苹果、华为搞起了移动 AI 芯片，这事儿开发者们怎么看？-ZAKER新闻
作为一家专注于人工智能产业的媒体，在麒麟 970 和苹果 A11 刚发布时我们也着实兴奋了一阵儿，可如今已经过去了一个多月，除了厂商展示参数、媒体狂欢之外，我们似乎还没听到其他人声音。移动 AI 会给手机带来革命性的新体验吗？类似麒麟 970 和苹果 A11 这样的芯片，会成为移动 AI 最重要的驱动者吗？为了避免落入空谈，我们分别采访了 BAT 人工智能业务部、移动端开发、直播产品、深度学习图像处理四个业务领域的开发者。想知道在他们眼中，移动 AI 芯片到底是什么模样。BAT 开发者：模型优势比端的部署更重要此前我们已经讨论过，在各种 App 中可以看到大量云端 AI 的痕迹，自拍美颜、语音助手，AI 已经存在于移动设备里。可实际情况往往是机器学习开发者在一端研究算法、处理数据、训练模型，而移动开发者在另一端负责其他的数据结构和编程等等。两者之间通过一个云端服务器连接，除此之外少有交集。提到移动 AI 时，大部分开发者考虑的是将模型移植到应用程序中，是否会加大安装包的大小，是否在每次更新模型时都需要上传更新包通过应用商店审核。当下很多大企业对 AI 的追求几乎是不计成本的，加上唾手可得的大量数据，几乎要把开发者们 " 宠坏 "。利用海量数据训练出复杂的模型，时时刻刻都在更新模型试图让其更加完善。对于这些大企业来说，在得到一个让自己和行业都满意的模型之前，考虑在哪个端部署似乎有点早。一位来自阿里某智能产品的产品运营告诉我们，相比端与端环境间的比较，他们目前更关心的是把算法模型打磨得更好。这无形中也体现了 AI 发展的现状：从算法为主导到以产品为主导的过渡期，在用户们用脚投票之前，开发者很难自发地从一个开发环境迁移到另一个开发环境中。尤其是一些掌握着优势资源的大企业，或许对于他们来说，不安全感来自于算法间的差异，而不是用户体验上的细微之处。历经转型的开发者：定制 AI 的无尽可能不过一位曾经经历过 PC 端到移动端转型的开发者提示了我们，移动 AI 或许不仅仅是 " 离线 AI" 这么简单。在从 PC 端到移动端迁移的过程中，开发者们发现不同的设备中，用户的行为是有很大差异的。同样，即使都是移动设备，手机、平板、智能手表甚至智能音箱等等产品上，用户的行为依然会产生很大差异。比如在平板中用户更倾向于打开视频，而手机中用户更倾向于打开文字信息等等。可在云端为主的智能推荐算法中，这两种设备的数据常常被混合在一起处理。当移动设备有了在本地处理的能力，开发者就可以让推荐算法更好的匹配不同设备。以目前苹果 A11 和麒麟 970 公布的参数看来，将智能推荐这类本身就依托于网络的算法完全移植到移动端本地，其实意义不大，但把云端推理结果放到移动端本地再次处理，会得到很不一样的用户体验。这也意味着算法有可能和设备，并且进一步和个人用户更好地结合起来。通过移动设备丰富的感知能力，地理位置、天气、光线、使用时长、用户行程安排，甚至体温心率等等原本无法轻易获取的数据，都可以通过本地计算结合到已有的算法模型之中。在拥有移动 AI 的未来，外卖 App 会在下雨天把你最爱的火锅排到推荐流前列，而在公司时则把送餐速度最快的餐品排到前列。总之，从开发者的角度来看，移动 AI 最大的价值是在于把原本的 " 通用 AI" 变成 " 定制 AI"。迁移实操开发者：移动 AI 需要更统一的编程环境" 定制 AI" 的概念虽然迷人，但真到了开发的实操阶段，却不像想象中那么容易。一位就职于直播平台的资深 PE 工程师告诉我们，目前移动端 GPU/AI 芯片还是一个较新的概念，API 接口较混乱，缺乏编程和计算方式的统一。就以现在来看，苹果 A11 只把 GPU 能力开放给了 CoreML 一个框架，而目前大多数开发者采用的都是 Tensorflow、Caffe 等主流框架。这无疑给未来的迁移造成了影响：开发者究竟要在原有框架上进行 " 阉割 "，还是在 CoreML 上重新编程？