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为什么说2017是智能手机AI元年?:yabo手机版网址

发布日期:2021-06-11 07:10浏览次数:
本文摘要:2017年智能手机行业有两个关键词:全面屏和AI。全面屏这个概念预告了2016年10月25日小米MIX(小米MIX)的精彩发布,可以说是2017年全年构成智能手机的新趋势。 对苹果iphone X全面屏这一概念的拒绝可以说没有一种旋转的意义。AI的情况比整个屏幕简单多了。 2011年,Siri在iphone 4s上露面,因此智能手机的可行性没有能力与人对话。

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2017年智能手机行业有两个关键词:全面屏和AI。全面屏这个概念预告了2016年10月25日小米MIX(小米MIX)的精彩发布,可以说是2017年全年构成智能手机的新趋势。

对苹果iphone X全面屏这一概念的拒绝可以说没有一种旋转的意义。AI的情况比整个屏幕简单多了。

2011年,Siri在iphone 4s上露面,因此智能手机的可行性没有能力与人对话。但是在未来几年里,无论是Siri自己还是其他企业的类似产品,智能手机都没有贴上Siri标签,即使像Google Assistant一样勇猛,也不值得注意。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),勇气名言)到2017年智能手机首次用芯片在硬件层面与AI打招呼时,整个业界意识到AI已经回到智能手机上。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)他由此指出,2017年是智能手机AI元年。如果华为的拿来主义只在2017年上半年转移视线,只能看到什么波澜壮阔。

三星S8系列18.5:9的表面画面很可爱,但正在转向全屏序列。但是新经常出现的Bixby与速生Siri不是一类。此外,Bixby之后出现了很多问题,中国版完全不能使用。华为上半年以“人物相机大师”的名义进行了很好的宣传,但使用了Rika的东西。

小米6依然回头看国内,展示了痛苦用835的老路。到了下半年9月,智能手机再次找到了下一个关键词3354AI。

2017年9月2日下午,华为在德国柏林消费电子战中发布了长颈鹿970芯片。为了应对这种[手机不受忽视,芯片先行的方式],华为将该芯片定义为“世界上第一个智能手机移动终端AI芯片”。

特别是长颈鹿970配有神经网络处理单元(NPU),这在处理某些任务时远远优于CPU等模块。例如,在照片识别操作中,NPU每分钟可以识别2005张,CPU。在能源效率方面,NPU是CPU的50倍。

当然,为了应对长颈鹿970,华为在兼容性和研发层面也做了很多工作。但是对普通用户来说,长颈鹿970作为芯片的意义不大,实际使用价值应在10月中旬反映在Mate 10系列新产品中。结果,该NPU为华为Mate 10系列提供了自学用户不道德、不道德预测、容量分配、场景感受等功能。

系统响应速度减少60%,系统简洁度减少50%。动态智能识别13个场景,对拍摄对象进行光学效果调整增强。显然,AI芯片除了对照片的场景识别和光学强化外,没有为华为Mate 10提供任何明确的实用功能。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),照片)系统简洁性如此提高也是隐秘而无法感知的。但是长颈鹿970的另一个明显问题是,该NPU模块不是独立国家开发的,而是租赁了寒武纪2016年发行的1A深度自学处理器。不可否认长颈鹿970在驱动、BSP、内存机制等方面做了很多工作,但它注定是进口主义的产品。当然,即使在进口主义中,长颈鹿970的出现也已经非常罕见了。

在苹果自力更生的苛刻意义上,给长颈鹿970戴着世界上第一个智能手机AI芯片的帽子,是华为引人注目的巧妙方法。这种方法并没有错,但与9月中旬的苹果新产品发布会相比,仍然很暗。

因为对于AI引进智能手机的完成度和可用性,我们认为新一代Iphone(特别是Iphone X)和内置的A11 Bionic芯片太出色了。A11 Bionic曾多次表示,这是该发布会的明确亮点。正如苹果的官方所说,这是“智能手机迄今为止可以享受的最强大、最智能的芯片”。

