智能操作系统

随着人工智能（AI-artificial intelligence）这个概念从上个世纪70年代被提出，到现在逐步渗透进入人们日常生活。“人工智能（AI）”这个词普及的速度就像光纤网速一样快，使用的成本就像菜价一样低廉。但不可否认的是，不管是“真AI”还是“伪AI”，手机已经成为人们日常接触AI（不管是硬件AI还是软件AI）最为频繁的工具

下面将从4个使用场景来分析目前的AI状况：拍照、语音，生物识别和云服务与5G

一、拍照

“前后2000W，照亮你的美”

“莱卡调教，刀锐奶化，毒德大学”

“逆光也清晰”

这些广告语已经成功洗脑普通消费者，透过广告语，在实际的使用过程中，如何认定谁的手机拍照效果好也难倒了许多评测机构。手机拍照的评测标准也发生了一些有意思的变化：

2005-2009:手机是否能够拍照，是否有前置摄像头

2010-2014:手机像素多高，是否激光对焦

2015-2017:手机感光元件尺寸、是否双摄、是否光学防抖

2018年：拍照是否智能化（AI）

且不去分析2018年以前的技术，这里只谈拍照的AI运用场景

如果说将主摄物与背景分离的需求带动了双摄，那么人像光斑虚化、夜景拍射、“蓝天白云”、“美食”等模式就带动了拍照的AI化

手机产品拍照宣传的AI技术

有意思的是，以往的手机产品中，不同的模式以子菜单的形式提供给使用者去选择；

一长串的子菜单让使用者无从下手

而如今，AI加持的产品已经拥有智能识别拍摄主题的属性，并赋予“蓝天更蓝，绿叶更绿，美食更亮丽”的技能

智能识别拍摄主题

对于消费者来说，以往的拍照也有美食模式、人像模式，风景模式，那对比“丰富的”子菜单拍照，AI拍照带给他的最直观的感受是什么？

足够简单方便

特定优化，照片更美

使用者不需要考虑太多，因为拍照AI化系统已经识别出使用者想要拍的是什么，并且按照特定算法进行“美化”

AI拍照需要做些什么：

让消费者感受更多的“无负担”拍照体验

而手机DSP、IPU，GPU等模块需要做更多的“负担”工作

给人的体验以“减法”

给系统处理以“加法”

二、语音

“丁零零～丁零零～”

工作日早晨的闹钟如约准时响起

“小ai同学”

“我在的！～”

“嗯...来一首音乐吧”

“好的～”

“～～～～”

...

一天的工作结束，回到家里

“小ai同学”

“在！～”

“开下卧室空调和灯”

“好的～”

"对了，顺便让扫地机器人打扫下房间"

“没问题～”

...

最早的语音助手应该是苹果的Siri，现如今各个语音助手百花齐放（Bixby、Jovi，小爱同学等）

目前来看，做的最贴近生活使用场景的应该是上面提到的“播放音乐和开关智能家具”等功能

具体分析一下语音AI的使用场景：使用者什么时候愿意使用语音，什么时候更愿意自己动手操作？

“懒”的时候

当你早晨起床，需要一首音乐来“醒脑”。此时摆在你面前有两个操作：

1.找到手机，点亮屏幕，打开音乐APP，输入/点击某一首音乐，关闭屏幕

2.喊一句：小X，我要听音乐！

显而易见，操作2的成本更低，更省力气，特别是在困乏的早晨场景中，这样的操作足够的“懒”

当你下班回家，需要开个空调，开个灯，顺便想让家里的扫地机器人打扫个卫生的时候，此时摆在你面前的有两个操作：

1.脱了鞋子，走到客厅按下灯开关，找到空调遥控器，打开空调，找到扫地机器人，弯下腰启动机器；

2.喊一句：小X，开空调，开灯，启动扫地机器人！（甚至可以宏定义：我回来了！）

同样的，操作2成本足够低，一句话的事情，特别是在辛苦一天回到家里，躺在沙发只需一句话就能完成3个操作的时候

为什么这么多的厂家提出了语音助手的软件和硬件，却没有使得AI语音如期待那般火起来？其中一个很重要的原因就在于：

当大家把重点放在语音识别的准确率和语义判断时

却对AI语音场景的使用忽视了

语音系统架构

比起让AI语音助手去给我讲一个方言笑话或者定一个跨国机票的复杂操作，使用者更希望AI语音能够在他“懒”的时候去完成一个急迫需求的简单操作

语音技术的难点

因此，不管是把AI语音放在音响上，还是放在手机、手表，电视上，一个很重要的原则不能够被忽视：

AI语音助手的“聪明”是基础

AI语音助手能够让使用者“懒”是重点

三、生物识别

只显示消息通知

显示消息通知详情

以上的情景也是使用者经常遇到的一个场景：消息提醒是否显示具体内容？

更具体地说：

机主在使用手机的时候，希望消息显示具体信息

当手机不在机主手上或者机主离开手机时，希望只提示有信息

如何做到这一点？其实可以结合生物识别与抬屏点亮这两个功能：

通过前置的生物识别镜头，识别目前盯住屏幕的是否机主本人（机主已提前录入人脸信息），通过抬屏点亮，在移动屏幕的过程中，手机进行人脸识别

这样的AI生物识别，可以保护使用者的隐私，让使用者获得一种“安全感”

四、云服务与5G

文章开篇就提到了AI其实分为两种：硬AI（硬件类：如NPU芯片、仿生芯片）与软AI（软件算法优化AI和基于云服务端的学习算法）

硬件的研发非朝夕之功，但是云服务的学习算法也能够解决大部分的AI算法

毫无疑问的是，手机自身配有的智能AI硬件模块能够随时随地对手机内容进行优化，而云服务则需要稳定的网络与快捷的网络连接才能够提供媲美硬件芯片的服务质量

这样看起来似乎云服务这类的软AI落后于硬AI，但是需要看到的是5G时代的到来给软AI带来的新的曙光：

此前3G、4G主要提升了人与人之间的连接体验，而5G将推动真正的万物互联和智能化，不仅我们的智能手机会时时在线，未来我们的PC、平板，以及更广泛的IoT都会如此，从而真正实现数据信息的无障碍传输，用户的无障碍阅览和无障碍享受服务。

因此，5G技术与云服务的结合其实是能够提升软件AI的使用体验

五、结语

目前AI带给消费者有一种噱头大于实际体验的感觉，究其原因，很大一部分问题出在了忽视使用场景和使用体验的考虑上：

我希望随手一拍就是好看的照片

而不是像加了滤镜的生硬照片

我希望在我懒的时候，一句话解决一些小事儿

而不是需要说几句话去打开一个APP的操作

我希望手机能够知道谁是他的“主人”

而不是对谁都那么“听话”