对对机属于哪个公司开发的，求合作??_百度知道
对对机属于哪个公司开发的，求合作??
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不同版本的打印机，都需要下载手机对对碰进行设备绑定和wifi配置，从而实现设备的云打印功能。GPRS版本的打印机是在打印机之外增加了一个移动wifi设备，sim卡是插在移动wifi设备中，依旧需要打印机配置wifi对对机通过用途划分为用户版和商家版，通过连接方式上划分为wifi版本和gprs版本，不管使用的是哪个版本，都需要先配置wifi，才可以实现云打印。配置wifi只有下载我们官方提供的手机对对碰才可以实现
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让我们回想一下那遥远的过去，是什么原因决定了我们抛弃小板砖一样的功能机，选择智能手机的？
是因为颜值？交互新鲜感？我相信绝大部分用户，是因为APP模式带来了太多实用价值，身边的人都用上了，自己甚至没法不跟进。所以乔帮主的伟大之处，不仅在于颠覆了手机的形态，更重要的是给未来手机的生态打开了入口。直到今天其能量与想象力也远没有耗竭。
等到手机时代拉开序幕，这个逻辑似乎依旧通用。毕竟AI算法的特征就是千奇百怪，做什么的都有。
有人用AI做医疗，有人用AI当客服，甚至还有人用AI预测死亡时间，如何把这些令人咋舌的点子，全都移植到手机上，显然才是这个时代真正的大生意。
但对于全新的人工智能世界来说，把开发者和开发生态引入自己的平台，从而形成手机AI命题下的产业壁垒，在技术和商业上都并非易事。而这场关于开发生态的争夺战，其实早已在巨头间打得风生水起。
对AI来说，千百万聪明的头脑才值钱
看一下今年集中发布的众多真真假假的&AI手机&，会发现不少有意思的现象。比如去年Mate10上率先发布了场景识别、数据标签的拍照模式，结果今年各品牌的旗舰机全都加入了类似功能。
当然不是说这种功能不好，确实场景识别+拍摄可以解决很多问题，带来体验升级。但问题是这也太雷同了吧？有那么多能力的AI，怎么会到了最后都变成一模一样的&学生头&了？
事实上，目前手机上完成度较高的AI解决方案，就有图像识别、环境理解、图像增强、NLP、语音处理等几大类数十种能力。至少可以改善直播和短视频、摄影、社交、购物、AR、翻译等六大类主流应用的性能与体验。创造未知流行应用的可能性则更加诱人。毕竟手机厂商自己永远也做不了多少AI应用，真正能让普罗大众接受手机AI的，是千百万聪明的头脑，甚至是基于AI解决方案的全新商业模式。
但丰满的技术理想想要照进骨感的应用现实中，总还需要那么点距离。
比如说，手机中缺乏AI专项处理能力的话，很多AI任务放到手机上会体验很差，或者干脆跑不起来。再就是缺乏平台和API开放性的前提下，开发者也不知道怎么把AI模型移植到手机上。更远处说，在无法确定未来利益与商业价值的情况下，开发者也不敢贸然投身手机AI开发这个新事物中。
手机AI本身对应用多样性的呼唤，和开发者缺少技术支持和商业保证，不敢贸然走入手机AI开发，近乎成为了手机AI话题的主要矛盾。假如不解决，那我们可能会面对每年只能看到两三种新AI应用的尴尬情况。
当然了，矛盾从来都是机会。尤其对于掌握技术先手优势和生态聚合底气的玩家来说，在行业普遍无法完成一件事时完成它，或许是对未来最好的布局。而今围绕移动AI应用开发的争夺战，其实已经在少数几个巨头间悄悄打响。
HiAI与TFlite：巨头们的生态争夺早已经开始
对于中国消费者，尤其是手机重度爱好者而言，今天最熟悉的手机AI开发平台，肯定是华为在之后推出的HiAI移动AI开发架构。
基于麒麟970提供的终端AI加速能力，以及华为与荣耀先后推出了三款搭载AI芯片的产品，HiAI架构的作用在于打通开发者环节，引入生态开发能力。
到目前为止，HiAI架构已经升级到了2.0版本，几乎兼容了所有主流深度学习开发框架，并且推出了开发教学课程以及两代开发者主板。
我们耳熟能详的快手、抖音、美图，以及不少购物、社交类应用，都已经披露了与华为和HiAI架构进行合作的方案。比如快手会基于HiAI架构开发新的直播特效、手势与肢体识别、场景识别应用，并且还将开发新的压缩模型，在弱网环境下也能使用AI特效。
与华为在终端执行AI的思路相类似，但又有很大不同的，大概要属在去年年底开启的TensorFlow Lite。与HiAI基于华为的AI芯片与产品不同，TFlite本质上还是基于深度学习开发框架TensorFlow的，只是其目的在于帮助开发者在本地设备上开发和运行汲取学习模型。这也导致其特性偏于算法开发一端，而比较轻视应用和商业环节。
但根据相关报道，Pixel 2中的一些应用已经基于TFlite进行了开发，并且未来很大概率会出现的谷歌款移动AI芯片，也将与TFlite相结合。目前，TensorFlow上的不少大神已经基于TFlite做出了不少好玩的应用模型。这些应用距离中国用户较远，但很多idea对于国内开发者具有参考价值。
值得一提的是，苹果虽然目前推出了AI芯片A11，但并没有推出整体支持AI生态开发的平台型产品。但这也并非说明苹果不重视开发者环节。去年6月，苹果就在IOS开发板块上开源了名叫Core ML的机器学习能力，目前已经开放了Vision API和Natual Language API两个API接口，可以让开发者基于此开发机器视觉和自然语言处理功能。
目前来看，苹果更倾向于小规模低层级的能力开发，让开发者来改善IOS环境下的应用体验，而不是做出颠覆型的开发。按照苹果的特点，他往往更喜欢在技术成熟后先囤积下来，用高超的工程化能力进行一次性释放。
不管怎么说，巨头围绕AI开发生态的争夺已经确定了方向。目前各自为战的特点，可以看做巨头基于自身技术强势与战略需求进行试水，这导致行业缺乏统一标准，但也给开发者带来了野蛮生长的机遇。不管怎么说，这场争夺未来的战役，核心早就确定。
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