AI手机生态跑马进行时 芯片级AI将成主流标配

　　主动地或是被动地，所有主流手机厂商相继踏入AI手机时代。一些早有准备的选手，甚至已经开始搭建以其为主导者的生态系统

　　原标题：AI手机：生态跑马进行时　

　　《财经》记者 陈潇潇/文 谢丽容/编辑

　　AI手机首次进入人们视野是从争议开始的。

　　2016年底，华为荣耀发布了荣耀magic AI手机，成为业内第一个吃螃蟹的人，但因复杂原因销量不佳。外界不乏质疑，即使在华为内部，团队也承受了不少压力。

　　“害怕像当年的双摄像头一样，收不到市场效果。”荣耀CEO赵明回忆说，整个项目推进得很艰难。

　　但不到一年，AI角逐从芯片级悄然打响。2017年9月，华为和苹果相继发布各自的AI芯片，传统芯片巨头高通、三星也不甘落后，推出搭载AI算法的芯片，伺机卡位。

　　AI手机究竟如何尚且模糊，头部玩家就已争先恐后。手机芯片中是否集成AI处理器，将会成为行业差异化竞争的关键点。

　　受制于芯片供应商的手机公司也在摸索。或是像vivo一样建立自己的AI引擎，或是如小米的语音助手，从更广阔的物联网切入。

　　几乎所有主流玩家都意识到，就像智能机对功能机的颠覆，AI拓宽了手机终端的能力。这不仅是一场算力革命，更重要的是，手机从信息终端延展到了提供生活服务的平台，可能重塑其在整个信息产业链中的位置。

　　今年5月，AI手机提出一年半之后，中国电信发布《AI终端白皮书》，首次试图从算力、能力及应用角度定义AI手机。

　　一位手机业内人士告诉《财经》记者，今天，即便自己没有AI，也不会有任何一家主流手机公司敢说不支持AI。研究机构CounterPoint分析称，2020年，三分之一的智能手机都将具备AI功能，数量超5亿台。

　　不过，AI绝非仅是图像、声音识别等功能的加强，离真正落地尚有一段距离。

　　手机AI大脑

　　AI手机直到今天也没有一个统一的清晰概念和标准。但最早的AI手机说法，从AI手机芯片开始。

　　2017年4月，苹果的芯片制造商台积电开始量产A11芯片，到7月出货量已达到5000万块。这款内置了神经网络计算单元的芯片被搭载进当年9月的新一代iPhone。

　　前脚接后脚，华为推出了麒麟970芯片，这款芯片封装了专门的NPU计算单元，并开始在华为及荣耀的中高端产品中大量使用。

　　双方都宣称自己发布的是全球首款AI手机芯片，但那时，AI手机到底是什么，与智能手机有何本质区别，大家或许有过愿景，但并无共识。

　　2016年是AI元年，热钱不断涌入。据第三方融资数据统计机构平台鲸准显示，AI领域的投资总额在1224亿元。

　　手机行业历来是新技术的率先落地者，但AI究竟会带来多大的改变，大部分厂商没有概念。

　　2016年四季度起，全球手机市场进入下行通道，首次负增长，出货量同比下降0.5%。与“曲面屏”等概念一样，AI起初仅被视为刺激市场的手法。大部分厂商要么搭载云端AI，要么接入第三方AI应用，能让人记住的多是手机速度变快和电池续航的增强。

　　但在越来越多的互联网用户场景中，数据传输和运算都将更加耗时，且功率消耗巨大。仅靠云端AI的运算能力，已满足不了需求。

　　人工智能专家刘锋对《财经》记者解释，如果把互联网看做一个大脑，云端AI是中枢神经系统，而设置在前端的AI芯片更像是末梢神经。

　　如果把AI看成附加于手机系统之上的运算能力，芯片则是完成计算的核心，相当于手机AI的大脑。

　　也就是说，从算法原理上看，云端AI与集成在芯片上的AI没有本质区别，但后者成为了提高手机运算处理能力、减少功耗的关键。

　　华为称，单独搭载NPU的麒麟970芯片能在每秒钟识别2000张图像，比搭载普通CPU模式的芯片快20倍。苹果的A11每秒运算次数最高可达 6000 亿次。这样的算力，云端AI无法提供。

