金准人工智能 AI和5G技术赋予智能手机行业新红利

金准人工智能AI和5G技术赋予智能手机行业新红利前言提到AI，可能很多人会想到的是AlphaGo或者自动驾驶等比较“大”的应用。不过对于手机来说，受到体积和性能的限制，显然是无法像Google的TPU、NVIDIA的Xavier那样使用巨大的数据来训练神经网络模型的。目前手机中常见的AI应用，其实是将已经训练好的神经网络模型编译成离线模型，然后跑在手机本地的硬件上。一、智能手机行业有望回暖1.新机销售有助于改善智能手机去库存状态智能手机的出货量在持续下滑。金准数据显示，一季度，中国智能手机出货量跌破1亿台，同比下降16%。尽管一季度出货量下跌有清理库存的季节原因，但去年全球智能手机出货量首现下跌以来，对于消费者疲于智能手机换代的担忧就一直存在。不过，金准人工智能专家认为，一季度行业处在全面去库存状态，随着3月的新机发布，未来的环比改善趋势确立，产业链有望逐步回暖。本轮的去库存力度较大，金准人工智能专家认为，是未能跟上2017年全面屏创新的品牌在拖累。而2017年的数据证明，在OPPO、vivo旗舰产品退出后，新机销量份额迅速提升。2017年上半年，安卓品牌旗舰发布纷纷靠后，使得前两个季度国内市场销售的主力是2016年旗舰机型，随着OPPO、vivo新旗舰的推出，三四季度新机销量份额迅速提升，例如三季度R11（2017.6发布）份额3.5%，四季度X20Plus（2017.9发布）份额2.1%。随着安卓旗舰机的发布，18Q2新机销量有望带动行业回暖，供应链新一轮备货开启，预计二季度消费者需求与供应链企业业绩将出现环比改善。2.新一轮换机周期带来智能手机迭代行情对行业的信心很大程度上来自产业链公司积极的一季报展望。苹果公司的二季度营收指引（515亿-535亿美元），也要高于市场的预期。金准人工智能专家提到，智能手机耐用度提升、创新边际收益降低、高端手机价格增长过快，中国消费者的换机周期的确有所延长，令本轮智能手机出货量下滑。但换机周期不会无限制拉长，中国用户平均换机周期已达到2.7年，而所有品牌中平均换机周期最长的苹果一般在3-4年。从国内用户iPhone保有量看，2016年至今发布的机型占比约为32.3%，而发布两年以上的机型占比为67.7%，主要为iPhone6系列及iPhone6S系列。考虑到苹果手机较长的销售生命周期，可以大体上认为约有一半左右的机器面临陆续的更换需求。国产品牌中华为、小米各机型保有量较为平均，T5保有量在25%-30%。OPPO、vivo中2016年发布的机型占比在30%以上：vivo—X9（11月）、Y66（12月）、X7（6月）、Y67（11月）；OPPO—R9（3月）、R9s（10月）、A57（11月）。金准人工智能专家认为，安卓品牌特别是OV的换机时点在18年末至19年上半年到来，由于OV在2016年是销售高峰，三四线城市用户基数庞大，有望在明年带来一轮迭代行情。从4G商用化过程来看，运营商牌照发放一年内出货的智能手机中支持4G的数量占比就达到30%，再一年后这个数字接近90%。3.受益于“新中产”，智能手机经历第三次消费升级最后，智能手机受益于“新中产”阶级的诞生，也在经历第三次消费升级。我国居民人均收入快速增长。2011年至今，我国城镇居民人均可支配收入由22000元/年增长至36000元/年，增长幅度为63.6%，我国农村居民人均可支配收入由9400元/年增长至13400元/年，增长幅度为42.6%。中产阶级+新生代，消费力量壮大。人均收入提升使得中产阶级群体不断壮大，形成智能手机消费升级的中坚力量。另一个层面看，80、90后步入工作岗位，接力成为智能手机迭代周期的主要目标人群。根据金准人工智能专家了解到的中国银联与京东金融联合统计数据，新生代消费行为升级更为有力。二、智能手机享受用户基数红利，走过黄金十年换机周期延长的一个重要原因在于，智能手机的创新空间变少，创新边际收益降低。