春天到來，跟萬物一起萌生的，還有各式各樣的手機(jī)新品…

相比去年的全面屏風(fēng)潮，今年的手機(jī)市場可以說是AI的天下。各式各樣不同等級的AI拍照滿天飛。

但是，可能更多消費者的印象中，AI是一個非常強(qiáng)大，類似終結(jié)者那樣的存在。即使在今天，我們也能看到AI可以做各種各樣千奇百怪的事情。來到手機(jī)里，難道AI就只能作為攝影的輔助嗎？

當(dāng)然不是。在我們采訪過的很多移動通訊與AI專家看來，移動AI的終極目標(biāo)十分清晰，那就是讓手機(jī)像人一樣去感知和思考。這條路不會一蹴而就，但已經(jīng)開啟的閘門當(dāng)然不會合上。今天我們看到的基于AI專項處理芯片達(dá)成的AI攝影，或許可以看做是未來移動AI的初級版本：手機(jī)有自身AI算力，有識別和感知能力，能夠自行對外物進(jìn)行基礎(chǔ)判斷和推理。

那么不妨讓我們把腦洞炸開一下，想象在這種模式基礎(chǔ)上前進(jìn)，未來幾年AI將如何改變我們的手機(jī)生活。

自然交互普及，APP變得不那么重要

手機(jī)APP這東西絕對是改變?nèi)祟惿畹哪嫣彀l(fā)明，但似乎從其誕生之日起，人們就在思考如何取消它。畢竟眼花繚亂的APP背后，隱藏的是生活被嚴(yán)重碎片化。APP之間的切換交互方式，也似乎成為我們身邊的“時間殺手”。

這種模式能不能被改變呢？或者說，能不能有某種方式，讓我們使用手機(jī)的速度進(jìn)一步加快，不用讓我們?nèi)ブ鲃訉ふ乙豁楉椃?wù)，而是讓服務(wù)跟隨我們，隨呼叫即享用。甚至可以比我們先一步預(yù)判服務(wù)的發(fā)生。

目前來看，這很有可能就是移動AI的下一步。隨著手機(jī)中聲紋識別、語義理解、NLP技術(shù)的進(jìn)一步成熟和搭載，以及通過機(jī)器視覺進(jìn)行物理識別的不斷強(qiáng)化，以及手機(jī)中AI系統(tǒng)對用戶習(xí)慣與服務(wù)需求的學(xué)習(xí)能力加強(qiáng)。這些AI技術(shù)與手機(jī)產(chǎn)品功能的結(jié)合與優(yōu)化，令通過自然交互形式控制手機(jī)成為可能。從而我們可以從“APP等著被點”變成“手機(jī)主動來提供服務(wù)”的新模式。

試想一下，假如你的手機(jī)可以在口袋中識別你的聲紋，輕聲說我要約車，馬上就來了車；說我餓了，馬上按照你的口味和身體狀況提供餐飲選擇?；蛘吡硪环N情況下，當(dāng)你把手機(jī)拿出來對著商品一拍，手機(jī)就可以把它買回家；對著風(fēng)景，立刻得到一張大片。

有專家表示，在未來手機(jī)生活中，很可能除了社交與信息界面之外，手機(jī)只留下一個聽覺和一個視覺入口。手機(jī)會通過接近人類的聽覺、視覺與理解能力，來把復(fù)雜的服務(wù)轉(zhuǎn)化為簡單的交互。

基于AI開始的手機(jī)“去應(yīng)用化”，可以看做是通過讓手機(jī)像人類，來節(jié)省人類操作手機(jī)的時間，甚至達(dá)成更多目前手機(jī)無法達(dá)成的應(yīng)用功能。

當(dāng)然，這一切的前提是服務(wù)被抽象出來，各APP之間達(dá)成數(shù)據(jù)共享。那時商家爭奪的將不再是用信息占領(lǐng)用戶時間，而是用通過直接的建議和溝通，影響用戶消費習(xí)慣。

物理世界識別帶來奇幻想象

今天手機(jī)中AI的絕大部分功能，甚至可以說90%以上的功能，都是識別。這是基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論下AI發(fā)展的基本表現(xiàn)：通過學(xué)習(xí)和提取物理世界特征，來不斷加強(qiáng)識別準(zhǔn)確率，達(dá)成傳統(tǒng)計算機(jī)不可能完成的任務(wù)。

有意思的是，AI帶來的識別能力，哪怕集中在手機(jī)攝像頭帶來識別能力，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只是今天我們看到的識別物體幫助拍照，和識別文字達(dá)成翻譯。事實上，在永恒疊加的機(jī)器學(xué)習(xí)巴別塔中，對萬物的識別僅僅是個時間問題而已。

