從工具到“外腦”，AI能否拯救手機(jī)
如果說全球最受歡迎的電子消費(fèi)品有個(gè)排行榜的話，那么手機(jī)無疑是榜單中的NO.1。
1973年4月3日，距離今天44年前，摩托羅拉一名叫做MartyCooper的工程師在街頭拿出了一臺重2.5磅、長9英寸、厚5英寸的移動(dòng)設(shè)備，按下摘機(jī)按鈕后，成功向貝爾實(shí)驗(yàn)室撥出了第一通電話，就這樣，第一部傳統(tǒng)意義上的手機(jī)誕生了。而在經(jīng)歷了傻瓜機(jī)到功能機(jī)再到智能機(jī)的幾輪換代后，手機(jī)開始成為人們身邊最親密的伙伴，它不僅幫助人們建立無邊界的溝通，也讓移動(dòng)互聯(lián)的世界走得更快。
但手機(jī)的出貨量如今已經(jīng)走到了一個(gè)高位，在眾多手機(jī)調(diào)研機(jī)構(gòu)的出貨量預(yù)期中，未來幾年的手機(jī)增長率可能都在個(gè)位數(shù)甚至是更低的數(shù)據(jù)下徘徊。并且，在很長的一段時(shí)間內(nèi)，手機(jī)上已經(jīng)沒有出現(xiàn)過顛覆式創(chuàng)新的方案，從雙攝到指紋解鎖再到全面屏，千機(jī)一面開始讓消費(fèi)者感到疲倦。
誰能替代手機(jī)？智能硬件的狂歡與落寞、AR、VR的興起與沉寂，即便是大熱的智能音箱也無法讓這個(gè)問題的答案變得清晰。但圍繞在手機(jī)上下游的科技廠商們已經(jīng)開始有所覺醒。去年，GoogleDeepmind團(tuán)隊(duì)的AlphaGo戰(zhàn)勝了職業(yè)九段李世石，庫卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，才在世界范圍內(nèi)掀起了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注，但蘋果、華為以及高通等眾多廠商早已開始探索AI在移動(dòng)端的可能性。
以手機(jī)AI芯片為例，在2007年高通開始啟動(dòng)人工智能項(xiàng)目，并開始探索面向計(jì)算機(jī)視覺和運(yùn)動(dòng)控制應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)脈沖神經(jīng)方法，隨后還將其研究范圍從仿生方法拓展到了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。雖然人工智能硬件未來呈現(xiàn)的方式也許是多樣的，但在高通看來，人工智能的設(shè)備首先是高性能低功耗的設(shè)備，然后能夠利用現(xiàn)有無線通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)利用5G設(shè)備端和云之間的智能配合和連接，而這些都是高通過去幾年所專注的領(lǐng)域。
和芯片廠商高通一樣，蘋果在人工智能領(lǐng)域的布局也幾乎在十年前就已經(jīng)開始，2008年蘋果以2.78億美元收購了2003年成立于加州的高性能低功耗處理器制造商PASemi，并在兩年后又以1.21億美元收購了1997年成立的美國得州半導(dǎo)體邏輯設(shè)計(jì)公司Intrinsity，專注于設(shè)計(jì)較少晶體管、低能耗同時(shí)具備高性能的處理器。除了芯片之外，從2010年至今，蘋果還陸續(xù)收購了幾十家創(chuàng)企，包括語音識別、圖像/面部識別、計(jì)算機(jī)視覺、AR、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、地圖、定位等。
對比高通和蘋果，華為的布局稍晚，但追趕的速度并不慢。