过去的消费者可以仅仅因为指纹识别而更换手机，现在的用户则期待一种全新的、颠覆式的体验。充分享受了用户基数红利，智能手机已经走过了黄金十年的增长。智能手机最初的爆发式增长来源于对功能机的替代。智能手机与功能机最本质的区别在于丰富的APP资源，使得手机实现了超越单一通话和短信成为以社交为核心的功能载体。三、智能手机新的增长红利：AI和5G这种颠覆式的体验，最终由谁来担起？金准人工智能专家认为，AI和5G是重点。AI植入终端，令手机的边缘智能计算能力大幅提升；而类似于4G的推出，5G建设也有望带来新一轮换机刚需，智能手机的二次颠覆即来。目前来看，最先实现突破的是图像识别和语音识别，其次是AR、健康监测等，图像与语音领域的相关产品和服务将率先迎来变革。金准人工智能专家相信，智能手机与成熟的AI技术、应用的结合，是乔布斯时代以来智能硬件的第二次颠覆。1.AI运算移植到手机上的原因之所以要把AI运算移植到手机上而不是留在“云端”，主要原因有两个。第一是速度。虽然通讯技术的发展已经大大提高了网络带宽，降低了时延，但在一些需要实时性的操作中，依然需要在设备本地进行计算来保证速度。以目前应用广泛的人脸解锁为例，手机在检测到人脸时，如果还是像Siri等智能语音助手那样，先将数据传输到云端，然后在云端进行特征点的比对，再向手机返回结果，就会导致处理时长明显增加，严重影响使用体验。再比如已经成为AI手机“标配”的拍照场景识别功能，手机需要在用户取景的同时对画面里的物体进行识别，在检测到对应的场景后自动对拍照参数进行调整，如果说这个处理过程搬到云端，即使网络状况再好，也会造成明显的延迟，直接导致这个功能变得不可用。除了速度，由于手机本身是一个生产力型的工具，为了保证隐私数据的安全，部分数据也只能在手机端进行处理。2.让手机AI运算更快更高效的方式经过了过去一两年的探索，将部分AI运算移植到手机、让手机设备本身具备处理AI运算能力（端侧AI）已经成为行业共识，不过在如何让手机AI运算更快更高效这个问题上，几家芯片厂商的做法有着明显的不同，具体可以分为三种。第一种方式是为增加专用的AI芯片来进行AI运算。代表产品是麒麟970（内置NPU）和苹果A11Bionic（神经网络专用加速模块），其中A11Bionic的神经网络专用加速模块比较特别，目前只是用在了FaceID人脸解锁上，没有开放给第三方。高通AIEngine第二种方式是调用SoC中原有的模块来进行AI运算。代表产品是高通的AIEngine平台（支持的骁龙660、820、835、845），具体是通过骁龙神经处理引擎（NeuralProcessingEngine，NPE）软件框架，根据需求从CPU（非并发小数据处理）、GPU（并发大数据处理）、DSP（向量运算）中使用最适合的内核进行数据处理。第三种方案是联发科在HelioP60里采用的APU设计。这个核心有些像NPU，不过APU的设计更像是改进版的多核DSP，擅长图像处理，具备一定的AI运算能力但并没有NPU那样“专一”和高效，这个思路有点像找一个数学不错的物理老师来给学生教数学。芯片厂商不同的做法，延伸到宣传和营销中，就有了所谓的“真假AI”的概念，有人认为芯片必须有独立的AI芯片才能算是“真AI”，有人则认为决定手机是不是“真AI”的应该是具体的功能，而不是芯片的设计。3.独立的AI芯片的意义那么独立的AI芯片究竟有多少意义？这里我们就以麒麟970的NPU为例聊聊。NPU模块的意义大家可能还记得，AI手机这个概念是荣耀Magic上第一次提出的。Magic是荣耀在2016年底发布的一款产品，也是荣耀和华为2012实验室4年磨一剑的作品。在这款手机上，荣耀展示了具备自然语义理解、计算机视觉、深度学习能力的MagicLive智慧引擎，即使放在2018年，荣耀Magic上的很多理念依然很有前瞻性。同时，也正是在研发Magic的过程中，华为和荣耀的工程师发现，为了让AI在手机中发挥更大的作用，需要更加算力更强并且更加省电的芯片进行支撑，最终决定在麒麟970上增加一颗行业里还没有先例的NPU模块，即使这意味着芯片制造的成本会有明显的增加（成本也是高通没有使用NPU的主要原因）。