人工智能與智能手機：天作之合還是亂點鴛鴦？

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現如今，人工智能已經被融入到科技領域的方方面面，智能手機自然也不例外——幾乎所有手機廠商都開始在產品當中加入AI功能。

但在智能手機的發展歷程當中，從來都不缺所謂的“未來趨勢”，但它們中有不少隻不過是靠行銷火了一把，很快就銷聲匿跡。因此在面對人工智能與智能手機的結合時，我們是否也應該保持謹慎態度呢？

到底什麽是人工智能？

人工智能是一個涵蓋範圍非常廣的技術概念，我們很難去準確地對其進行定義。不過從廣義上講，當機器能夠在沒有明確定義的前提下做出推斷和決定，就叫人工智能。

許多人都把人工智能稱作是一種概念未來的技術，從某些方面來看，它也的確如此。人類大腦執行運算的速度完全無法和處理器相提並論，但人類可以感知周圍的世界，並區分物體、動物、形狀和大小，而機器卻不能。

Facebook的開源影像識別工具

為了擬補機器在這方面的缺陷，人工智能就應運而生了——它將幫助智能手機（以及其它類型的設備）去理解周圍環境，並自行作出決定。

人工智能之下有機器學習和深度學習兩大塊。簡單來講，機器學習讓電腦 / 手機能夠通過數據自我學習和自我提升，而無需明確編程；深度學習是機器學習的一個子集，目的是模擬人腦的運作方式。深度學習是一個非常先進且精密的技術，用非常通俗的話講，它會使用擁有許多層次結構的神經網絡去學習並決定最優解決方案。

與智能手機的結合

在智能手機體驗當中，人工智能和機器學習已經被應用在了許多層面當中——從谷歌地圖和蘋果地圖這樣的地圖服務，到Siri、Google Assistant和Cortana這樣的智能語音助手。

與此同時，手機廠商也開始為人工智能搭配專用的硬體，來進一步提高它的工作效率和體驗。華為的麒麟980、蘋果A12仿生、以及谷歌Pixel系列專為拍照服務的Visual Core。在機器學習和深度學習的作用下，智能手機學會了許多新花樣，比如在拍照時分辨出不同的場景（並使用相對應的預設參數），自動優化軟體設定，提升安全性和續航，以及加速用戶的每日任務。

接下來，我們就從軟體和硬體兩方面來講講智能手機與人工智能的結合。

基於軟體的人工智能

在軟體這一塊，由人工智能驅動的智能語音助手存在的時間已經不短了。包括Google Assistant、亞馬遜Alexa、蘋果Siri和三星Bixby在內的智能語音助手都會使用人工智能去理解我們的語音命令，不管你是想要在網上搜索內容、打電話還是叫計程車。大多數智能語音助手都能理解上下文，以及用自然語言提出的問題。在機器學習的幫助下，它們還能不斷學習並自我完善，隨著使用時間的增加來提高自身的智能性。。

機器學習也被應用在了Gmail、搜索和地圖類應用當中，就連我們在網站上看到的定向廣告也是它們的“功勞”。當你在地圖和搜索類服務的搜索欄輸入內容時，機器學習就會根據你過去的搜索記錄、當前位置、熱門趨勢提供建議。

谷歌相冊和iOS相冊也會使用人工智能來整理照片，或是幫你找到特定的照片（某個人出現的照片、有狗狗的照片、或是假期拍攝的照片等）。Gmail的優先收件箱（Priority Inbox）可自動對你的郵件進行篩選，並找出當中那些重要的郵件。

作為人工智能研發的長官者之一，谷歌還有更多值得一提的功能。在今年的Google I/O大會上，他們就介紹了一大堆圍繞著人工智能開發的功能，比如Gmail的智能編寫功能（在你寫郵件時通過機器學習提供遣詞造句的建議），更加效率的YouTube影片 / 電視節目CC字幕，Google Assistant自然語言處理能力等。他們還展示了一項名叫Duplex的技術，可讓Google Assistant來幫你接電話。而在最新發布的Pixel 3和3 XL身上，名為screen call的新功能還能讓Google Assistant幫你篩選詐騙電話。

專用人工智能芯片

為了進一步提升人工智能在手機上的工作效果，有的廠商還在自己的產品當中加入了專用的硬體。華為的麒麟980都配備了神經處理單元（NPU），可讓人工智能計算在本地進行，，而不是依賴於雲端；蘋果的A12仿生也配備了一個神經網絡引擎，負責面容ID和其他機器學習任務。

