骁龙845出品概念出现根本失实,AI手提式有线电话机扎堆出炉

对于眼下“拼红了眼”的智能手机市场来说,全面屏似乎已经成为上个世纪的产物。如果现在在发布会上不提点“人工智能”的东西,很抱歉,下一波手机洗牌中,也许很快就会被其他厂商“秒杀”。
从2017年下半年开始,几乎所有的手机产品在发布时都搭上了AI的概念,比如三星的AI助手Bixby可以通过摄像头完成智能翻译、汇率转换等。华为也发布了首款集成NPU神经网络处理单元的芯片,随后发布的Mate10、P20、荣耀V10、荣耀10等产品中都加入了拍照识物的功能,荣耀10更是能对专业摄影师的取景、参数、构图经验进行深度学习。就连低调的苹果,也在芯片上加入了“仿生”的噱头,表示拥有一个每秒运算次数高达6000亿次的神经网络引擎,而“神经网络”一词的使用,也带动了今年一波手机发布会PPT的跟风。
AI在当前更像是营销噱头,千篇一律的技术渲染并没有在一季度给这个市场带来更多的好消息。根据中国信息通信研究院发布的《2018年3月国内手机市场运行分析报告》,一季度国产品牌手机出货量同比下降27.9%。
“AI不是一个功能、一个模块或一项技术,而是由芯片算法、系统等共同组成的完整系统,一个公司如果想构建真正的AI能力体系,硬件、智慧系统和应用这三个层面必不可少。”荣耀总裁赵明在GMIC全球移动互联网大会上指出,当前行业中拥有大量的“跟风式”AI,即算力无本质提升的包装式AI、功能无实质落地的炒作式AI、缺乏生态建设的封闭式AI。
新品含金量几何
集邦咨询行动式记忆体研究经理黄郁琁2日对第一财经记者表示,以智能型手机领域来看,近年上游厂商在芯片开发上都包含AI应用,相信AI的应用会更加普及,触角也会向下延伸至中端手机。但品牌若要做出差异化,必须投入巨大资金进行AI应用的构建。
在他看来,AI分为三个层次,包括第一层的芯片和硬件,针对AI的核心处理打造适合于AI算法的硬件,以及第二层打造AI智慧系统,增强自我学习认知、计算机视觉,还有第三层,应用生态。在其中的任何一个层次发力,都可以享受到这个产业发展的红利。
但实际上,目前市场上更多的AI手机仍处于“跟风式”营销状态。比如使用较老的芯片架构,没有本质的升级,却“包装成”第三代、双核等AI芯片概念,实际上算力却远远落后于行业水平。又比如说,在拍摄功能上冠以AI的名头,宣传大于实际体验,但是实际拍照效果不佳,甚至有的只是在发布会PPT上包装场景识别分类,在手机功能上没有任何体现。
“的确,目前很多AI手机上强调的能力还是主要集中在图像识别和处理上。”黄郁琁对记者表示,比如打开照相机,如果你把相机对准一个人,那么预览画面的左下角就会出现一个“人”的小图标;如果你对准植物,就会出现一个植物的小图标。更确切地说,这种AI仍然是“婴儿”状态,即需要用户发送指令,手机上的AI才能发挥作用,执行的是“被动式反应”。
“以目前AI的发展来看,多以单一的AI应用为主,像是语音辨识、智慧环境感测拍照等。”黄郁琁对记者说。
“但实际上,人工智能未来会成为人脑的协处理器,缩短与专家之间的差距。”赵明对记者表示,AI技术可以让手机基于用户行为习惯自我学习,进而优化、智能感知用户场景、预测用户行为再智能分配资源。更直观地说,随着AI在手机中的应用,手机开始主动观察你、理解你,手机原来只是个工具,但在未来会变成一个外脑,不再只是一个硬件状态。
能否“拯救”滞涨市场
随着AI手机产品的密集发布,一场场AI手机营销战呼啸而来。
但无论是手机厂商负责人的公开表态,还是调研机构透露出的数据,焦虑的心态与胶着的市场态势并没有在一季度得到缓解。相反,更多的中小手机厂商的生存变得更加困难。
OPPO副总裁吴强表示,当前T形格局下,头部企业的竞争更加激烈。在他看来,首先自己不能犯错误,如果犯错,规模很快会被其他竞争方吃掉。可以等到竞争对手犯错,来获取对方的市场份额。
而头部企业的围守攻让更多的中小品牌面临着份额持续减少的压力。从分析机构赛诺提供的数据排名可以看到,中国市场一季度两极分化明显,排名前六的厂商一季度出货量均为千万级,从排名第七的魅族开始,金立、三星、小辣椒的出货量却都是百万级。这也意味着排名在十名以外的手机厂商,出货量在第一季度不及百万,每个月平均下来连40万的销量都达不到。
对于中小品牌来说,市场严冬已经是不争的事实。
在诸多分析师看来,AI能否拯救“滞涨”的手机行业,目前还说不清楚,但不可否认,手机和AI的结合将会是未来科技风口之一。
黄郁琁认为,犹如科技迭代总是需要周期,手机进入真AI时代、开辟出颠覆性的变化并且找到落地场景也需要走更长的路。
华为终端负责人余承东曾经将集成NPU人工智能处理单元的芯片称为芯片中的“核武器”,一颗手机芯片背后站着上万人的研发团队,都是硕士、博士,采用的是集成了专用独立硬件处理单元的NPU,由NPU独立完成专项的AI运算任务,提升AI运算能力。
相较之下,高通运用的是CPU、GPU、DSP三大模块进行AI运算,通过神经处理引擎对具体的AI任务进行分析与下发,而联发科则是使用“双核APU”,通过多颗DSP的能力来提升图像后处理的运行效率,再做AI相关的图像处理算法。
“像AI、芯片都是重资产投入的,而且一投就是十年,十年才打造出今天在人工智能上面领先的芯片。”赵明对记者表示,在充分比较和选择的时候强者会更强,手机品牌的集中度会越来越高。

