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手机AI创生史手机AI的旅行地图

作者:黄金城vip娱乐官网 时间:2021-03-10 01:03
本文摘要:我们讨论了很多关于手机AI的问题。半年过去了,很高兴更多的制造商和开发者再次参加了这个大命题,更多的消费者开始关注AI。 它还与移动AI平台、解决方案和黑色技术有关。智能手机的历史上有过很多激动人心的瞬间,AI的再次参加似乎计划了以下事项。 手机AI的出现和发展是为了告诉你手机的一部分进化在某种程度上完成了。在芯片、算法、开发平台、硬件、软件、传感器设备等要素的协同进化下,我们其次很可能目睹人与移动设备共存方式的持续转变。

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我们讨论了很多关于手机AI的问题。半年过去了,很高兴更多的制造商和开发者再次参加了这个大命题,更多的消费者开始关注AI。

它还与移动AI平台、解决方案和黑色技术有关。智能手机的历史上有过很多激动人心的瞬间,AI的再次参加似乎计划了以下事项。

手机AI的出现和发展是为了告诉你手机的一部分进化在某种程度上完成了。在芯片、算法、开发平台、硬件、软件、传感器设备等要素的协同进化下,我们其次很可能目睹人与移动设备共存方式的持续转变。从手机特有的功能(如照片、游戏、翻译),到旅行、商务、家庭等对每个人都很密切的生活方式,手机AI带来的冲击可能会改变。但是,在未来发生奇怪的事情的情况下,手机AI的路线也经常陷入堵车和恐慌。

很多“AI擦边球”开始经常出现。如果隐藏着劣质的货币效应,心底的波涛也不可避免。我们庞加莱可能是打开关于手机AI的科学知识旅行,进行足够全面的移动AI内容判别的时候了。

如果说手机AI/移动AI来了,在我们面前关长卷,游戏的说法各种各样。我进入了新地图。其次,我们要建立一个窥探这个新世界奥秘的旅游胜地。

第一站是从AI与手机相遇的历史遗迹中想起的。我们回到那个古老的过去——个月前吧。

“史”前时代:手机开始尝试人工智能,面对的问题是,手机AI进入了公共视野,意味着几个月前。但是,我们想理解这次相遇吗? 再倒回一点时间,不太多。七十年吧。

自从1951年会议确认了AI的概念以来,学界对人工智能计算的期待一直可以归纳为三点。像人类一样对话。像人类一样用眼镜识别万物的人一样推理小说和思考。

为了这三个目标,计算机科学和数学界希望有几十年,发明者希望有从逻辑到专家系统,再到机器学习的各种解决办法。有趣的是,在智能手机完全攻占人类生活方式后,这三个“小目标”正好可以满足手机下一次进化的市场需求:对话操作者抵消了触摸屏操作者的不便、机器视觉技术,手机照片基于多元数据的机器学习可以使手机解读用户的习惯和市场需求。从这个逻辑上看,我完全承认智能手机的下一步是AI。

但是,如何进入AI入口,对手机产业来说不是那么容易解决问题的问题。但是,在移动AI芯片频繁出现之前,各种手机寻找AI的方法层出不穷。

也许是可以称为手机AI的“史前时代”。例如,苹果手机曾经在语音助理Siri中掀起波澜。

Siri的巨大进化基本上是通过AI的语音交互和语义理解能力构建的。第一个Siri是解说模板,AI的重新加入使ta显得“聪明”。例如苹果手机自古以来就在寻找的图像识别和标签分类也是利用AI的图像解读技术构建的。

除了声音和图像,还尝试了AI解读用户。2016年,荣耀发布了荣耀magic,首次探索利用AI技术积极解读用户信息,获得积极的服务。除此之外,AI藏在手机更好的角落里。例如在很多双重拍摄解决方案中,必须使用AI的空间算法来优化照片效果。

但是,这些搜索面临着AI的神经网络和卷积运算模式与以往的运算和图像处理任务不同的问题。在CPU GPU的传统移动计算模式下处理很吃力,需要大量的电力。如上所述,苹果的图像分类使手机识别图像的运算非常慢,必须与云计算组合完成,因此苹果选择在晚上展开分类处理。

对用户来说,这样的隔年一天完成的运算当然体验不好。光荣的magic主动服务模式受到了称赞,但部署AI计算需要大量的电力消耗,无法解决问题。

AI很好,但运营AI耗电量非常大,到2017年为止是手机产业的共识。那么,解决办法是什么呢? 纪元:从AI芯片到每两只强壮的鹿几乎所有的技术发展史,重要节点的技术突破将成为撬动整个行业的“胜负之手”。燃油机在轮船,汽车上。交流胜过灯光和电器。

对手机AI来说,既然CPU、GPU分担简单的AI计算,任务就不可靠。其解决办法当然是分别建立深度自学和基于神经网络的AI专业处理单元。但是,类似的云计算芯片解决方案已经很多了,但在2017年中,这种技术并没有期待在移动终端上构筑。