如果厂商提供较高的抽象层，移动 AI 开发者只能一个个去配适硬件抽象层。要是厂商倾向于提供底层抽象，就可以由更高层次的抽象屏蔽差异，从而提高开发效率。尤其是对于 Android 这类本身生态就比较混乱的系统，开发者很可能受到更多阻碍。以目前通用的 CPU 为先例，不同厂商的功耗和发热控制逻辑不同。同样的神经网络，在某一厂商的 CPU 上可能跑得很顺畅，而在另一家厂商的 CPU 上可能就会触发过热保护降频，最终导致神经网络的计算性能有剧烈的波动。所以大部分开发者只敢在产品中嵌入一些计算量比较小的网络，或者是调用频率比较低的功能，无法选择在持续功能里用复发神经网络。深度学习开发者：芯片仅仅是移动 AI 的开始对于用户而言，移动 AI 芯片的出现意味着可以在终端上获得更好的产品体验，可对于开发者来说，移动 AI 却不能靠芯片一蹴而就。我们采访了有着中国版 Prisma 之称的深黑科技，其 CEO Jason 告诉我们，目前大多数移动 AI 芯片在机器学习做了较为普适性的优化，而对一些特定的计算方式则没有进行太多优化。比如深度学习中需要的卷积计算，当前更适合部署在云端。并且在计划从云端到终端的迁移时，开发者还会受制于原本的框架。像 Tensorflow 就很容易支持 iOS 和 Android 上的部署，让迁移变得更加容易。可像 Caffe、Torch 这样基于小团队的框架，在产品化上相对乏力，目前还无法帮助开发者将代码迁移到两个移动端。这也给了 Tensorflow 更多的优势，尤其是在消费级应用之上。移动 AI 芯片不能解决所有问题，但很多团队正在试图从软件方面加速移动 AI 的部署。在今年刚刚拿到融资的美国西雅图的 AI 创业公司 xnor.ai，他们利用二值化神经网络减小神经网络模型的储存大小，从而加快运算速度、降低计算成本。最终实现不依赖网络，在嵌入式设备中部署深度学习模型。硬件的出现，只是移动 AI 生态的一块基石。进入业务层面，还要考虑 API 配适、软件优化，甚至未来可能出现的 5G 网络等等。所以，移动 AI 芯片没什么用处？和开发者们交流过后，我们开始思考：对于他们而言，移动 AI 芯片的出现到底意味着什么？虽然硬件的出现不代表立刻建立起生态圈，但手机厂商对移动 AI 的押注无疑给了大多数开发者信心，让更多人加入这一领域。更重要的是，移动 AI 芯片给了开发者推出轻量级产品的可能——不必担心云计算资源的使用资费、也不必担心用户量增长带来的服务器宕机。可以说移动 AI 芯片的出现降低了消费级 AI 应用的准入门槛。回到两款移动 AI 芯片上。苹果 A11 性能上的弱势不明显，可仅仅把 GPU 能力开放给 CoreML 和 Metal 2（一款应用于游戏的图形处理软件）的做法明显降低了很多开发者的热情。这样的做法进一步巩固了 iOS 生态的完整和稳定，但更适用于高门槛定制化开发。苹果这样的选择虽然挑不出错，但也很难心悦诚服地说是正确的。毕竟 " 完整稳定 " 和 " 画地自限 " 的区别只在一线之间。相对而言，如果麒麟 970 可以率先向更多框架和软件开放 NPU 算力，想必也会吸引更多的开发者。当然，每个开发者写下自己第一行代码时，想到的绝不是去纽交所敲钟，而是凭着天生的好奇，第一次尝试和一个未知的世界对话。如果移动 AI 芯片可以让开发者们暂时放下无休止的需求，用第一次写代码时的热情去探索移动 AI，不管对于芯片厂商还是人工智能产业而言，都是弥足珍贵的收获。或许这正是移动 AI 芯片的最大意义：硬件不能解决一切问题，但可以让更多的开发者参与其中。
相关标签：
原网页已经由 ZAKER 转码排版
科技频道8小时前
瘾科技4小时前
腾讯科技1小时前
科技频道10小时前
虎嗅APP6小时前
极客公园8小时前
瘾科技10小时前
虎嗅APP10小时前
瘾科技11小时前
驱动之家2小时前
驱动之家3小时前
威锋网4小时前
中关村在线4小时前
中关村在线3小时前
