這個(gè)9月，手機(jī)和AI之間突然變得基情四射。

毫無(wú)疑問，最重要的原因還是蘋果用iPhoneX搭載的FaceID等技術(shù)，展示了蘋果在人工智能上的大規(guī)模部署。一方面科技輿論看蘋果，蘋果的動(dòng)作必定引發(fā)行業(yè)趨勢(shì)；另一方面基于A11芯片的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，讓業(yè)內(nèi)開始思考人工智能給iOS后續(xù)生態(tài)帶來(lái)的改變。二者相加，人工智能在手機(jī)圈的話語(yǔ)權(quán)水漲船高。

加上月初華為發(fā)布的麒麟970移動(dòng)AI芯片，似乎手機(jī)AI化成為了不可逆的趨勢(shì)。但在進(jìn)一步觀察手機(jī)和AI合體變身之前，我們不妨思考另一個(gè)問題：iPhoneX全情投入的手機(jī)AI時(shí)代，安卓機(jī)能夠模仿甚至超越嗎？對(duì)于大部分手機(jī)廠商來(lái)說，AI時(shí)代是死局還是機(jī)遇？

蘋果A11芯片砸開的手機(jī)AI時(shí)代

首先我們要搞懂的，是蘋果打開的，究竟是一瓶什么味道的AI？

跟谷歌的TPU芯片一樣，蘋果A11芯片也是采用ASIC技術(shù)，通過專用集成電路來(lái)搭載一個(gè)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的獨(dú)立運(yùn)算單元。這個(gè)模塊在A11芯片中被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎neuralengine”，是iPhoneX開啟眾多人工智能能力的基礎(chǔ)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎，可以讓iPhoneX在處理AR、人臉識(shí)別、動(dòng)態(tài)捕捉、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能任務(wù)時(shí)獲得更低的功耗和更高的效率。這些功能大部分在常規(guī)CPU+GPU方案中也能運(yùn)行，但會(huì)大大降低手機(jī)的運(yùn)行體驗(yàn)，這顯然不是蘋果的風(fēng)格。

與AI芯片對(duì)應(yīng)的，是iPhoneX搭載了很多相應(yīng)釋放AI能力的硬件。比如實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別解鎖的結(jié)構(gòu)光傳感器組件，以及被加強(qiáng)過的陀螺儀。

相比發(fā)布會(huì)上演示的功能，更加引起業(yè)內(nèi)人士注意的是運(yùn)算能力+適應(yīng)環(huán)境+相關(guān)硬件，讓蘋果組成了一套比較完備的本地AI執(zhí)行體系。

這顯然可以讓無(wú)數(shù)iOS開發(fā)者興奮良久，這套完整的技術(shù)邏輯天然適合發(fā)揮創(chuàng)意。尤其是通過傳感系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性捕捉的應(yīng)用，是此前無(wú)法在智能手機(jī)上完成的，并且想象空間非常巨大。

所以說，蘋果砸開的手機(jī)AI時(shí)代并不在于FaceID，而在于環(huán)境完整度下衍生的AI開發(fā)可能。而分析蘋果的設(shè)備方案，我們顯然可以得出一個(gè)結(jié)論：基于特有的芯片處理能力，尤其是專屬機(jī)器學(xué)習(xí)組件，搭配傳感器等配套硬件，讓蘋果的AI能力難以被安卓模仿。

安卓體系的屏障與衰退

蘋果這種高強(qiáng)度鏈接硬件和軟件獲得的閉環(huán)AI體驗(yàn)，顯然無(wú)法對(duì)等到碎片化的安卓環(huán)境中。

當(dāng)然我們知道，安卓8.0加入了大量人工智能能力。但根據(jù)已有信息，加入的這部分人工智能能力基本上來(lái)自系統(tǒng)算法對(duì)硬件的判斷。比如人工智能節(jié)電、人工智能+定位系統(tǒng)等等。類似iOS11中強(qiáng)調(diào)的AR開發(fā)環(huán)境ARKit、圖像識(shí)別與處理能力這樣需要跟運(yùn)算能力高度配合的功能，恐怕在安卓中很難見到。

