AI手機生態跑馬進行時 晶片級AI將成主流標配

主動地或是被動地，所有主流手機廠商相繼踏入AI手機時代。

一些早有準備的選手，甚至已經開始搭建以其為主導者的生態系統

原標題：AI手機：生態跑馬進行時

《財經》記者 陳瀟瀟/文 謝麗容/編輯

AI手機首次進入人們視野是從爭議開始的。

2016年底，華為榮耀發布了榮耀magic AI手機，成為業內第一個吃螃蟹的人，但因複雜原因銷量不佳。

外界不乏質疑，即使在華為內部，團隊也承受了不少壓力。

「害怕像當年的雙攝像頭一樣，收不到市場效果。

」榮耀CEO趙明回憶說，整個項目推進得很艱難。

但不到一年，AI角逐從晶片級悄然打響。

2017年9月，華為和蘋果相繼發布各自的AI晶片，傳統晶片巨頭高通、三星也不甘落後，推出搭載AI算法的晶片，伺機卡位。

AI手機究竟如何尚且模糊，頭部玩家就已爭先恐後。

手機晶片中是否集成AI處理器，將會成為行業差異化競爭的關鍵點。

受制於晶片供應商的手機公司也在摸索。

或是像vivo一樣建立自己的AI引擎，或是如小米的語音助手，從更廣闊的物聯網切入。

幾乎所有主流玩家都意識到，就像智能機對功能機的顛覆，AI拓寬了手機終端的能力。

這不僅是一場算力革命，更重要的是，手機從信息終端延展到了提供生活服務的平台，可能重塑其在整個信息產業鏈中的位置。

今年5月，AI手機提出一年半之後，中國電信發布《AI終端白皮書》，首次試圖從算力、能力及應用角度定義AI手機。

一位手機業內人士告訴《財經》記者，今天，即便自己沒有AI，也不會有任何一家主流手機公司敢說不支持AI。

研究機構CounterPoint分析稱，2020年，三分之一的智慧型手機都將具備AI功能，數量超5億台。

不過，AI絕非僅是圖像、聲音識別等功能的加強，離真正落地尚有一段距離。

手機AI大腦

AI手機直到今天也沒有一個統一的清晰概念和標準。

但最早的AI手機說法，從AI手機晶片開始。

2017年4月，蘋果的晶片製造商台積電開始量產A11晶片，到7月出貨量已達到5000萬塊。

這款內置了神經網絡計算單元的晶片被搭載進當年9月的新一代iPhone。

前腳接後腳，華為推出了麒麟970晶片，這款晶片封裝了專門的NPU計算單元，並開始在華為及榮耀的中高端產品中大量使用。

雙方都宣稱自己發布的是全球首款AI手機晶片，但那時，AI手機到底是什麼，與智慧型手機有何本質區別，大家或許有過願景，但並無共識。

2016年是AI元年，熱錢不斷湧入。

據第三方融資數據統計機構平台鯨准顯示，AI領域的投資總額在1224億元。

手機行業歷來是新技術的率先落地者，但AI究竟會帶來多大的改變，大部分廠商沒有概念。

2016年四季度起，全球手機市場進入下行通道，首次負增長，出貨量同比下降0.5%。

與「曲面屏」等概念一樣，AI起初僅被視為刺激市場的手法。

大部分廠商要麼搭載雲端AI，要麼接入第三方AI應用，能讓人記住的多是手機速度變快和電池續航的增強。

但在越來越多的網際網路用戶場景中，數據傳輸和運算都將更加耗時，且功率消耗巨大。

僅靠雲端AI的運算能力，已滿足不了需求。

