全球手机AI大战打响！安卓卡顿有望被AI算法解决

随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI和移动智能终端的结合受到了行业的重视，各主流终端厂商旗舰机型基本普及了AI功能，初步形成了从芯片到操作系统到应用生态的完整产业链。

人工智能技术对移动智能终端行业的赋能，提升了终端全行业链的附加值，但同时也带来了大数据与隐私保护的矛盾，以及数据孤岛、用户习惯有待培养等问题。

本期的智能内参，我们推荐来自信通院泰尔终端实验室的AI移动智能终端蓝皮书，整合手机厂商、芯片厂商、AI技术服务商、第三方机构的信息调研，梳理行业发展的各个主要阶段，分析AI赋能移动智能终端厂商带来的市场机遇和价值，并对主流技术特点、指标、算法效果进行探讨，解读产品和生态层面所面临的问题和挑战。如果想收藏本文的报告(信通院-AI移动智能终端蓝皮书)，可以在智东西公众号回复关键词“nc273”获取。

以下为智能内参整理呈现的干货：

AI催生手机的新业态

人工智能是2015年左右开始爆发的。

一方面，行业巨头开始整合开源平台、芯片，聚焦行业共性解决方案;同时，(芯片)技术和(机器学习)算法的进步使得并行计算的性能更强，效率更高，成本更低;此外，云计算、云存储的快速发展和当下海量数据的爆发、各类图像数据、文本数据、交易数据等为机器学习奠定了重要基础。

作为当前互联网服务的主要入口，移动智能终端(首先的触摸屏大小)对人工智能的功能需求也越来越迫切。如音频降噪、图片处理、图像识别、生物信息登陆等高效的信息输入应用将在AI时代成为主流。

同时由于个人隐私保护的驱动及人工智能处理器的快速发展，端侧人工智能将逐渐成为未来的发展趋势(即隐私信息将保存在个人终端，直接由端侧AI模块进行个性化处理;云端AI隐私保护技术方案有苹果的差分隐私技术，即在数据若干片段加入数学噪音，让个人身份/数据源无法识别)。

▲边缘AI可保护数据隐私并减少响应时间

AI与移动智能终端的结合不仅对用户来说是新的体验，也将对整个产业界造成深远的影响。

根据StatCounter数据，移动终端产生的流量已经占所有网络流量的51.3%。移动智能终端作为目前互联网服务最重要的入口，对AI技术的普及和推广意义重大，必将催生出新的产业生态，并孕育出更多的产业机遇和市场需求。

AI+智能手机市场分析

由于移动智能终端的形态发展进入了成熟期，在全球范围内，移动智能终端的需求增长放缓。根据IDC数据，全球移动智能终端2017年的出货量下滑了0.5%，这是移动智能终端市场有史以来首次出现下跌，存量市场更新换代的需求渐显疲态。

AI移动智能终端的出现有望是的全球移动智能终端消费重新进入增长趋势。可以看到，设计创新仍会是手机行业的焦点，而在如显示屏、处理器等方面的竞争将趋于同质化，取而代之的将是手机的个性化需求，从而拉动出货量增长。

▲全球手机出货量变化趋势

经预测，2018年之后，AI智能终端的占比将会逐年提升。在2020年，全球手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将会达到13.3亿部，占比52.1%;中国AI移动智能终端出货增速及占比要高于全球平均水平，2020年底将占手机出货量66.8%，达到3.63亿部。

关键功能解读

人工智能技术在语音识别、语义理解、图像处理、图像超分辨率等方面已有诸多典型应用，相关算法也较为成熟。同时，在行为预测、用户感知方面也在积极探索。

▲语音转写系统框架

音频领域，依托于机器学习领域深度学习的研究，以及大数据预测的积累，语音识别技术(将语音信号进行内容提取并转化成对应文字的过程)已经接近人类水平，2016年微软就达到了5.9%的误差率。

▲AI算法用于图像中的物品检测

图像和视频领域，随着ImageNet挑战赛的兴起，短短七年优胜者的识别率就从71.8%提升到97.3%，超越了人类，卷积神经网络的深度使用也引爆了整个人工智能行业。AI在视频和图像领域的场景化应用覆盖了人脸识别、物体检测、图像美化、智能安防，到极端复杂场景，如机器人领域等。

整机性能管理的AI优势则可以体现在能改和优化系统管理。

终端能耗智能管理方面，谷歌新发布的Android P系统利用AI技术优化电池管理，加入了全新的自适应电池(Adaptive Battery)功能，减少CPU 30%的负担，并提供更加贴合用户使用习惯的“自动亮度”功能，准确率超过60%。

▲华为智能引擎

系统内部资源智能感知分配方面，安卓手机的卡顿问题(有APP资源竞争、后台任务繁重、权限不合理设置、文件碎片化等引起)有望得到解决。

具体来看，魅族提出了One Mind系统，通过记录用户习惯进行学习，预测用户使用APP的行为，标记优先级(降低冷启动概率);华为智慧引擎则通过改变安卓原理和机制，整理内存碎片、消除碎片文件，通过后台内存压缩、极速内存回收保证CPU的资源调用。