中关村在线5小时前苹果、华为搞起了移动AI芯片，这事儿开发者们怎么看？_MIP模板案例
作为一家专注于人工智能产业的媒体，在麒麟970和苹果A11刚发布时我们也着实兴奋了一阵儿，可如今已经过去了一个多月，除了厂商展示参数、媒体狂欢之外，我们似乎还没听到其他人声音。
移动AI会给手机带来革命性的新体验吗？类似麒麟970和苹果A11这样的芯片，会成为移动AI最重要的驱动者吗？为了避免落入空谈，我们分别采访了BAT人工智能业务部、移动端开发、直播产品、深度学习图像处理四个业务领域的开发者。想知道在他们眼中，移动AI芯片到底是什么模样。
BAT开发者：模型优势比端的部署更重要
此前我们已经讨论过，在各种App中可以看到大量云端AI的痕迹，自拍美颜、语音助手，AI已经存在于移动设备里。可实际情况往往是机器学习开发者在一端研究算法、处理数据、训练模型，而移动开发者在另一端负责其他的数据结构和编程等等。两者之间通过一个云端服务器连接，除此之外少有交集。
提到移动AI时，大部分开发者考虑的是将模型移植到应用程序中，是否会加大安装包的大小，是否在每次更新模型时都需要上传更新包通过应用商店审核。
当下很多大企业对AI的追求几乎是不计成本的，加上唾手可得的大量数据，几乎要把开发者们“宠坏”。利用海量数据训练出复杂的模型，时时刻刻都在更新模型试图让其更加完善。
对于这些大企业来说，在得到一个让自己和行业都满意的模型之前，考虑在哪个端部署似乎有点早。一位来自阿里某智能产品的产品运营告诉我们，相比端与端环境间的比较，他们目前更关心的是把算法模型打磨的更好。
这无形中也体现了AI发展的现状：从算法为主导到以产品为主导的过渡期，在用户们用脚投票之前，开发者很难自发地从一个开发环境迁移到另一个开发环境中。尤其是一些掌握着优势资源的大企业，或许对于他们来说，不安全感来自于算法间的差异，而不是用户体验上的细微之处。
历经转型的开发者：定制AI的无尽可能
不过一位曾经经历过PC端到移动端转型的开发者提示了我们，移动AI或许不仅仅是“离线AI”这么简单。
在从PC端到移动端迁移的过程中，开发者们发现不同的设备中，用户的行为是有很大差异的。同样，即使都是移动设备，手机、平板、智能手表甚至智能音箱等等产品上，用户的行为依然会产生很大差异。比如在平板中用户更倾向于打开视频，而手机中用户更倾向于打开文字信息等等。可在云端为主的智能推荐算法中，这两种设备的数据常常被混合在一起处理。
当移动设备有了在本地处理的能力，开发者就可以让推荐算法更好的匹配不同设备。以目前苹果A11和麒麟970公布的参数看来，将智能推荐这类本身就依托于网络的算法完全移植到移动端本地，其实意义不大，但把云端推理结果放到移动端本地再次处理，会得到很不一样的用户体验。
这也意味着算法有可能和设备，并且进一步和个人用户更好地结合起来。通过移动设备丰富的感知能力，地理位置、天气、光线、使用时长、用户行程安排，甚至体温心率等等原本无法轻易获取的数据，都可以通过本地计算结合到已有的算法模型之中。在拥有移动AI的未来，外卖App会在下雨天把你最爱的火锅排到推荐流前列，而在公司时则把送餐速度最快的餐品排到前列。
总之，从开发者的角度来看，移动AI最大的价值是在于把原本的“通用AI”变成“定制AI”。
迁移实操开发者：移动AI需要更统一的编程环境
“定制AI”的概念虽然迷人，但真到了开发的实操阶段，却不像想象中那么容易。
一位就职于直播平台的资深PE工程师告诉我们，目前移动端GPU/AI芯片还是一个较新的概念，API接口较混乱，缺乏编程和计算方式的统一。
就以现在来看，苹果A11只把GPU能力开放给了CoreML一个框架，而目前大多数开发者采用的都是Tensorflow、Caffe等主流框架。这无疑给未来的迁移造成了影响：开发者究竟要在原有框架上进行“阉割”，还是在CoreML上重新编程？
如果厂商提供较高的抽象层，移动AI开发者只能一个个去配适硬件抽象层。要是厂商倾向于提供底层抽象，就可以由更高层次的抽象屏蔽差异，从而提高开发效率。