未來我們會用手機(jī)識別什么呢？那實在是有太多腦洞了。

比如在旅行中，我們可能不認(rèn)識某座大廈、某處古跡、某個符號，那么完全可以拿出手機(jī)拍一下，然后背后的知識與信息就通過知識圖譜轉(zhuǎn)化到我們面前。今天我們出門踏青已經(jīng)習(xí)慣了識花模式。但這只是開始，未來旅行中我們或許不需要導(dǎo)游、不需要翻譯、不需要司機(jī)，一部手機(jī)輕松搞定這個世界。

再比如在飲食中。我們今天拍食物僅僅為了發(fā)朋友圈。而接下來，我們似乎可以拍照來識別食物的做法、營養(yǎng)成分、搭配合理度等等。甚至做成一團(tuán)的“黑暗料理”，也可以依據(jù)菜品近似度、食材還原等能力被AI一眼識破，提醒用戶是否進(jìn)行了不健康飲食。當(dāng)然，一切飲食建議都要建立在對個體的了解上，讓手機(jī)學(xué)習(xí)用戶健康數(shù)據(jù)，記錄每一餐的營養(yǎng)曲線，似乎可能成為我們未來的生活方式。

還有很多這樣來自AI識別的巨大潛力，比如我們可以通過AI來判斷一堆東西有多重，一間屋子有多大。很多工作中的測量和稱重工作都可以下崗了，只帶一部手機(jī)就成。

再比如AR需要依靠高精度的環(huán)境識別，這也是AI未來的主攻方向之一。當(dāng)手機(jī)中的環(huán)境識別能力進(jìn)一步加強(qiáng)，AR、MR的紀(jì)元或許將正式開始。

場景化的泛在識別、多層識別，在今天看來近乎擁有無窮無盡的想象空間。手機(jī)AI技術(shù)和無數(shù)聰明的腦子，將是這場“科幻電影”成為現(xiàn)實的左膀右臂。

經(jīng)驗、智慧、知識，都可以變成模型，甚至商品

最近的手機(jī)AI攝影新能力里，已經(jīng)有新的產(chǎn)品思路提出把攝影師的攝影經(jīng)驗集成為算法，來通過場景識別讓普通用戶可以拍出專業(yè)級的“大片”。

我們不妨開個腦洞，難道只有攝影大師的智慧與經(jīng)驗可以被壓縮成AI嗎？其他人的是不是也可以？

事實上，我們在生活中極其寶貴的“經(jīng)驗”，假如分解成數(shù)學(xué)語言，大概就是各種參數(shù)的模糊控制、對應(yīng)性和優(yōu)先級。只是人腦中沒有這些數(shù)學(xué)概念，而是可以把他們化為一種似是而非的感覺。

而在AI世界里，機(jī)器學(xué)習(xí)算法本身就是對“經(jīng)驗”的函數(shù)抽象和再利用。當(dāng)這種模式越來越多的來到手機(jī)當(dāng)中，各種經(jīng)驗、智慧、知識被抽象出來，變成AI模型，成為我們生活中的一部分，似乎已經(jīng)成為可能。

舉個例子，今天女孩子會看很多美妝播主，學(xué)習(xí)她們是如何挑選美妝產(chǎn)品的。這往往需要大量學(xué)習(xí)時間，還不一定選的對。假如忽略這一過程中的快樂與成就感因素，單純把美妝播主的經(jīng)驗與判斷方式抽象成AI系統(tǒng)，讓消費者可以挑選適合自己的那款A(yù)I，不斷用它選適合自己的產(chǎn)品，那么似乎一切變得更加科學(xué)、省時，并且更符合個性化要求。

當(dāng)我們攝影時可以用攝影大師的經(jīng)驗（甚至可以在不同攝影師、藝術(shù)家的風(fēng)格之間切換）；做飯時可以抽取美食家的風(fēng)格；閱讀時用到某位大師的品味，那么手機(jī)或許可以變成一種全新的“人類增強(qiáng)器”，我們將節(jié)省大量學(xué)習(xí)成本，卻依舊享有極高的效率和優(yōu)質(zhì)的經(jīng)驗與審美。

這一切，都從今天的AI手機(jī)和AI攝影開始，雖然今天距離我們預(yù)想的未來看似還有很遠(yuǎn)，但閘門一旦開啟就不會終止。

剩下的，不過是安然欣賞一場技術(shù)革命的時間。