AI手机大战

▲华为海思麒麟970架构

2017年9月，苹果发布iPhone X，这款用人脸识别进行解锁的新iPhone采用A11生物神经引擎;同年10月华为发布了Mate 10，包含创新性地集成人工智能专用NPU(Cambricon-1A)神经网络单元。

2018年开始，主要终端企业已经广泛在产品中引入了人工智能技术，并将人工智能最为旗舰级的主要卖点。2018年5月，谷歌IO大会上，安卓最新版本P(9.0)已经集成了大量人工智能的功能，并提供了很多可供开发者使用的API，使得开发者更好的利用终端的AI功能。

▲AI手机引爆市场

此外，信息技术的基础建设推进也为AI手机的发展提供了有力支持。

2018年，工信部、国资委联合发布《关于深入推进网络提速降费加快培育经济发展新动能2018专项行动的实施意见》，明确2018年将加快推进5G技术(高速率、高可靠、低延时、超大数量终端的第五代通信技术)产业发展。无疑，5G的到来必将推动AI移动智能终端的飞速发展。

目前，AI能力在移动终端的人脸解锁、AI相机、语音交互、后台管理、系统优化等方面已经得到了广泛的应用。同时，基于AI的学习能力，同样的终端经过不同用户的使用，将会获得完全不同的体验，从而满足用户更加个性化的需求。

各家产品战略速览

当前AI移动智能终端产品战略主要可以“从下往上”看。

▲Snapdragon 845 第三代移动AI平台

底层芯片层，高通、华为海思等厂商纷纷推出针对AI功能的专用芯片，加强对人工智能/神经网络算法的适配，在细分领域不断深耕以方便上层系统的特定算法调用。

高通方面，其Snapdragon Neural Processing Engine SDK是神经网络处理引擎(SNPE)，可运行于搭载了高通第三代移动AI平台的Snapdragon 845、骁龙660和更高版本芯片处理器的智能终端上，使得开发者可以在SNPE上搭建自己的深度学习网络模型。

华为方面，推出了全球领先的AI开发平台HiKey 970(第三代开源开发平板)，基于麒麟 970的AI智慧算力，支持HiAI移动计算架构，与CPU处理AI运算相比，拥有50倍能效和25倍性能优势。

▲HUAWEIHi AI能力开放全景图

上层系统层，华为、小米、OPPO、Vivo、三星等厂商积极着手构建开放能力平台，最大限度拥抱开发者，携手共建AI生态和良好秩序。

其中，华为的HUAWEIHi AI面向移动终端，构建云、端、芯三层AI开放平台，提供完备的工具支持;小米侧重移动端的神经网络，2018年6月28日正式对外开源自研的移动端神经网络模型预测框架Mobile AI Compute Engine(MACE);OPPO则注重深度整合AI技术与手机系统、硬件、服务能力等，2016年投入研究至今已申请了超过300项AI专利，与商汤科技、斯坦福等进行合作交流;Vivo基于高通今年2月推出的概念处理器Artificial Intelligence Engine(AIE)，推出了Jovi智能语音助手，具备智能预测应用行动、识别切换操作加速应用启动和切换速度，并预测下一步操作实现预加载，大幅提高系统流畅度，解决安卓卡顿问题;三星则通过对人工智能公司的收购和投资完成AI产品Bixby的布局。

问题和挑战

AI移动终端的快速成长带来全新体验的同时，也产生了新的问题。

安全层面，传统硬件安全、系统操作安全、网路安全、应用安全等问题将更为严重，还会出现AI模型窃取、机器学习对抗性攻击等新挑战。此外，AI算法海量数据的训练要求将引发用户面临前所未有的隐私泄露风险。

生态布局层面，AI负载对侧端设备性能的要求较高(密集计算、模型复杂、并发性高)，厂商的解决方案有待优化;而云侧虽有强大算力，受限于无线网络时延的制约，未能充分发挥。

此外，各安卓厂家的开放能力不一致，开发者们无法逃避碎片化的问题，只能在跨厂商跨平台兼容性和硬件性能高度匹配之间选择一项去实现，造成资源浪费，提高开发成本。

而市场和用户认知方面，科幻级名词的概念轰炸下，如果使用体验与期望值有差距，会造成消费者认知混乱，进而引发一定的抵制和怀疑。因此，AI手机的成长过程需要整个移动互联网产业各方面配合，与消费者认知改变，来加速产品演进，挖掘衍生的业务价值。

智东西认为，在智能手机出货量下滑的情况下，科幻级AI概念有望刺激消费市场的换机欲望，但如果仅仅浮于概念而没有落于实处，忽略AI手机长远的新业态战略意义，不可谓明智之举。短期来看，安卓手机的卡顿固疾等有望被AI算法解决，用户体验(厂家的市场竞争力)将进一步优化;中长期来看，智能手机的信息交互水平将被AI技术拓展，再考虑到未来隐私意识强烈的环境，侧端AI，或者说AI移动智能设备将成为主要的互联网入口。

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