OPPO的安第斯云，面前是甚么？

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文章来源：极客公园
作者：张鹏
题图：视觉中国
过来一年，OPPO 更换了一副新面目示人。
初期 OPPO 做产品，是以“好高鹜远”著称的。他们更关注功用如何详细地落实到用户需要。好比“充电五分钟，通话两小时”，“多倍潜望长焦”，就连他们探究卷轴屏等概念产品，都显得特别接地气。
但近一年，OPPO 接连公布了几项有点“笼统”的技术，从一年前的马里亚纳自研芯片，到夏天的潘塔纳尔，在刚刚完结的 OPPO INNODAY 上，OPPO 又推出了一项新概念——安第斯智能云。
作为手机厂商，OPPO 早就在做云办事。这并不是行业焦点，而各家的云办事在功用上都迥然不同。毕竟也不存在竞争，用户用哪家的手机，就要用谁的云。
但这一次，OPPO 似乎在做一个大举措：从马里亚纳芯片、到潘塔纳尔智慧跨端零碎，再到安第斯智能云，OPPO 将三者并称为“三大中心技术”，其策略上赋与的症结性显而易见。


看起来，OPPO 正方案规划一个彻底不同的“云零碎”。咱们无妨剖析下它因何而来，又将象征着甚么？
云办事的衰亡要钻研一个全新的云办事，咱们就不能不回顾“集体云”的开展历史。
集体云办事进入主流视野，能够追溯到 Dropbox 的衰亡。它是第一代“云盘”的胜利模范，自2008年上线后，仅7个月时间，Dropbox 就吸引了100万用户，这个速度乃至比 Facebook 的早期增长还要更快。一年后，这个数字变为了1000万。
但就在Dropbox飞驰的同时，智能手机也迅速遍及，手机厂商开始入局。20十一年，苹果推出 iCloud，次年，谷歌推出 Google Drive。
智能手机厂商、零碎商的入局，给云贮存带来了一项杀手级运用：贮存用户智能手机上生成的数据。从照片、通信录，到日历、邮件、运用数据。这一变动将云办事的用户面，一下拓宽到了亿级、十亿级。
但很长一段时间里，云办事的实质，都只是“云贮存”罢了。乃至直到明天，用户用得至多的云办事，仍然是手机数据的备份和恢复。
这一配景下，用户也开始探讨，云真的牢靠吗？真的有须要且无可代替吗？部份“硬核玩家”始终在尝试用当地的云贮存，也就是 NAS，来办理本人的数据。这部份数据平安原教旨主义者以为，只要把数据放在本人的硬盘上，才是100% 平安的。
直到2015年，Google Photos 的降生，完全改动了“云办事”的实质。
自守业以来，谷歌提供应用户的“云办事”，始终倾向于“运用”而不是“存储”。好比邮箱、日历、云文档，只不外它们的实质仍然是贮存，用户有将所有数据导入当地的选择。
但 Google Photos 纷歧样，它是真正彻底基于“云端算力”的运用。谷歌用云端算力、AI 才能，对数据进行了深度挖掘，提供了更好的呈现形式。好比 Google Photos 能够辨认用户照片里的人，经过一张照片里的人脸，就能轻松找到同一集体的整个照片；又好比用户能够经过天然言语，对图片进行检索，搜寻“西瓜”、“度假”、“新年”等照片。这都是传统云办事彻底不具备的才能。
自此，集体云办事暗暗产生了一次量变。由于用户假如将照片存在当地或 Dropbox 等云盘上，就无奈完成相应的 AI 功用。所以，当我看到 OPPO 说要打造一个新的“智能云”，第一反映就是它要朝着运用化、办事化的标的目的减速开展。
事实的确如斯，安第斯智能云布局的六大才能，除了传统的贮存、机器学习以外，还包罗云端实时渲染、智能对话、硬件仿真等才能。云端实时渲染解决的，是端侧算力缺乏时在端云之间完成超低时延的渲染；智能对话能够完成多场景下的人机交互，了解用户用意，被动保举办事；硬件仿真包罗芯片仿真、手机仿真。其中手机仿真是指经过手机虚构化帮忙开发者近程开发与测试。


这些方案都充溢雄心，也值得用户期待。
当初，让咱们把眼帘放回历史。谷歌公布 Google Photos 之后，“照片搜寻”曾经成为了大部份手机标配的功用，这面前又有另外一段故事，另外一条症结技术线路。
“终端计算”的突起和局限面对谷歌的全新云相册，苹果第一个作出了应答。
2016年，在 iOS 10 上，苹果初次推出“照片搜寻”功用，显然是在对标 Google Photos。
与 Google Photos 不同的是，苹果的相册其实不利用云端算力对比对于片进行剖析，而是用手机本身的 NPU（神经网络处置器），来完成 AI 学习、辨认。
苹果之所以把所有放到当地运转，一方面是强调本人维护隐衷，另外一方面也能晋升办事的牢靠性，在网络环境欠好的时分也能供用户使用。
这开启了手机 NPU 遍及，以及之后“军备比赛”的时期。到明天，每家手机厂商在公布新产品时，都会把 NPU 机能当做一个首要模块来阐释。“机器学习”在手机上的运用场景逐步变得愈来愈普遍：从语音辨认、图象辨认处置、影象优化，乃至能够对游戏进行“插帧”，优化流利度。


