换个姿势看,苹果发表会全是AI

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好像没有别的了。

「无聊」、「没有惊喜」这些词似乎和苹果发表会捆绑住了。

不管是 WWDC,还是秋季新品发表会,总会有人熬完夜顶着黑眼圈大喊「无聊」。看完发表会,我发现除了 Apple Watch 的部分,整个 iPhone 的发表都在讲 A12 仿生晶片以及其赋予的各种全新 AI 功能。

或许,我们以后需要用看 AI 发表会的姿势来看苹果秋季新品发表会了。

在 AI 浪潮下,网际网路巨头都已经完成了 AI 战略转型,Google 从 Mobile First 转为 AI First ,微软强调全新的世界观--智慧云端和智慧终端计算。而苹果在 AI 上则更为低调,一直没有响亮的口号,似乎不想忘记自己是一家做产品的公司。

然而,苹果行动力却丝毫没有停滞,显然已经集齐 AI 三要素:算力、演算法、数据。在算力方面,发表会重点介绍了全新 A12 仿生智慧晶片;在演算法方面有 Neural Engine 、 Core ML 和 Create ML ;数据方面, 20 亿台 iPhone 的用户数据大概已经足够了。

今天,伴随着三款 iPhone X 系列手机,我们再来看看苹果如何用 AI 给手机做彻头彻尾的大改造。

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 A12 仿生智慧晶片是这次发表会的重中之重,以至于让人感到全程都在讲晶片。

在去年的秋季发表会上,苹果推出 iPhone X 的同时,推出了 A11 仿生晶片。苹果高级副总裁 Phil Schiller 将其称为「最强大的智慧型手机晶片」。而现在, A12 仿生晶片顺利超越,把前任狠狠甩在后头。

 A12 採用最新採用 7nm 製程,配备六核 CPU 、 4 核 GPU , CPU 包括 2 个性能核心和四个效能核心,其性能双核比 A11 仿生晶片速度提高 15% , 4 个效率核功耗降低 50%  ; 4 核 GPU 图形处理速度比 A11 仿生晶片提高 50% 。

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除此之外, A12 晶片最强大的地方在于 A12 晶片上全新的神经网络引擎。神经网路引擎在去年推出 A11 时一併推出,去年是 2 核,今年是 8 核设计,支援複杂的机器学习,还有一个智慧运算的系统,能够合理分配 CPU 、 GPU 和神经网路引擎上进行的运算任务。去年, A11 上的神经网路可以每秒运行 6 千万次计算,今年 A12 上的神经网路引擎可以每秒运行 5 兆次计算。这个数据的飞跃,简直难以置信。

由此,基于全新的 A12 仿生晶片, iPhone 上的拍照功能、影片功能、语音助理、 Face ID 、 AR ,所有这些会调用 CPU 、 GPU 能力的功能都上升到全新水平。最显而易见的是, iPhone 现在的内部储存空间首次扩展到了 512GB ,能够储存 20 万张图片,当然,也把 iPhone 价格推向了历史新高。

电脑视觉

电脑视觉是最主要的人工智慧技术,也是目前在智慧型手机上运用最成熟的技术。在智慧型手机上可以实现的主要功能有:人脸辨识、手势辨识、人体运动追蹤、图像辨识、物体辨识等。

 iPhone X 首创的 Face ID 人脸辨识解锁已经成为智慧型手机的标準配备,各大厂商都在追赶苹果带起来的这波潮流。

根据厂商透漏,即时人脸辨识对演算法要求极高,苹果特意在 A11 仿生晶片的神经网路引擎上划出一片区域来支持 Face ID 。这也是苹果做 Face ID 独有的软硬体一体化优势。

 Schiller 说道, A12 上新的神经网路引擎能够更有效地辨识人脸的各个部分,加快 Face ID 的辨识速度。由于全靠 A12 晶片处理,而没有用到云端 AI , Face ID 的安全性也将更高。

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人脸辨识就这幺难,辨识距离更远的人体运动辨识显然难度更高。现场,开发者带来了一款叫做《Homecourt》的应用,可以用来记录跟蹤篮球比赛,即时记录比分。强大的神经网路引擎能够即时追蹤和辨识人体运动、预测运动轨迹、即时分析六项运动数据,可以精细到投篮的角度。

续航

 iPhone X 搭载了支持 Face ID 的原深度镜头,数十个传感器使得 iPhone X 成为史上最短续航力的 iPhone 手机。而 A12 改善了这一状况, A12 能合理分配 CPU 、 GPU 和神经引擎上进行的计算任务,从而节省耗电。 iPhone XS Max  的续航时间比 iPhone X 长 90 分钟, iPhone Xs 比 iPhone X 可以多用 30 分钟, Max 则比 iPhone X 多用 1.5 小时。

Smart HDR

在 AI 手机时代,拍照成为彰显 AI 图像处理能力最显而易见的亮点。除了触控萤幕、 App Store 之外,摄影镜头也是苹果带给世界的一大创新。

镜头方面, iPhone Xs 系列採用了与 iPhone X 相类似的后置双镜头,有更大的感应器,更深的相触。在智慧型手机图像处理领域,有一种说法照片是否能拍好,更多地取决于 AI 演算法, AI 演算法也会和硬体设计有关。