　　很快，几个月后，手机行业的主流玩家开始形成统一观点，真正的AI手机，至少应该搭载一块AI之芯。

　　今年5月，中国电信发布的《AI终端白皮书》支持了这一看法。白皮书将AI手机定义为基于专用 AI 单元或通用硬件单元（CPU、GPU、DSP）综合调度提供AI算力，并加载深度学习AI应用的全网通手机。

　　趋势之下，主流玩家都坐不住了。2017年9月，苹果及华为宣布推出AI芯片后，韩国媒体报道全球手机市场份额第一的三星也已在研发多种AI芯片。高通则强调已在其中高端芯片上，提供了人工智能所需要的计算能力。高通是目前最大移动芯片供应商，全球43%的手机使用其芯片。

　　荣耀CEO赵明认为，芯片端的先发优势，为华为至少抢占了半年到一年的时间。他对《财经》记者表示：“如果说其他品牌不在AI处理能力上提升，差距会进一步拉大。比如未来复杂照片的场景，图像语义分割可能会分割成五层六层。”

　　华为自2016年手机销量超过1亿后，从未掩饰过在移动端的野心。在今年6月的一次发布会上，华为消费者BG总裁余承东把出货量定在了2亿部。如果实现，将紧逼处于第二位的苹果。

　　麒麟AI芯片研发至少始于六年前。一位海思内部人士告诉《财经》记者，在总共1万人的海思团队中，有3000人在做手机芯片。与华为一样，芯片是苹果最重要，也最不为人所了解的部门。2010年以来，苹果一直在研究这项成本高昂、极其复杂的硅科学。

　　从某种意义上讲，传统芯片巨头反应滞后了。高通于2017年12月发布了其人工智能旗舰芯片骁龙845，完成了AI从云端到终端的过渡，晚了一个季度。又过了四个月，在宣称已投入研发AI芯片后一年半，三星终于推出了一款名为Exynos 9610的芯片。虽然该芯片主打AI，但更多基于软件层面，并未带有独立硬件单元。

　　不过，这并不代表这些巨头以及它们所扶持的其余手机厂商掉队了。与华为及苹果不同，骁龙845采用异构计算的技术路线，不同的任务调用不同模块的计算能力。

　　独立AI模块及硬件单元组合是目前两种最主流的AI芯片搭建方式，苹果及华为属于前者，高通属于后者。一位业内人士告诉《财经》记者，在图形处理（GPU）方面，高通实力绝对不输，两种主流的芯片搭建方式目前差别并不十分明显。

　　根据第三方数据统计机构Strategy Analytics 2016年发布的数据估测，未来三年高通将覆盖全球37亿部智能手机，几乎占了半壁江山。一位国内手机产品经理对《财经》记者表示，小米90%使用了高通芯片，而国内市场排名第二、三位的OPPO及vivo则采用了60%的高通芯片。这些品牌的部分旗舰机和高端机型都搭载了骁龙845芯片。

　　这意味着在不久的将来，芯片级AI就会成为主流手机厂商的标配。

　　生态跑马赛

　　随着人工智能产业的发展，芯片、算法、集成等各环节的供应增多，AI级芯片虽有先发优势，但并不绝对。

　　如果说芯片是手机AI的大脑，这场角逐的入场券，那么围绕其AI能力建立起的应用生态则是未来。

　　华为海思芯片的一位工程师对《财经》记者举例，“未来打开摄像头，不仅是摄像，还能镶嵌进识别功能，这些功能又链接着各种服务应用。”AI不仅体现在续航能力、拍摄功能的变强，而是彻底改变手机的用户体验。

