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換個姿勢看,蘋果釋出會全是AI


「無聊」、「沒有驚喜」這些詞似乎和蘋果釋出會捆綁住了。

不管是WWDC,還是秋季新品釋出會,總會有人熬完夜頂著熊貓眼捂著腎,大喊「無聊」。看完釋出會,雷鋒網編輯發現除了Apple Watch部分,整個iPhone的釋出都在講A12仿生晶片以及其賦能的各種全新AI功能

或許,我們以後需要用看AI釋出會的姿勢來看蘋果秋季新品釋出會了。

在WWDC結束後,雷鋒網編輯曾寫過一篇《看似無聊的本屆WWDC背後,蘋果在佈局怎樣的未來》,分析了蘋果低調又無處不在的AI戰略。

在AI浪潮下,網際網路巨頭都已經完成了AI戰略轉型,Google從Mobile First轉為AI First,微軟強調全新的世界觀——智慧雲和智慧邊緣。而蘋果在AI上則更為低調,一直沒有響亮的口號,似乎不想忘記自己是一家做產品的公司。


然而,蘋果行動力卻絲毫沒有滯後,顯然已經集齊AI三要素:算力、演算法、資料。在算力方面,釋出會重點介紹了全新A12 仿生智慧晶片;在演算法方面有Neural Engine、Core ML和Create ML;資料方面,20億臺iPhone的使用者資料想必夠了。

今天,伴隨著三款iPhone X系列手機,我們再來看看蘋果如何用AI給手機做徹頭徹尾的大改造。(手機具體引數資訊請前往:《蘋果釋出了史上最強但最貴的 iPhone 新品,還有中國特供版 》)

A12仿生晶片


A12仿生智慧晶片是這次釋出會的重中之重,以至於編輯感到全程都在講晶片

在去年的秋季釋出會上,蘋果推出iPhone X的同時,推出了A11仿生晶片蘋果高級副總裁 Phil Schiller將其稱為「最強大的智慧手機晶片」。而現在,A12仿生晶片順利超越把前任拍在了沙灘上。

A12採用最新採用7nm製造技術,配備六核 CPU、4核GPU,CPU包括2個效能核心和四個效能核心,其效能雙核比 A11 仿生晶片速度提高 15%,4 個效率核功耗降低 50%;4 核 GPU圖形處理速度比A11仿生晶片提高 50%。

除此之外,A12晶片最強大的地方在於A12晶片上全新的神經網路引擎(Neural Engine)。神經網路引擎在去年推出A11時一併推出,去年是2核,今年是8核設計,支持複雜機器學習,還有一個智慧計算的系統,能夠合理分配CPU、GPU和神經網路引擎上進行的計算任務。去年,A11上的神經網路可以每秒執行6千萬次計算,今年A12上的神經網路引擎可以每秒執行5萬億次計算。這個資料的飛躍,簡直難以置信。 

由此,基於全新的A12仿生晶片,iPhone上的拍照功能、視訊功能、語音助手、Face ID、AR,所有這些會呼叫CPU、GPU能力的功能都上升到全新水準。最顯而易見的,iPhone現在的記憶體首次擴充套件到了512GB,能夠儲存20萬張圖片,當然,也把iPhone價格推向了歷史新高。

計算機視覺

計算機視覺是最主要的人工智慧技術,也是目前在智慧手機上運用最成熟的技術。在智慧手機上可以實現的主要功能有:人臉識別、手勢識別、人體運動追蹤、影像識別、物體識別等。

iPhone X首創的Face ID人臉識別解鎖已經成為智慧手機標配,國內外廠商都是追趕蘋果帶起來的這波潮流。

國內廠商曾告訴雷鋒網,實時人臉識別對演算法要求極高,蘋果特意在A11仿生晶片神經網路引擎上劃出一片區網域來支持Face ID。這也是蘋果做Face ID獨有的軟硬體一體化優勢。

Schiller 說道,A12上新的神經網路引擎能夠更有效地識別人臉的各個部分,加快Face ID的識別速度。由於全靠本地的A12晶片處理,而沒有用到雲端AI,Face ID的安全性也將更高。

人臉識別就這麼難,識別距離更遠的人體運動識別顯然難度更高。現場,開發者帶來了一款叫做《Homecourt》的應用,可以用來記錄跟蹤籃球比賽,實時記錄比分。強大的神經網路引擎能夠實時追蹤和識別人體運動、預測運動軌跡、實時分析六項運動資料,可以精細到投籃的角度。

續航

iPhone X搭載了支持Face ID的原深度攝像頭,數十個感測器使得iPhone X成為史上最短續航的iPhone手機。而A12改善了這一狀況,A12能合理分配CPU、GPU和神經引擎上進行的計算任務,從而節省能耗。iPhone XS Max 的續航時間比 iPhone X 長 90 分鐘,iPhone Xs比iPhone X可以多用30分鐘,Max則比iPhone X多用1.5小時。

Smart HDR

在AI手機時代,拍照成為彰顯AI影像處理能力的最顯而易見的亮點。除了觸控式螢幕、App Store之外,攝像頭也是蘋果帶給世界的一大創新。

鏡頭方面,iPhone Xs 系列採用了與 iPhone X 相類似的後置雙鏡頭,有更大的感測器,更深的相觸。在智慧手機影像處理領網域,有一種說法照片是否能拍好,更多地取決於AI演算法,AI演算法也會倒逼硬體設計。