人工智慧專家劉鋒對《財經》記者解釋，如果把網際網路看做一個大腦，雲端AI是中樞神經系統，而設置在前端的AI晶片更像是末梢神經。

如果把AI看成附加於手機系統之上的運算能力，晶片則是完成計算的核心，相當於手機AI的大腦。

也就是說，從算法原理上看，雲端AI與集成在晶片上的AI沒有本質區別，但後者成為了提高手機運算處理能力、減少功耗的關鍵。

華為稱，單獨搭載NPU的麒麟970晶片能在每秒鐘識別2000張圖像，比搭載普通CPU模式的晶片快20倍。

蘋果的A11每秒運算次數最高可達 6000 億次。

這樣的算力，雲端AI無法提供。

很快，幾個月後，手機行業的主流玩家開始形成統一觀點，真正的AI手機，至少應該搭載一塊AI之芯。

今年5月，中國電信發布的《AI終端白皮書》支持了這一看法。

白皮書將AI手機定義為基於專用 AI 單元或通用硬體單元（CPU、GPU、DSP）綜合調度提供AI算力，並加載深度學習AI應用的全網通手機。

趨勢之下，主流玩家都坐不住了。

2017年9月，蘋果及華為宣布推出AI晶片後，韓國媒體報導全球手機市場份額第一的三星也已在研發多種AI晶片。

高通則強調已在其中高端晶片上，提供了人工智慧所需要的計算能力。

高通是目前最大移動晶片供應商，全球43%的手機使用其晶片。

榮耀CEO趙明認為，晶片端的先發優勢，為華為至少搶占了半年到一年的時間。

他對《財經》記者表示：「如果說其他品牌不在AI處理能力上提升，差距會進一步拉大。

比如未來複雜照片的場景，圖像語義分割可能會分割成五層六層。

」

華為自2016年手機銷量超過1億後，從未掩飾過在移動端的野心。

在今年6月的一次發布會上，華為消費者BG總裁余承東把出貨量定在了2億部。

如果實現，將緊逼處於第二位的蘋果。

麒麟AI晶片研發至少始於六年前。

一位海思內部人士告訴《財經》記者，在總共1萬人的海思團隊中，有3000人在做手機晶片。

與華為一樣，晶片是蘋果最重要，也最不為人所了解的部門。

2010年以來，蘋果一直在研究這項成本高昂、極其複雜的矽科學。

從某種意義上講，傳統晶片巨頭反應滯後了。

高通於2017年12月發布了其人工智慧旗艦晶片驍龍845，完成了AI從雲端到終端的過渡，晚了一個季度。

又過了四個月，在宣稱已投入研發AI晶片後一年半，三星終於推出了一款名為Exynos 9610的晶片。

雖然該晶片主打AI，但更多基於軟體層面，並未帶有獨立硬體單元。

不過，這並不代表這些巨頭以及它們所扶持的其餘手機廠商掉隊了。

與華為及蘋果不同，驍龍845採用異構計算的技術路線，不同的任務調用不同模塊的計算能力。

獨立AI模塊及硬體單元組合是目前兩種最主流的AI晶片搭建方式，蘋果及華為屬於前者，高通屬於後者。

一位業內人士告訴《財經》記者，在圖形處理（GPU）方面，高通實力絕對不輸，兩種主流的晶片搭建方式目前差別並不十分明顯。

根據第三方數據統計機構Strategy Analytics 2016年發布的數據估測，未來三年高通將覆蓋全球37億部智慧型手機，幾乎占了半壁江山。

一位國內手機產品經理對《財經》記者表示，小米90%使用了高通晶片，而國內市場排名第二、三位的OPPO及vivo則採用了60%的高通晶片。

