iPhone至今还能不断进化,靠的是机器学习

日期:2019-10-10  作者:小天  来源:www.txunda.com  人气:1097

在过去这么多年里,智能手机飞速进化,现在呢?速度比蜗牛还慢。最开始时,进步肉眼可见,HD屏幕来了,3G来了,前置摄像头来了,更大的手机来了。硬件成为技术进步的标志。我们总是设定超高目标,让厂商去超越,慢慢养成了习惯。

我们期待“即时满足功能”。苹果(和竞争对手)心知肚明,知道现在手机功能严重稀缺,没有很强的吸引力。所以每年升级手机时,只是像素增加一点(买家的眼睛很难分辨)、摄像头数量增加、续航时间延长。

看看iPhone 11 Pro官方产品介绍页面,有四分之三的篇幅介绍摄像头、显示屏。进步并不是很大。

面对现实吧!近年来,iPhone最轰动的变化不是刘海屏,也不是涨价。


无名英雄

再回到iPhone 11 Pro产品介绍页面,前四分之三介绍摄像头、显示屏,之后谈论新的A13 Bionic处理器。苹果显然很看重下一代芯片,公开赞扬,绝不含糊。普通消费者关注的却是如下一些东西:

听起来牛逼吗?名字里面的确有Bionic。A13的图形技术能让背景看起来很酷吗?是的。作为普通消费者,它能给我们带来什么?更快,更多内核,AR……还能续航时间延长。接下来苹果又花了点时间谈论续航时间。

然后呢?没有然后了。

和过去一样吗

苹果的描述可能有些夸张,但和现实相差不远。在发布会现场,我多次看到有人看手表,还说:“已经进入最棒的部分了吗?”

我们希望设备每年都有进步。但作为普通消费者,很难搞清进步与他们所理解的功能有何关系。依我之见,因为消费者无法将二者联系起来,所以他们对过去几年的进步感到麻木,也不知道过去几年的进步对今天的手机功能有何影响。

就像一位运动员,利用整个休赛期刻苦训练,用新方法训练,它对运动员的各个方面提出要求。不过在粉丝眼中,只有当运动员赢得比赛,用结果证明,我们才能看到进步。

2年前,苹果推出A系列Bionic处理器,大多消费者就是这样的感受。苹果推出一种更优的新架构,增强了iPhone的能力。不只如此,它还推出了Neural Engine,这是一个面向机器学习、AI的移动引擎。有了Neural Engine,Face-ID才能变成现实。


Bionic的成就

Bionic革命带来一些肉眼可见的成就,具体有如下几个:

——摄像头:苹果在网站上介绍说,A系列Neural Engine是3摄系统的“驱动力”。摄像头数量增加,质量提升,有了它,肖像模式、夜景模式、SmartHDR才会出现。

——视频和游戏:屏幕分辨率提升、4K流媒体流行、移动游戏画质达到游戏机等级,这些都需要强大的计算力。A13 CPU的速度快了20%,能耗降低40%。

——速度与续航时间:Bionic架构相当复杂。我们再打一个比方,在学校做集体活动时,如果将任务分拆,交给几个人一起完成,速度会快很多,如果做的人很擅长,那就更快了。如果我们让一个人来完成,他必须应付各种事情,即使是他们本来擅长的一些事情,做时也会降低质量,因为在不擅长的事情上,他要投入更多时间和精力。处理器的情况有点类似。

未来就是学习

行业总是在寻找“The Next Big Thing”。iPhone是手机、App革命的催化剂,它改变了科技行业的一切,早早加入的人赚了钱。接下来呢?

机器学习站了出来。现在到处都是机器学习,比如Alexa、IBM Watson、肖像模式。机器学习的应用潜力无穷无尽,金融、医疗、建筑、安全等行业都用得上。


为什么是现在

今天机器学习产业之所以突飞猛进,主要是因为机器学习技术更加平易近人,更加强大,时间效率更高,而且价格也价了。最开始时,大型计算机像房间一样大,后来出现了云遥控机器,通过网络连接,现在又有了手机Neural Engine,可以放进口袋。

对于iOS、机器学习/数据科学开发者来说,现在是一个激动人心的时代。在苹果的帮助下,获取机器学习技术更加容易了,主要通过两种方式来实现。第一种,苹果提供开发者工具,当开发者在App中引入机器学习技术时,会更加轻松;第二种,苹果已经将机器学习硬件放进用户的口袋。以前不是这样的,开发者如果想让AI在移动端运行,必须削减AI功能,当他们收集用户数据,在远程服务器上处理时,又要支付昂贵的租赁费,还要维护机器。从本质上讲,苹果就是替开发者承担机器学习投资。

投资获得了回报,因为越来越多的开发者认识到一个事实:即使只是稍微整合一些机器学习技术,也能带来全新的、更强的功能。第三方、第一方App引入的机器学习技术越来越多,苹果可以打造一个更强的App Store生态系统。最终,开发者、App Store获得的利润与营收都会增加。

预期

手机制造商正在努力,推出各种创新技术,不过有时这些技术华而不实,不成熟,比如折叠屏手机就是这样的。

消费者应该多多关注底层技术的进步,关注它们的价值。如果我建议每一个人都学点机器学习技术,那我就蠢到家了。不过机器学习的确已经到来,就在眼前。


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