不知不觉中,手机行业悄然掀起了一股AI风潮。很多手机厂商在开发布会、给新品营销造势时总免不了用上AI、区块链等极具噱头意味的名词。

这两天智能手机领域最热门的话题就是高通骁龙845处理器的发布,作为很多手机厂商年度旗舰机首选平台,骁龙845被给予厚望,说实话,我也很期待,期待845有惊艳的表现,尤其期待它在人工智能方面有更好的表现,这样,智能手机可以在它和和麒麟平台的带领下比翼双飞,激发出更智能化的体验。

但这些所谓的AI手机真的能给用户体验带来颠覆性的改变吗?很遗憾,实际上并不能。和手机行业中曾经流行的很多概念或技术一样,对很多厂商而言,AI不过是另一个华丽的营销包装罢了。

但是,但是,昨天看了某些媒体报道后我彻底蒙了!老张的表情是这个,吃的饭差点喷出去!

以很多手机吹嘘的“AI美颜”为例,实际上没有几家做了硬件底层的AI芯片,最后的效果其实和普通的美颜算法并没有本质的区别。很多手机上的“AI助理”,本质上也只是接入第三方技术的语音助手而已。

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那么,什么才是真正的AI手机?今天我们就尝试给出一个答案。

这就是所谓年度旗舰机平台的表现?槽点太多了,先看看通用指标,也就是个一个普通提升而已。我甚至觉得和835没啥提升,不就是主频提升、GPU提升、ISP提升、modem提升吗?对了,modem里说支持5CC载波还说业界首创,这个真是打脸啊,华为麒麟970早就支持5CC了啊。呵呵,还说第一个安全芯片做进手机平台,拜托,麒麟960早一年前都做进去了,难道写PPT的人没去了解下对手吗?

