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张辉 2018-05-29

今天结合自己的体验来谈谈人工智能的发展逻辑。

今早上车正准备开车时,iPhone的主屏上自动弹出一条路线信息,我点进去一看,原来就是我的上班路线。以往这个时候,我都会打开其他地图 App 看路线,但今天想:「何不试试系统的自动推荐?」于是我点击路线进了 Apple 的原生地图 App。一路按照路线指示开到公司,路况准确,ETA(预计达到时间)也是准确的。到了公司,Apple 地图提示我在最近两周访问过此地,所以可以标记收藏此地。我按照提示标记为「工作」,也就是办公室所在地。整个从触发、使用、标记的体验非常顺畅智能。按照这样的情况,当我明天早晨上车的时候预计会自动弹出同样的路线提示,我会大概率继续使用 Apple 原生的地图 App 做导航,查看路线和路况。

这里面特别令人吃惊的一点是:我此前几乎不使用 Apple 的原生地图 App,主要使用其他地图比如百度地图。因此从来没有用 Apple 地图做过「家」和「公司」两个地点的标注。但 iPhone 自动记录了我的最新使用习惯,并且在上车的一瞬间,按照以往这个时间段的使用习惯记录,自动给我推送了到公司的路线。晚上下班时也是一样,也会自动推送到家的路线规划。这个使用体验完全是自动的,而且超越 App 的。

从上面的例子来看,AI(人工智能)的体验对于原生硬件和系统的依赖非常大。iPhone 所能做到的这种自动记录用户使用数据,自动分析用户使用习惯,自动推送推荐路线的体验绝非任何一个第三方 App 可以做到。

由此出发,我想到:未来的世界里,「原生硬件,AI引擎和智能App 」是构成完整智能体验和服务闭环的三要素。三位一体,才能在智能时代的竞争中胜出。

人工智能与算法、App 相关,其道理很浅显。算法是逻辑,App 代表了人机界面。但为什么人工智能一定要依赖于原生硬件?

简而言之,智能无非是感知、处理(计算)和反馈(执行) 三件事,每个事情都需要硬件的深度介入。举一个非常小的例子,比如自动雨刷的实现,就需要「雨量感知器件」、「计算处理单元」和「程控的雨刷电机」三个模块同时存在并协同工作才可以实现。

当下马路上跑的汽车,无论售价是10万还是100万,大多不是「智能汽车」。其原因很简单:汽车缺少足够多的传感器,无法感知周围的环境。没有强大的车载芯片用于计算和处理。也缺少线控的刹车、油门和转向系统。这些汽车,无论当下卖多么贵,都不是智能汽车。而若想造一辆真正的智能汽车,就必须从「智能」的目标出发,选择合适的传感器、计算单元和执行单元。

更进一步,不仅需要这几种硬件的组合,最好这几种硬件和整个系统,都是站在「智能系统」的目的下,重新设计、制造到最终无缝组合起来。只有以做「智能系统」和提供「智能服务」为最终目标,重新设计硬件的每个细节,重新架构整个系统,才能在综合成本、功耗和体验上达到最佳。

换一个角度,为什么仅仅靠一个 App 或者智能引擎(算法)很难实现真正的智能体验?因为无论是 App 还是智能引擎都难以随时无缝的去访问底层的传感器和计算单元。举一个例子,只要你开机,iPhone 知道你在任意时刻的位置,这也会让原生的 Apple 地图 App 知道你任意时刻的位置。但是一个第三方地图App 很难有这种权限随时访问你的位置信息,很难一直驻留在后台。因此,类似文章开头提到的 iPhone 自动推荐路线,引导我使用 Apple 原生地图 App 的体验永远不会出现在任何一个第三方地图 App 上。不仅仅是导航,类似这种与位置相关的智能应用服务,基本上只能由 iPhone 系统本身,而不是第三方 App 来实现。

按照「原生硬件、AI 引擎和智能 App三位一体」的观点看,哪个互联网公司在智能时代会爆发出惊人的力量?目前的答案是 Amazon。原因不在于 AI 引擎,而在于 Amazon 有足够完整、数量众多的智能硬件,也有用户量庞大的电商 App。并且 Amazon 有完整的电商、物流闭环。可以清晰的衡量「智能」的改善带给商业效率的巨大改变,所以有足够的驱动力。有足够的驱动力,也能保证足够的投入,因为长期的 ROI (投入产出比)算得清楚。

今天早晨看到全球科研投入的榜单,Amazon 不出意料的继续占据榜首,而且投入的重点无一不在加强「原生硬件、AI 引擎和智能 App」。

之前对于人工智能的总结是:「数据、算法、算力」,其实数据来自于「原生硬件」,而 AI 引擎概括了算法和算力的综合结果。但原来的体系忽略了「智能 App」,也就是人机界面 —— 人们通过什么样的介质获得智能体验和服务。

智能时代正在毫无疑问的汹涌而来,面对这个时代,请按照「原生硬件、AI 引擎和智能App」三位一体的思路来综合考虑。


参考文章:iPhone X 哪里是「刷脸」

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