尤其是对于Android这类本身生态就比较混乱的系统，开发者很可能受到更多阻碍。
以目前通用的CPU为先例，不同厂商的功耗和发热控制逻辑不同。同样的神经网络，在某一厂商的CPU上可能跑得很顺畅，而在另一家厂商的CPU上可能就会触发过热保护降频，最终导致神经网络的计算性能有剧烈的波动。
所以大部分开发者只敢在产品中嵌入一些计算量比较小的网络，或者是调用频率比较低的功能，无法选择在持续功能里用复发神经网络。
深度学习开发者：芯片仅仅是移动AI的开始
对于用户而言，移动AI芯片的出现意味着可以在终端上获得更好的产品体验，可对于开发者来说，移动AI却不能靠芯片一蹴而就。
我们采访了有着中国版Prisma之称的深黑科技，其CEO Jason告诉我们，目前大多数移动AI芯片在机器学习做了较为普适性的优化，而对一些特定的计算方式则没有进行太多优化。比如深度学习中需要的卷积计算，当前更适合部署在云端。
并且在计划从云端到终端的迁移时，开发者还会受制于原本的框架。像Tensorflow就很容易支持iOS和Android上的部署，让迁移变得更加容易。可像Caffe、Torch这样基于小团队的框架，在产品化上相对乏力，目前还无法帮助开发者将代码迁移到两个移动端。这也给了Tensorflow更多的优势，尤其是在消费级应用之上。
移动AI芯片不能解决所有问题，但很多团队正在试图从软件方面加速移动AI的部署。在今年刚刚拿到融资的美国西雅图的AI创业公司xnor.ai，他们利用二值化神经网络减小神经网络模型的储存大小，从而加快运算速度、降低计算成本。最终实现不依赖网络，在嵌入式设备中部署深度学习模型。
硬件的出现，只是移动AI生态的一块基石。进入业务层面，还要考虑API配适、软件优化，甚至未来可能出现的5G网络等等。
所以，移动AI芯片没什么用处？
和开发者们交流过后，我们开始思考：对于他们而言，移动AI芯片的出现到底意味着什么？虽然硬件的出现不代表立刻建立起生态圈，但手机厂商对移动AI的押注无疑给了大多数开发者信心，让更多人加入这一领域。
更重要的是，移动AI芯片给了开发者推出轻量级产品的可能——不必担心云计算资源的使用资费、也不必担心用户量增长带来的服务器宕机。可以说移动AI芯片的出现降低了消费级AI应用的准入门槛。
回到两款移动AI芯片上。苹果A11性能上的弱势不明显，可仅仅把GPU能力开放给CoreML和Metal 2（一款应用于游戏的图形处理软件）的做法明显降低了很多开发者的热情。这样的做法进一步巩固了iOS生态的完整和稳定，但更适用于高门槛定制化开发。
苹果这样的选择虽然挑不出错，但也很难心悦诚服地说是正确的。毕竟“完整稳定”和“画地自限”的区别只在一线之间。相对而言，如果麒麟970可以率先向更多框架和软件开放NPU算力，想必也会吸引更多的开发者。
当然，每个开发者写下自己第一行代码时，想到的绝不是去纽交所敲钟，而是凭着天生的好奇，第一次尝试和一个未知的世界对话。如果移动AI芯片可以让开发者们暂时放下无休止的需求，用第一次写代码时的热情去探索移动AI，不管对于芯片厂商还是人工智能产业而言，都是弥足珍贵的收获。
或许这正是移动AI芯片的最大意义：硬件不能解决一切问题，但可以让更多的开发者参与其中。
*文章为作者独立观点，不代表虎嗅网立场
本文由脑极体授权虎嗅网发表，并经虎嗅网编辑。转载此文请于文首标明作者姓名，保持文章完整性（包括虎嗅注及其余作者身份信息），并请附上出处（虎嗅网）及本页链接。原文链接：http://www.huxiu.com/article/.html
未按照规范转载者，虎嗅保留追究相应责任的权利
未来面前，你我还都是孩子，还不去下载虎嗅App猛嗅创新！苹果、华为搞起了移动AI芯片，这事儿开发者们怎么看？
