
荣耀
有趣的是,荣耀和高通合作的端侧大模型有70亿参数,这和友商公布的参数量一致。对于这种巧合,我有两方面的看法。一方面,AI大模型边际成本比互联网高不少,要适度控制单次推理成本。AI大模型应用落地已有一段时间,其技术原理大家也分析得七七八八了。就当前技术而言,AI大模型推理成本由算法与集群能效决定,不过单次推理成本大体上是固定的。也就是说,大模型不具备互联网边际成本趋近于零的特性。业内许多大模型至今未完全开放用户注册,很大程度上是受推理成本所限。荣耀是大型手机厂商,用户众多,自然要根据不同场景采用不同规格大模型,这样能合理控制大模型成本。另一方面,智能手机硬件受限严重,移动端用户需求繁杂多样,终端厂商比互联网厂商更看重端侧AI能力。移动互联网这场全球范围的技术革命,深刻地改变着现代人的生产与生活。智能手机是移动互联网产业最关键、最核心的硬件载体,所以也成为了移动互联网最主要的流量入口。手机SoC性能本就先天受限,无法承受过高功耗。手机是用户高频使用的硬件,其内部存有大量涉及用户隐私的数据信息。无论从何角度而言,AI大模型都需适当裁剪与改造,以实现尽可能多的本地化运行。因此,和纯互联网厂商比起来,下游手机厂商肯定更看重端侧能力与端云协同。荣耀和友商均与骁龙8 Gen 3平台合作推动大模型落地,手机硬件限制或使大家都选70亿参数。我觉得AI大模型和手机系统深度融合,未来有望碰撞出更大的火花。荣耀放出的视频已展示大模型调用本地视频的能力。这看似是个较简单的应用,却已彰显出大模型深度调用手机数据的潜力。我觉得,AI大模型和手机系统深度融合,长远来看潜在收益非常大。大模型与手机系统紧密结合,或许会产生比单纯SDK调用更多、更精细且更个人化的生态协同能力。ChatGPT的能力不容置疑,不过App调用SDK这种方式,从一开始就限制了大模型能力在某些领域的施展。像输入法的智能推荐,很看重响应速度,在隐私安全上也顾虑较多,所以采用云端大模型不太合适。荣耀在系统层面融合轻量化大模型,消费者随时随地都能安全、快速调用更智能的输入法。此外,ChatGPT是服务全体用户的云端全量模型,它不能深度调用每个用户的数据,所以也无法生成非常个性化的内容。荣耀AI端侧大模型可服务每个个体,基于隐私安全在本地调用数据,进而达成完全个性化的AI学习与服务。另一方面,移动端用户需求复杂多样,可更有效地挖掘大模型的潜在能力。智能手机如今堪称当代人的必备工具,手机上任务需求繁多且复杂,大家或多或少都有体会吧。说到底,智能手机是移动互联网核心硬件载体,本就是用户高频率输出文字、图片、视频的终端。手机端侧若融入大模型,或许会碰撞出更多火花。微信聊天、轻办公、短视频、购物评论等,都是日常生活中常见的场景。若能按用户需求自动生成相应场景的文案、图片、视频,定能省去不少麻烦。我老婆爱写大众点评,要是大模型能提供些模板就更便捷了。再如,图库图片繁杂,找特定图片常耗时耗力,借助大模型可精准从海量照片里找出所需的那一张。再如,大模型能够执行一些复杂操作。能自动识别网络并生成,人在XX,刚下飞机,识别小X书生成集美们,谁懂啊,再一键分享相关图片,那可太有趣了……从这个层面看,大模型能在手机端跑通,对荣耀而言是个很大的利好。Magic6系列新添眼球追踪功能,我觉得荣耀极有可能凭借3D结构光传感器与端侧AI能力优化使用体验。骁龙峰会期间,荣耀Magic6系列的眼球追踪能力也得到了演示。讲真,荣耀旗舰的眼球追踪着实让我意想不到。毕竟在手机上进行眼球追踪,业界此前已有失败尝试。某银河4手机曾演示眼球追踪,可实际体验差,后来也不再采用了。于是在很长一段时间里,我都觉得这项功能只是个噱头。话说回来,自己有技术却不优化,被别人拿去发扬光大,这种事已不是头一遭了。前阵苹果发布的MR设备Vision Pro,其眼球追踪控制光标交互方式备受好评。果子能做到这点,在一定程度上也是凭借Vision Pro上众多昂贵的传感器。今年旗舰荣耀Magic5 Pro和致臻版都已搭载3D结构光人脸识别,安全性达金融支付级,于是我有个大胆的猜想。Magic6系列或许会凭借3D结构光人脸识别的高精度传感器,加上端侧更强的AI能力,使眼球追踪体验达到可用程度。从视频演示能看出,眼球持续注视窗口后,会自动进入相应APP界面,进而实现进一步有序操作。不用手动点击,看一眼就能自动开启卡片、车牌号、到达时间。这比单纯眼球解锁翻页更高效,可想象的应用空间也更大。
荣耀持续利用AI挖掘现有传感器潜力,这一点很值得称赞。此外,从视频演示中也可发现,Magic 6系列的中置药丸在动画UI与交互上有所优化。2018年荣耀就针对挖孔/挖槽推出灵动胶囊了,当时荣耀还申请了相关专利。

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