硬普及和软开放：移动AI下沉的两个节点

在我们的常识体系中，科技一词往往有两种定义。第一种是封存在实验室里的科技，它们如同高岭之花，只有少部分山顶上的人才能接触和了解这些科技，大部分人只是在新闻中听说过。第二种则是进入了生活的科技，人们时时刻刻都在使用它，将其视作一种常态而不再把“技术”作为关键词。从第一种到第二种的过程，即是科技下沉的过程。在下沉中，科技会改变人类的生活，会因此衍生出高价值的产业链，从而进一步推动科技自身的进步。这个过程曾经发生在智能手机上，也正发生在移动AI上。

移动AI并非奢侈品，让高岭之花开遍平原

目前来看，移动AI通常集中在苹果、华为、荣耀等几款搭载了AI芯片的旗舰机中。但任何一项科技的应用化发展，都离不开反复投入使用再进行调试。对于AI这种需要数据累积的技术来说尤其如此。

想象一下，如果未来移动AI技术带来的语音助手、用户习惯学习等等功能都只能应用在几款手机上，很有可能导致两种后果。第一种是由于无法摊薄技术研发成本，能够承载终端AI计算的手机会很昂贵，第二种是由于用户数量少无法带来边际效应也缺乏流量支持，参与移动AI应用开发会变成一件低回报率的事情，最终只能由终端制造企业自己承担服务开发。

不过集合了这两种特点的手机已经有了——起步价49999元人民币，购买后即提供收费私人助理服务的Vertu手机。

手机厂商和芯片厂商重金押注移动AI，自然为的不是再造一个Vertu，而是希望借助技术的提升完善硬件普遍的使用体验，碰撞出完整的商业机会。让移动AI功能下沉到更多终端中去，才能让高岭之花开遍平原，成为供养整个移动AI生态的作物。

但目前的现状是，移动AI的相关应用很少，大部分集中在拍照、录像等图像处理和翻译、语音交互等等自然语言处理的简单应用上，移动AI的想象力还没被完全打开。同时能进行本地AI计算的终端数量不多，开发者如果想在产品中加入深度学习等等功能，就需要配适多种终端的不同解决方案——A型号可以在终端完成计算，B型号却要在云端进行计算，为了包容两种解决方案，开发者只好在产品设计中加入更多弹性，最终牺牲一部分功能和体验。

硬普及和软开放：移动AI下沉的两个节点

但没有任何一种技术的下沉是无缘无故发生的，目前来看移动AI会在以下两个节点开始发生下沉。

第一个节点是移动AI芯片向中端乃至低端机型的普及。

经过此前的介绍，我们知道移动AI体验的关键在于独立的神经网络计算处理器，利用异构计算极大地提升算力并降低计算任务的能源消耗。因此移动AI想要向更多使用者下沉，必然需要NPU向更多机型普及。

如今麒麟970已经搭载在华为P系列、Mate系列以及荣耀10和V10中，遍布了2500-6000元的中高端+旗舰两个档次。有消息称华为在麒麟659的下一代——麒麟670中也会搭载NPU，把端侧AI能力进一步下放给千元机。

除了麒麟海思，高通推出的AI Engine模式也在让更多机型增强端侧计算能力，虽然高通用向量处理+CPU+GPU的解决方案来替代NPU，在最终实现效果上还与NPU有着一定的差别，但毫无疑问的是，未来在一系列芯片和AI引擎的加持下，手机的端侧算力会出现普遍的提升。这也给移动AI下沉的第二个节点提供了先决条件。

第二个节点是移动AI应用开发适配性的提高。

在一千款手机中加入同一款移动AI应用，显然是达不到下沉的目的。相比硬件，应用生态的百花齐放才是让消费者感知到移动AI的关键。而在这方面付出最多的显然是华为。

在通过麒麟970占据了端侧AI的先发优势后，华为一直很注重应用生态的打造，在HiAI移动开发框架中开放了多项软硬件能力，还推出了开发板HiKey 970。目前在华为的应用市场中，已经可以看到一系列具有AI能力的应用，包含拍照、翻译、短视频、社交等等多个场景。

但值得注意的是，在不久前的华为分析师大会上，华为消费者BG智慧工程部部长张宝峰解释道华为HiAI框架和其他能够实现异构计算的AI芯片是有兼容性的。也就是说开发者在HiAI框架上开发的AI应用，在搭载了麒麟970以外的手机上也能应用，只是根据端侧计算能力的强弱有着体验上的差别。

对于开发者来说，这无疑是最有诱惑力的一点，一方面可以占据HiAI的高效开发优势，另一方面又在可见的端侧AI未来中把应用推向更广阔的市场。开发者的动能终将进行转化成电能，用丰富的应用体系点亮移动AI生态。

学霸的“心机”：移动AI下沉会削弱华为的NPU优势吗

但移动AI的下沉同样也会带来一个问题：当最大的优势开始下沉，是否会削弱当今主打移动AI手机厂商体验独占性？

想象一下，如果以往只能在旗舰机中体验到的离线机器翻译、场景识别拍照等等功能，一下子突然成了所有手机的必备功能。对于华为这样重金投入研制NPU、打造HiAI开发生态的企业，好像显得有些“不公平”。但在这时华为坚持开放HiAI的适配性，显然是选择了另一种方式参与竞争。

我们可以回想起智能机与功能机迭代的情形，苹果等厂商作为先锋掀起了触屏智能手机的浪潮，很快其他厂商就进行跟进，甚至打起了千元机大战，以更低的价格向消费者提供类似的体验。但等到智能机真的成为一种常态时，反而加大了苹果的优势：当人人都可以拥有大屏时，我们才开始注重屏幕的分辨率和交互感，当我们已经离不开智能手机应用时，才会注重哪些手机使用应用时更流畅。

同样的道理，也一定会发生在移动AI上。目前来看华为等厂商固然拥有NPU硬件独占优势，但只有当移动AI彻底下沉，成为我们生活中不可或缺的部分，这样的独占优势才能真正显露出来。

当我们习惯于用语音和手机交互，才会去追求哪款手机可以更精准的听懂我们的话；当我们习惯于端侧AI带来的快速处理，才会提高阈值不断追求NPU带来的高效体验。

就好像在一个班级，大家都不及格的时候，考八十分和考九十分都算得上好学生，但等全班都考到了八十分，才能展现出九十分的可贵。如今尽心尽力推广HiAI框架，培育移动AI生态的华为，就是一位九十分的学霸在帮全班的学渣“补习”。下沉不是最终目的，下沉后的细致体验差异，才是移动AI的真正战场。

在2018年的新机发售季，虽然有不少厂商打出了AI手机的旗号，但移动AI的真正竞争还尚未开始。等到发布会上“手机AI”、“AI手机”的叫卖声渐渐停歇，真正的角斗才会开始。耐心等待，你想象中的移动AI或许就会在下沉之后出现。