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数说科技 | 万众瞩目的苹果发布会,全是AI!

时间:2019-05-19 来源:巧手精品推荐

万众瞩目的苹果秋季新品发布会已经结束,纵观整场发布会,都在讲A12仿生芯片以及其赋能的各种全新AI功能。我们不妨来看看~

在AI浪潮下,互联网巨头都已经完成了AI战略转型,谷歌从Mobile First转为AI First,微软强调全新的世界观——智能云和智能边缘。而苹果在AI上则更为低调,一直没有响亮的口号,似乎不想忘记自己是一家做产品的公司。

然而,苹果行动力却丝毫没有滞后,显然已经集齐AI三要素:算力、算法、数据。在算力方面,发布会重点介绍了全新A12仿生智能芯片;在算法方面有Neural Engine、Core ML和Create ML;数据方面,20亿台iPhone的用户数据想必够了。

伴随着三款iPhone X系列手机,再来看看苹果如何用AI给手机做彻头彻尾的大改造。

A12仿生芯片

A12仿生智能芯片是这次发布会的重中之重,以至于我们感到全程都在讲芯片。

在去年的秋季发布会上,苹果推出iPhone X的同时,推出了A11仿生芯片。苹果高级副总裁 Phil Schiller将其称为“最强大的智能手机芯片”。而现在,A12仿生芯片顺利超越前任。

A12采用最新7nm制造工艺,配备六核CPU、4核GPU,CPU包括2个性能核心和四个效能核心,其性能双核比A11仿生芯片速度提高 15%,4个效率核功耗降低50%;4核GPU图形处理速度比A11仿生芯片提高50%。

除此之外,A12芯片最强大的地方在于A12芯片上全新的神经网络引擎(Neural Engine)。神经网络引擎在去年推出A11时一并推出,去年是2核,今年是8核设计,支持复杂机器学习,还有一个智能计算的系统,能够合理分配CPU、GPU和神经网络引擎上进行的计算任务。去年,A11上的神经网络可以每秒运行6千万次计算,今年A12上的神经网络引擎可以每秒运行5万亿次计算。这个数据的飞跃,简直难以置信。

由此,基于全新的A12仿生芯片,iPhone上的拍照功能、视频功能、语音助手、Face ID、AR,所有这些会调用CPU、GPU能力的功能都上升到全新水平。最显而易见的,iPhone现在的内存首次扩展到了512GB,能够储存20万张图片,当然,也把iPhone价格推向了历史新高。

计算机视觉

计算机视觉是最主要的人工智能技术,也是目前在智能手机上运用最成熟的技术。在智能手机上可以实现的主要功能有:人脸识别、手势识别、人体运动追踪、图像识别、物体识别等。

iPhone X首创的Face ID人脸识别解锁已经成为智能手机标配,国内外厂商都是追赶苹果带起来的这波潮流。

国内厂商曾表示,实时人脸识别对算法要求极高,苹果特意在A11仿生芯片的神经网络引擎上划出一片区域来支持Face ID。这也是苹果做Face ID独有的软硬件一体化优势。

据悉,A12上新的神经网络引擎能够更有效地识别人脸的各个部分,加快Face ID的识别速度。由于全靠本地的A12芯片处理,而没有用到云端AI,Face ID的安全性也将更高。

人脸识别就这么难,识别距离更远的人体运动识别显然难度更高。例如,开发者带来了一款叫做《Homecourt》的应用,可以用来记录跟踪篮球比赛,实时记录比分。强大的神经网络引擎能够实时追踪和识别人体运动、预测运动轨迹、实时分析六项运动数据,可以精细到投篮的角度。

续航

iPhone X搭载了支持Face ID的原深度摄像头,数十个传感器使得iPhone X成为史上最短续航的iPhone手机。而A12改善了这一状况,A12能合理分配CPU、GPU和神经引擎上进行的计算任务,从而节省能耗。iPhone XS Max 的续航时间比iPhone X长90分钟,iPhone Xs比iPhone X可以多用30分钟。

Smart HDR

在AI手机时代,拍照成为彰显AI图像处理能力的最显而易见的亮点。除了触摸屏、App Store之外,摄像头也是苹果带给世界的一大创新。

镜头方面,iPhone Xs系列采用了与 iPhone X相类似的后置双镜头,有更大的传感器,更深的相触。在智能手机图像处理领域,有一种说法照片是否能拍好,更多地取决于AI算法,AI算法也会倒逼硬件设计。

AR

由于在WWDC 2018上,苹果已经发布了ARKit 2.0,这次大会AR主要是软硬件的升级。

iPhone X是第一款专为AR打造的手机,摄像头专门为AR而校准,刷新率达到60fps,全新陀螺仪和加速计,以及准确的动作追踪。这一切都依赖于A11芯片的CPU、GPU和ISP实时光照,A12当然更进一步支持AR。ARKit 2能够更精准地进行垂直和水平面检测,支持多玩家操作,新的空间测绘能力可以把3D物体放到真实场景里看到效果。

AI开发生态

有了这么强的芯片,苹果自然也希望开发者在苹果的平台上开发AI应用,将苹果的AI能力落地。

A12芯片搭载全新的神经网络引擎Neural Engine采用8核架构,它每秒可以进行5万亿次运算,是运行实时机器学习的利器。更好的消息是,A12仿生芯片上的Neural Engine向第三方开发者开放,可以通过苹果的机器学习框架Core ML访问,Core ML的运行速度将能提升9倍,应用程序的启动速度提高30%,功耗只是原来的十分之一。这样,开发者可以用Core ML来运行更复杂的AI模型,且能运行更快更流程。

AI时代,算法的提升对算力提出了更高要求。苹果虽然没有高喊AI的口号,但是iPhone显然是目前最领先的AI手机,Face ID的成功是苹果软件、算法与全新AI芯片无缝融合的胜利。目前,苹果的7nm制造工艺的A12仿生芯片配合上神经网络引擎已经成为移动终端最强芯片。苹果还通过Core ML和Create ML等机器学习工具,建立起AI开发者生态,将自己的AI能力开放给上千万苹果开发者,为iPhone开发更多的AI应用。那么,苹果在AI软硬件布局上,不知道又已经领先多少年。

图片来源:网络

内容来源:译见网络汇编

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