原标题：苹果、华为搞起了移动AI芯片，这事儿开发者们怎么看？作为一家专注于人工智能产业的媒体，在麒麟970和苹果A11刚发布时我们也着实兴奋了一阵儿，可如今已经过去了一个多月，除了厂商展示参数、媒体狂欢之外，我们似乎还没听到其他人声音。移动AI会给手机带来革命性的新体验吗？类似麒麟970和苹果A11这样的芯片，会成为移动AI最重要的驱动者吗？为了避免落入空谈，我们分别采访了BAT人工智能业务部、移动端开发、直播产品、深度学习图像处理四个业务领域的开发者。想知道在他们眼中，移动AI芯片到底是什么模样。BAT开发者：模型优势比端的部署更重要此前我们已经讨论过，在各种App中可以看到大量云端AI的痕迹，自拍美颜、语音助手，AI已经存在于移动设备里。可实际情况往往是机器学习开发者在一端研究算法、处理数据、训练模型，而移动开发者在另一端负责其他的数据结构和编程等等。两者之间通过一个云端服务器连接，除此之外少有交集。提到移动AI时，大部分开发者考虑的是将模型移植到应用程序中，是否会加大安装包的大小，是否在每次更新模型时都需要上传更新包通过应用商店审核。当下很多大企业对AI的追求几乎是不计成本的，加上唾手可得的大量数据，几乎要把开发者们“宠坏”。利用海量数据训练出复杂的模型，时时刻刻都在更新模型试图让其更加完善。对于这些大企业来说，在得到一个让自己和行业都满意的模型之前，考虑在哪个端部署似乎有点早。一位来自阿里某智能产品的产品运营告诉我们，相比端与端环境间的比较，他们目前更关心的是把算法模型打磨得更好。这无形中也体现了AI发展的现状：从算法为主导到以产品为主导的过渡期，在用户们用脚投票之前，开发者很难自发地从一个开发环境迁移到另一个开发环境中。尤其是一些掌握着优势资源的大企业，或许对于他们来说，不安全感来自于算法间的差异，而不是用户体验上的细微之处。历经转型的开发者：定制AI的无尽可能不过一位曾经经历过PC端到移动端转型的开发者提示了我们，移动AI或许不仅仅是“离线AI”这么简单。在从PC端到移动端迁移的过程中，开发者们发现不同的设备中，用户的行为是有很大差异的。同样，即使都是移动设备，手机、平板、智能手表甚至智能音箱等等产品上，用户的行为依然会产生很大差异。比如在平板中用户更倾向于打开视频，而手机中用户更倾向于打开文字信息等等。可在云端为主的智能推荐算法中，这两种设备的数据常常被混合在一起处理。当移动设备有了在本地处理的能力，开发者就可以让推荐算法更好的匹配不同设备。以目前苹果A11和麒麟970公布的参数看来，将智能推荐这类本身就依托于网络的算法完全移植到移动端本地，其实意义不大，但把云端推理结果放到移动端本地再次处理，会得到很不一样的用户体验。这也意味着算法有可能和设备，并且进一步和个人用户更好地结合起来。通过移动设备丰富的感知能力，地理位置、天气、光线、使用时长、用户行程安排，甚至体温心率等等原本无法轻易获取的数据，都可以通过本地计算结合到已有的算法模型之中。在拥有移动AI的未来，外卖App会在下雨天把你最爱的火锅排到推荐流前列，而在公司时则把送餐速度最快的餐品排到前列。总之，从开发者的角度来看，移动AI最大的价值是在于把原本的“通用AI”变成“定制AI”。迁移实操开发者：移动AI需要更统一的编程环境“定制AI”的概念虽然迷人，但真到了开发的实操阶段，却不像想象中那么容易。一位就职于直播平台的资深PE工程师告诉我们，目前移动端GPU/AI芯片还是一个较新的概念，API接口较混乱，缺乏编程和计算方式的统一。就以现在来看，苹果A11只把GPU能力开放给了CoreML一个框架，而目前大多数开发者采用的都是Tensorflow、Caffe等主流框架。这无疑给未来的迁移造成了影响：开发者究竟要在原有框架上进行“阉割”，还是在CoreML上重新编程？如果厂商提供较高的抽象层，移动AI开发者只能一个个去配适硬件抽象层。要是厂商倾向于提供底层抽象，就可以由更高层次的抽象屏蔽差异，从而提高开发效率。尤其是对于Android这类本身生态就比较混乱的系统，开发者很可能受到更多阻碍。以目前通用的CPU为先例，不同厂商的功耗和发热控制逻辑不同。