AI手機攝影的三個流派，其中藏了個假的

原標題：AI手機攝影的三個流派，其中藏了個假的

在咱們身邊，有一個鐵打的定律，那就是一個東西或者名稱火了，馬上就會群起而模仿之。久而久之，這種“微創(chuàng)新”甚至“不用創(chuàng)新”的方式，被國人冠名為“山寨文化”。

互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域則更是如此，團購火了能百團大戰(zhàn)，O2O火了能全面“開O”，共享經(jīng)濟火了，愣是連男友女友都能“共享”。

山寨得多，就連技術(shù)都可以山寨。比如說，去年手機AI剛剛嶄露頭角，到了今年，全面屏等技術(shù)普及之后，AI似乎就成為了各手機廠商普遍希望蹭的熱點。

但問題來了，我們知道一塊AI移動芯片要承載非常復雜的深度架構(gòu)，需要幾年來部署開發(fā)；下圍棋的AlphaGo要匯集幾十位頂尖科學家的心血，幾年迭代才能正式超越人類。

代表了機器智慧向人類接近的AI，難道真的有那么容易嗎？

去年音箱大戰(zhàn)的時候，有的跟風山寨產(chǎn)品甚至隨便搭載個對話系統(tǒng)，連喚醒詞都不換就披掛上陣。雖然對話交互這種形式也可以叫做“AI”，但這樣的產(chǎn)品真的一點價值都沒有。買到的用戶只能驚呼：遇到個假的人工智能。

今年，似乎輪到了手機AI遭遇這種奇遇。各廠商紛紛投入AI懷抱成為流行時,假的AI手機似乎也悄然來到了我們身邊。

誠然，AI是一個泛概念，不同等級、不同完成度的技術(shù)孕育其中。但AI也不應(yīng)該是一個永遠跌落，毫無底線的技術(shù)。如果沾邊就算的話，茶杯上加個計算合適水溫的算法豈不也成了AI設(shè)備——問題是這事人類自己就能感覺出來啊。

所以說，AI的真與假，是建立在能給使用者帶來哪些實際價值基礎(chǔ)上的。有無法被其他技術(shù)解決方案替代的價值，或許才是消費者需要的真AI。也只有如此，AI作為一種技術(shù)才能持久。

AI手機的真與假，或許也應(yīng)該有個邊界。本尼迪克特·安德森在著名的《想象共同體》中，把極限特征作為框定族群的核心要素。AI手機帶給消費者的價值，應(yīng)該有哪些底線或者說邊界呢?

今天開始，我們會用幾篇文章，跟大家聊一聊手機AI背后的真實、夸張與謊言。攝影、游戲、視頻這些我們耳熟能詳?shù)墓δ鼙澈?，一個到底什么是真AI手機的話題正在逐步清晰起來。

而這個話題首當其沖的，當然是AI攝影。

我們知道，識別和感知物理世界， 是AI的主要能力。利用AI算法進行影像理解，構(gòu)成了AI技術(shù)的核心組成部分之一——機器視覺。而移植到手機上，AI與攝像頭結(jié)合，帶來攝影體驗改變也就變成了手機AI的核心價值。

進入2018的春天，AI攝影近乎成為了每一款新上市手機的關(guān)鍵詞。但其實AI是一個非常寬泛的概念，包括林林種種數(shù)十個技術(shù)體系。

就像同樣是邀請朋友去看“水景”，去馬爾代夫和去小區(qū)健身房看游泳池是絕不一樣的。AI也是如此，耗資巨萬的AlphaGo和成本幾十塊錢的語音交互音箱，可能都可以算到AI的體系，但價值之差等若霄壤。

在手機攝影這個領(lǐng)域也是如此，如何實現(xiàn)AI，如何讓AI被消費者感受到，目前出現(xiàn)了完全不同的一些思路。今天的AI手機攝影，可以分為三個流派。

流派一：用芯片提供AI攝影通用加速

去年，華為發(fā)布了搭載NPU的麒麟970芯片開始，之后蘋果也公開了A11仿生神經(jīng)芯片。從后來華為、榮耀的相關(guān)搭載產(chǎn)品，以及蘋果iPhoneX來看，基于AI專用芯片來實現(xiàn)手機的AI攝影功能，是這類手機的核心AI能力。

這可以看做是手機AI攝影的第一個流派：芯片派。

華為和榮耀搭載的麒麟970芯片，是世界上首款在CPU、GPU兩個通用處理單元之外，加入了AI處理單元NPU（Neural network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元）的移動芯片。由于利用了深度學習處理技術(shù)，NPU可以比其他處理模式更快地處理卷積、遷移等深度學習任務(wù)，也就可以達成更快的AI任務(wù)處理能力。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，處理相同的AI任務(wù)，麒麟970的異構(gòu)計算架構(gòu)擁有約 50 倍能效和 25 倍性能的提升，圖像識別速度可達到約2000張/分鐘，這個記錄迄今沒有其他芯片打破。

