在人工智能应用上,苹果抢了一个让 Google 望而不及的位置
2017-06-08 07:42

在人工智能应用上,苹果抢了一个让 Google 望而不及的位置

本文作者 Odin,转载请注明来源


虽然在今年的 WWDC 很多人的焦点都放在硬件上,但真正对科技界带来冲击的,可能不是硬件、也不是软件,而是工具:MLKit 和 ARKit。因为苹果在 WWDC 里,通过这两个工具,证明了自己在人工智能上,站立在一个让 Google 可望而不可及的位置。


我可不是说 Google 在人工智能上不及苹果,相反,单纯在人工智能的技术水平上,相信 Google 稳胜苹果。


只是,现在 Google 也好、Facebook 也好、Amazon也好,他们植根互联网多年,以云计算方式让用户上传数据,然後用自家的 TPU 之类伺服器端的超级电脑运算,然後把数据回传用户,分析又准又好。



而在今年的 WWDC 上,苹果拿 iPhone7 与 Google Pixel 在处理图像识别的赛道比较,突显出了 Google 云端化人工智能的最大问题:响应速度不高。另外多想一些,由於 Google 依赖网络进行云计算,真正推广的话,人工智能的响应难免因网络关系而有延迟,搞不好遇上信号干扰,延迟更为严重。


实际上这些科技公司在人工智能领域呼风唤雨,但在自动驾驶或无人机这种需要即时反应的领域,云端人工智能完全无法插手,都靠着本地的硬件暴力来推动;更不要说苹果那个需要大量实时三维建模和渲染的 AR 场景了。


而苹果的 MLKit 或 ARKit 都针对即时的手机应用场景的强大工具,但它的重要性不单是强大的智能,更重要的是鼓励一众开发者,开发本地化的人工智能。


试想想:以往大疆 Osmo 手持云台的强大,在於图像辨识算法生成的智能跟踪和美颜,现在随便一家山寨公司也能用 MLKit 来进行图像辨识(云台行不行另说);以往 HolonLense 的 AR 技术多牛逼,现在任何一家开发商也能用 ARKit 把 iPhone 变成 HolonLense。当开发者争相开发本地人工智能产品,就足以与 Google 的势力抗衡。


那是不是 Google 把 Android 本地人工智能强化了就好了?这并不容易。


第一,本地人工智能应用,对硬件要求本就巨大,亦必须使用 NDK 来针对硬件优化,这些需求再推对分裂严重的 Android 生态……更加麻烦。试想想,Google 的 TPU 是一件完全针对人工智能而设计的非通用硬件,它目前还不能量产;更不要说,为人工智能而设计的各种特殊硬件(例如双目镜头或 MPU 等)。


第二,Google 当年为了对抗手机公司的去 Google 化,把大部份的强大功能都迁至云端的 GMS,现在为了本地化,又需要重新面对三星或华为的去 Google 化问题。


第三,三星华为等厂见到苹果这样做,必定见猎心起,搞自己的原生人工智能工具;而且国内一众大厂也不是吃素的,这样会使开发者更无所适从。


结果,可以在三五年间,苹果的本地人工智能应用很可能如雨后春笋出现;但在兼容性问题下,这些应用都可能在短时间内变成 iPhone 独占,使人工智能领域,就像以往电脑应用领域一样,出现云端与原生之争。


当然,这只是最理想化的结果。苹果的本地人工智能是否足够好用?Google 是否真的不能追上来?全是猜想。但是搞不好,这才是这次 WWDC 真的会是改变未来人工智能发展的重要时刻。


题图来自:Business Inside

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