智能手機裡的人工智能咋擺脫對雲的依賴？

新手機不斷推出，具備由人工智能（AI）賦能的功能。

其中最新款的是谷歌的旗艦機型谷歌 Pixel 9 手機。

這些設備背後隱藏的奧秘在於，各公司是如何設法將這些 AI 功能所需的處理從雲端遷移到您手中的設備上的。

在谷歌 Pixel 9 手機中，有一項名爲 Magic Editor 的功能，它允許用戶藉助生成式 AI “重新構想”自己的照片。

實際上，這意味着能夠對照片中的主體重新定位，把其他人從背景中抹去，或者將灰色的天空調成藍色。

這是通過提供合適的提示，讓應用程序完成其餘工作來實現的。

該手機的生成式 AI 功能還能讓您通過輸入文本提示，將人物或物體添加到您的圖片裡。

當然，用戶一直能夠使用照片編輯軟件做到這一點，但要讓結果看起來自然，而非明顯經過編輯，是需要一些技巧的。

Magic Editor 承諾藉助 AI，以“簡單直觀的操作”來完成這些複雜的照片編輯。

另一項名爲“加我入鏡”的功能，讓用戶無需把手機交給陌生人就能拍集體照。手機所有者只要給集體拍照，然後將手機交給朋友並站到剛剛拍照的同一位置。之後，手機會將這兩張照片拼接在一起。

另一項名爲“最佳拍攝”的功能可用於從一系列非常相似的圖像中選擇最佳元素，並把它們全都組合成一張圖片。谷歌的聊天機器人技術爲手機上的數字助理和其他功能提供支持。

自從第一部數字手機以來，或者當手機開始擁有自己的集成攝像頭以來，手機的功能已經進步很大了。

傳統上，這類基於人工智能的功能所需要的處理能力要求太高，沒法在像手機這樣的設備上實現。相反，它被卸載到由大型、強大的計算機服務器支持的在線雲服務中。

然而，公司越來越認識到需要在客戶設備上進行大量處理，這可能會將更大的控制權交到消費者手中。

這涉及把大量的人工智能計算處理遷移到公司所稱的“邊緣”。

邊緣所描述的通常是像手機這類處理性能降低的消費者設備。

爲了做到這一點，處理所需的電力要降低。公司藉助專門爲基於人工智能的流程量身打造的專用微處理器實現了這種遷移。

例如，谷歌的 Tensor AI 處理器，稱爲張量處理單元（TPUs），似乎是其 Pixel 手機可用功能的核心。基於邊緣的處理器能夠利用專門的軟件有效地將人工智能模型應用於在移動設備上獲取或存儲的數據。

這些 TPU 包含了被稱作脈動陣列的組件網絡 ，這使得大量數據能夠同時被處理。這種高效的設計節省了電力和計算時間。

這一點至關重要，因爲要做出一個單一的人工智能決策，就需要進行大量的計算。這是諸如谷歌的 TPU 等處理器在過去幾年中變得更擅長的事情。

事實上，最初的 TPU 於 2015 年首次設計，旨在幫助加快大型雲服務器在人工智能模型訓練期間執行的計算。2018 年，谷歌發佈了第一批TPU，旨在供“邊緣”計算機使用。然後，在 2021 年，第一批專爲手機設計的 TPU 出現了——同樣是爲谷歌 Pixel 設計的。

將更多的人工智能集成到手機上的競爭愈發激烈。這意味着我們可能會在未來幾年看到更多創新技術進入市場。