從高山到平原：移動AI下沉的關鍵節點

標籤：手機AI

在我們的常識體系中，科技一詞往往有兩種定義。第一種是封存在實驗室裡的科技，它們如同高嶺之花，只有少部分山頂上的人才能接觸和瞭解這些科技，大部分人只是在新聞中聽說過。第二種則是進入了生活的科技，人們時時刻刻都在使用它，將其視作一種常態而不再把“技術”作為關鍵詞。

從第一種到第二種的過程，即是科技下沉的過程。在下沉中，科技會改變人類的生活，會因此衍生出高價值的產業鏈，從而進一步推動科技自身的進步。

這個過程曾經發生在智能手機上，也正發生在移動AI上。

移動AI並非奢侈品，讓高嶺之花開遍平原

目前來看，移動AI通常集中在蘋果、華為、榮耀等幾款搭載了AI晶片的旗艦機中。但任何一項科技的應用化發展，都離不開反覆投入使用再進行調試。對於AI這種需要資料累積的技術來說尤其如此。

想象一下，如果未來移動AI技術帶來的語音助手、使用者習慣學習等等功能都只能應用在幾款手機上，很有可能導致兩種後果。第一種是由於無法攤薄技術研發成本，能夠承載終端AI計算的手機會很昂貴，第二種是由於使用者數量少無法帶來邊際效應也缺乏流量支援，參與移動AI應用開發會變成一件低回報率的事情，最終只能由終端製造企業自己承擔服務開發。

不過集合了這兩種特點的手機已經有了——起步價49999元人民幣，購買後即提供收費私人助理服務的Vertu手機。

手機廠商和晶片廠商重金押注移動AI，自然為的不是再造一個Vertu，而是希望藉助技術的提升完善硬體普遍的使用體驗，碰撞出完整的商業機會。讓移動AI功能下沉到更多終端中去，才能讓高嶺之花開遍平原，成為供養整個移動AI生態的作物。

但目前的現狀是，移動AI的相關應用很少，大部分集中在拍照、錄影等影像處理和翻譯、語音互動等等自然語言處理的簡單應用上，移動AI的想象力還沒被完全開啟。同時能進行本地AI計算的終端數量不多，開發人員如果想在產品中加入深度學習等等功能，就需要配適多種終端的不同解決方案——A型號可以在終端完成計算，B型號卻要在雲端進行計算，為了包容兩種解決方案，開發人員只好在產品設計中加入更多彈性，最終犧牲一部分功能和體驗。

硬普及和軟開放：移動AI下沉的兩個節點

但沒有任何一種技術的下沉是無緣無故發生的，目前來看移動AI會在以下兩個節點開始發生下沉。

第一個節點是移動AI晶片向中端乃至低端機型的普及。

經過此前的介紹，我們知道移動AI體驗的關鍵在於獨立的神經網路計算處理器，利用異構計算極大地提升算力並降低計算任務的能源消耗。因此移動AI想要向更多使用者下沉，必然需要NPU向更多機型普及。

如今麒麟970已經搭載在華為P系列、Mate系列以及榮耀10和V10中，遍布了2500-6000元的中高端+旗艦兩個檔次。有訊息稱華為在麒麟659的下一代——麒麟670中也會搭載NPU，把端側AI能力進一步下放給千元機。

除了麒麟海思，高通推出的AI Engine模式也在讓更多機型增強端側計算能力，雖然高通用向量處理+CPU+GPU的解決方案來替代NPU，在最終實現效果上還與NPU有著一定的差別，但毫無疑問的是，未來在一系列晶片和AI引擎的加持下，手機的端側算力會出現普遍的提升。這也給移動AI下沉的第二個節點提供了先決條件。

第二個節點是移動AI應用開發適配性的提高。

在一千款手機中加入同一款移動AI應用，顯然是達不到下沉的目的。相比硬體，應用生態的百花齊放才是讓消費者感知到移動AI的關鍵。而在這方面付出最多的顯然是華為。

在通過麒麟970佔據了端側AI的先發優勢後，華為一直很注重應用生態的打造，在HiAI移動開發架構中開放了多項軟硬體能力，還推出了開發板HiKey 970。目前在華為的應用市場中，已經可以看到一系列具有AI能力的應用，包含拍照、翻譯、短視頻、社交等等多個情境。

但值得注意的是，在不久前的華為分析師大會上，華為消費者BG智慧工程部部長張寶峰解釋道華為HiAI架構和其他能夠實現異構計算的AI晶片是有相容性的。也就是說開發人員在HiAI架構上開發的AI應用，在搭載了麒麟970以外的手機上也能應用，只是根據端側計算能力的強弱有著體驗上的差別。

對於開發人員來說，這無疑是最有誘惑力的一點，一方面可以佔據HiAI的高效開發優勢，另一方面又在可見的端側AI未來中把應用推向更廣闊的市場。開發人員的動能終將進行轉化成電能，用豐富的應用體系點亮移動AI生態。

學霸的“心機”：移動AI下沉會削弱華為的NPU優勢嗎？

但移動AI的下沉同樣也會帶來一個問題：當最大的優勢開始下沉，是否會削弱當今主打移動AI手機廠商體驗獨佔性？

想象一下，如果以往只能在旗艦機中體驗到的離線機器翻譯、情境識別拍照等等功能，一下子突然成了所有手機的必備功能。對於華為這樣重金投入研製NPU、打造HiAI開發生態的企業，好像顯得有些“不公平”。但在這時華為堅持開放HiAI的適配性，顯然是選擇了另一種方式參與競爭。

我們可以回想起智能機與功能機迭代的情形，蘋果等廠商作為先鋒掀起了觸屏智能手機的浪潮，很快其他廠商就進行跟進，甚至打起了千元機大戰，以更低的價格向消費者提供類似的體驗。但等到智能機真的成為一種常態時，反而加大了蘋果的優勢：當人人都可以擁有大屏時，我們才開始注重螢幕的解析度和互動感，當我們已經離不開智能手機應用時，才會注重哪些手機使用應用時更流暢。

同樣的道理，也一定會發生在移動AI上。目前來看華為等廠商固然擁有NPU硬體獨佔優勢，但只有當移動AI徹底下沉，成為我們生活中不可或缺的部分，這樣的獨佔優勢才能真正顯露出來。

當我們習慣於用語音和手機互動，才會去追求哪款手機可以更精準的聽懂我們的話；當我們習慣於端側AI帶來的快速處理，才會提高閾值不斷追求NPU帶來的高效體驗。

就好像在一個班級，大家都不及格的時候，考八十分和考九十分都算得上好學生，但等全班都考到了八十分，才能展現出九十分的可貴。如今盡心儘力推廣HiAI架構，培育移動AI生態的華為，就是一位九十分的學霸在幫全班的學渣“補習”。下沉不是最終目的，下沉後的細緻體驗差異，才是移動AI的真正戰場。

在2018年的新機發售季，雖然有不少廠商打出了AI手機的旗號，但移動AI的真正競爭還尚未開始。等到發布會上“手機AI”、“AI手機”的叫賣聲漸漸停歇，真正的角鬥才會開始。

耐心等待，你想象中的移動AI或許就會在下沉之後出現。

從高山到平原：移動AI下沉的關鍵節點