真正的AI手机是什么样的?


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1、手机AI是一套系统工程

简单来说,真正要在手机上实现AI功能需要满足四个条件:芯片、算法、云服务和系统。

AI本质是大量的计算,手机上实现AI首先要专门的、算力强大的硬件芯片。以我们所熟知的手机CPU、GPU为例,理论上图像处理工作也可以让CPU来完成,但CPU的图像处理能力远远不如GPU。同样的,AI芯片在进行神经网络计算工作时,它的效率和算力远高于CPU和GPU。要在手机上实现AI功能,专门的硬件芯片是最最基础的。

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GPU流畅运行游戏时,除了硬件本身的性能外,同时也要借助驱动、引擎。手机上的AI芯片也要借助一套成熟的算法,来自动深度学习、改进方法,从而更为智能。

此外,手机AI要更快更好地成长,不能止步于本地运算,同样要借助于云端的服务器,进行大数据的整合和计算。另外,在移动互联网普及成熟的今天,很多AI功能也要借助于其他平台的服务。例如从用户短信中解析出地址信息时,就需要地图服务来实现更进一步的导航功能。

硬件、算法、云服务,这些都是AI手机实现的基础技术,但对普通用户来说,他们直接和手机互动、感知到AI功能都需要通过最直观的操作系统。也就说,AI功能在手机上落地,还需要定制系统适配和整合。

金沙易记域名4166注册,2、芯片是实现手机AI功能最关键的一环

AI芯片对于手机的重要性不言而喻,但就现在而言,已进入手机市场的AI芯片并不多,真正集成了AI芯片的手机处理器只有苹果A11和华为麒麟970。苹果硬件是跟上了,但配套的算法、系统还没有同步。

就麒麟970来说,它在传统的CPU、GPU之外,加入了一颗专门负责AI功能的独立NPU单元。骁龙845则采用了分布式异构计算方案,把AI运算分布在CPU、GPU和DSP中。就CPU、GPU性能而言,两款处理器的差距不是很大,都是顶级水准;但在AI芯片上,麒麟970抢先了不少。

由于NPU是专门为处理AI任务准备的,因此麒麟970在这方面的算力非常强大,用官方的话来说,相当于25颗A73核心,同时效能也比普通CPU要高得多。

第三方的测试数据可能更有说服力,鲁大师近日公布了几款主流手机的AI跑分成绩,其中搭载麒麟970的荣耀V10得分为233,AI性能在所有机型中排名第一,力压骁龙845一头,后者的AI跑分只有199分,机型排名行业第四。

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骁龙845落败的重要原因就是没有独立的NPU单元,当然它配备了NPU引擎,可以借助CPU、GPU和DSP,配合SDK来共同完成AI任务。但即使抛开算力、功耗问题不谈,这三大芯片还有自己原本的工作要处理;当处于高负荷状态时,AI任务就要排队等候了,优先级得不到保障,最终的效率也就无从谈起。

骁龙845不采用独立NPU单元有多方面原因的考量。首先会增加成本,作为旗舰处理器,它本身的成本就不低,手机厂商未必愿意为一块独立的NPU额外付费。另外,作为一家上市公司,高通也会更为谨慎,避免因为外界不看好的行为而导致股价波动。还有一点,手机处理器的规划通常要提前两年,对高通来说,加入NPU这样的重大举动更需要外界需求去驱动,而缺乏足够的动力去主动完成。

相对而言,麒麟970上就不会有这么多顾虑了,这款自研处理器只用在华为、荣耀产品上,增加的成本也可以内部消化。华为、荣耀的芯片、产品、系统各方面可以统一规划,从而提前在AI整体能力上布局。

3、目前称得上是真AI手机的只有华为荣耀少数几款

苹果去年发布的iPhone X和iPhone
8都搭载了A11处理器,集成了AI芯片。不过,苹果在人工智能方面的成果目前还没有完全落实到手机产品上,目前能给用户提供完整AI功能体验的其实只有华为、荣耀推出的少数几款手机,例如华为Mate
10、荣耀V10等。在硬件方面,麒麟970集成了独立的NPU;AI算法、系统方面,EMUI
8.0上已经逐渐完善。

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AI手机未来会如何发展,给行业带来怎样的变化?

