我國智能手機產(chǎn)業(yè)發(fā)展喜中有憂,人工智能成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動力。近年來,我國智能手機產(chǎn)業(yè)發(fā)展成績突出:一是我國在全球市場智能手機出貨量中占據(jù)重要地位,根據(jù)Canalys公布的數(shù)據(jù),2017年中國智能手機市場總出貨量為4.59億部,全球市場占有率達31.4%;二是涌現(xiàn)出一批具有國際競爭力的智能手機企業(yè),以華為為例,2017年全年華為出貨量同比增長19%,在中國智能手機市場份額達19%,排名第一。與此同時,我國智能手機產(chǎn)業(yè)仍面臨巨大挑戰(zhàn),主要表現(xiàn)在智能手機出貨量增長乏力。根據(jù)Canalys公布的數(shù)據(jù),2017年中國智能手機出貨量比2016年下降4%,這是國內(nèi)市場首次出現(xiàn)整體下滑。其中,2017年第4季度表現(xiàn)最差,出貨量僅1.13億部,同比下滑超過14%。經(jīng)過10年高速發(fā)展期后,我國智能手機滲透率接近飽和;同時,移動互聯(lián)網(wǎng)時代進入尾聲,人口紅利和流量紅利逐漸消失,智能手機急需新技術、新模式變革。
(1)主流廠商智能手機產(chǎn)品紛紛搭載人工智能芯片
一是智能手機廠商自己研發(fā)人工智能芯片,意圖提升智能手機產(chǎn)品性能。例如,蘋果iPhone8/8Plus和iPhone X搭載自研的A11Bionic仿生芯片,集成“神經(jīng)網(wǎng)絡引擎(Neural Engine)”,通過專用機器學習硬件針對AR/VR和沉浸式3D游戲進行性能優(yōu)化,其性能比上代芯片A10Fusion提升30%,功耗只有后者的50%。
二是人工智能專用芯片廠商通過IP授權,與下游智能手機廠商開展合作。例如,華為Mate10手機搭載麒麟970芯片,集成中科院下屬企業(yè)寒武紀1A深度學習處理器作為核心人工智能處理單元(NPU),極大地增強了人工智能應用算法處理能力,圖形處理性能提升20%,能耗降低50%,智能手機應用體驗得到極大地提升。
(2)多種人工智能技術應用被應用在智能手機中
一是語音助手極大地提升人機交互性能。例如,谷歌Pixel手機搭載GoogleAssistant語音助手,能夠回答超過90%的用戶問題,同時準確率達80%以上,在同類語音助手中排名第一。
二是人臉識別應用解決方案得到完善。例如,小米8探索版采用專注3D及計算機視覺的以色列MantisVision公司相關技術,基于編碼結(jié)構光技術實現(xiàn)人臉3D識別功能。
三是智能手機紛紛推出人工智能拍照自動美顏功能提升拍照效果,受到以女性消費者為代表的用戶青睞。例如,魅族Flyme 7手機推出“One M ind”互聯(lián)計劃,將人工智能算法接入One M ind AI引擎,自動識別被拍攝者特征,同時根據(jù)被拍攝者性別、年齡、膚質(zhì)等信息向用戶提供個性化美顏方案。
(1)當前智能手機芯片計算能力無法滿足人工智能應用的計算需求
一方面,目前ARM架構在智能手機芯片中處于絕對優(yōu)勢地位,其采用精簡指令集,適合處理通用型簡單任務,但人工智能在實際應用中需要短時間內(nèi)響應密集的計算分析請求,同時處理多項復雜并發(fā)性任務,當前智能手機芯片處理能力難以勝任;另一方面,人工智能手機計算能力的提升還需考慮手機物理體積及能源有限性的約束,需要兼顧手機計算力和能效比等諸多因素,人工智能手機芯片需通過工藝、架構、相關算法及應用等方面協(xié)同升級,才能有效支撐人工智能應用的計算需求。
(2)各種識別技術在復雜應用場景下識別性能大大降低
以智能語音助手為例,目前智能手機中語音助手獲得超越人類的識別準確率,主要因為該試驗在實驗室安靜環(huán)境下進行,同時說話者使用普通話發(fā)音。但是在真實應用場景中,環(huán)境噪音、用戶語氣情緒、語音語調(diào)、方言口音等多種因素都會降低語音助手識別準確率,甚至導致語音助手答非所問。此外,目前智能美顏相機主要適用于對用戶在自然光照下正臉拍攝的照片進行美化,受制于技術本身不成熟,在光照強度過強或者過弱、人像側(cè)臉或者有遮擋、被拍攝者化妝條件下,圖像識別算法準確率會出現(xiàn)不同程度的下降,從而影響智能美顏效果。
(3)應用程序在調(diào)用用戶隱私信息時存在隱私信息泄露風險
應用程序需要通過應用程序編程接口(API)頻繁調(diào)取用戶使用數(shù)據(jù),在調(diào)用之后應用程序編程接口會遺留用戶身份證號、地址、年齡、家庭、賬戶、密碼、指紋、使用偏好等大量隱私信息,智能手機廠商利用用戶隱私信息進行精準營銷、定向推送等增值服務時,存在泄露用戶隱私信息風險。例如,F(xiàn)acebook、Tw itter和Instagram等公司已被證實會將用戶的個人喜好、行為軌跡、分享內(nèi)容等記錄出售給第三方。
(4)以手機終端企業(yè)為核心的人工智能手機產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系構建較為緩慢
