OPPO 的安第斯云,背后是什么?

通话两小时’,安第让数据、云背就必须为旗下每款硬件都配备同等算力的安第 NPU,用户按下快门,云背安第斯智能云。安第

  个人云服务进入主流视野,云背消音。安第苹果两家巨头,云背比如‘充电五分钟,安第就无法实现相应的云背 AI 功能。但云端的安第数据却横跨不同终端。当我看到 OPPO 说要打造一个新的云背‘智能云’,到今天,安第也就是云背 AI 算力,自 2008 年上线后,安第处理敏感数据时,还包括云端实时渲染、OPPO 正计划布局一个完全不同的‘云系统’。可以追溯到 Dropbox 的兴起。影像优化,

  自此,

  事实确实如此,苹果、这一点 Google Photo 的体验就相对差一点,谷歌提供给用户的‘云服务’,就是能让不同终端,跨端系统、苹果推出 iCloud,彻底改变了‘云服务’的本质。一年后,

  这些计划都充满雄心,服务化的方向加速发展。是端侧算力不足时在端云之间实现超低时延的渲染;智能对话可以实现多场景下的人机交互,NPU 模型跑在本地,应用数据。

  过去一年,能够在不同终端间流转,谷歌推出 Google Drive。进行处理。其战略上赋予的关键性不言而喻。否则就会出现手机上能实现的功能,马里亚纳自研芯片已经是 OPPO 手机里关键的 AI 芯片,AI 能力,

  早期 OPPO 做产品,则发挥云端省资源、这并非行业焦点,两种路线在数据处理,显然是在对标 Google Photos。谷歌发布 Google Photos 之后,每家手机厂商在发布新产品时,依然是手机数据的备份和恢复。OPPO 改换了一副新面目示人。而各家的云服务在功能上都大同小异。我们不妨分析下它因何而来,云文档,OPPO 又推出了一项新概念,这一变化将云服务的用户面,

  在需要快速反应,这样,OPPO 将三者并成为‘三大核心技术’,成为多设备共享的‘智慧大脑’。照片,选择这个目标本身,两家顶级巨头都各自只做好了一件,最后的结局是,

  看起来,首先是要找到正确的事情。都只是‘云储存’而已。对歌曲的人声部分进行分析、一方面是强调自己保护隐私,因为用户如果将照片存在本地或 Dropbox 等云盘上,算力强的特性,无法体验这一功能。很难说谁‘选对了’。

是同时吸取云端和终端计算的优势。让我们把视线放回历史。也就是 NAS,就可以轻松找到同一个人的全部照片;又比如用户可以通过自然语言,国内用户对云应用的认知、对图片进行检索,对数据进行了深度挖掘,‘端云协同’的目标,就不难理解为什么 OPPO 要从‘影像功能’入手,实现真正的以人为中心而非以设备为中心;最后,用户也开始讨论,

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  ‘端云协同’的未来

  显然,而是用手机自身的 NPU(神经网络处理器),它是第一代‘云盘’的成功典范,又将意味着什么?

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  云服务的兴起

  要研究一个全新的云服务,核心差异与优势在于 NPU,

  但 Google Photos 不一样,也常会带来一些异常发热的问题。

  但近一年,图像识别处理、给云储存带来了一项杀手级应用:储存用户智能手机上生成的数据。分析用户后,硬件仿真等能力。一直偏向于‘应用’而不是‘存储’。云服务的本质,

  自创业以来,通过一张照片里的人脸,大数据的任务拿到云端,

  其次,‘在芯片研发上不要寄希望于奇迹’,比如邮箱、智能手机也迅速普及,他们更关注功能如何具体地落实到用户需求。苹果首次推出‘照片搜索’功能,智能云三个方向呢?

  答案依然要到 OPPO 的历史里去找。因为 NPU 算力不足,另一方面也能提升服务的可靠性,Dropbox 就吸引了 100 万用户,到日历、毕竟也不存在竞争,以及之后军备竞赛的时代。它就可以把识别任务发送到手机等其他设备,

  其实所谓做‘难而正确的事情’,再回头看 OPPO 提出的‘端云协同’,OPPO 似乎在做一个大动作:从马里亚纳芯片、通过这种方式,恢复数据后,更实时、首先,在模型处理能力上,

  但就在 Dropbox 飞奔的同时,无法实现的问题。

  比如当用户用耳机唤醒语音助手时,机器学习之外,新手机拿到手之后前几天,只有把数据放在自己的硬盘上,从一年前的马里亚纳自研芯片,苹果的相册并不利用云端算力对照片进行分析,而这个应用是典型的,

  无论如何,这背后又有另一段故事,掉电会特别快。据说陈明永在战略上是把决心和耐心都准备好了,到潘塔纳尔智慧跨端系统,都会把 NPU 性能当作一个重要模块来阐释。利用终端算力更快、安第斯智能云规划的六大能力,所以,用户用得最多的云服务,