人工智能在手機(jī)功能上的體現(xiàn)，可以分為兩種：一種叫做“優(yōu)化”，比如實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)的待機(jī)、更快的運(yùn)行速度；而另一種叫做實(shí)現(xiàn)，比如人工智能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻美化、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)AR等等。而在谷歌面對(duì)著千奇百怪硬件環(huán)境和處理器特征的情況下，后者所需的環(huán)境自然無(wú)法達(dá)成。

歸根結(jié)底，出于開放性和可選擇特質(zhì)，讓安卓必須去適配低端和奇特的硬件環(huán)境，同時(shí)也把高硬件環(huán)境需求的應(yīng)用踢出了安卓序列。很多iOS環(huán)境中效果很好的應(yīng)用無(wú)法移植到安卓當(dāng)中，就是撞上了這個(gè)邏輯下的安卓屏障。

在目前看來(lái)，面對(duì)手機(jī)AI時(shí)代，安卓依舊無(wú)法像蘋果一樣去用硬件和算力去擁抱它。

不能忽視的是，工程師基因嚴(yán)重的谷歌似乎也沒有全力追趕蘋果AI布局的計(jì)劃。反正安卓也不賺用戶的錢，何必去試探不可能的任務(wù)呢？另外對(duì)于谷歌來(lái)說，toB業(yè)務(wù)的安卓需要的是矩陣穩(wěn)定化。某一家手機(jī)的體驗(yàn)太過膨脹其實(shí)對(duì)安卓生態(tài)是巨大的挑戰(zhàn)，所以谷歌往往會(huì)通過安卓?jī)?nèi)部協(xié)議來(lái)控制終端產(chǎn)品的硬件能力釋放。

安卓的“天然屏障”加上谷歌自己的戰(zhàn)略需求，讓安卓開發(fā)長(zhǎng)時(shí)間處在“開發(fā)者的上限，就是安卓的下限”這種尷尬的境地。對(duì)于搭載安卓的手機(jī)品牌來(lái)說，蘋果高速跳上AI這條賽道，而安卓原地不動(dòng)或者另行其是，結(jié)果就是應(yīng)用生態(tài)的差距進(jìn)一步拉大，甚至形成IOS機(jī)與安卓機(jī)之間的新鴻溝。

畢竟基于AI芯片和傳感器系統(tǒng)的玩法在碎片化的安卓生態(tài)里無(wú)從模仿。所以似乎可以很肯定的說，限于積重難返的商業(yè)模式和技術(shù)基因，在人工智能這場(chǎng)競(jìng)賽上，安卓只會(huì)被蘋果越甩越遠(yuǎn)，甚至毫無(wú)拉近距離的可能。

愛恨皆AI，國(guó)產(chǎn)手機(jī)的彎道之旅

有意思的是，安卓與蘋果間的AI裂縫，卻不一定在國(guó)產(chǎn)手機(jī)環(huán)境里生效。

如今使用原生安卓機(jī)的中國(guó)用戶應(yīng)該已經(jīng)不多了。對(duì)比一下今天的安卓和MIUI、EMUI等系統(tǒng)，會(huì)發(fā)現(xiàn)體驗(yàn)和感官上已經(jīng)很難找到其中的聯(lián)系。甚至于每次國(guó)產(chǎn)手機(jī)發(fā)布，總會(huì)看到一些專門應(yīng)對(duì)安卓文件沉積或者體驗(yàn)不佳的技術(shù)。

應(yīng)該已經(jīng)沒有人懷疑，國(guó)產(chǎn)手機(jī)一定程度上繞過了安卓本身的體驗(yàn)制約。而在手機(jī)AI時(shí)代，這場(chǎng)繞路之旅很可能來(lái)的更猛烈一些。

這里有兩層原因，首先是國(guó)產(chǎn)手機(jī)在AI硬件和算法上正在迎頭追趕。最知名的當(dāng)然是比蘋果AII早10天發(fā)布，成為世界第一款移動(dòng)AI芯片的華為麒麟970。根據(jù)目前數(shù)據(jù)對(duì)比，麒麟970在圖像處理上的算力依然是優(yōu)于A11的。再如小米等品牌也在積極部署定制化的芯片，在AI硬件環(huán)境上，國(guó)產(chǎn)品牌似乎沒有一定被蘋果甩遠(yuǎn)的道理。