這些品牌的部分旗艦機和高端機型都搭載了驍龍845晶片。

這意味著在不久的將來，晶片級AI就會成為主流手機廠商的標配。

生態跑馬賽

隨著人工智慧產業的發展，晶片、算法、集成等各環節的供應增多，AI級晶片雖有先發優勢，但並不絕對。

如果說晶片是手機AI的大腦，這場角逐的入場券，那麼圍繞其AI能力建立起的應用生態則是未來。

華為海思晶片的一位工程師對《財經》記者舉例，「未來打開攝像頭，不僅是攝像，還能鑲嵌進識別功能，這些功能又連結著各種服務應用。

」AI不僅體現在續航能力、拍攝功能的變強，而是徹底改變手機的用戶體驗。

「否則只有AI引擎，所有的體驗跟原來一樣，只是打開APP的速度比其他人快，這個太傳統了。

」趙明表示，從這個層面講，應用生態將是區別其他競爭對手的關鍵。

在趙明看來，AI手機可分為三個層次：AI晶片、AI系統以及AI應用。

「一部分的能力規劃到晶片上，另一部分在智慧系統（雲端AI）上，剩下的能力部分與AI應用結合。

」趙明說道，以拍攝功能為例，拍照只是應用層的結果，後方需要系統及晶片兩個底層能力的支持。

vivo CEO沈煒也認為，AI不僅在功能硬體上帶來改變，同時也在重新定義手機終端的未來及手機企業自身。

事實上，AI競賽從雲端開始延伸，邊界越來越寬，已碰觸到了終端廠商的敏感神經。

包括谷歌、亞馬遜以及BAT在內，網際網路巨頭試圖將AI與雲計算結合，形成一個提供聲音、視覺識別及專家在內的智能系統，通過占據產業鏈制高點，控制包括手機在內的終端產品。

劉鋒認為，背靠天然數據資源，平台公司擁有先天優勢，對手機這樣的終端而言，難免被動。

這也部分解釋了為何主流手機廠商都在極力打造各自的AI能力。

已擁有晶片級實力的華為和蘋果，選擇了相似的路徑，都以自主晶片為底層，開放其應用層的開發者平台，在此之上拓展出應用生態。

而受制於上游晶片商，缺少晶片級AI自主能力的廠商，則紛紛從搭載了深度學習的系統層AI切入，也成為一種重要趨勢。

全球第四大手機vivo就是其中之一。

今年6月，vivo發布了旗艦機NEX， vivoNEX旗艦版搭載高通驍龍845移動平台，輔以8GB內存，最大256GB機身存儲，早在820時代，高通就已經在晶片的AI技術上有所探索。

高通驍龍845晶片具備獨立的AI運算單元，能夠實現複雜的設備端的人工智慧處理，可提供更豐富的拍攝、語音、XR和遊戲體驗。

不過，vivo的AI能力並不只體現在晶片，畢竟845已經供貨給多家手機公司。

該引擎相當於手機內部的系統AI，具備深度學習功能，能夠感知每個用戶的使用習慣。

半年前，基於此vivo又推出了AI個人助理平台 Jovi。

該助手與微軟小冰、蘋果的siri類似，卻又不同。

它搭載了深度自然語言理解技術，能夠準確地從自然語言中提取有用信息，理解複雜邏輯關係，應對複雜語句。

比如複雜微信操作：Hi，Jovi，給增哥發68.8元紅包並留言恭喜。

vivo需要更多能力，目前已和網易、高德、百度、訊飛、螞蟻金服等夥伴建立了AI聯合實驗室，在AI算法和數據方面進行了深度合作，打造了包括語音識別、機器視覺、語義理解、知識圖譜等技術生態體系。