　　“否则只有AI引擎，所有的体验跟原来一样，只是打开APP的速度比其他人快，这个太传统了。”赵明表示，从这个层面讲，应用生态将是区别其他竞争对手的关键。

　　在赵明看来，AI手机可分为三个层次：AI芯片、AI系统以及AI应用。

　　“一部分的能力规划到芯片上，另一部分在智慧系统（云端AI）上，剩下的能力部分与AI应用结合。”赵明说道，以拍摄功能为例，拍照只是应用层的结果，后方需要系统及芯片两个底层能力的支持。

　　vivo CEO沈炜也认为，AI不仅在功能硬件上带来改变，同时也在重新定义手机终端的未来及手机企业自身。

　　事实上，AI竞赛从云端开始延伸，边界越来越宽，已碰触到了终端厂商的敏感神经。

　　包括谷歌、亚马逊以及BAT在内，互联网巨头试图将AI与云计算结合，形成一个提供声音、视觉识别及专家在内的智能系统，通过占据产业链制高点，控制包括手机在内的终端产品。

　　刘锋认为，背靠天然数据资源，平台公司拥有先天优势，对手机这样的终端而言，难免被动。

　　这也部分解释了为何主流手机厂商都在极力打造各自的AI能力。已拥有芯片级实力的华为和苹果，选择了相似的路径，都以自主芯片为底层，开放其应用层的开发者平台，在此之上拓展出应用生态。

　　而受制于上游芯片商，缺少芯片级AI自主能力的厂商，则纷纷从搭载了深度学习的系统层AI切入，也成为一种重要趋势。

　　全球第四大手机vivo就是其中之一。今年6月，vivo发布了旗舰机NEX， vivoNEX旗舰版搭载高通骁龙845移动平台，辅以8GB内存，最大256GB机身存储，早在820时代，高通就已经在芯片的AI技术上有所探索。高通骁龙845芯片具备独立的AI运算单元，能够实现复杂的设备端的人工智能处理，可提供更丰富的拍摄、语音、XR和游戏体验。

　　不过，vivo的AI能力并不只体现在芯片，毕竟845已经供货给多家手机公司。

　　该引擎相当于手机内部的系统AI，具备深度学习功能，能够感知每个用户的使用习惯。半年前，基于此vivo又推出了AI个人助理平台 Jovi。该助手与微软小冰、苹果的siri类似，却又不同。它搭载了深度自然语言理解技术，能够准确地从自然语言中提取有用信息，理解复杂逻辑关系，应对复杂语句。比如复杂微信操作：Hi，Jovi，给增哥发68.8元红包并留言恭喜。

　　vivo需要更多能力，目前已和网易、高德、百度、讯飞、蚂蚁金服等伙伴建立了AI联合实验室，在AI算法和数据方面进行了深度合作，打造了包括语音识别、机器视觉、语义理解、知识图谱等技术生态体系。目前这些技术已经融合进Jovi中。

　　这是vivo构建生态的第一步。

　　沈炜甚至认为，在未来，Jovi可以让用户直接体验到这些服务，甚至不需要再通过各种APP。这将彻底改变手机与用户的互动方式。比如Jovi目前已经集成了实时的出行信息路况、快递等垂直应用服务，未来会集成更多。这些展示给消费者的功能背后，考验vivo生态操盘能力。

　　同样从系统AI切入的还有小米。小米在招股书中描述，自己是一家以手机、智能硬件和IoT（物联网）平台为核心的互联网公司。物联网是一个整体生态，并非设备的简单叠加，AI是核心驱动力。

　　2017年7月小米发布了智能音响，搭载了语音系统“小i”，用以作为入口，操控包括小米电视、净化器在内的生态链产品。到今年6月，最近一次小米发布会上，小米AI已被内置进了MIUI 10，登陆搭载骁龙845的小米8。

　　各自抢占AI入口，已在行业中形成共识。从这个意义上讲，AI拓宽了手机终端的能力，让手机从信息终端延展到了提供生活服务的平台。这或将重塑手机在整个信息产业链中的位置。

　　2018年初，国内多家手机厂商联合发起了“快应用”联盟。未来用户，不需要再通过APP商店安装服务类软件，加速了上述战略的进度。

　　多位业内人士认为，这意味着手机公司很有可能进入互联网平台的核心领地——为用户整合个性化的生活服务。

　　这使得巨头的姿态逐渐变化，与终端合作的趋势越来越明显，双方开始渗透彼此的触角。

　　2017年底，小米与百度达成了IOT及AI方面的深度合作。时任百度集团总裁兼COO陆奇表示，“多个朋友比多个敌人要好。”

