象。比如去年華為Mate10上率先發(fā)布了場景識別、數(shù)據(jù)標(biāo)簽的拍照模式,結(jié)果今年各品牌的旗艦機全都加入了類似功能。

　　當(dāng)然不是說這種功能不好,確實場景識別+拍攝可以解決很多問題,帶來體驗升級。但問題是這也太雷同了吧?有那么多能力的AI,怎么會到了最后都變成一模一樣的“學(xué)生頭”了?

　　事實上,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、語音處理等幾大類數(shù)十種能力。至少可以改善直播和短視頻、攝影、社交、購物、AR、翻譯等六大類主流應(yīng)用的性能與體驗。創(chuàng)造未知流行應(yīng)用的可能性則更加誘人。畢竟手機廠商自己永遠(yuǎn)也做不了多少AI應(yīng)用,真正能讓普羅大眾接受手機AI的,是千百萬聰明的頭腦,甚至是基于AI解決方案的全新商業(yè)模式。

　　但豐滿的技術(shù)理想想要照進骨感的應(yīng)用現(xiàn)實中,總還需要那么點距離。

　　比如說,手機中缺乏AI專項處理能力的話,很多AI任務(wù)放到手機上會體驗很差,或者干脆跑不起來。再就是缺乏平臺和API開放性的前提下,開發(fā)者也不知道怎么把AI模型移植到手機上。更遠(yuǎn)處說,在無法確定未來利益與商業(yè)價值的情況下,開發(fā)者也不敢貿(mào)然投身手機AI開發(fā)這個新事物中。

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

　　當(dāng)然了,矛盾從來都是機會。尤其對于掌握技術(shù)先手優(yōu)勢和生態(tài)聚合底氣的玩家來說,在行業(yè)普遍無法完成一件事時完成它,或許是對未來最好的布局。而今圍繞移動AI應(yīng)用開發(fā)的爭奪戰(zhàn),其實已經(jīng)在少數(shù)幾個巨頭間悄悄打響。

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

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

　　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(gòu)的作用在于打通開發(fā)者環(huán)節(jié),引入生態(tài)開發(fā)能力。

　　到目前為止,HiAI架構(gòu)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(xí)開發(fā)框架,并且推出了開發(fā)教學(xué)課程以及兩代開發(fā)者主板。

　　我們耳熟能詳?shù)目焓?、抖音、美圖,以及不少購物、社交類應(yīng)用,都已經(jīng)披露了與華為和HiAI架構(gòu)進行合作的方案。比如快手會基于HiAI架構(gòu)開發(fā)新的直播特效、手勢與肢體識別、場景識別應(yīng)用,并且還將開發(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(zhí)行AI的思路相類似,但又有很大不同的,大概要屬谷歌在去年年底開啟的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(xí)開發(fā)框架TensorFlow的,只是其目的在于幫助開發(fā)者在本地設(shè)備上開發(fā)和運行汲取學(xué)習(xí)模型。這也導(dǎo)致其特性偏于算法開發(fā)一端,而比較輕視應(yīng)用和商業(yè)環(huán)節(jié)。