 Schiller 介绍了全新的 Smart HDR 拍摄功能, HDR 拍照指的是在按下快门时,相机会拍下多张不同曝光的照片,将它们拼在一起,使得从高光到暗影的每一处细节都呈现更清晰。 Smart HDR 可以做到零快门延迟、有更多的高光和阴影、细节更丰富、逆光处理更好。这一切不是用通常的 ISP+CPU 实现的,而是由 ISP+神经网路引擎实现,你每拍下一张照片,都会进行一兆次操作。

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同时, Smart HDR 的拍摄功能也能支援后期调焦。苹果用单反相机拍摄的照片反複训练神经网路引擎,得到了可以先拍照再选择虚化区域的效果。可以说是相当惊艳了。

无处不在的 AI 应用

为了用机器学习带来更好的用使用者体验,苹果已经做出了很多尝试。比如在 iPad 上利用机器学习辨识手写的文本、在 iPhone 上透过学习和预测用户的使用习惯来让 iOS 更省电、在照片 app 里自动创建的回忆相簿以及脸部辨识,  Siri 也利用机器学习带来了更多贴心的功能和更流畅的对答。在今年的 WWDC 上我们也来看一些新的功能,比如:

智慧化的照片分享功能。当用户在分享一张照片时,系统会把相关的照片都找出来,并且将照片中出现的人作为发送的推荐对象。然后,当对方收到照片后,系统会建议对方回覆手机中相关的照片。这样一来,双方就能很简单地获得在同一个活动或者事件中的完整照片。

 Siri Shortcuts 。每个应用都可以将一些快捷功能提供给 Siri ,让 Siri 以更智慧、更便捷、更符合用户行为习惯的方式执行。例如,通过设定一句「I lost my keys」帮助寻找钥匙的应用 Tile App 可以添加一个 Shortcuts 给 Siri 。然后当你说出这句话时, Siri 可以自动打开 Tile ,并且在 Siri 的界面直接调动寻找钥匙这一功能,而无需去到应用程式里。

 Siri Suggestion 。 Siri Suggestion 更加有智慧,其能够根据你的使用行为来预测你将要做的事情,并且在相应的时间给出你建议。例如,你的行程里有一个聚会安排,但是 Siri 透过定位发现,聚会时间快到了你还离聚会地点很远, Siri 就会跳出一个通知的消息,向你的朋友发讯息说你会晚一点到。

AR

由于在 WWDC 2018 上,苹果已经发表了 ARKit 2.0 ,这次大会 AR 虽然佔据了一定的时间,但是并没有什幺大消息,主要是软硬体的升级。

 Schiller 曾说, iPhone X 是第一款专为 AR 打造的手机,镜头专门为 AR 而校準,刷新率达到 60 fps ,全新的陀螺仪和加速计,以及準确的动作追蹤。这一切都依赖于 A11 晶片的 CPU 、 GPU 和 ISP 即时光照, A12 当然更进一步支援 AR 。我们已经知道, ARKit 2 能够更精準地进行垂直和水平面检测,支援多玩家操作,新的空间测绘能力可以把 3D 物体放到真实场景里看到效果。

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这次,最惊豔的或许是 Directive Games 团队带来了多人联机 AR 游戏《Galaga AR》, 在 WWDC  上,苹果展示了多人乐高游戏,内容很简单。而《Galaga AR》则是看起来十分炫酷的 AR 射击游戏,可以同时支援 4 个人,画面的渲染和音效的呈现都上升了不止一个档次。或许,我们在不久之后就能看到更多炫酷的 AR 联机游戏。

要想看到 AR 方面更重磅的消息,或许还得等到苹果在 2021 年发表 AR 眼镜。

AI 开发生态

有了这幺强的晶片,一向喜欢打造封闭式生态的苹果自然也希望开发者在苹果的平台上开发 AI 应用,将苹果的 AI 能力落地。

在 WWDC2017 上,苹果介绍了 Core ML 。 Core ML 是能在苹果产品上使用的高性能机器学习框架,能帮助开发者快速地将多种机器学习模型融合到 App 中。 WWDC2018 ,升级的 Core ML 2 ,其可以使模型运行更快,处理速度提升 30% ,模型大小能减少 75% 。同时,苹果还发表 Create ML ,支援电脑视觉、自然语言处理等机器学习任务模型开发,能直接在 Mac 上完成模型训练。

 A12 晶片搭载全新的神经网路引擎 Neural Engine 採用 8 核架构,它每秒可以进行 5 兆次运算,是运行即时机器学习的利器。更好的消息是, A12 仿生晶片上的 Neural Engine 向第三方开发者开放,可以透过苹果的机器学习框架 Core ML 来存取, Core ML 的运行速度将能提升 9 倍,应用程序的启动速度提高 30%  ,功耗只是原来的十分之一。

这样,开发者可以用 Core ML 来运行更複杂的 AI 模型,且能运行更快更流程。

小结

 AI 时代,演算法的提升对算力提出了更高要求。苹果虽然没有高喊 AI 的口号,但是 iPhone 显然是目前最领先的 AI 手机, Face ID 的成功是苹果软体、演算法与全新 AI 晶片无缝融合的胜利。目前,苹果的 7nm 製造工艺的 A12 仿生晶片配合上神经网路引擎已经成为行动终端的最强晶片。苹果还透过 Core ML 和 Create ML 等机器学习工具,建立起 AI 开发者生态,将自己的 AI 能力开放给上千万苹果开发者,为 iPhone 开发更多的 AI 应用。苹果在 AI 软硬体布局上,不知道又已经领先多少年。

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