同样的神经网络，在某一厂商的CPU上可能跑得很顺畅，而在另一家厂商的CPU上可能就会触发过热保护降频，最终导致神经网络的计算性能有剧烈的波动。所以大部分开发者只敢在产品中嵌入一些计算量比较小的网络，或者是调用频率比较低的功能，无法选择在持续功能里用复发神经网络。深度学习开发者：芯片仅仅是移动AI的开始对于用户而言，移动AI芯片的出现意味着可以在终端上获得更好的产品体验，可对于开发者来说，移动AI却不能靠芯片一蹴而就。我们采访了有着中国版Prisma之称的深黑科技，其CEO Jason告诉我们，目前大多数移动AI芯片在机器学习做了较为普适性的优化，而对一些特定的计算方式则没有进行太多优化。比如深度学习中需要的卷积计算，当前更适合部署在云端。并且在计划从云端到终端的迁移时，开发者还会受制于原本的框架。像Tensorflow就很容易支持iOS和Android上的部署，让迁移变得更加容易。可像Caffe、Torch这样基于小团队的框架，在产品化上相对乏力，目前还无法帮助开发者将代码迁移到两个移动端。这也给了Tensorflow更多的优势，尤其是在消费级应用之上。移动AI芯片不能解决所有问题，但很多团队正在试图从软件方面加速移动AI的部署。在今年刚刚拿到融资的美国西雅图的AI创业公司xnor.ai，他们利用二值化神经网络减小神经网络模型的储存大小，从而加快运算速度、降低计算成本。最终实现不依赖网络，在嵌入式设备中部署深度学习模型。硬件的出现，只是移动AI生态的一块基石。进入业务层面，还要考虑API配适、软件优化，甚至未来可能出现的5G网络等等。所以，移动AI芯片没什么用处？和开发者们交流过后，我们开始思考：对于他们而言，移动AI芯片的出现到底意味着什么？虽然硬件的出现不代表立刻建立起生态圈，但手机厂商对移动AI的押注无疑给了大多数开发者信心，让更多人加入这一领域。更重要的是，移动AI芯片给了开发者推出轻量级产品的可能——不必担心云计算资源的使用资费、也不必担心用户量增长带来的服务器宕机。可以说移动AI芯片的出现降低了消费级AI应用的准入门槛。回到两款移动AI芯片上。苹果A11性能上的弱势不明显，可仅仅把GPU能力开放给CoreML和Metal 2（一款应用于游戏的图形处理软件）的做法明显降低了很多开发者的热情。这样的做法进一步巩固了iOS生态的完整和稳定，但更适用于高门槛定制化开发。苹果这样的选择虽然挑不出错，但也很难心悦诚服地说是正确的。毕竟“完整稳定”和“画地自限”的区别只在一线之间。相对而言，如果麒麟970可以率先向更多框架和软件开放NPU算力，想必也会吸引更多的开发者。当然，每个开发者写下自己第一行代码时，想到的绝不是去纽交所敲钟，而是凭着天生的好奇，第一次尝试和一个未知的世界对话。如果移动AI芯片可以让开发者们暂时放下无休止的需求，用第一次写代码时的热情去探索移动AI，不管对于芯片厂商还是人工智能产业而言，都是弥足珍贵的收获。或许这正是移动AI芯片的最大意义：硬件不能解决一切问题，但可以让更多的开发者参与其中。
【来源：tech.ifeng.com】
安卓网官方微信
微信号 Hiapk2013
这里有最无节操的小编和最鲜辣的资讯！
手机扫描二维码访问分享到微信朋友圈
打开微信，点击底部的“发现”，使用“扫一扫”即可将网页分享至朋友圈。
加载中 ...
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '5010815',
container: s,
size: '805,85',
display: 'inlay-fix'
苹果、华为搞起了移动AI芯片，这事儿开发者们怎么看？
09:52 来源：虎嗅APP
原标题：苹果、华为搞起了移动AI芯片，这事儿开发者们怎么看？ 作为一家专注于人工智能产业的媒体，在麒麟970和苹果A11刚发布时我们也着实兴奋了一阵儿，可如今已经过去了一个多月，除了厂商展示参数、媒体狂欢之外，我们似乎还没听到其...