麒麟970的NPU实际效果相比起高通AIE、联发科P60的“非专用”方案会有一定的优势。这种优势不仅仅是体现在单纯的算力层面，还体现在执行效率上。在去年9月麒麟970的发布会上，华为消费者BGCEO余承东展示了上面这组图，在AI运算性能上，NPU相比起CPU和GPU分别有着25倍和6.25倍的优势，而更重要的是PPT右边这组数据，能效比上，NPU更是达到了CPU的50倍，GPU的6.25倍。我们知道，受限于手机的体积，功耗和发热会大大制约手机芯片的性能表现，而NPU在运算效率上的巨大优势意味着在功耗和发热允许的范围内，可以在手机上跑更加复杂、对算力要求更高的算法，提供更多有价值的功能。NPU高效的优势在发布之初、应用场景还相对简单的时候表现并不明显，不过随着华为和荣耀对NPU应用的深入，NPU正在逐步地兑现它的潜力。还是以拍照时的智能场景识别为例，目前无论是采用高通的AIE平台的机型，还是搭载麒麟970的手机，都已经可以做到数十个拍照场景的识别，不过在华为P20系列、荣耀10这两款新上市的麒麟970机型上，又把场景识别的复杂程度进行了大幅度的提升。在荣耀10发布会上，荣耀CEO赵明展示了下面这个使用AI来优化拍照的实例。这张照片中，在麒麟970NPU的帮助下，荣耀10可以实时地识别出人物、动物、植物、蓝天4个层级，然后对每一个部分进行单独的优化，这可要比单独的识别出某一个场景然后进行整体微调来的复杂多了。再比如在这张主体为人像的拍摄中，荣耀10可以在识别出人像然后将人景分离之后，还可以使用AI算法对边缘头发部分进行单独的优化，同时对人物的五官进行分区然后结合识别出的性别、年龄信息进行精确美颜，如果人物的位置不太合适，荣耀10甚至还可以智能地对构图进行微调。这些都是AI赋予手机相机的能力，随着算法的进步和手机本地AI算力的提升，手机可以“识别”出得东西会越来越多，对拍照的优化会越来越明显。对于用户来说，这意味着拍出好照片的成本会越来越低。4.AI手机还能干什么？半年多以前，当第一款搭载麒麟970的机型华为Mate10、Mate10Pro上市的时候，华为已经展示了不少NPU参与实现的功能，比如拍照时的场景识别、通话时的AI降噪、使用NPU加速的微软翻译。不过要想真正让AI变革手机体验，手机厂商自己的力量是不够的，还要开放给更多的第三方开发者，共同打造AI生态。在这方面，高通和华为都已经完成了很多的布局。今年2月份，高通正式发布了AIEngine。AIEngien包含了3个硬件和3个核心软件，硬件部分为CPU、GPU、DSP三个部分，软件部分则分别是骁龙神经处理引擎（NPE）软件框架（帮助开发者从DSP、GPU、CPU中选择合适的内核）、随Android8.0发布的AndroidNNAPI（一个用于在移动设备上进行深度学习的C语言API）和HexagonNeutralNetwork库（让开发者的AI算法在DSP上运行）。在此基础上，高通和多家算法提供商联合推出了多个利用AIEngine的应用优化，比如商汤科技和旷视Face++提供的多种预先训练的用于背景虚化、面部解锁、场景识别的神经网络，虹软提供的单摄和双摄算法，创通联达针对人工智能视觉用例和终端提供完整的解决方案，而腾讯、百度等云服务厂商也在利用AIEngine进行应用优化。金准人工智能专家认为，相比高通，华为海思的进度整体还要更快一些。如果你使用的是华为和荣耀的搭载麒麟970的手机，在应用商店里应该已经能够找到一个为人工智能优化过的应用专区，其中的app目前大都是知名度很高的主流app，有淘宝、抖音、百度、有道翻译官、Prisma、WPS。通过使用接入华为的HiKey970开发平台，开发者可以通过调用NPU，对神经网络计算进行硬件级的加速，实际的效果还是很明显的，比如淘宝的扫码购物，使用NPU优化后识别速度可以