2018年手机如何选,看看哪家手机AI强

Gartner预测,2022年搭载AI功能的智能手机将从当前的10%提升到80%左右,人工智能功能将成为各家智能型手机厂商产品差异化的关键。在今年的MWC上,此趋势已经初现雏形。

三星Bixby再升级

2月26日,三星在世界移动大会上推出了Galaxy S9/S9+,三星Galaxy S9上的Bixby视觉此次得以再次升级。

AI功能则在Bixby上得到增强——不只是语音方面,也是在图像识别方面:通过对拍摄对象的实时检测和识别,Bixby可以直接在手机摄像头所拍摄的图像上方生成并显示相关信息。

此外,用户可以通过实时翻译功能进行即时外文翻译和货币汇率计算,了解周围环境情况,甚至购买生活中看见的商品。

而且Bixby视觉拥有自动识别语种的功能,文本不需选择识别的语种,选择好输出的语种即可。

LGThinQAI相机功能乏味

此外,得益于AI技术的升级,LG V30s ThinQ的智能语音识别技术也得到了一定程度的进化。在AI Voice方面,LG的QVoice基本是Google Assistant的定制版,设定了一个包含50个功能的语音指令集,通过Google Assistant调用一些手机常用功能。

苹果A11神经网络意欲何为?

除三星和LG之外,苹果的A11神经网络引擎值得一讲,在去年的苹果新品发布会上,十周年新品iPhoneX极大地吸引了人们的注意力,而在iPhoneX众多特性中,使用面部识别FaceID代替原有的指纹识别TouchID进行屏幕解锁和身份认证无疑是最大的亮点之一,FaceID使用了人工智能技术完成人脸三维建模中的特征提取,并且用这些特征配合算法来实现人脸识别。现场演示中,FaceID人脸识别用户体验非常流畅,而在流畅体验背后的功臣,则是A11BionicSoC上集成的人工智能加速器,苹果官方称之为“神经网络引擎(neuralengine)。

最令人感兴趣的问题是,神经网络引擎除了FaceID之外,还可以用在哪些其他的地方呢?由于FaceID对于实时性的需求不高,如果只为这个用途专门配一块0.6TOPS的加速器未免显得太过奢侈,因此神经计算引擎应该还会在其他的场合得以利用。那么,其他的应用场合又是哪些呢?是专供苹果操作系统内部原生app使用,还是会开放给第三方app也能使用?目前这一切都还不得而知,但是苹果打造神经网络引擎的野心肯定不止于FaceID。

华为麒麟970雄心勃勃?

尽管国外手机厂商的AI功能来势汹汹,但国内手机厂商也没有落后。2017年10月,华为在德国慕尼黑正式面向全球发布了Mate10系列,其亮点包括麒麟970芯片+新一代EMUI8.0的软硬件结合使端侧智能更进一步。华为Mate10通过创造性地集成人工智能专用NPU神经网络单元,打开了人工智能在端侧应用的大门。

值得了解的是,NPU神经网络单元有两大特性,首先是效率问题:云端性能强大,学习快速,但学习得出来的模型是通用模型,很难针对小众有定制化的调整,并满足消费者各自的使用场景。其次是隐私安全性。手机本地端具备一定的机器学习能力,那么个人隐私相关数据收集与学习就不再涉及云端,而是可以存放在本地端,就隐私的保护方面,要比云端处理可靠太多。

此外,麒麟970的AI技术能分辨拍摄的对象,简单举例,利用搭载麒麟970的手机拍照时,手机会自动识别场景中有什么物体,是人?是植物?是小动物?然后根据不同的拍摄对象,可以自动调整拍照的效果。如果拍摄对象是人,那么就可以自动加上美颜效果,也可以自动调整曝光和背景灯光,来凸显人物主体;如果拍摄的是景物,那么可以针对景深调整,并调整曝光时间,来做到强化整个场景的呈现力度。至于毛茸茸的小动物,就可以稍微强化锐利度,让动物身上的毛发呈现更为自然、清晰。

总结来说,几家厂商的AI功能不尽相同,但是哪个更受消费者喜爱,还要市场检验。

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