原标题：苹果、华为搞起了移动AI芯片，这事儿开发者们怎么看？
作为一家专注于人工智能产业的媒体，在麒麟970和苹果A11刚发布时我们也着实兴奋了一阵儿，可如今已经过去了一个多月，除了厂商展示参数、媒体狂欢之外，我们似乎还没听到其他人声音。 移动AI会给手机带来革命性的新体验吗？类似麒麟970和苹果A11这样的芯片，会成为移动AI最重要的驱动者吗？为了避免落入空谈，我们分别采访了BAT人工智能业务部、移动端开发、直播产品、深度学习图像处理四个业务领域的开发者。想知道在他们眼中，移动AI芯片到底是什么模样。 BAT开发者：模型优势比端的部署更重要 此前我们已经讨论过，在各种App中可以看到大量云端AI的痕迹，自拍美颜、语音助手，AI已经存在于移动设备里。可实际情况往往是机器学习开发者在一端研究算法、处理数据、训练模型，而移动开发者在另一端负责其他的数据结构和编程等等。两者之间通过一个云端服务器连接，除此之外少有交集。
提到移动AI时，大部分开发者考虑的是将模型移植到应用程序中，是否会加大安装包的大小，是否在每次更新模型时都需要上传更新包通过应用商店审核。 当下很多大企业对AI的追求几乎是不计成本的，加上唾手可得的大量数据，几乎要把开发者们“宠坏”。利用海量数据训练出复杂的模型，时时刻刻都在更新模型试图让其更加完善。 对于这些大企业来说，在得到一个让自己和行业都满意的模型之前，考虑在哪个端部署似乎有点早。一位来自阿里某智能产品的产品运营告诉我们，相比端与端环境间的比较，他们目前更关心的是把算法模型打磨得更好。 这无形中也体现了AI发展的现状：从算法为主导到以产品为主导的过渡期，在用户们用脚投票之前，开发者很难自发地从一个开发环境迁移到另一个开发环境中。尤其是一些掌握着优势资源的大企业，或许对于他们来说，不安全感来自于算法间的差异，而不是用户体验上的细微之处。 历经转型的开发者：定制AI的无尽可能 不过一位曾经经历过PC端到移动端转型的开发者提示了我们，移动AI或许不仅仅是“离线AI”这么简单。 在从PC端到移动端迁移的过程中，开发者们发现不同的设备中，用户的行为是有很大差异的。同样，即使都是移动设备，手机、平板、智能手表甚至智能音箱等等产品上，用户的行为依然会产生很大差异。比如在平板中用户更倾向于打开视频，而手机中用户更倾向于打开文字信息等等。可在云端为主的智能推荐算法中，这两种设备的数据常常被混合在一起处理。
当移动设备有了在本地处理的能力，开发者就可以让推荐算法更好的匹配不同设备。以目前苹果A11和麒麟970公布的参数看来，将智能推荐这类本身就依托于网络的算法完全移植到移动端本地，其实意义不大，但把云端推理结果放到移动端本地再次处理，会得到很不一样的用户体验。 这也意味着算法有可能和设备，并且进一步和个人用户更好地结合起来。通过移动设备丰富的感知能力，地理位置、天气、光线、使用时长、用户行程安排，甚至体温心率等等原本无法轻易获取的数据，都可以通过本地计算结合到已有的算法模型之中。在拥有移动AI的未来，外卖App会在下雨天把你最爱的火锅排到推荐流前列，而在公司时则把送餐速度最快的餐品排到前列。 总之，从开发者的角度来看，移动AI最大的价值是在于把原本的“通用AI”变成“定制AI”。 迁移实操开发者：移动AI需要更统一的编程环境 “定制AI”的概念虽然迷人，但真到了开发的实操阶段，却不像想象中那么容易。 一位就职于直播平台的资深PE工程师告诉我们，目前移动端GPU/AI芯片还是一个较新的概念，API接口较混乱，缺乏编程和计算方式的统一。 就以现在来看，苹果A11只把GPU能力开放给了CoreML一个框架，而目前大多数开发者采用的都是Tensorflow、Caffe等主流框架。这无疑给未来的迁移造成了影响：开发者究竟要在原有框架上进行“阉割”，还是在CoreML上重新编程？ 如果厂商提供较高的抽象层，移动AI开发者只能一个个去配适硬件抽象层。要是厂商倾向于提供底层抽象，就可以由更高层次的抽象屏蔽差异，从而提高开发效率。
