開發者，或許是AI時代唯一的重資產
讓我們回想一下那遙遠的過去，是什麼原因決定了我們拋棄小板磚一樣的功能機，選擇智能手機的？
是因為顏值？交互新鮮感？我相信絕大部分用戶，是因為APP模式帶來了太多實用價值，身邊的人都用上了，自己甚至沒法不跟進。所以喬幫主的偉大之處，不僅在於顛覆了手機的形態，更重要的是給未來手機的生態打開了入口。直到今天其能量與想象力也遠沒有耗竭。
等到手機AI時代拉開序幕，這個邏輯似乎依舊通用。畢竟AI算法的特徵就是千奇百怪，做什麼的都有。
有人用AI做醫療，有人用AI當客服，甚至還有人用AI預測死亡時間，如何把這些令人咋舌的點子，全都移植到手機上，顯然才是這個時代真正的大生意。
但對於全新的人工智能世界來說，把開發者和開發生態引入自己的平臺，從而形成手機AI命題下的產業壁壘，在技術和商業上都並非易事。而這場關於開發生態的爭奪戰，其實早已在巨頭間打得風生水起。
對AI來說，千百萬聰明的頭腦才值錢
看一下今年集中發佈的眾多真真假假的“AI手機”，會發現不少有意思的現象。比如去年華為Mate10上率先發布了場景識別、數據標籤的拍照模式，結果今年各品牌的旗艦機全都加入了類似功能。
當然不是說這種功能不好，確實場景識別+拍攝可以解決很多問題，帶來體驗升級。但問題是這也太雷同了吧？有那麼多能力的AI，怎麼會到了最後都變成一模一樣的“學生頭”了？
事實上，目前手機上完成度較高的AI解決方案，就有圖像識別、環境理解、圖像增強、NLP、語音處理等幾大類數十種能力。至少可以改善直播和短視頻、攝影、社交、購物、AR、翻譯等六大類主流應用的性能與體驗。創造未知流行應用的可能性則更加誘人。畢竟手機廠商自己永遠也做不了多少AI應用，真正能讓普羅大眾接受手機AI的，是千百萬聰明的頭腦，甚至是基於AI解決方案的全新商業模式。
但豐滿的技術理想想要照進骨感的應用現實中，總還需要那麼點距離。
比如說，手機中缺乏AI專項處理能力的話，很多AI任務放到手機上會體驗很差，或者乾脆跑不起來。再就是缺乏平臺和API開放性的前提下，開發者也不知道怎麼把AI模型移植到手機上。更遠處說，在無法確定未來利益與商業價值的情況下，開發者也不敢貿然投身手機AI開發這個新事物中。
手機AI本身對應用多樣性的呼喚，和開發者缺少技術支持和商業保證，不敢貿然走入手機AI開發，近乎成為了手機AI話題的主要矛盾。假如不解決，那我們可能會面對每年只能看到兩三種新AI應用的尷尬情況。
當然了，矛盾從來都是機會。尤其對於掌握技術先手優勢和生態聚合底氣的玩家來說，在行業普遍無法完成一件事時完成它，或許是對未來最好的佈局。而今圍繞移動AI應用開發的爭奪戰，其實已經在少數幾個巨頭間悄悄打響。
HiAI與TFlite：巨頭們的生態爭奪早已經開始
對於中國消費者，尤其是手機重度愛好者而言，今天最熟悉的手機AI開發平臺，肯定是華為在麒麟970之後推出的HiAI移動AI開發架構。
基於麒麟970提供的終端AI加速能力，以及華為與榮耀先後推出了三款搭載AI芯片的旗艦產品，HiAI架構的作用在於打通開發者環節，引入生態開發能力。
到目前為止，HiAI架構已經升級到了2.0版本，幾乎兼容了所有主流深度學習開發框架，並且推出了開發教學課程以及兩代開發者主板。
通過開放芯片能力、算法能力和應用能力，整個HiAI架構目前可以提供給開發者相對完善的五種引擎和全套接口。這就讓開發者有了可以針對性實現AI能力達成的平臺，避免了自己收集數據，從頭訓練這個過程的技術難度和大量時間與金錢成本。
到目前為止，我們耳熟能詳的快手、抖音、美圖，以及不少購物、社交類應用，都已經披露了與華為和HiAI架構進行合作的方案。比如快手會基於HiAI架構開發新的直播特效、手勢與肢體識別、場景識別應用，並且還將開發新的壓縮模型，在弱網環境下也能使用AI特效。
與華為在終端執行AI的思路相類似，但又有很大不同的，大概要屬谷歌在去年年底開啟的TensorFlow Lite。與HiAI基於華為的AI芯片與產品不同，TFlite本質上還是基於深度學習開發框架TensorFlow的，只是其目的在於幫助開發者在本地設備上開發和運行汲取學習模型。這也導致其特性偏於算法開發一端，而比較輕視應用和商業環節。