别说那股强大,跑完自己的前作,践踏痛苦。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、强、强、强)智能部分反映了A11 Bionic自主开发的双核架构——神经引擎(Neural Engine),每秒处理适当的神经网络计算市场需求的次数约为6000亿次。这种神经引擎经常出现,使A11仿生沦为可靠的AI芯片。但是苹果的优势是在一定程度上自主开发了业界变化无常的AI芯片,并在芯片上开发了一系列重量和简单的功能。

以Iphone X为例,与Neural Engine相关的功能通过面部功能水平通过面部ID反映出来。Animoji跟踪人的面部表情,使动画表情动态化。人物模式可以制作需要生动变化的光效果Portrait Lighting。

与华为完全一致的A11 Bionic大大提高了Iphone X的照片使用体验,并允许玩富有创新精神的新游戏。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),)非常创新的是Face ID。需要将传感器数据扩展到动态三维建模中,通过机器学习识别用户的相貌变化。

在此过程中产生的大量计算市场需求需要利用A1bionic和Neural Engine。最终结果是Face ID必须替换Touch ID。此外,A11 Bionic还内置了苹果公司自行设计的第一个GPU。

该GPU专门为3D游戏和Metal 2 (Apple在WWDC 2017上销售的下一代图像图形技术框架)设计,应与机器学习技术和Apple与iOS 11一起销售的核心机器学习(ML)框架结合使用。综合来看,凭借强大的自主研发能力和无与伦比的软硬件集成能力,苹果在智能手机AI的简化道路上比华为坚固得多,远远落后。在一定程度上,既是财力上的距离,又是技术上的距离,可以说是生态控制力和影响力的距离。谷歌的卡尔在2016年10月4日的谷歌像素发布会上,Sundar Pichai反复强调,谷歌已经从mobile改为Aifirst。

反映在产品上的Google assistant首次出现在Pixel手机上。在用户的理解中,Google Assistant只是改进版本的Siri,最终没有引起任何波澜。一年后的发布会上,Pixel 2/XL在一定程度上带来了谷歌助手。

谷歌发布了Pixel 2/XL的One More Thing,即Pixel Visual Core。Pixel Visual Core是谷歌自主设计图像处理设备(Image Processing Unit,全称IPU)的核心部分,IPU具有充分的可编程性和域特定性,每秒可以构建不到30亿次运算。与华为和苹果不同,谷歌对Pixel Visual Core的回应非常简单。将HDR的运行速度提高5倍,功耗为1/10。

但是本质上,谷歌获得了其他能力,例如为Pixel Visual Core进行机器学习。为此,谷歌获得了编程工具,开发人员在图像处理方面向Halide,在机器学习方面向TensorFlow用在了上。谷歌开发的编译器可以获得基本硬件的代码优化。与华为的进口主义和苹果的独立不同,英特尔Visual Core由谷歌和英特尔共同设计。

考虑到谷歌已经被用于英特尔的Movidius芯片,此次合作很有可能与Movidius有关。但是谷歌的野心是这样的。

Pixel Visual Core和TPU已经实现了谷歌在芯片开发上的积累,谷歌在苹果和高通公司发掘了包括John Bruno在内的芯片设计工程师。这些工程师的任务是为谷歌开发移动终端AI芯片。

据研究机构Tirias Research创始人Jim McGregor称,谷歌可以利用现成的知识产权,在半年内开发出多功能SoC芯片。为什么会这样呢?令人失望的是,除了苹果、谷歌、华为之外,其他企业不需要在硬件层面到达AI。那么问题来了,为什么是这三家呢?首先,具体地说,AI在硬件层面反映的是芯片。智能手机芯片的特殊性在于在一定程度上强调性能和功耗的平衡,并考虑融合用户的使用方案。

