當下科技圈最火熱的概念當屬AI人工智能，無論是行業(yè)巨頭還是初創(chuàng)公司，均瞄準了這一領域，大有席卷全行業(yè)的趨勢。作為消費生活最普及的產品，智能手機產業(yè)在經歷爆發(fā)式增長后，目前已陷入同質化加劇的窘境，有業(yè)內人士也指出目前最大的突破方向就在于人工智能。

根據市場調研公司Gartner的預測數據顯示，到2022年，約有80%的智能手機將集成AI功能，屆時AI的實用性將變得像拍照一樣簡單便捷。此外Gartner公司還進一步認為，AI功能將成為智能手機廠商提升產品差異度，獲得新客戶，留住現有用戶的一種手段。

在了解AI的發(fā)展?jié)摿χ埃P者認為有必要談一下目前的AI特性。當下我們所說的移動終端AI一般分為兩種：一種是云端智能，另一種是端到端智能。

傳統(tǒng)的移動終端人工智能，都是使用經客戶端采集后的數據，收集的數據需要通過網絡傳輸到云端，再由云端進行計算，最后將決策發(fā)回前端設備執(zhí)行。比如目前大多數智能手機都搭載的語音助手，例如蘋果Siri、微軟小冰、三星Bixby等都屬于云端智能在移動終端上的應用體現。

而從去年開始，在移動終端設備上掀起了一股新AI浪潮，這就是如今最炙手可熱的“端到端”的AI話題。由于端到端涉及到手機的底層設計，所以各大IC芯片公司已經在處理器中植入AI芯片以及開放相應的AI SDK平臺為手機加入AI功能提供動力。而客戶端(移動終端)則最終實現運用AI芯片+AI算法進行機器學習實現人工智能的場景，這一方向目前也屬于全球科技界的前沿領域。

關于AI未來發(fā)展的思路演進(圖/騰訊研究院)

各大IC公司目前都爭相推出集成AI功能的芯片，手機領域常見的包括高通、聯(lián)發(fā)科、麒麟等， 由于AI芯片的技術核心是深度神經網絡計算，這就要求處理器的運算效率必須要跟上。但從目前來看，傳統(tǒng)的 CPU(中央處理器)、 GPU(圖像處理器)、DSP計算架構，在本質上都沒有發(fā)生革命性的技術突破，三者在本質上并非以硬件神經元和突觸為基本處理單元，相對于專為深度學習而生的AI芯片(嵌入式神經網絡處理器)，在深度學習方面天生有劣勢，其運行效率必然受到影響，在芯片集成度和制造工藝水平相當的情況下，AI專核算力高低決定了其處理能力，看來AI專核比CPU，GPU更為重要。

以日前發(fā)布的聯(lián)發(fā)科Helio P70芯片組來說，主打的就是AI特性，得以實現各類AI功能應歸功于聯(lián)發(fā)科ASIC專用集成電路策略，AI應用需要大量算力由AI專核完成， GPU專注與繪圖，自研NeuroPilot通用AI平臺的雙核心APU

除了支持各類場景檢測和人臉識別與拍攝美顏等AI芯片基礎功能之外，在開展移動終端計算機視覺技術方面的研發(fā)有所突破。

目前看聯(lián)發(fā)科在AI上面的進度在集成電路行業(yè)走的最快，在日前的India MWC2018(印度移動大會)，聯(lián)發(fā)科技同機器視覺人工智能公司曠視科技通過Helio P70聯(lián)合展示了P70動態(tài)Demo。通過搭載有Helio P70智能AI平臺的設備，對設備鏡頭前高速運動的人物進行了精準的捕捉，極短的時間內就識別出人體的14個部位。大家可別小瞧了這人體姿態(tài)視覺識別功能。

人體姿態(tài)識別是AI技術未來的方向之一。(圖/微軟研究院)

比如在未來應用于虛擬購物方面的虛擬試衣、虛擬陳列，或者面向行業(yè)應用的工程模擬、實體模擬等等方面。而面向生活娛樂方面的玩法就更多了，屆時手游的形態(tài)也將以更有視覺沖擊力和參與感的形式展現在玩家面前，比如讓玩家分不清虛擬和現實的激烈槍戰(zhàn)，體育運動游戲等等，而這一切都是基于當前機器視覺技術的逐步積累和完善。

整體來看，手機行業(yè)已經在面臨人工智能大潮沖擊，但如何加快手機及互聯(lián)網行業(yè)AI化的進程，實現下一次用戶體驗的革命?入局AI的手機品牌玩家在當下尤其需要認真思考如何在有效應用中，持續(xù)釋放技術紅利以達到最優(yōu)效果。