 

1、大部分伪AI手机会被淘汰,只剩少数玩家

每次手机行业中出现新的技术或功能时,都会引来大批厂商的跟风模仿,其中不少都是挂羊头卖狗肉。现在很多打着AI、人工智能旗号的手机其实都是伪AI产品。

不过,市场会是最好的试金石。当消费者发现产品的实际体验和厂商的宣传不符时,伪AI的营销噱头自然就不攻自破。

随着时间的推移,市场上的洗牌就会如大浪淘沙般把各类没有核心技术的厂商淘汰掉,苹果、荣耀则很有可能会是留在场上的少数几个玩家。目前荣耀V10上已经实现的AI功能主要有AI摄影、人脸识别、AI翻译等。在拍照时,手机会自动识别取景框中的物体、景物,做出智能识别和判断,然后再给出具体的算法方案,从而实现最佳效果。

2、手机AI会对用户体验产生哪些影响?未来会如何发展?

2016年发布的荣耀Magic应该是全球出现最早的主打AI功能的手机,不管是概念倡导、还是底层芯片研发,至少从目前来看,荣耀在引领着手机AI的发展方向,其他厂商则基本是在模仿和借鉴。

在拍照翻译时,有了AI功能最直观的感受就是速度的显著提升。手机需要把图像转化为文字,然后翻译成用户需要的内容。不管是AI芯片也好,对应的算法也好,整套AI体系都可以大大提高运算能力,提高翻译的效率。从荣耀V10这款手机来看,在真正有实力的厂商面前,AI功能不是噱头,可以切实让手机的体验变得更好。

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可以看到的是,未来AI芯片会和CPU、GPU一样,性能不断提升,实现的AI场景也会更加丰富。此外,未来还有一个非常有利于手机AI发展的技术条件:5G。目前,在国内,5G网络已经被提上了日程,普通用户最快明年就能体验到。

和4G相比,5G网络具有高速率、低延迟和大容量的特点,手机AI借助5G网络,可以与外界形成更为密集的资源互换、交流,大数据的优势会进一步发挥出来。用户可以在手机AI上得到更加个性化、更细致的体验感受。

和很多新生事物诞生之初一样,如今的行业中,手机AI乱象丛生、鱼龙混杂。但从技术本身和未来的发展趋势来看,AI极有前景,甚至会驱动手机的发展方向。至少目前在荣耀等厂商的产品上,已经可以切实感受到AI对手机体验的提升。当然,作为普通用户的我们,在面对形形色色的手机AI宣传时,也需要擦亮眼睛,辨别出那些伪AI,买到名副其实的真AI产品。

有媒体报道高通说作为一款全新旗舰产品,高通最终给骁龙845平台的定位是“面向AI和沉浸体验的全新架构”。没错,大家往年最关注的性能、制程、功耗表现等一系列内容都不是这一次845最重要的特点。好,我关注人工智能,独立的NPU
呢?没有!

对于人工智能处理,由于涉及大量密集的卷积运算,所以华为苹果都是采用独立NPU处理方式,这也符合“专业的事情让专业的人来干”的理念,但是骁龙845在AI上竟然和835一样都是用调用CPU,GPU和DSP资源来处理。请原谅我不厚道地笑了,这不是忽悠吗

我看到雷锋网的报道说:

骁龙845会“加入”一些AI方面的能力,但具体方式一直是个迷。而当今天845平台内部模块示意图出现的时候,很多人都傻眼了——因为整个内部模块中并没有明显的AI运算单元,而依旧是传统的DSP、ISP等特定场景的处理器。

对于这一点,高通AI和机器学习产品经理Gary
Brotman在发布会之后单独向雷锋网表示:“我们并不希望只是为手机处理器加上一个‘AI模块’,而是让AI技术真正给消费者带来改变。”

我是否可以理解出我现在还没做出来,所以用独立NPU是没用的?那我们可以立此为证看看以后导通到底做不做独立的NPU?好吗?

