科技 人工智能AI

在手机行业同质化加剧的窘境中，AI 被看做一个重要的突破方向。

8 月 23 日晚间，安卓机皇三星 Note8 揭开了面纱。在酷似三星 S8 的升级版的基础上，年初随 S8 一同发布的语音助手 Bixby 由美、韩两个市场扩展全球 200 多个英语市场。

同一天，已经公布 AI 芯片计划的华为消费者 BG 在其 2017 年英雄帖中称，" 伴随全场景智慧终端爆发式变革浪潮扑面而来，一场争夺‘终端定义权’的商业战争将加速升级。"

正和苹果打官司的高通的工程技术副总裁 Jeff Gehlhaar 则在当日一场电话沟通会上表示，未来智能手机将成为人工智能的最大载体。

那么，人工智能是否会成为智能手机下一阶段竞争的重头戏？手机中国联盟秘书长老杳的看法是为时过早。" 手机是个人化的终端，数据分散且范围太宽。目前的 AI 在行业应用中能更好地普及，但对于分散的手机场景，应用还远远没有成熟。"

硬蛋科技 CTO 李世鹏向记者补充认为，从计算领域来说，AI 代表一种新的计算方式，会有更通用的场景，不亚于当年个人电脑的普及及互联网带来的网络计算。AI 芯片的意义在于可以提高深度学习中推理的效率，但更深层的智能则需要数据的融合，知识库的利用和个性化的数据模型。

AI 驱动智能手机：大势所趋？

在三星的发布中，通过实体物理按键唤醒 Bixby 后，对它说 " 晚安 "，它能够将手机调至静音状态后，打开闹钟，并开启护眼模式，连续实现一系列的动作。用户也可以按照自己的想法实现 " 快速指令 "，对手机进行操控。

这或许来源于其 2016 年收购的 AI 创业公司 Viv。据第三方开发者们称，Viv 的强大来自两个方面：可允许不同的应用和服务之间互相进行 " 信息交流 "，使之成为用户的命令链中的环节；Viv 的后端系统具有编程的特性，Viv 称之为 " 动态编程世代 "，可以让 Viv 了解用户的意图，随时创建程序来处理任务。

在交互创新遭遇瓶颈的当下，AI 的应用无疑让人兴奋。实际上，现在的智能手机也融合了一定的人工智能技术，以语音识别为主。比如，搭载 Google Assistant 谷歌 Pixel2 将在秋季推出，苹果也一直在通过 Siri 实现对智能家居、家电产品的控制，微软也希望让 Cortana 成为人和 PC 交互的中介。

" 语音仅仅是 AI 在感知交互上的表现，属于比较浅层的 AI。真正的 AI 是设备成为你的助手，知道你一切，并帮你做事情，帮你做决定。从通知到感知到认知到预知到相知，一层比一层深入。" 李世鹏说。

华为将在 9 月的 IFA2017 上推出人工智能芯片，提出 "AI 不止是语音助手 "。其消费者业务 CEO 余承东此前表示，人工智能时代的来临，将使得移动互联网进入到智慧互联网时代，从 app 时代发展到智慧助理 +API 时代。这个时代，端 + 云 + 芯片的协同智能化体验十分重要。

Jeff Gehlhaar 也表示，人工智能时代，手机将成为真正的个人助理。据他介绍，高通从 2007 年启动首个人工智能项目，至今已有十年的研发积累，未来将继续强化其人工智能领域的研究地位。几天前，高通宣布了对荷兰机器学习初创公司 Scyfer 的收购。上个月，高通也参与了对美国人工智能公司 Brain Corp 的投资。

任重道远

在智能手机的发展历史中，APP 扮演了非常重要的角色，但也造成了应用分割、数据孤岛和使用上的功能重叠。当更强大的人工智能进入手机，智能手机将有可能摆脱众多的 APP，通过人机之间的直接沟通来便捷地寻找应用和完成任务。

但蓦然认知 CEO 戴帅湘认为，手机的应用场景并不是一个固定的场景，用户以为它（AI）什么都会做，但现在的技术还不足以实现通用场景。由于手机的大小相对适合手指操作，而经常使用的户外环境也会收到各种噪声和场景变化的影响，他更看好比手机更大的或者更小的屏幕，即小到没有屏幕无法手动操作的，以及大到类似电视这样无法手动来操作的，会率先被 AI 改造。

关于 AI 芯片，他认为，芯片是基础计算框架，只能把通用的算法芯片化或者加速，离解决不同的场景问题还相去甚远。如果手机商希望能直接实现订外卖或者广告推送等功能，会威胁到对应 APP 的商业模式，必然损害头部 APP 的利益。和现有的 APP 生态相冲突，不一定是好事。

Counterpoint 研究总监闫占孟表示，AI 场景分固定场景和移动场景，移动场景是 AI 更好的载体。目前固定场景中，智慧家居做得还不错，尤其是在美国市场；在移动场景中，荣耀的 magic 有不错的表现。AI 是未来的趋势，且是巨头才有能力玩的游戏，玩家们应该提前布局和测试。

据报道称，Jeff Gehlhaar 也指出，人工智能包含复杂的神经网络模型，需要密集型的计算，且随时在线。像智能手机的计算环境是非常受限的，需要克服续航、内存和高效散热的问题。这也意味着，手机厂商想要真正实现人工智能的应用，并非易事。