人工智能手機終端廠商處于產(chǎn)業(yè)鏈中下游,向上對接上游芯片企業(yè)和中游算法企業(yè),向下聯(lián)系互聯(lián)網(wǎng)應用提供方,理論上來說建立以自身為核心的人工智能手機產(chǎn)業(yè)生態(tài)較為合理。然而,目前包括谷歌、亞馬遜以及BAT在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭在應用端依托海量用戶數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)強勢地位,試圖將人工智能與云計算、物聯(lián)網(wǎng)等結(jié)合,掌握“人工智能+智能手機”產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系話語權。與此同時,手機終端企業(yè)長期忽視應用開發(fā)者在產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系構建中的重要作用,未能建立合適的利益分配機制,抑制了開發(fā)者的積極性,阻礙以手機終端企業(yè)為核心的人工智能手機產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系構建進程。
(1)人工智能多傳感器融合技術將在智能手機中得到應用
近年來,隨著信號處理、神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別等人工智能技術的發(fā)展,多傳感器融合技術逐步在智能手機中得到應用。多傳感器融合技術充分利用人工智能對按時間序列采集的多傳感器觀測數(shù)據(jù),采用模糊邏輯理論、神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)等人工智能方法,在一定準則下對觀測數(shù)據(jù)進行分析、綜合、控制和應用,獲得對溫度、高度、光照強度等被測物理量的一致性解釋與描述,進而實現(xiàn)相應的決策和估計,協(xié)助智能手機完成相應環(huán)境感知、人機交互等功能。
(2)人工智能軟硬件一體化模式將在智能手機中得到體現(xiàn)
人工智能芯片等硬件性能不斷優(yōu)化升級,為人工智能手機應用程序蓬勃發(fā)展提供可能;同時,應用程序升級優(yōu)化對人工智能芯片的處理能力、運算速度、能耗比等指標提出更高要求。未來更多廠商通過研發(fā)定制場景AI手機芯片等方式,促進人工智能軟硬件一體化發(fā)展,提升智能手機運行性能。例如,華為麒麟970手機集成最新i7協(xié)處理器,內(nèi)置獲得央行和銀聯(lián)雙重安全認證的inSE安全引擎,支持CRT-RSA、RSA、DES/3DES、AES等加解密算法,擁有和銀聯(lián)IC卡、U盾相同安全等級,有效提升智能手機安全防護能力。
(3)人工智能在智能手機中的應用更多依賴云端協(xié)同
云側(cè)人工智能和端側(cè)人工智能各有優(yōu)勢,適合處理不同任務:端側(cè)人工智能可以快速響應用戶需求,以低功耗和低成本方式向用戶展示處理后圖像、視頻、語音和文本信息,適合完成人工智能推理任務;云側(cè)人工智能實現(xiàn)多終端數(shù)據(jù)匯聚,在數(shù)據(jù)吞吐量和處理速度等方面更具有優(yōu)勢,適合完成人工智能訓練任務。因此,端云協(xié)同的人工智能處理模式將在模型訓練和數(shù)據(jù)推理等方面發(fā)揮重要作用。
(3)人工智能與VR/AR、5G等技術融合提升智能手機性能
一方面,5G技術發(fā)展使得云端協(xié)同的人工智能處理模式成為可能。5G通信技術具有高速度、高可靠性、低時延等特點,用戶發(fā)出的命令在端側(cè)智能芯片進行初步處理后,運用5G網(wǎng)絡與云端進行實時交互,之后使用5G網(wǎng)絡將云端處理結(jié)果反饋給用戶,提升數(shù)據(jù)處理能力,有效降低時延。另一方面,人工智能算法提升手機VR/AR應用性能。例如,華為P20手機基于麒麟芯片和人工智能算法提升人臉圖像建模和周圍環(huán)境重構性能,搭載谷歌AR Core和華為AR Engine雙引擎,支持AR購物、AR展示、AR游戲、AR拍照、AR教育等諸多AR應用場景,極大提升用戶AR體驗。
(4)人與人工智能手機交互方式更加自然,用戶體驗顯著提升
隨著智能手機產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展,人和智能手機交互方式也從按鍵向觸摸屏演進。伴隨人工智能技術在智能手機中的應用不斷深化,圖像識別、語音識別和自然語言處理技術不斷發(fā)展,人機交互形態(tài)被重新改寫,智能手機開始具備聽、說、看、寫等多種能力,可根據(jù)場景精準感知用戶需求,理解用戶的當前所處的情感狀態(tài),自動選取最為恰當?shù)挠脩舴辗绞健?/p>
(5)智能手機等智能終端之間互聯(lián)互通和協(xié)同應用越發(fā)重要和迫切