还有,雷锋网报道说:而事实上,高通最终在AI运算方面的选择是“异构”——包括CPU、GPU、DSP,都有运行AI算法的能力。

那么究竟具体的AI需求应该交给其中的谁呢?高通为此专门研发了一套NPE系统,专门用于管理各种人工智能语言、架构、算法,然后再根据CPU、DSP、GPU三种芯片的优劣势进行任务分配,最终为不同应用场景提供解决方案。

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这个NPE是什么鬼? 不就是一个开发工具包吗? 调用计算体而已

另外,雷锋网还说:这一种方案还有另外一个好处,就是高通逐渐地将最常用的AI功能、算法移入运行效率最高的DSP中,而CPU和GPU则可以肩负起部分使用频率较低、或者全新AI功能的开发当中,进而节约了整体的系统功耗

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在三种处理器中,DSP无疑是部分AI场景最高效运行的选着,它同时也是高通的第三代向量计算DSP。同时能够完成图像处理器、视觉处理器、深度学习处理器、神经网络处理器等任务。

对于文中提到的“DSP无疑是部分AI场景最高效运行的选着”我专门请教了一位AI专家,他说:“高通这样说就是扯淡了,DSP只能一些原来CPU做的类人工智能的应用,需要针对特定场景,但是现在人工智能场景越来越丰富,而且运算layer层都100多了,要做到实时的响应必须要独立的ASIC
AI
NPU,我们看到华为都是用CPU+AI或者CPU+AI来出来照相、翻译等人工智能应用的。”

未来,人工智能应用会非常普遍,需要专门的人工智能神经网络加速器,实际上,今年Imagination
Technologies
就发布了全球第一款神经网络加速器!它是完整、独立式硬件IP神经网络加速器PowerVR
2NX NNA
!详细见《今天,Imagination在中国首发布了一个划时代的人工智能产品》。

苹果A11
Bionic里的神经网络处理引擎每秒处理相应神经网络计算需求的次数是6000亿次!号称最牛!苹果高级副总裁Phil
Schiller曾很有底气的表示:“A11
Bionic是一款智能手机到目前为止所能拥有的最强劲、最智能的芯片。而基于ASIC的深度学习,实现了高准确率之外,还能比基于通用芯片(GPU、FPGA)的方案减少功耗。”
但是,再看看跟PowerVR
2NX NNA的对比!人家是每秒4万亿次!

所以,看完媒体对高通骁龙845的报道我感觉这是一款假的845号称主打AI但是我真看不到有任何AI亮点。

不过也有媒体敢于质疑,我看到《数码评价》就说“骁龙845整套架构仍然只有GPU能支持FP16精度,CPU和DSP非常不适合做深度学习,有了DynamIQ用处也不大,这一点和骁龙835没区别,对人工智能就不要有什么指望了。”看来失望的人不止我一个啊。

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我看到一个知乎帖子用两句话做了总结,精辟啊!

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高通你怎么了?高通还点赞摩托手机人工智能应用,呵呵这也算吗?

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在我看来,骁龙845可以算是一款产品定义出现重大错误的产品,错在对人工智能移动端应用的火爆做出了错误的判断,错在对手机异构芯片的发展出现重大偏差,错在没有真正理解人工智能的场景应用。其性能顶多是升级而人工智能更是扯淡了。

吹得再大声也难掩失去前沿客户应用牵引带来的规划迷茫,难掩逐步退居二线的尴尬事实。夏威夷的海真的美,没有它又靠什么吸引媒体去呢?

本文原创作者:张国斌

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