2009年，K3v1發(fā)布，這是華為海思成立以來發(fā)布的第一款智能手機(jī)芯片。雖然由于技術(shù)上的不成熟導(dǎo)致這款芯片最終沒有走向市場化，但這顆芯片卻開啟了華為海思后面的狂奔模式，庫卡機(jī)器人何服電機(jī)維修，也有了麒麟的成長。華為海思的一名技術(shù)高管艾偉曾經(jīng)這樣對筆者表示，人工智能將使移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到智慧互聯(lián)時(shí)代，華為不僅僅希望未來的手機(jī)能聽懂、看懂，甚至希望它能夠以人類的思考方式來理解人類訴求，讓人們獲得自主而恰當(dāng)?shù)男畔⒑头⻊?wù)。
事實(shí)上，作為手機(jī)芯片廠商，高通在新技術(shù)上做提前布局不需要任何理由，但對于蘋果和華為來說，之所以從芯片層面就開始介入競爭，筆者認(rèn)為根本的原因還是在于對核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)全面掌控的渴望，特別是AI技術(shù)的核心強(qiáng)調(diào)的是對海量數(shù)據(jù)的處理，無論是出于安全性還是商業(yè)性的角度，從底層到平臺，手機(jī)廠商都需要構(gòu)建自己的能力，而不是受制于人。
但也有一個(gè)不爭的事實(shí)是，由于AI研發(fā)投入過大，滲透上游對于手機(jī)廠商來說并不一定是一個(gè)好的選擇，特別是對于手機(jī)利潤依然較低的國產(chǎn)手機(jī)廠商們來說，等待市場成熟也許是更好的機(jī)會(huì)。
因?yàn)閺氖袌鰜砜�，目前AI在手機(jī)上能夠?qū)崿F(xiàn)的功能還主要集中在圖像識別和處理上。比如打開照相機(jī)，如果你把相機(jī)對準(zhǔn)一個(gè)人，那么預(yù)覽畫面的左下角就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)人的小圖標(biāo)；如果你對準(zhǔn)植物，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)植物的小圖標(biāo)。更確切地說，這種AI仍然是嬰兒狀態(tài)，即需要用戶發(fā)送指令，手機(jī)上的AI才能發(fā)揮作用，執(zhí)行的是被動(dòng)式反應(yīng)。
但在未來，行業(yè)中達(dá)成的共識是，AI技術(shù)可以讓手機(jī)基于用戶行為習(xí)慣自我學(xué)習(xí)，進(jìn)而優(yōu)化、智能感知用戶場景、預(yù)測用戶行為再智能分配資源。更直觀地說，隨著AI在手機(jī)中的應(yīng)用，手機(jī)開始主動(dòng)觀察你、理解你，手機(jī)原來只是個(gè)工具，庫卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，但在未來會(huì)變成了一個(gè)外腦，不再只是一個(gè)硬件狀態(tài)。
例如，在拍照時(shí)，手機(jī)在極短的時(shí)間內(nèi)完成場景檢查后，自動(dòng)調(diào)出與場景相匹配的拍照模式并調(diào)節(jié)好最佳參數(shù)，甚至已經(jīng)構(gòu)好了圖，而我們要做的，就是按下快門鍵，真正實(shí)現(xiàn)隨手拍，改變現(xiàn)在拍完照之后還要用各種P圖軟件調(diào)整照片的模式�，F(xiàn)在，在網(wǎng)上買了電影票，進(jìn)入影院后，還要打開手機(jī)調(diào)出取票碼再取票，以后可能就沒有這種場景了，手機(jī)可以自動(dòng)定位用戶位置，當(dāng)定位到用戶到達(dá)了電影院，并且記憶過主人曾買過這個(gè)電影院的票子，那么即使是在鎖屏界面上，也可以將取票碼推送給主人，同樣的情況還可以用于快遞、打車等生活的各個(gè)方面。
AI能否拯救滯漲的手機(jī)行業(yè)，目前還說不清楚，但不可否認(rèn)，手機(jī)和AI的結(jié)合將會(huì)是未來科技風(fēng)口之一。不過，猶如科技迭代總是需要周期，手機(jī)進(jìn)入真AI時(shí)代、開辟出顛覆性的變化并且找到落地場景也需要走更長的路。