另外一點(diǎn)，國(guó)產(chǎn)手機(jī)是不搭載谷歌GMS服務(wù)的。這一點(diǎn)一度引起了廣泛爭(zhēng)議，但在今天看來(lái)，國(guó)內(nèi)應(yīng)用研發(fā)的能力基本消平了去GMS帶來(lái)的影響。從目前AI應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)上看，GMS很可能會(huì)限制調(diào)用針對(duì)AI任務(wù)的處理能力。而國(guó)產(chǎn)手機(jī)似乎避免了這個(gè)尷尬。

在硬件能力追趕和安卓在中國(guó)市場(chǎng)的特殊性幫忙下，國(guó)產(chǎn)手機(jī)在AI這條賽道上很可能獲得不同以往的機(jī)會(huì)：比如讓中國(guó)安卓用戶最早觸碰圖像和感知類AI體驗(yàn)，或者在AI綜合體驗(yàn)上完成獨(dú)特的創(chuàng)造。

當(dāng)然，這些設(shè)想都有待對(duì)AI化之后的國(guó)產(chǎn)手機(jī)，在硬件架構(gòu)與執(zhí)行能力、算法集成能力上進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。但麒麟970搭載NPU現(xiàn)身，顯然象征著中國(guó)的移動(dòng)AI開始浮現(xiàn)，這個(gè)領(lǐng)域不再是歐美巨頭的專利。

拼殺池在開發(fā)者生態(tài)

研讀AI，必須承認(rèn)這樣一個(gè)現(xiàn)狀：AI是一個(gè)后端基礎(chǔ)性的能力迭代，而大部分算法和性能上的AI，消費(fèi)者是感知不到的。

比如iPhoneX中，用戶感受到的是人臉識(shí)別和AR等等，感受不到那個(gè)叫做“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎”的東西。所以真正觸及用戶的，除了手機(jī)自帶的那幾個(gè)常規(guī)功能外，最重要的是大量APP的AI化。

這就有賴于對(duì)開發(fā)者生態(tài)的重視和營(yíng)造。IOS的成功，已經(jīng)讓我們看到了開發(fā)生態(tài)的重要性，而手機(jī)AI在本質(zhì)上是給開發(fā)者以更多開放條件。食材多了，調(diào)料全了，怎么料理還是要看主廚的。

舉個(gè)例子，或許iPhone的人臉識(shí)別解鎖還是無(wú)法打動(dòng)用戶，那么人臉支付呢？人臉變妝呢？基于人臉識(shí)別的MR呢？或者你身邊的蘋果用戶都開始玩某款基于人臉識(shí)別的游戲呢？這些安卓無(wú)法觸達(dá)而IOS可以的應(yīng)用群，才是對(duì)用戶最大的誘惑。

假如國(guó)產(chǎn)手機(jī)希望贏下這一局，就需要在開發(fā)基礎(chǔ)、環(huán)境友好度、社群生態(tài)、項(xiàng)目激勵(lì)上同時(shí)發(fā)力，最大限度促進(jìn)移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)者AI化，以及機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目進(jìn)行移動(dòng)終端部署。

再退一步，至少要讓很可能大量出現(xiàn)在IOS生態(tài)中的AI應(yīng)用，以比較快的速度遷移到自身產(chǎn)品里。這就需要提供給IOS開發(fā)者良性的遷移工具，以及足夠有誘惑力的補(bǔ)貼方案。

漂移時(shí)刻

手機(jī)AI是一個(gè)高門檻的命題。終端必須滿足一系列條件，并且配有針對(duì)性的機(jī)器學(xué)習(xí)處理單元、整體算能力足夠支撐，否則AI任務(wù)根本無(wú)法在移動(dòng)端運(yùn)行。

蘋果的發(fā)布會(huì)已經(jīng)證明了，必須有硬件入場(chǎng)券才能談相對(duì)高階的移動(dòng)AI。但這種清晰界限，也突然把蘋果和大量安卓手機(jī)都甩到了一個(gè)陌生的賽道上。

手機(jī)的AI跑道，有點(diǎn)像是賽車們突然進(jìn)入了漂移狀態(tài)。所有人都開始超車，但所有人都可能失控。很難想象一年后的手機(jī)能完成什么，而用戶對(duì)這些冠以人工智能名稱的新產(chǎn)品又是什么反應(yīng)。

總之，終點(diǎn)見吧。