目前這些技術已經融合進Jovi中。

這是vivo構建生態的第一步。

沈煒甚至認為，在未來，Jovi可以讓用戶直接體驗到這些服務，甚至不需要再通過各種APP。

這將徹底改變手機與用戶的互動方式。

比如Jovi目前已經集成了實時的出行信息路況、快遞等垂直應用服務，未來會集成更多。

這些展示給消費者的功能背後，考驗vivo生態操盤能力。

同樣從系統AI切入的還有小米。

小米在招股書中描述，自己是一家以手機、智能硬體和IoT（物聯網）平台為核心的網際網路公司。

物聯網是一個整體生態，並非設備的簡單疊加，AI是核心驅動力。

2017年7月小米發布了智能音響，搭載了語音系統「小i」，用以作為入口，操控包括小米電視、凈化器在內的生態鏈產品。

到今年6月，最近一次小米發布會上，小米AI已被內置進了MIUI 10，登陸搭載驍龍845的小米8。

各自搶占AI入口，已在行業中形成共識。

從這個意義上講，AI拓寬了手機終端的能力，讓手機從信息終端延展到了提供生活服務的平台。

這或將重塑手機在整個信息產業鏈中的位置。

2018年初，國內多家手機廠商聯合發起了「快應用」聯盟。

未來用戶，不需要再通過APP商店安裝服務類軟體，加速了上述戰略的進度。

多位業內人士認為，這意味著手機公司很有可能進入網際網路平台的核心領地——為用戶整合個性化的生活服務。

這使得巨頭的姿態逐漸變化，與終端合作的趨勢越來越明顯，雙方開始滲透彼此的觸角。

2017年底，小米與百度達成了IOT及AI方面的深度合作。

時任百度集團總裁兼COO陸奇表示，「多個朋友比多個敵人要好。

」

自2017年宣布戰略重心轉型人工智慧後，百度一直想要建立AI生態，但在智能硬體端布局寥寥，無法支撐落地。

小米在其招股書中透露，截至2018年3月31日，小米投資和管理了210家生態鏈公司，其中90家集中在硬體和生活消費品，已經連接超過1億台的設備。

與小米的合作能加快百度AI生態建設。

各有瓶頸

儘管AI已成為各大手機廠商的首要戰略，但要形成生態卻並不容易。

這也是目前最讓趙明頭疼的，他說，自己考慮最多的是「整個生態應該構建成什麼樣子」？

從去年起，榮耀就已經開放了自己的API接口，開始跟網際網路平台公司及開發者談合作，但遺憾的是，整體進展並不算快。

一位AI晶片業內人士對《財經》記者表示，他目前最大的擔憂是硬體條件準備好了，但沒有開發者參與進來，那過去這一年就白做了。

任何一家對生態有野心的公司，都會向自己產業鏈的上下游滲透。

成功的關鍵是能否使生態系統中各方受益。

典型的生態建設如圍繞安卓建立起的應用生態。

為了迅速做大開發者規模，有些平台主導方甚至在初期許以超高分成和合作資源。

2018年初，華為發布了AI開發平台HiKey 970，推動AI應用生態搭建，並將投入10億元用於鼓勵開發者創新。

不過，人工智慧專家劉峰認為，這還不是AI生態突圍的關鍵，行業對AI手機的共識是什麼，以及AI手機與智慧型手機的斷代區別何在，才是核心。

解決這個問題，才能消除開發者及合作夥伴的疑慮。

5月的《AI終端白皮書》中，將AI手機所必需的能力分為人臉識別、語音助手、場景識別、系統優化等。

而在應用層，終端需要支持不少於200個人臉特徵點的美顏算法，拍攝主體的背景虛化，AR以及拍照翻譯，比如路牌、菜單、商品說明等。

這是一個積極的行業信號。

按照趙明的設想，當行業有了共識，再基於AI引擎優化體驗，就能逐漸形成自己的生態。

技術問題則是另一個瓶頸，尤其是小米及vivo這樣，受制於上游晶片商的廠商。

小米的AI部門成立不算晚，2016年底其探索實驗成立，核心團隊由小米電視及小米雲共同搭建。

但關鍵AI技術仍靠購買以及合作。

小米探索實驗的相關人士對《財經》記者表示，儘管包括NLP（自然語言處理）在內的核心研發，都由自己團隊完成。

但大部分技術整合交由包括思必馳、聲智科技等在內的人工智慧公司提供支持。

這意味著小米的AI交互方案很難快速推進到更多設備品類里，形成生態。

而為了快速布局AI生態，vivo的做法是與AI創業公司大量合作。

去年，為了尋找最合適的技術合作夥伴，沈煒曾經親自帶技術團隊前往美國矽谷、波士頓等地，走訪MIT等研發機構和創業公司。

儘管與外部技術資源合作能加快AI生態落地進程，但並不代表這些手機廠商能夠完全倚重對方。

事實上，大部分AI技術公司很難向手機廠商開放自己的核心代碼及數據。

而後者對硬體的人工智慧發展有決定性的作用。

「人工智慧的很多數據來自網際網路知識、航空管家這類信息，大家一定要合作，當涉及到對方的部分時，就會出現一些斷點。

」 趙明表示。

但他認為這一部分並不著急，最重要的是前期的溝通和理解。

以小米的語音交互為例，由於依賴于海量問答信息，其生態體系朝智能化發展，背後需要龐大的知識庫支持。

這一點百度能夠提共支持。

但後者應更多是將自己的技術及數據包裝成產品，通過接口的方式，向用戶提供標準化服務。

同時會根據合作的緊密程度，做數據等其他方面的定製化處理。

對大部分手機廠商而言，最終能走多遠，取決於自身AI能力的大小。

（本文首刊於2018年6月25日出版的《財經》雜誌）

本文來自《財經》雜誌，創業家系授權發布，略經編輯修改，版權歸作者所有，內容僅代表作者獨立觀點。