Schiller介紹了全新的Smart HDR 拍攝功能, HDR 拍照指的是在按下快門時,相機會拍下多張不同曝光的照片,將它們拼在一起,使得從高光到暗影的每一處細節都呈現更清晰。Smart HDR可以做到零快門延遲、有更多的高光和陰影、細節更豐富、逆光處理更好。這一切不是用通常的ISP+CPU實現的,而是由ISP+神經網路引擎實現,你每拍下一張照片,都會進行一萬億次操作。

同時,Smart HDR 拍攝功能也能支持後期調焦。蘋果用單反相機拍攝的照片反覆訓練神經網路引擎,得到了可以先拍照再選擇虛化區網域的效果。可以說是相當驚豔了。

無處不在的AI應用

為了用機器學習帶來更好的使用者體驗,蘋果已經做出了很多嘗試。比如在iPad上利用機器學習識別手寫便籤的文字、在iPhone上通過學習和預測使用者的使用習慣來讓iOS更省電、在照片app裡自動建立的回憶相簿以及面部識別, Siri也利用機器學習帶來了更多貼心的功能和更流暢的對答。在今年的WWDC上我們也來看一些新的功能,比如:

智慧化的照片分享功能當使用者在分享一張照片時,系統會把相關的照片都找出來,並且將照片中出現的人作為傳送的推薦對象。然後,當對方收到照片後,系統會建議對方回覆手機中相關的照片。這樣一來,雙方就能很簡單地獲得在同一個活動或者事件中的完整照片

Siri Shortcuts。每個應用都可以將一些快捷功能提供給Siri,讓Siri以更智慧、更便捷、更符合使用者行為習慣的方式執行。例如,通過設定短語「I lost my keys」幫助尋找鑰匙的應用Tile App可以新增一個Shortcuts給Siri。然後當你說出這句話時,Siri可以自動開啟Tile,並且在Siri的介面直接調動尋找鑰匙這一功能,而無需去到應用裡。

Siri Suggestion。Siri Suggestion更加智慧,其能夠根據你的使用行為來預測你將要做的事情,並且在相應的時間給出你建議。例如,你的日程裡有一個聚會安排,但是Siri通過定位發現,聚會時間快到了你還離聚會地點很遠,Siri就會彈出一個快捷的消息,給你的朋友發消息說你會晚一點到。

AR

由於在WWDC 2018上,蘋果已經發布了ARKit 2.0,這次大會AR雖然佔據了一定的時間,但是並沒有什麼大消息,主要是軟硬體的更新。

Schiller曾說,iPhone X是第一款專為AR打造的手機,攝像頭專門為 AR 而校準,重新整理率達到 60 fps,全新陀螺儀和加速計,以及準確的動作追蹤。這一切都依賴於A11晶片的CPU、GPU和ISP實時光照,A12當然更進一步支持AR。我們已經知道,ARKit 2能夠更精準地進行垂直和水準面檢測,支持多玩家操作,新的空間測繪能力可以把3D物體放到真實場景裡看到效果。

這次,最驚豔的或許是Directive Games團隊帶來了多人聯機AR遊戲《Galaga AR》,在WWDC 上,蘋果展示了多人樂高遊戲,內容很簡單。而《Galaga AR》則是看起來十分炫酷的AR射擊遊戲,可以同時支持4個人,畫面的渲染和音效的呈現都上升了不止一個等級。或許,我們在不久之後就能看到更多炫酷的AR聯機遊戲。 

要想看到AR方面更重磅的消息,或許還得等到蘋果在2021年釋出AR眼鏡。

AI開發生態 

有了這麼強的晶片,一向喜歡打造封閉式生態的蘋果自然也希望開發者蘋果的平臺上開發AI應用,將蘋果的AI能力落地。

在WWDC2017上,蘋果介紹了Core ML。Core ML是能在蘋果產品上使用的高效能機器學習框架,能幫助開發者快速地將多種機器學習模型融合到App中。WWDC2018,更新的Core ML 2,其可以使模型執行更快,處理速度提升30%,模型大小能減少75%。同時,蘋果還發布Create ML,支持計算機視覺、自然語言處理等機器學習任務模型開發,能直接在Mac上完成模型訓練。

A12 晶片搭載全新的神經網路引擎 Neural Engine 採用 8 核架構,它每秒可以進行 5 萬億次運算,是執行實時機器學習的利器。更好的消息是,A12仿生晶片上的Neural Engine 向第三方開發者開放,可以通過蘋果機器學習框架 Core ML 訪問,Core ML的執行速度將能提升9倍,應用程式的啟動速度提高30%,功耗只是原來的十分之一。

這樣,開發者可以用Core ML來執行更復雜的AI模型,且能執行更快更流程。

小結

AI時代,演算法的提升對算力提出了更高要求。蘋果雖然沒有高喊AI的口號,但是iPhone顯然是目前最領先的AI手機,Face ID的成功是蘋果軟體、演算法與全新AI晶片無縫融合的勝利。目前,蘋果的7nm製造技術的A12仿生晶片配合上神經網路引擎已經成為移動終端最強晶片蘋果還通過Core ML和Create ML等機器學習工具,建立起AI開發者生態,將自己的AI能力開放給上千萬蘋果開發者,為iPhone開發更多的AI應用。蘋果在AI軟硬體佈局上,不知道又已經領先多少年。

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