在這之后，蘋果也在發(fā)布iPhone X時發(fā)布了A11芯片，兩家不約而同采取了相似的策略。A11集成了一個專用于處理AI任務(wù)的運算單元“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(Neural Engine)”，開啟了iPhoneX的AI之路。

從底層芯片開始一層層疊加AI處理能力。有兩個層面的價值，一是在硬件里完成終端AI計算，可以保證攝像任務(wù)的實時性和安全性。畢竟攝影任務(wù)上傳到云端計算有卡頓可能，斷網(wǎng)后無法工作，圖片上傳服務(wù)器面臨的數(shù)據(jù)危險也是顯而易見的。

另一方面，芯片派容易被忽略的價值在于對AI攝影任務(wù)進行通用加速。比如有的玩法要人臉識別，有的直播要讀取動作指令，有的濾鏡要搞空間處理，把這些全擠在CPU、GPU上手機馬上會進入龜速狀態(tài)，用云處理無法支持不說，更喪失了實時體驗。APP的攝影需求有千千萬，目前來看只有在終端有AI處理單元才能滿足這些“未知需求”。

說到底，基于芯片的AI攝影到底有哪些體驗?zāi)兀?/p>

華為Mate10、榮耀V10以及iPhone X的能力數(shù)據(jù)說明，AI攝影可以體現(xiàn)在識別、動作捕捉、光影分析、AR等幾個方面。

比如iPhoneX利用A11仿生芯片，可以與結(jié)構(gòu)光傳感器、深度陀螺儀進行結(jié)合，處理人臉、AR等任務(wù)，并可以快速處理圖像識別。

而借助麒麟970芯片帶來的NPU專項處理能力，榮耀V10、華為mate10等產(chǎn)品可以實現(xiàn)復雜的AI任務(wù)加速，從而完成場景識別拍照模式、圖像增強與深度處理、AI肖像處理、AI動態(tài)捕捉、AI夜拍等任務(wù)。包括當下較為少見的圖像語義分割功能，通過強計算能力實現(xiàn)對取景器內(nèi)的畫面進行分割處理，進一步實現(xiàn)精準的智慧分區(qū)圖像處理，相較圖像處理App更接近修圖師的專業(yè)效果。

接下來，榮耀、華為的新產(chǎn)品，以及新一代iPhone必然會繼續(xù)這條路。而產(chǎn)品和技術(shù)先發(fā)優(yōu)勢，似乎也在催生AI體驗的升級。比如榮耀最早從magic時代就開始積累AI手機的產(chǎn)品經(jīng)驗與訓練數(shù)據(jù)，兩年的時間自然形成了對新產(chǎn)品的供養(yǎng)體系。

這個流派的優(yōu)點在于，用戶可以體驗到AI的多樣化和增長性，手機里不是一成不變的AI體驗，而是可以隨著生態(tài)和技術(shù)的發(fā)展不斷進化。問題是芯片流的門檻很高，需要研發(fā)的巨大投入和長達幾年的等待周期。

流派二：基于攝像頭搞AI

第二個AI手機攝影流派，不能不提到讓人愛恨糾葛的谷歌。

眾所周知，谷歌是不大力押注硬件技術(shù)的，而是在戰(zhàn)略上選擇強打AI算法優(yōu)勢和云計算強項。這個被谷歌稱為AI First的戰(zhàn)略，已經(jīng)體現(xiàn)在谷歌各種穿戴、家庭以及移動設(shè)備上，其中pixel系列手機也不例外。

去年推出的谷歌pixel 2，給出了一個非常特別的AI攝影模式，它沒有專屬的AI芯片，卻利用算法和AI圖像處理單元完成了動態(tài)模糊攝影等攝影能力的補償。甚至把攝像頭切割成非常復雜的成像單元，來供給算法端實現(xiàn)對景深、空間感的AI計算。

這種“吃力不討好”的方式，大概也只有谷歌會做。背后的核心原因，一方面是谷歌希望用戶適應(yīng)所有數(shù)據(jù)都上傳到谷歌云的生活方式，另一方面也是希望加強AI優(yōu)勢的商業(yè)化通道。

谷歌手機的AI秘訣，不在底層芯片里，而是在攝像頭區(qū)域里藏了一顆專用圖像處理協(xié)處理器，即ImageProcessing Unit （IPU），專門用來結(jié)合云計算與算法集群處理AI拍照與視頻任務(wù)。