尤其是对于Android这类本身生态就比较混乱的系统，开发者很可能受到更多阻碍。 以目前通用的CPU为先例，不同厂商的功耗和发热控制逻辑不同。同样的神经网络，在某一厂商的CPU上可能跑得很顺畅，而在另一家厂商的CPU上可能就会触发过热保护降频，最终导致神经网络的计算性能有剧烈的波动。 所以大部分开发者只敢在产品中嵌入一些计算量比较小的网络，或者是调用频率比较低的功能，无法选择在持续功能里用复发神经网络。 深度学习开发者：芯片仅仅是移动AI的开始 对于用户而言，移动AI芯片的出现意味着可以在终端上获得更好的产品体验，可对于开发者来说，移动AI却不能靠芯片一蹴而就。
我们采访了有着中国版Prisma之称的深黑科技，其CEO Jason告诉我们，目前大多数移动AI芯片在机器学习做了较为普适性的优化，而对一些特定的计算方式则没有进行太多优化。比如深度学习中需要的卷积计算，当前更适合部署在云端。 并且在计划从云端到终端的迁移时，开发者还会受制于原本的框架。像Tensorflow就很容易支持iOS和Android上的部署，让迁移变得更加容易。可像Caffe、Torch这样基于小团队的框架，在产品化上相对乏力，目前还无法帮助开发者将代码迁移到两个移动端。这也给了Tensorflow更多的优势，尤其是在消费级应用之上。
移动AI芯片不能解决所有问题，但很多团队正在试图从软件方面加速移动AI的部署。在今年刚刚拿到融资的美国西雅图的AI创业公司xnor.ai，他们利用二值化神经网络减小神经网络模型的储存大小，从而加快运算速度、降低计算成本。最终实现不依赖网络，在嵌入式设备中部署深度学习模型。 硬件的出现，只是移动AI生态的一块基石。进入业务层面，还要考虑API配适、软件优化，甚至未来可能出现的5G网络等等。 所以，移动AI芯片没什么用处？ 和开发者们交流过后，我们开始思考：对于他们而言，移动AI芯片的出现到底意味着什么？虽然硬件的出现不代表立刻建立起生态圈，但手机厂商对移动AI的押注无疑给了大多数开发者信心，让更多人加入这一领域。 更重要的是，移动AI芯片给了开发者推出轻量级产品的可能——不必担心云计算资源的使用资费、也不必担心用户量增长带来的服务器宕机。可以说移动AI芯片的出现降低了消费级AI应用的准入门槛。 回到两款移动AI芯片上。苹果A11性能上的弱势不明显，可仅仅把GPU能力开放给CoreML和Metal 2（一款应用于游戏的图形处理软件）的做法明显降低了很多开发者的热情。这样的做法进一步巩固了iOS生态的完整和稳定，但更适用于高门槛定制化开发。 苹果这样的选择虽然挑不出错，但也很难心悦诚服地说是正确的。毕竟“完整稳定”和“画地自限”的区别只在一线之间。相对而言，如果麒麟970可以率先向更多框架和软件开放NPU算力，想必也会吸引更多的开发者。 当然，每个开发者写下自己第一行代码时，想到的绝不是去纽交所敲钟，而是凭着天生的好奇，第一次尝试和一个未知的世界对话。如果移动AI芯片可以让开发者们暂时放下无休止的需求，用第一次写代码时的热情去探索移动AI，不管对于芯片厂商还是人工智能产业而言，都是弥足珍贵的收获。 或许这正是移动AI芯片的最大意义：硬件不能解决一切问题，但可以让更多的开发者参与其中。
本文来源：虎嗅APP责任编辑：cloud
本文仅代表作者个人观点，与本网站立场无关。如若转载，请
联系我们！
本网站转载信息目的在于传递更多信息。请读者仅作参考，投资有风险，入市须谨慎！
48秒后自动更新
云掌财经产品下载专区
服务时间：8:30-18:00(工作日)
证券投顾咨询编号：ZX0125
云掌财经官方微信
(C)云掌财经&All Rights Reserved 版权所有&复制必究&皖ICP备号
本站郑重声明：云掌财经所有平台仅提供服务对接功能，所载文章、数据仅供参考，用户需独立做出投资决策，风险自担，投资有风险，选择需谨慎。