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手机上的AI技术有什么用？

谢邀 ， 
一些前言在本世代的几大手机芯片平台里（如高通/苹果的A系列/华为麒麟970等） ， AI已然成为了标配 。
比如iPhone X的A11仿生芯片里包含一个神经网络引擎 ， 华为的麒麟970芯片包含神经处理单元（或者叫NPU） ， 而Google的Pixel2最近刚刚被爆出内置一颗不为人知的AI加成的图像处理芯片 。
手机上的AI技术有什么用？
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那么问题来了 ， 手机里的AI芯片或者AI技术对于我们用户来说会有什么实际的作用吗？
请继续读下去 ， 今天我们就把这事说清楚 ， 哈哈~
由于移动芯片越来越小 ， 也越来越复杂 ， 他们开始承担更多及不同种类的工作 ， 就像GPU之于CPU的作用一样 ， GPU会接管所有视觉上的繁重工作 ， 以便CPU可以喘口气...或者让CPU可以专心忙于其他事情 。
那么移动芯片里新增的AI部分 ， 其实跟上文讲的GPU之于CPU的作用是非常类似 ， 不过AI芯片更多的任务是类似识别你宠物的照片 ， 而不是去渲染图像（类似将GPU的工作更细化 ， 当然这不完全对） 。
当我们在谈论AI的时候 ， 我们在谈论什么？
当说到这里的时候 ， 我们先来谈谈AI（artificial intelligence） ， AI这个词最近被炒得很热 ， 而且讲真 ， 未来的定义可能会发生变化 ， 但是从广义上来讲：AI是指用机器能模拟出人类风格的思想和推理（即类似你更加无法分辨电脑后的到底是人或是机器或是狗~） 。
那么如何用最快的速度假装一个AI出来？
如果一个人躲在电脑后面操作电脑 ， 假装这是一台自动执行的电脑 ， 那么这算是一种原始的AI（当然是假的AI） ， 话又说回来 ， 今天的AI科技是远远超过这一点的 ， 只是AI所想达到的一个目标是：像人类一样的机器人 。
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AI存在于你的手机里的模式 ， 具有更狭义的定义 ， 它通常涉及机器学习 ， 以及系统在其原始的设计之外学习的能力 ， 我们常常听到的“深度学习” ， 这是一种机器学习能力 ， 它试图去模仿人脑的多层计算 ， 人类大脑里类似的回路被称为神经网络 ， 基于我们脑内的神经网络 。
比如机器学习能够发现垃圾邮件 ， 当然目前我们识别垃圾邮件已经有了很多成熟的技术跟技巧 ， 但是你要知道：我们一般去识别垃圾邮件的方式都是基于预先的编程：比如识别发件人 ， 比如识别发件主题 ， 等等 ， 但AI将这个过程变得更有科技感：它学会了什么叫做垃圾邮件 ， 不管你有多少变化 ， 都逃不过AI的垃圾邮件检索系统 。
深度学习是非常类似的 ， 只是更先进以及细致入微 ， 类似电脑的视觉识别上 ， “深度”意味着更多的资料 ， 更多的层次 ， 以及更聪明的加权 ， 最著名的例子是：从100万张狗的照片里认出狗的样子 。（很多中国人对于老外是脸盲 ， 别说认狗了~）
旧式的技术 ， 其实可以做类似的图像识别任务 ， 但需要更长的时间 ， 也需要预先的编程 ， 而且在被识别的图像变化越来越多的时候 ， 结果的准确性会大大降低 ， 在如今算是比较强大的硬件环境下 ， 深度学习 ， 比起老式的机器学习 ， 给你工作带来的帮助 ， 要好得多 。
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再换一种理解方式：机器学习需要被提前告知说一只猫是有胡须的 ， 这样它才能去识别猫 ， 而深度学习则会自主发现：猫有胡须 。
智能机上面的AI芯片可以做什么？正如前面所提到的：本质上 ， AI芯片某种程度上做的事情跟GPU会有点重合 ， 只是更多的会集中在人工智能而不是图形的渲染上 ， 它提供了一个单独的空间 ， 让比较重要的机器学习以及深度学习可以进行 ， 与GPU一样 ， AI芯片让CPU可以专注于其他任务 ， 同时减少电池的消耗（随着科技的快速发展以及电池技术的缓慢发展 ， 电池的节能问题反倒成为一个大家都很关心的问题了） 。
而且（敲黑板） ， 这个AI芯片也意味着你的资料会更加安全 ， 因为AI的存在 ， 只需要很少的资料（或者干脆就不需要）发送到云端进行处理 。
而且再加一层 ， 这些特征在你手机里意味着什么？这意味着图像识别和处理要比原本要快得多 ， 例如 ， 华为声称：它的NPU可以每秒识别2000张图片 ， 比CPU去执行的速度要快20倍 。
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苹果声称它的AI芯片（包含在A11仿生芯片里） ， 识别你的脸 ， 识别你的声音 ， 一次拍摄拍很多张照片并自动选出里面最好的那张（在你按下快门后的逻辑） ， 苹果还声称它每秒能处理6000亿次的操作 。
而苹果更是在App内也加入了机器学习的可能 ， 这个模块叫做Core ML模块 ， App开发人员可以用这个模块来将图像识别和其它AI算法结合在一起 ， Core ML模块并不需要iPhone X这样的硬件去运行 ， 神经引擎（即上文苹果发布会讲的Neural Engine）处理这些类型的任务更快 ， 和华为麒麟芯片一样 ， 将所有这些资料上传到云的过程去处理的时候 ， 因为更少资料上传 ， 理论上提高了性能 ， 并降低了电池的消耗（一举两得） 。