但這樣做的問題是圖像任務(wù)會在專門的部件里處理，并且極大程度依賴云計算。但確實一定程度上繞開了開發(fā)芯片的難度，彌補了谷歌硬件上的弱勢。這種劍走偏鋒，讓手機各部件自行AI的思路，有賴于谷歌強絕天下的算法積累，以及云計算處理能力。缺點是：除了谷歌大概沒有人可以嘗試。

流派三：搞個帶算法的APP算了

在手機AI概念火熱起來之后，國內(nèi)手機廠商似乎很快就按耐不住了。雨后春筍版的“AI攝影”字樣應(yīng)運而生，于是也催生了AI攝影的第三個流派：APP派。

所謂APP派很好理解，想一想我們用的各種美顏拍照相機、動態(tài)美顏錄制應(yīng)用等等，這些能力，在今天基本都要用到AI算法來實現(xiàn)更好的效果。比如美圖秀秀旗下的美圖相機，就是在APP里集成了機器學習算法，用來識別拍攝人像和背景、光源間的關(guān)系，從而把人像分離出來。

假如把這種基于算法的“AI應(yīng)用”或者“AI濾鏡”，直接搭載到產(chǎn)品攝像頭里，說這是AI攝影功能，行不行呢？

好像，大概，可能，也可以吧？

問題是缺少芯片的支持，算法方面也沒有技術(shù)優(yōu)勢，用戶拿到的AI體驗可能存疑。

前不久，紅米Note5主打了所謂“千元AI雙攝”打開了這場關(guān)于AI的宣傳戰(zhàn)序幕。隨后vivo X21也以AI攝影能力作為宣傳。從產(chǎn)品說明中可見，這兩部手機的解決方案基本就是上文所說的“AI濾鏡”模式：開發(fā)具有一定識別特性的攝影功能，然后在不卡的前提下部署在手機中就可以了。

剛剛發(fā)布的小米Mix2S，本質(zhì)上也是這種解決方案。小米提出的智能場景識別，即在利用圖像數(shù)據(jù)訓練處手機對不同景物的識別能力，再在手機相機中初始化搭載“美圖相機”之類APP的算法功能，針對不同拍照對象進行針對性修圖。

比如機器學習進行人臉和人體輪廓識別，自動進行背景虛化和摳圖，以及自動疊加多張照片進行防抖等等。

這類手機的問題，在于芯片和攝像頭中缺乏專項處理AI任務(wù)的單元，一旦運行高負載的AI任務(wù)就需要呼喚云端。而云端的相應(yīng)速度不夠，又導致AI攝影的識別率和準確率下降。

舉個例子，處理夜拍效果時，手機需要運用光源捕捉、空間捕捉等AI算法，從而實現(xiàn)夜晚中清晰拍照和光源還原。

而這類APP派假如要加載夜拍類的AI應(yīng)用就有點尷尬了。因為這類深度學習的負載很大，用傳統(tǒng)移動芯片+云計算來跑這類AI拍攝任務(wù)，會出現(xiàn)黑夜一層層褪去，半天無法對焦。拍照之后又要上傳到云端進行很長時間“處理”，精準度和體驗都很差。而一旦沒網(wǎng)就更麻煩了。所以我們能看到的是，目前大部分國產(chǎn)手機宣傳所謂的AI拍照時，都絕口不提夜拍、動作捕捉等復雜任務(wù)。

于是，這個流派中消費者看到的宣傳材料里的“AI拍照”，也就變成了整個手機的全部AI能力。其實這些能力弄個不算太差的手機下載個相關(guān)APP就可以實現(xiàn)了，單獨作為一款產(chǎn)品的主要宣傳材料就有點奇怪。

最后，讓我們總結(jié)一下三個流派的手機AI攝影，到底帶給消費者怎樣的差別。

芯片派：可以通過終端AI加速，來實現(xiàn)比較高等級的AI攝影任務(wù)，比如快速美化、物體識別方案拍照等等。而且通用加速能力和平臺接口下放給開發(fā)者，更多的拍照應(yīng)用，比如夜拍、動作抓拍、人臉替換、體態(tài)命令等等，必然會陸續(xù)加入到用戶的手機中。用戶相當于購買了持續(xù)升級的AI拍照設(shè)備。

攝像頭派：基于攝像頭的AI芯片，應(yīng)該可以加入更多AI玩法，但是除了谷歌之外，其他開發(fā)者是絕對碰不到的。

APP派：抱歉，除了廣告語上的1~2個基礎(chǔ)AI功能外，別的就不用想了。

三個流派背后手機AI的孰真孰假，也就一目了然了。接下來一篇，我們會聊聊手機游戲上的真假AI。

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