那麽這種人工智能芯片能帶來哪些好處呢？簡單來講，它的到來讓手機可以在本地進行所有的計算任務，而不必將數據上傳到雲端。如此一來，用戶的隱私得到了更好的保護，手機在執行相關任務時的表現也會進一步提升。

和去年的A11仿生相比，蘋果新一代iPhone所使用的A12仿生處理器在性能方面得到了加強，神經網絡引擎也得到了更新。新的引擎擁有8個核心，每秒可執行5兆次運算。由於能效的提升，設備的續航能力也得到了加強。

此外，新的神經網絡引擎在識別目標的頭髮和眼鏡時也更加效率，並會對影像進行相應的處理。它還能提升面容ID的識別速度，並支持第三方應用接入。

華為今年發布的麒麟980也在人工智能方面獲得了進一步更新。它配備了雙核NPU，可進一步提升處理器在執行人臉識別、物體識別、物體檢測、影像分割、智能翻譯等任務時的表現。具體到影像識別速度上，麒麟980每分鐘可識別4500張影像，相比上代麒麟970提升120%。

谷歌本月發布的Pixel 3系列使用的是驍龍845處理器，後者並無專用的AI處理單元。但和去年一樣，谷歌也為今年的兩款設備配備了Visual Core芯片，目的是增強手機的影像處理能力。

根據谷歌的介紹，Visual Core匯編HDR+影像的速度要比應用處理器快5倍，而能耗只有1/10。它能夠處理和拍照相關的複雜影像及機器學習任務，從而帶來了基於當前場景的自動拍照參數調節。

仍有缺點和不足

在智能手機這個應用領域，人工智能已經展現出了很大的潛力。但是，兩者的結合不過是這一兩年才開始的，因此不足和限制依然存在。

首先，人工智能在智能手機身上的應用範圍目前還較為有限。就目前而言，人工智能為智能手機帶來的提升主要體現在拍照效果和智能語音助手智能性的加強。這兩項提升不可謂不重要，但我們所期待的顯然不止於此。

說到智能語音助手，雖然經歷了這麽多年的發展和成熟，但語音助手仍然沒有擺脫掉不夠智能的缺點。手機廠商在產品發布會上總是少不了提兩句自己在提升語音助手智能性方面所進行的改進，但在實際使用當中，語音助手給人的感覺仍然還是笨笨的，感知上下文的能力尤為欠缺。

此外，雖然廠商已經開始在手機當中加入專用的AI芯片，但它的服務對象基本上只有第一方服務和應用，對第三方的支持仍然十分匱乏。很顯然，這種現狀限制了AI芯片發揮自己的全部潛力。如果能有更多第三方應用利用到手機的AI芯片，智能手機的AI功能將變得更加五花八門，這也就進一步提升了AI芯片和AI功能本身的實用性。

警惕掛羊頭賣狗肉

最後我們要說的就是手機廠商的誇大和虛假行銷問題了，這一點在二三線廠商當中尤為嚴重。人工智能目前缺乏一個統一明確的定義，而這一點正好就被某些廠商所利用。一項再普通不過的手機功能，加上“基於人工智能”這樣的標語就立刻變得高大上了，也更容易吸引（其實是誤導）消費者——即便它們和人工智能毫無關係。

舉個例子，華碩ZenFone 5有一項名叫Power Boost的功能，可自動對手機性能進行管理，讓手機在處理繁重任務時能夠提供更好的表現。我們在華為的Mate系列上見過類似的功能，它的算法能夠學習用戶的使用習慣，來理解如何對性能進行最優調整。但是在ZenFone 5這款手機身上，華碩承認Power Boost並不是基於機器學習工作的，但它仍然被列為手機的“10大AI功能”之一。

此外，自拍也是假AI功能的重災區。許多廠商都生產自己的產品擁有基於人工智能的美顏功能，有的手機也的確會使用某種機器學習算法去區分不同的面部特徵和膚色，但當中的大多數都是為了和人工智能沾親帶故所進行的虛假行銷。

名副其實的未來技術

人工智能絕對不只是一個流行詞匯——你無法去否認它能給智能手機帶來革命性變革的潛力。即便是在目前的初級階段，人工智能已經讓智能手機的某些功能和體驗得到了大幅度的提升。等到這項技術發展成熟，我們使用智能手機的方式恐怕將會被徹底改變。

總而言是，人工智能是一項強大且值得期待的技術。手機廠商們都應該踏踏實實地去開發技術，畢竟虛假行銷不是長久之計。