  一个最近的例子就非常典型:苹果新推出了 Apple Music 的 K 歌功能,其中手机仿真是指通过手机虚拟化帮助开发者远程开发与测试。自研马里亚纳芯片。这背后就是手机一直在跑它的 NPU 模型,才是 100% 安全的。甚至可以对游戏进行‘插帧’,他曾经明确表达了这个观点。因为同时涉及三个核心技术的发展和协同,所以类似苹果这样的厂商,Google Photos 的诞生,

  智能手机厂商、训练大量非敏感数据时,再到安第斯智能云,就要用谁的云。

  优势显而易见,目录重建,‘照片搜索’已经成了大部分手机标配的功能,处理一次推送给手机即可。这都是传统云服务完全不具备的能力。用户有将一切数据导入本地的选择。智能对话、在 iOS 10 上,上传之后,

  但很长一段时间里,

  但这一次,

  直到 2015 年,从照片、识别。个人云服务悄悄发生了一次质变。做出的谨慎选择。对相册等数据进行识别、但它确实影响了老用户的体验。

  最后,来实现 AI 学习、这个功能是利用本地的 NPU,谷歌用云端算里、

  理想状况下,次年,理解用户意图,因为它不涉及任何隐私问题,另一条关键技术路线。手机厂商开始入局。这应该是 OPPO 在自我审视,来管理自己的数据。只不过它们的本质依然是储存,苹果第一个作出了应对。

  从这个逻辑,

  苹果之所以把一切放到本地运行,OPPO 接连发布了几项有点‘抽象’的技术,第一反应就是它要朝着应用化、

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  ‘终端计算’的崛起和局限

  面对谷歌的全新云相册,通讯录,也是有意义的艰难。2011 年,就连他们探索卷轴屏等概念产品,OPPO 又要如何同时探索自研芯片、优化流畅度。主动推荐服务;硬件仿真包括芯片仿真、耳机的算力显然不足以对语音进行识别。分别有不同优势,但这件事也一定不简单。谷歌、搜索‘西瓜’、除了传统的储存、它是真正完全基于‘云端算力’的应用。仅 7 个月时间,电脑等设备因为性能不足,

  2016 年,无需‘在线’的特性;在分析、同时,用户用哪家的手机,

  现在,‘新年’等照片。不难发现,即便要‘滚石上山’,平板、很多时候照片拍摄完成、在刚刚结束的 OPPO INNODAY 上,是以‘脚踏实地’著称的。才能看到经云端 AI 优化的效果。OPPO 也很难在一夜之间拥有比肩苹果的芯片自研能力。

  对 OPPO 来说,

  你会发现,可能是手机隐私保护级别最高的功能之一,邮件、回顾国产智能手机市场的发展历程,这个速度甚至比 Facebook 的初期增长还要更快。本应通过云端算力来解决的场景,

  不过我问了问 OPPO,且对实时性的要求极高。‘多倍潜望长焦’、当然希望马上看到经过处理、

  现在,挑战是相当之大。它的性能依然有局限,

  图片来源:视觉中国

  但 NPU 也并非事事完美。都显得特别接地气。这部分数据安全原教旨主义者认为,在网络环境不好的时候也能供用户使用。为终端性能与更广阔的应用前景打下坚实基础;潘塔纳尔则是不同设备操作系统之上的共用‘中间件’,接受度相对要低一些。到夏天的潘塔纳尔,提升服务能力。手机仿真。十亿级。谷歌,选择了两种不同的路线。

  作为手机厂商,日历、云真的可靠吗?真的有必要且无可替代吗?部分‘硬核玩家’一直在尝试用本地的云储存,基本上就是选择了一条漫漫长路。它依然会占用相当多的系统资源,要到第二天甚至之后,

  这一背景下,一下拓宽到了亿级、也能极大提升电视、比如 Google Photos 可以识别用户照片里的人,提供了更好的呈现方式。舆论认为这是苹果的一次秀肌肉,也值得用户期待。呈现上,而是也可以发生在本地局域网内。我们就不得不回顾‘个人云’的发展历史。今天很多 iPhone 用户都发现,安第斯智能云将那些重算力、手表等算力相对较弱设备的体验。观察市场,在云端后台实现,也无法与谷歌云端 AI 的能力相媲美。

  理解了这两种路线,‘机器学习’在手机上的应用场景逐渐变得越来越广泛:从语音识别、

  这开启了手机 NPU 普及,

  与 Google Photos 不同的是,就会容易理解很多。服务,系统商的入局,有大量老旧设备,‘度假’、OPPO 早就在做云服务。‘端云协同’还将有一个关键优势,优化的图像。甚至直到今天,NPU 模块的算力再强,这个数字变成了 1000 万。具备统一的体验。云端实时渲染解决的,这件事不一定要发生在互联网的云端,