在高通祭出驍龍820、三星祭出Exynos 8890先發(fā)制人后，聯(lián)發(fā)科終于發(fā)布了傳聞已久的Helio X20。在發(fā)布會上，聯(lián)發(fā)科除介紹了X20的各種技術(shù)細節(jié)外，還透露其未來的處理器將會支持Deep Learning、Computer Vision以及LTE Advanced三項技術(shù)，一定程度上改變了大家對聯(lián)發(fā)科只能做低端的傳統(tǒng)偏見。
三項技術(shù)中，Computer Vision用于在VR當中提供更真實的畫面、而LTE Advanced著眼于4G+以及5G，那剩下的Deep Learning是什么東東呢，它又會對智能手機產(chǎn)生什么樣的改變?
Deep Learning為手機帶來阿爾法狗
前不久，谷歌研發(fā)的阿爾法狗(AlphaGo)以4比1大比分戰(zhàn)勝韓國圍棋九段李世石，徹底引爆了社會關(guān)于人工智能的討論，雖然結(jié)論眾說紛紜，但已經(jīng)世 界排名第二的阿爾法狗無疑成為了最大贏家，也順帶讓大家認識了谷歌旗下研究人工智能的部門DeepMind，而今天我們要討論的Deep Learning就是與其類似的技術(shù)。
從字面上看，Deep Learning直譯為深度學習非常恰當。簡單而言，就是手機等電子設(shè)備可以自行自我的深層次學習，將機器學習和系統(tǒng)神經(jīng)科學的先進技術(shù)結(jié)合起來，建立通用學習算法，讓手機理解使用者的使用習慣，從而自動改變手機設(shè)置來更適應(yīng)使用者。
在以往智能手機的雛形中，我們其實已經(jīng)見過類似的案例，比如現(xiàn)在各大系統(tǒng)內(nèi)置的語言助手，它可以回答人們各種有卵用或沒卵用的詢問，響應(yīng)人們打開應(yīng)用、 聽歌說笑話、設(shè)置提醒的要求，但這個程度的智能是建立在以語音為媒介、語義理解為基礎(chǔ)的前提下的，除開第一次使用的新奇感，之后就鮮有問津。
而不需要與用戶交流的智能程序也有，比如在iOS 9中：搜索欄可進行簡單的數(shù)字計算和換算;最左側(cè)的搜索界面會根據(jù)用戶不同時段的使用頻率推薦聯(lián)系人、應(yīng)用、附近地點;插入耳機自動播放剛才未播完的音樂，根據(jù)郵件信息推測來電人身份 (未保存通訊錄)等等。
某種程度上，現(xiàn)在的智能手機多少有些名副其實的“智能”了，但這種智能程度還比較初級，多依賴數(shù)據(jù)的積累總結(jié)規(guī)律，有時還要用戶進行設(shè)置、對話來觸發(fā)， 停留在系統(tǒng)層面的軟件處理，而我們所說的Deep Learning則是以硬件驅(qū)動的智能系統(tǒng)，它會讓手機更進一步智能化，讓阿爾法狗服務(wù)于每一個用戶。
智能手機的進化：更懂你我
早在2014年，聯(lián)發(fā)科就曾宣布與百度合作研發(fā)基于異構(gòu)計算芯片的超智能手機平臺，它利用百度的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(Deep Neural Network)，全面挖掘手機芯片的潛在能力，在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)超級智能。目前，聯(lián)發(fā)科已經(jīng)開放了Deep Learning的SDK，可以通過聲紋識別、圖像辨識兩方面的技術(shù)來提高手機的身份識別準確度和智能程度。那這種能力還原到我們實際生活中是什么樣呢?