但 NPU 也并不是事事完善。首先，它的机能仍然有局限，NPU 模块的算力再强，在模型处置才能上，也无奈与谷歌云端 AI 的才能相媲美。
其次，它仍然会占用至关多的零碎资源，明天得多 iPhone 用户都发现，老手机拿得手之后头几天，恢单数据后，掉电会特别快。这面前就是手机始终在跑它的 NPU 模型，对相册等数据进行辨认、目录重建，也常会带来一些异样发烧的问题。
最初，NPU 模型跑在当地，但云真个数据却横跨不同终端。所以相似苹果这样的厂商，就必需为旗下每款硬件都配备等同算力的 NPU，不然就会泛起手机上能完成的功用，平板、电脑等装备由于机能缺乏，无奈完成的问题。
一个比来的例子就十分典型：苹果新推出了 Apple Music 的K歌功用，这个功用是利用当地的 NPU，对歌曲的人声部份进行剖析、消音。有少量老旧装备，由于 NPU 算力缺乏，无奈体验这一功用。而这个运用是典型的，本应经过云端算力来解决的场景，由于它不波及任何隐衷问题，处置一次推送给手机便可。言论以为这是苹果的一次“秀肌肉”，但它的确影响了老用户的体验。
从这个逻辑，就不难了解为何 OPPO 要从“影象功用”动手，自研马里亚纳芯片。照片，多是手机隐衷维护级别最高的功用之一，且对实时性的要求极高。用户按下快门，固然但愿马上看到通过处置、优化的图象。这一点 Google Photo 的体验就相对于差一点，得多时分照片拍摄实现、上传之后，要到次日乃至之后，能力看到经云端 AI 优化的成果。
无论如何，最初的终局是，谷歌、苹果两家巨头，选择了两种不同的线路。两种线路在数据处置，呈现上，分别有不同劣势，很难说谁“选对了”。
了解了这两种线路，再回头看 OPPO 提出的“端云协同”，就会容易了解得多。
“端云协同”的将来显然，“端云协同”的指标，是同时汲取云端和终端计算的劣势。
在需求疾速反映，处置敏感数据时，利用终端算力更快、更实时、无需“在线”的特性；在剖析、训练少量非敏感数据时，则发扬云端省资源、算力强的特性，在云端后盾完成，晋升办事才能。
现实情况下，“端云协同”还将有一个症结劣势，就是能让不同终端，具备一致的体验。这件事纷歧定要产生在互联网的云端，而是也能够产生在当地局域网内。
好比当用户用耳机唤醒语音助手时，耳机的算力显然缺乏以对语音进行辨认。它就能把辨认工作发送得手机等其余装备，进行处置。经过这类形式，也能极大晋升电视、手表等算力相对于较弱装备的体验。
劣势不言而喻，但这件事也一定不简略。苹果、谷歌，两家顶级巨头都各自只做好了一件，OPPO 又要如何同时探究自研芯片、跨端零碎、智能云三个标的目的呢？
谜底仍然要到 OPPO 的历史里去找。回顾国产智能手机市场的开展历程，不难发现，国际用户对云运用的认知、承受度相对于要低一些。同时，OPPO 也很难在一晚上之间具有比肩苹果的芯片自研才能。
你会发现，这应该是 OPPO 在自我扫视，视察市场，剖析用户后，做出的小心选择。
当初，马里亚纳自研芯片曾经是 OPPO 手机里症结的 AI 芯片，中心差别与劣势在于 NPU，也就是 AI 算力，为终端机能与更宽广的运用前景打下松软根底；潘塔纳尔则是不同装备操作零碎之上的共用“两头件”，让数据、办事，可以在不同终端间流转，完成真实的以报酬核心而非以装备为核心；最初，安第斯智能云将那些重算力、大数据的工作拿到云端，成为多装备同享的“智慧大脑”。
对 OPPO 来讲，选择这个指标自身，根本上就是选择了一条漫漫长路。由于同时波及三个中心技术的开展和协同，应战是至关之大。
不外我问了问 OPPO，听说陈明永在策略上是把信心和耐烦都筹备好了，“在芯片研发上不要寄但愿于奇观”，他已经明白表白了这个观念。
其实所谓做“难而正确的事件”，首先是要找到正确的事件。这样，即使要“滚石上山”，也是无意义的艰巨。