手机上的AI技术有什么用？
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这就是这些AI芯片的真正目的：处理机器学习 ， 深度学习和神经网络加成 ， 在手机上 ， 比CPU和GPU更快地管理图像识别等 ， 当Face ID识别你越来越快 ， 越来越熟练 ， 你需要感谢神经引擎 。
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所以这就算手机芯片的未来吗？将来所有的智能机都必然会有专门的AI芯片吗？
随着人工智能AI在手机上的作用越来越大 ， 答案算是肯定的 。现在这些芯片只被用于一小部分任务 ， 但随着科技的发展 ， AI芯片的重要性在未来只会变得越来越大 。
其他网友观点AI属于人工智能 ， 在手机上加AI就属于传说中的人工智能手机 。
而这个噱头还是比较大的 ， 在去年乐视就本有这方面的手机要发布结果贾总把一副好牌打烂了 。
而今年话说华为貌似要出人工智能芯片 。噱头非常大 。不过真的能带来什么要看发布后 。
昨天三星发布了三星最新的旗舰机型 。小编也是看了一点 ， 不过刚好是关于AI的部分 。还不错 。也是手机发展的趋势 。
简单说AI使你的手机操作更加方便快捷 。改变传统的手机交互方式 。
也是科技发展的趋势 。
其他网友观点文/小伊评科技
手机上的AI技术其实是很有用的 ， 而且正在变得越来越有用 。目前的所谓的AI技术大体上可以总结为如下几个方面：
1.预测用户行为 ， 并提前做出预判 ， 提升用户体验 。
【手机上的AI技术有什么用？】2.聪明的响应用户的需求 ， 并且以流畅高效率的方式去实现 。
3.不断推出一些和AI相关的应用程序 ， 让手机的功能更加的丰富和智能 。
预测用户行为并给与预判和处理预测用户的行为是AI技术目前最新拓展的一个领域 。什么意思呢 ， 简单来说就是系统通过对用户平常的操作逻辑进行统计和数据汇总 ， 从而预测出用户的行为习惯 ， 然后提供一些行之有效的体验提升 。
就拿VIVO 最新发布的Origin OS来说吧 ， 他就支持了应用预加载功能 ， 这就是一个AI技术应用的典型场景 ， 那么我们也就来讲一下什么是应用预加载 。
手机上的AI技术有什么用？
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ORIGIN OS应用预加载技术
手机上所有APP在打开时都分为热加载和冷加载这两种状态 ， 其中热加载就是指该程序本身处于手机的运存当中 ， 所以其启动速度会很快 。
这一点大家应该都有所体会 ， 打开原本处于后台的程序要比打开一个后台没有的程序要顺畅的多 。一些安卓系统自带的软件为什么感觉他们打开速度很快 ， 原因就是因为他们本身的进程已经在运存当中了 。
而AI应用预加载功能其实就是利用AI技术记录用户的操作习惯和逻辑从而提前将用户下一个或者下几个将要打开的APP提前放置在运存当中从而减少用户在操作时的加载时间 ， 让系统的表现更加流畅 。
举一个例子 ， 当系统检测到一个用户在打WX后紧接着打开头条的概率是80% ， 那么系统就会在该用户打开WX后自动将头条放在运存当中以方便用户下一步操作 ， 这其实就是应用预加载功能 。
第二：聪明的响应用户的需求 ， 自动帮助用户解决实际的问题 。目前手机行业我们经常听到的诸如拍照时的AI场景识别 ， 语音助手等等其实都是一些AI技术介入的典型场景 。
我们同样以VIVO系统为例 ， 在VIVO X30系列发布的时候VIVO带来了一个非常有意思的新功能——人眼追焦 ， 该功能可以让照相机的焦点一直集中在被拍摄人物的眼睛上从而获得更加出色的人像照片 。
手机上的AI技术有什么用？
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而在后续的技术迭代中 ， VIVO又将人眼追焦功能升级为了万物追焦——用户设定一个物体 ， 作为焦点 ， 那么不管该物体怎么移动 ， 手机取景框中的焦点都会集中这个物体上 ， 从而获得更加出色的对焦效果 。
这两个功能其实也是AI功能的一种具体的应用 ， 都需要手机系统根据用户的设定来实时的追踪和识别物体 。
另外在VIVO FuntouchOS上还有一个我认为非常出色的一个功能——电话秘书 ， 当你有一些陌生号码打入的时候你就可以让电话秘书直接接听 ， 然后电话秘书会将双方的对话转译成文字方便用户来查看 ， 这个功能在不方便接听电话的时候非常非常有用 ， 这个功能其实也是AI技术的一种具体的实现 。
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第三：利用AI技术实现的功能这个方面大家用的应该就很多了 ， 譬如苹果的Siri ， VIVO的Jovi ， 小米的小爱同学等等其实都是AI人工智能的一个载体 ， 这些语音助手在某些场景下确实可以为消费者带来比较便捷的操作体验 。
另外很多手机厂商都围绕AI做了很多功能 ， 譬如我比较喜欢的VIVO funtouch 上的AI自动识别功能就是其中之一 。
总的来说吧 ， 手机上的AI技术是未来手机行业发展的一个重点 ， 而AI技术也确实可以给我们消费者带来非常与众不同的体验 。
文/小伊评科技

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