准确地忘记了去年7月,一个同行在和我吵架。他说的是他报道了芯片十年的经验,告诉他AI移动芯片在5年内不可能经常出现……太好了。最后露面的不是我。

去年9月2日,华为首次发布了世界上第一个具备AI任务专业处理能力的移动芯片。麒麟970仅次于特征,除了CPU、GPU两个标准化处理单元之外,似乎还新增了AI处理单元NPU (NeuralnetworkProcessingunit )。

由于利用了深度自学处理技术,NPU可以比其他处理模式更慢地处理卷积、转移等深度自学任务,从而达到协议慢的AI任务处理能力。数据显示,处理完全相同的AI任务,麒麟970的异构计算架构享受约50倍的能效和25倍的性能提高,图像识别速度可以超过约2000张/分钟。当时的媒体称,AI芯片这种玩法是防火墙的自我娱乐,无法得到普遍的尊重。结果打了脸又自己来了。

9月13日,苹果在发布iPhoneX时发布了A11芯片。A11构筑了用于处理AI任务的运算单元“神经引擎”,开辟了iPhone的AI之路。

到了10月,法航发布了搭载麒麟970的旗舰机法航mate10,在拍摄、图像识别、用户服务几个级别进行了AI攻势。荣耀也随后推出了搭载麒麟970的V10。刚刚发表的华为P20也以此为基础,创造了DxO相机评价的分数新记录。

现在华为、荣耀、苹果的主流旗舰产品,今年搭载AI专用芯片,以此作为产品功能创造的基础,所以应该已经没有疑问了。仅仅几个月,手机AI就经历了从洪水到兴起的初期变化。舆论指出,唯二拥有专属AI芯片开发能力的苹果和法威将在下一个手机AI市场首演《双雄决斗》。

另外,Google在pixel2中用于在相机区域追加专用图像处理单元ImageProcessingUnit(IPU )的解决方案,三星期待通过新的语音交互功能提供AI体验。整个移动AI课程开始变得多样化。但是,一个共识可能已经在这场比赛的初期达成一致:专用的处理能力是AI体验的基础。

本源期共识: AI为什么要终端计算? 防火墙、苹果和谷歌都可能从一开始就确认了,有AI处理单元,有AI体验。这到底是什么道理,至今很多手机的评价和分析还不清楚。让我举个例子。

应该有很多人使用照片中诸法之花的功能。春天是踏青的季节,这个功能今天忽视了一切。但记住,这种代表性的AI体验只是反应非常快。

你必须用各种方法用软件等一会儿。如果网络不好的话就更好了。这是因为图像识别的消费计算能力小,在云中展开数据库被赋予,最终带来体验不是瞬间。

但是,CPU和GPU也可以处理AI任务。为了在单个CPU上也能处理图像任务,根据目的计算能力不足,存在功耗过低或不会大幅延迟的问题。诸法花倒下了也会让步,这么典雅的事情还在等着,但是如果在直播中展开AI的优化和识别,以低延迟扩大耗电量不也太过分了吗? 这是AI处理单元在终端上完成AI任务的第一个原因。

需要提高处理速度、动态协议、低功耗、处理简单的AI任务。另一方面,最近Facebook的数据泄露事件引起了轩然大波,但迄今为止,Google和苹果也出现了很多与数据库泄露相关的问题。在AI时代,用户将语音、图像和视频传达给系统,完成识别和优化已经是必须的。

但是,扩散到云中,把自己的数据传递到很远的服务器上,可能有点不舒服。拍电影当然可以,但如果是自己和家人的照片或视频,我想随时冒着可能泄露的风险扩展到云端展开AI处理,很多用户会自由退出。这是手机必须配备AI处理单元的第二个理由。终端的处理,确保安全性。

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当然,云培训设备、终端设备服务用户的“云一体化”想法更合理。但是,终端AI的处理能力对AI服务的整个闭环是不可或缺的,但攻击是最好的一环。除了上述两点,在将近半年的手机AI本源史上,还有一件事。那我们到底想要什么样的AI体验? 我再推荐一个例子,去年法威为Mate10发布场景化照片模型后,小米mix2S今天也发布了宣传技术几乎相同的功能。

我相信旋律的将来不会再看到更多的场景识别照片,最终成为今年主流机型的标准。但你知道AI不能这样和雷一样吗? 记住史蒂夫乔布斯带来了智能手机创新。下一个突破是引进APP模式,将各种功能和体验转移到同一个手机上。

AI本来就应该是多样的,更有想象力的技术逻辑,为什么变成了“天下一家,遗言再做一次遗言他”? 开发AI算法更简单(模仿更简单),把各种AI功能凑齐百花有点用。这是AI必须在终端上完成计算的第三个理由。

通过硬件获得标准化AI的加速能力,引进研究开发生态。例如,如果手机AI的计算能力相反,也不会取得对外开放模块,只是自己制作了非常简单的AI功能。

那个开发者特别想出牛的AI创新也几乎没有用。使用少数AI功能,赌消费者能不能买账,还是使用千万开发者的创新能力,赌AI生态的开花结果,似乎不是特别浪费的选择问题。

所以,从手机AI整体的有无到有无,从野蛮的成长到发展,基本上可以认为是问题和一个问题。我们到底怎么做AI呢? 答案是,回顾最难的道路,建立从芯片到平台,再到生态的逻辑闭环。AI不是魔法,不能从空中开花结果。


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