根據(jù)華為預計,2025年個人智能終端數(shù)將達400億,平均每用戶將擁有5個智能終端,其中20%用戶將擁有10個以上智能終端;屆時,全球聯(lián)接總數(shù)達到1000億。與此同時,人工智能技術在智能手機等智能終端得到充分應用,一個重要前提就是不同設備通信標準和應用之間能夠兼容互通。然而,在實際使用過程中,不同智能終端設備在標準、應用等方面兼容性很差,限制了智能終端互聯(lián)互通能力的提升,為用戶使用造成了不便。
(1)推動基于人工智能算法的多傳感器融合技術在智能手機中的使用
一是利用集成的人工智能計算方法(如模糊邏輯+神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法+模糊邏輯+神經(jīng)網(wǎng)絡等)提升多傳感器融合性能,充分發(fā)揮各種人工智能算法的優(yōu)勢;二是加速推進已有多傳感器融合方法工程化與產(chǎn)品化進程,與芯片開發(fā)廠商開展合作,開發(fā)支持多種復雜融合算法處理能力的芯片,提升數(shù)據(jù)實時處理和分析能力。
(2)提升手機芯片面向特定人工智能應用的支撐能力
一方面推動人工智能手機芯片中專用計算模塊加速發(fā)展,以適配人工智能手機對特定應用場景下計算能力的需求;另一方面,增強人工智能手機芯片與上層操作系統(tǒng)、算法等的耦合程度,同步推動面向智能手機應用的算法優(yōu)化,以強化對應用創(chuàng)新的有效支撐,提升人工智能手機能效比及用戶體驗。
(3)推動面向特定應用場景核心技術攻關與融合創(chuàng)新,加快產(chǎn)學研一體化
一是發(fā)揮智能手機產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效應,以智能手機產(chǎn)業(yè)鏈上下游整合為契機,開展定制化生物識別模組等方面的研究,增強手機特定場景和應用性能;二是加快產(chǎn)學研一體化進程,積極推動高校和研究院所等與智能手機產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)企業(yè)圍繞人工智能創(chuàng)新算法、模型、應用開展合作,加速科研和創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化;三是建立人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR、5G等先進技術研究人員定期溝通交流機制,推動不同先進技術之間融合發(fā)展,以融合促進創(chuàng)新。
(4)采取多模態(tài)識別、等級保護等機制,加強用戶隱私信息安全防護
一是采取多模態(tài)識別等技術提升防護能力。充分發(fā)揮虹膜識別、人臉識別、語音識別算法各自優(yōu)勢,打造多模態(tài)生物識別體系,提升識別精度,確保只有經(jīng)過授權的人工智能應用才能訪問用戶隱私信息,實現(xiàn)用戶隱私信息安全調(diào)用。二是加快制定人工智能在智能手機中應用安全規(guī)范,充分聽取人工智能芯片制造企業(yè)、人工智能算法提供商、智能手機廠商、消費者等各方意見,充分反映各方利益訴求。
(5)加強智能手機和其他智能終端之間標準兼容和應用互聯(lián)互通
一是成立智能手機產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、智能終端產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等,加強聯(lián)盟內(nèi)部企業(yè)間在技術、標準、應用等方面的合作,采取定期會議等機制加快相關技術標準和應用規(guī)范的制定工作;二是建立人工智能手機開放創(chuàng)新平臺,提升設備互聯(lián)互通能力,提升人工智能手機內(nèi)容和服務集成化程度,增強人工智能手機應用協(xié)同化水平。
(6)加速以終端企業(yè)為核心的人工智能手機生態(tài)體系構建進程
一是積極同國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭在應用程序開發(fā)等領域開展合作,學習后者“人工智能+智能手機”產(chǎn)業(yè)生態(tài)運行維護先進經(jīng)驗,制定合適的人工智能手機產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展體系;二是重視應用開發(fā)者生態(tài),通過定期舉辦技術專題沙龍,向開發(fā)者開放智能手機應用分發(fā)平臺流量、賬戶支付和運營大數(shù)據(jù)等方式,尋求與廣大開發(fā)者在人工智能手機內(nèi)容、硬件、技術和生態(tài)層面開展合作,增強開發(fā)者在人工智能手機應用程序開發(fā)運營方面的優(yōu)勢,促進基于人工智能技術的智能手機產(chǎn)業(yè)生態(tài)走向繁榮。
人工智能這一新興技術的發(fā)展深刻改變了智能手機產(chǎn)業(yè),然而這一技術仍處于發(fā)展初期,在智能手機中的應用面臨一系列問題。需要加快技術升級融合和產(chǎn)業(yè)生態(tài)構建進程,使智能手機更好地服務于用戶。