　　自2017年宣布战略重心转型人工智能后，百度一直想要建立AI生态，但在智能硬件端布局寥寥，无法支撑落地。小米在其招股书中透露，截至2018年3月31日，小米投资和管理了210家生态链公司，其中90家集中在硬件和生活消费品，已经连接超过1亿台的设备。与小米的合作能加快百度AI生态建设。

　　各有瓶颈

　　尽管AI已成为各大手机厂商的首要战略，但要形成生态却并不容易。

　　这也是目前最让赵明头疼的，他说，自己考虑最多的是“整个生态应该构建成什么样子”？

　　从去年起，荣耀就已经开放了自己的API接口，开始跟互联网平台公司及开发者谈合作，但遗憾的是，整体进展并不算快。

　　一位AI芯片业内人士对《财经》记者表示，他目前最大的担忧是硬件条件准备好了，但没有开发者参与进来，那过去这一年就白做了。

　　任何一家对生态有野心的公司，都会向自己产业链的上下游渗透。成功的关键是能否使生态系统中各方受益。典型的生态建设如围绕安卓建立起的应用生态。为了迅速做大开发者规模，有些平台主导方甚至在初期许以超高分成和合作资源。

　　2018年初，华为发布了AI开发平台HiKey 970，推动AI应用生态搭建，并将投入10亿元用于鼓励开发者创新。

　　不过，人工智能专家刘峰认为，这还不是AI生态突围的关键，行业对AI手机的共识是什么，以及AI手机与智能手机的断代区别何在，才是核心。解决这个问题，才能消除开发者及合作伙伴的疑虑。

　　5月的《AI终端白皮书》中，将AI手机所必需的能力分为人脸识别、语音助手、场景识别、系统优化等。而在应用层，终端需要支持不少于200个人脸特征点的美颜算法，拍摄主体的背景虚化，AR以及拍照翻译，比如路牌、菜单、商品说明等。

　　这是一个积极的行业信号。按照赵明的设想，当行业有了共识，再基于AI引擎优化体验，就能逐渐形成自己的生态。

　　技术问题则是另一个瓶颈，尤其是小米及vivo这样，受制于上游芯片商的厂商。

　　小米的AI部门成立不算晚，2016年底其探索实验成立，核心团队由小米电视及小米云共同搭建。但关键AI技术仍靠购买以及合作。

　　小米探索实验的相关人士对《财经》记者表示，尽管包括NLP（自然语言处理）在内的核心研发，都由自己团队完成。但大部分技术整合交由包括思必驰、声智科技等在内的人工智能公司提供支持。

　　这意味着小米的AI交互方案很难快速推进到更多设备品类里，形成生态。

　　而为了快速布局AI生态，vivo的做法是与AI创业公司大量合作。去年，为了寻找最合适的技术合作伙伴，沈炜曾经亲自带技术团队前往美国硅谷、波士顿等地，走访MIT等研发机构和创业公司。

　　尽管与外部技术资源合作能加快AI生态落地进程，但并不代表这些手机厂商能够完全倚重对方。事实上，大部分AI技术公司很难向手机厂商开放自己的核心代码及数据。而后者对硬件的人工智能发展有决定性的作用。

　　“人工智能的很多数据来自互联网知识、航空管家这类信息，大家一定要合作，当涉及到对方的部分时，就会出现一些断点。” 赵明表示。但他认为这一部分并不着急，最重要的是前期的沟通和理解。

　　以小米的语音交互为例，由于依赖于海量问答信息，其生态体系朝智能化发展，背后需要庞大的知识库支持。这一点百度能够提共支持。但后者应更多是将自己的技术及数据包装成产品，通过接口的方式，向用户提供标准化服务。同时会根据合作的紧密程度，做数据等其他方面的定制化处理。

　　对大部分手机厂商而言，最终能走多远，取决于自身AI能力的大小。

  来源：物联中国