但根據相關報道，Pixel 2中的一些應用已經基於TFlite進行了開發，並且未來很大概率會出現的谷歌款移動AI芯片，也將與TFlite相結合。目前，TensorFlow上的不少大神已經基於TFlite做出了不少好玩的應用模型。這些應用距離中國用戶較遠，但很多idea對於國內開發者具有參考價值。
值得一提的是，蘋果雖然目前推出了AI芯片A11，但並沒有推出整體支持AI生態開發的平臺型產品。但這也並非說明蘋果不重視開發者環節。去年6月，蘋果就在IOS開發板塊上開源了名叫Core ML的機器學習能力，目前已經開放了Vision API和Natual Language API兩個API接口，可以讓開發者基於此開發機器視覺和自然語言處理功能。
目前來看，蘋果更傾向於小規模低層級的能力開發，讓開發者來改善IOS環境下的應用體驗，而不是做出顛覆型的開發。按照蘋果的特點，他往往更喜歡在技術成熟後先囤積下來，用高超的工程化能力進行一次性釋放。
不管怎麼說，巨頭圍繞AI開發生態的爭奪已經確定了方向。目前各自為戰的特點，可以看做巨頭基於自身技術強勢與戰略需求進行試水，這導致行業缺乏統一標準，但也給開發者帶來了野蠻生長的機遇。不管怎麼說，這場爭奪未來的戰役，核心早就確定。
移動AI爭奪戰到底在打什麼
在新技術開始沖刷需求與認知的背景下，平臺與各領域開發者想要融合為生態，始終都是由幾個層面的因素決定的。
第一要務，是降低准入門檻。
這個門檻包括很多方面，比如技術准入門檻；試用成本；學習成品；遷移成本；兼容成本。開發者不能花太多的時間和金錢去嘗試未知的市場命題，也不想因為平臺兼容、框架遷移等問題把自己搞德焦頭爛額。甚至不太懂算法的開發者，也想要進入這個領域貢獻智慧與流量。而這些，都是平臺方的責任。
舉例來說，華為HiAI架構的能力之一，就是通過開放應用層API，讓那些不懂AI算法的開發者也能根據自身需要，開發出高質量AI應用，從而把自身精力聚焦在應用的體驗和業務實踐上。或者已經比較成熟的APP，可以短時間將自己的應用進行針對性AI化，而不耗費大量的學習成本與開發週期。
當然，這不是說開發者就應該不懂算法。而是不同的開發者有不同的需求和價值，平臺要能提供選擇性，讓開發者找到最合適自己釋放才能的姿勢。
其次，好的生態性離不開好的賦能方案。比如分利政策、市場引導環節等等。對於開發者，尤其是中國這樣高競爭強度市場的開發者來說，商業價值永遠是一切的前提。平臺在提供好的技術解決能力之上，必須考慮和有效引導開發者合理獲取流量與商業回報。
最後，在市場認知較薄弱的情況下。一個轟動的“大招型”案例，或許比所有技術參數和市場分析都更有說服力。一旦平臺孵化了某個奇點型應用，那麼市場馬上會看到基於AI芯片和AI移動開發架構生長出的商業價值。從而確認進入手機AI時代的合理方式。從邏輯上我們都知道未來會怎樣，但真實的時間軸中，必須由某件個案去開啟未來。
總體而言，手機AI生態開發就像一座建立在未來的城堡。我們知道百花齊放才是AI的真相，也知道掌握著技術優勢的巨頭已經開始破土動工。或許一點點時間，會是整個AI移動開發最後所需的調味劑。
就今天的中國開發者來說，顯然HiAI架構是更好的選擇，對於擁有高技術等級的開發者而言，或許能夠融會貫通不同的開發方案，形成自己的開發體系當然更好。
或許一個例子可以說明AI開發生態對於手機的價值：今天，一款智能手機把自己說的再好，結果根本搭載不了微信，那它基本就是廢塑料。
同樣的道理，AI手機的價值，在於能夠儘快搭載上某個不遠處的未知AI應用。這樣來看，手機AI的戰略壁壘根本不在是否在營銷話術上“AI了”一把，而是在面對開發生態的技術准入門檻和生態建設計劃。
目前我們所能看到的，這依舊是一個巨頭的技術博弈遊戲。當然了，一切都還充滿變數。
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