AI流行 人工智能手机是骗局or风口？
昨天雷军在网商大会上的演讲吸引了关注，但其实小米的老对手华为在同一时间也制造了不少话题，华为终端董事长余承东一番“将4GB优化成6GB”的言论又一次让网友们高潮。但是有个细节很多人忽略了，余承东提到华为正在研发人工智能处理器，联系到之前众多手机玩AI的事例。虽然人工智能现在确实是科技界的热门技术，但是在手机上使用，靠谱么？
人工智能处理器是什么
人工智能处理器这玩意可能很多人都没听说过，CPU不就是对一堆0和1进行处理和计算的设备么，这也能人工智能化？其实还真可以。在大家熟知的Alpha Go上，谷歌就使用了一颗人工智能处理器，叫做TPU（张量处理单元）。可惜的是谷歌方面没有给出任何有关TPU的消息，不管是架构还是代工方都一概不知，只知道它可以给机器学习的神经网络加速。
第二代Alpha Go使用的TPU
和柯洁对战的第二代Alpha Go使用的就是TPU，与之前和李世石对战的Alpha Go使用的分布式服务器对比，简直就是第一台计算机和现在Surface笔记本的差距。所以人工智能处理器对比传统处理器确实有着云泥之别，相信这也是华为希望要做人工智能处理器的原因。
第一代Alpha Go使用的分布式处理器
比起高深的硬件技术，还是我们喜闻乐见的产品更好理解，其实从去年人工智能开始火的时候，手机厂商们就开始跟上这个风口了，下面就为大家介绍一下。
支持AI的手机有哪些
国内第一款主打人工智能的手机就是荣耀Magic，虽然配置一般，但是其搭载的Magic Live智慧引擎系统却很吸引人，Magic Live时时刻刻都能自动做出各种响应，比如自动亮屏、在对应地点自动弹出相关信息、自动给出购物出行建议等等，囊括了生活的方方面面。并且Magic Live还能够自我学习，适应用户使用习惯之后会变得越来越好用。
其实对于手机来说，荣耀Magic这种全盘智能化的做法是非常激进的，所以后续其他厂商的跟进都更保守一些，大家都只在某一个方面加入人工智能。比如美图，今年年初发布的美图M8能够多维度识别不同角度、场景下的脸部光线等，并深度分析肤色、头发等信息，然后人工智能会给出针对性的美化方案，也就是“私人定制”版的美颜功能。
除此之外，美图M8/T8的人工智能美颜还能对人、物、景进行区分，然后采取最适合的后期处理，如天空更蓝，草地更绿等。这样使用人工智能技术的门槛较低，确实是比较保险的做法。
和美图类似的还有努比亚最新的旗舰Z17，系统方面，nubia UI 5.0的人工智能通过学习用户的使用习惯，手机可以分析数据之后自动合理分配运算、存储、电池和传感器资源。同时冷启动和热启动也是两个老大难的问题，冷启动功耗低、速度慢，而热启动速度快、功耗高，为了平衡矛盾，Z17可以通过AI在冷启动和热启动之间找到速度和功耗上的平衡。
并且在拍照上，为了解决双摄手机在虚化功能上的边界效应明显、景深分辨不精确等缺点，努比亚Z17利用人工智能数十万次的拍摄和数百万次的学习，搭载的定制景深芯片已经学会了如何精确分辨虚化的边缘和景深，为用户带来最好的拍摄效果。
其实类似的例子还能举很多，但是这里我们暂且不展开讲，就只来说说，现在这些手机上的人工智能算不算人工智能，又靠不靠谱呢？
手机的人工智能靠谱不？
其实以上这些功能和技术，都是可以算作人工智能的，人工智能的意义在于机器能够像人一样，对于不同环境和场景给出最优解。而前面提到的，不管是针对不同人脸的针对性美颜、复杂使用环境下对于手机资源的分配，还是对于千奇百怪的主体和背景进行虚化，都是传统软件硬件无法做到的，因为每一次需要的指令和处理方式都完全不一样。
但是这里的人工智能其实也有高低优劣之分，比如很多用户就表示很多时候荣耀Magic并不是很可靠，这就是算法上的局限性了，荣耀Magic希望达到的是全局的人工智能化，现在的技术其实还不能让我们的手机如此聪明，所以荣耀只能对于所有场景、功能进行一一适配，每个功能都对应不同的AI算法，这样的方法不仅效率低，而且体验也不一定能好。
如果有一天我们的手机中支持强人工智能了（像一个真正的人那样和用户进行互动），那才能够无压力地实现荣耀Magic那样无处不在的智能服务。
钢铁侠里的Jarvis就是强人工智能
但是不管是强人工智能还是弱人工智能（只在单一功能上呈现高度智能化），他们使用的算法都和现在的处理器不是很“合拍”，所以这个时候我们就需要一个人工智能处理器了。谷歌的TPU就是针对神经网络进行加速，而华为现在在研发的人工智能处理器，很有可能就是为了配合和人工智能相关的功能。
现在一切人工智能 包括Alpha Go都是弱人工智能
不过需要强调的是，算法才是人工智能的命脉，第一代的Alpha Go使用了蒙特卡洛树和卷积神经网络等算法，但是第二代换用TPU之后，谁都不知道Alpha Go使用了什么新算法了。所以对于希望进军人工智能领域的厂商来说，软件先成熟上去了，才能让硬件跟上，毕竟AI领域，算法为先，硬件才是需要做出配合的。
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