前者正好AI芯片在智能手机上占据优势,而后者终究是个难题。因此,AI芯片必须经常出现在智能手机上,通过芯片技术的深刻积累和软硬件融合完成场景的底层。

不用说苹果,硬件和软件的融合仍然是核心产品理念。从iphone 4开始,苹果已经自行设计了A系列芯片,并从CPU到GPU一直扩大到现在。

这背后积累的技术力量不足以胜任神经引擎。Face ID、Animoji等对苹果来说可以说是一件小事。

(威廉莎士比亚、苹果、苹果、水、水、水、水)华为在长颈鹿970上推出的产品主要是基于多年长颈鹿系列芯片的集成研发能力。NPU脱胎于寒武纪1A,但与长颈鹿970的深度融合也是必须继承技术力量的艰巨任务。当然,除了芯片之外,华为也在操作系统层面积极探索,但不得不说还有相当大的改善余地。

谷歌剑跑偏了,Pixel Visual Core用于HDR这个功能点,表面上看起来像材料,但实际上存在问题。照片功能对手机的重要性不言而喻。苹果和华为的AI芯片也在为此竭尽全力。

但是谷歌在主要依赖云废弃和网络传输的软件和算法级别积累更多,Pixel Visual Core将帮助谷歌在本地设备上解除这些累积。技术上,谷歌通过与英特尔合作完成了AI芯片的可行性,但这也是捷径。

但是谷歌有自己的技术积累,从外部大量吸收人才。能再次见面的是,以强大的财力和技术力量为基础,谷歌不走自主的研发路线。另外,与华为、苹果相比,谷歌的方法还有另外一点。

这两个使用的AI硬件模块正式与现有(包括CPU和GPU)SOC集成,谷歌的Pixel Visual Core是相对独立国家的AI辅助处理器,并与Gao Tong Primus Long 835建立了合作关系。谷歌的这种解决方案,以及技术力量严重不足的因素,但可能与整个Android阵营的地位有关。

不是所有手机企业都有华为这样的技术力量。考虑到今后整个智能手机行业不会逐步南北进行AI,谷歌的这个方案对其他企业也将获得某种范式的效用。

(威廉莎士比亚、温斯顿、智能手机、智能手机、智能手机、智能手机、智能手机)但是,与华为970的SoC一体化方案相比,高通SOC AI协处理器的解决方案在技术门槛上要低得多。2018年,全面更猛可能是因为对物理实体的执着,AI芯片的认知度低于AI算法和应用。

尽管后者也是AI的一部分。除了更强大的Siri之外,旷野和商汤的面部识别技术也已经经常出现在小米、锤子、OPPO、一加等手机制造商的产品中,它们只是AI。

但是在2018年,智能手机行业对AI的吻不会变得更加密切。首先要把焦点放在三星身上。

Bixby在2017年截止后已经陆续亮相,但硬件能力是三星的主场。虽然仍有高射龙的保障,但新一代处理器Exynos 9810也不会在2018年初上市,据韩国媒体Seeko透露,它将重新加入AI协处理器。三星电子指出,已经投资中国的深感技术,考虑到后一种产品也被限制在智能手机上,Seeko的曝光是可信的。

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另一个不可忽视的玩家是痛苦。高通声称,小龙820后没有AI能力,但2018年的焦点仍然是小龙845。考虑到整个Android平台的通用性和灵活性,高通没有减少与骁龙845分离的AI模块,但通过由CPU、GPU、DSP (DSP)组成的AI异构系统和NPE任务分配系统,可以使用各种应用程序获得适当的计算解决方案。如您所见,高通在骁龙845获得了AI基本硬件平台功能,但同时也为其他手机厂商保留了定制空间和研发空间。

这是其他Android企业效仿谷歌获得机会的结果。(威廉莎士比亚、Android、Northern Exposure(美国电视)、成功)华为的NPU是指寒武纪贷款,其他手机企业想借也不一定不可能。

当然,硬件、人脸识别等算法也不会随着全面屏幕的发展而逐渐普及。许多Android供应商也将在操作系统级别引入AI算法。但是总的来说,硬件软件算法的融合仍然是不可改变的趋势。另外一个特别的强调点是AI在智能手机上使用的场景。

从目前的发展情况来看,智能手机上的AI使用仍然非常有限。智能手机制造商已经进行了大量投资,但确实最重要的是开发人员对由AI技术驱动的新应用生态的参与和建设。后者智能手机确实是南北AI的主体力量。

最后,2017年智能手机AI元年,2018年,我们将拭目以待。原创文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。


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