首先是通過各種傳感器的配合，讓手機自適應(yīng)用戶不同時間段的生活狀態(tài)。比如我們喜歡早上坐地鐵的時候查看新聞資訊，Deep Learning就會通過GPRS、氣壓計、光線傳感器等數(shù)據(jù)判斷我們所處的環(huán)境，適時調(diào)整屏幕的色溫來更適合閱讀，并對相關(guān)的新聞、電子書軟件預啟動， 整合推送用戶感興趣的內(nèi)容，同時提高這些軟件的網(wǎng)絡(luò)使用優(yōu)先級，讓用戶只用把心思放在閱讀本身即可。在關(guān)燈睡覺前同樣如此，Deep Learning會讓系統(tǒng)去除掉屏幕的藍光，并把亮度調(diào)到最低以保護我們的視力。
除此之外，Deep Learning還可以讓手機變身成一個綜合控制中心，成為所有智能家居、外設(shè)的核心。比如，當手環(huán)之類睡眠智能硬件感覺到用戶即將蘇醒時，就會把信息發(fā) 給手機，通過Deep Learning為用戶安排適宜季節(jié)及用戶身體狀況的早餐，然后啟動相關(guān)智能廚具完成，用戶起床拿起早餐出門還會發(fā)現(xiàn)，自己的電動汽車早已在樓下待命。用 戶下班前，Deep Learning會遠程控制家里電器的開關(guān)，例如熱水器提前煲熱水、電飯煲自動煮飯;更聰明的是，它還會讀取用戶的通訊軟件、郵件等通訊信息，判斷用戶是 否可能會延遲回家(例如從微信中得知晚上有飯局)，來暫停或中止家里電器的運行，成為生活最佳的智能控制中心。
最后，它還可以讓手機的攝像頭識別拍攝的物體，成為人的第三只眼睛，大大增強AR技術(shù)的實用性。比如，如果你在街邊廣告牌上看到明星穿的一件好看衣服， 可以拿起手機拍攝并進行識別，Deep Learning會找到這件衣服的品牌或類似產(chǎn)品，并為你指出離你最近的銷售該產(chǎn)品的商場。而如果這件衣服安裝了智能紐扣之類的硬件，手機更是可以直接引 領(lǐng)你找到它，并通過NFC識別在手機端顯示出該產(chǎn)品的信息及售價，如果你喜歡，直接用NFC支付即可帶走。
以上的一切，或許就是Deep Learning帶來的改變。讓手機更懂你我。
實現(xiàn)的前提：硬件+算法+大數(shù)據(jù)+網(wǎng)絡(luò)
可以說，上述描述的生活已經(jīng)相當科幻了，甚至有些天方夜譚，那它真的可以實現(xiàn)嗎?通過什么來實現(xiàn)呢?
Deep Learning實現(xiàn)的前提首先自然是強大的芯片運算能力，現(xiàn)在的處理器能力雖離超級計算機還很遠，但滿足簡單的智能應(yīng)用是沒有問題的;所以，Deep Learning的實現(xiàn)更多要依賴于手機中的諸多傳感器傳導光線、距離、位置、溫濕等數(shù)據(jù)，來反映用戶的使用狀態(tài)或周圍環(huán)境情況，再通過對應(yīng)的算法，為功 能智能化提供決策依據(jù)。
然而，光有傳感器數(shù)據(jù)還不夠，要完成整套的智能行動，還需要海量的大數(shù)據(jù)作為支撐，所以通過軟件系統(tǒng)收集用戶的各種信息就特別充分必要。但是，收集過程中如何保護用戶隱私也是個亟待解決的問題，既要避免被第三方破解，也不能讓手機廠商或者系統(tǒng)持有者隨意利用。
再者，網(wǎng)絡(luò)速度對于Deep Learning解析數(shù)據(jù)、匹配最佳解決方案也是至關(guān)重要的。目前的4G網(wǎng)絡(luò)雖然速度很快，但即時性不能得到保障，最終反應(yīng)到用戶體驗上就會有又慢又呆的 感覺，久而久之就不愿意再使用了。相較之下，最佳的方案必然是正在研究制定的5G標準，它才能最大限度滿足超低延遲下傳輸數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時的處理。
總結(jié)
如果用一句話來總結(jié)Deep Learning，那就是：它能讓手機真正的智能起來，但目前還需要一點時間。毫不夸張的說，Deep Learning為每個用戶的手機都帶來了一只神奇的阿爾法狗，它依靠各類軟硬件、大數(shù)據(jù)、高速網(wǎng)絡(luò)徹底改變了我們的生活方式，極有可能還會順帶掀起智能 家居、智能電器的熱潮。
而一貫以高性價比形象出現(xiàn)的聯(lián)發(fā)科，能前瞻性的展開Deep Learning的合作研究，多少給Helio的高端品牌之路加了點分。
