华为Mate10的十大人工智能必杀技 华为人工智能怎么唤醒mate10

人工智能对手机来说到底是不是噱头?到底能否带来使用手机时体验的提升?
10月 , 华为发布年度旗舰Mate 10/Mate 10 Pro , 主打两个亮点 , 全面屏和人工智能 。
今年智能手机着力争夺的两个价值高点 , 正是上述两者 。除开“人人都有”的全面屏 , 如AR的概念在独立设备上被炒得火热 , 最终却首先在智能手机上得到大规模应用(PokemanGo)一样 , 人工智能要通过一定的终端被人们感知到 , 那么智能手机无疑也是最好的载体 。
几天前 , 我们拿到了Mate 10和尚未正式发售的Mate 10 Pro , 进行为期数天的测试 , 逐渐弄明白 , 华为为Mate 10/Pro打出的全面屏和人工智能 , 究竟是一副怎样的牌 。

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对于这样一款把AI喊得震天响的手机 , 我们体验的重点也从AI出发 , 看看它究竟有多智慧 。
一、视觉智能:AI让拍照惊艳对于Mate 10的AI能力 , 我们大致将其分为视觉、语音、语言三个方面 , 其中 , 视觉智能是Mate 10的重点 。
尽管人工智能最出名的例子是AlphaGo , 但最成熟、最先形成大规模应用能力的还是其在视觉上的表现 。
1、图像处理:NPU的强大
在Mate10上 , 对视觉的智能体现得非常明显 。其AI的大部分能力 , 都是通过内置的NPU(神经网络处理单元)对视觉图像的处理能力凸显出来的 。这块IP来自寒武纪的NPU号称在图像识别处理、自然语言理解闪速度比CPU快了25倍 , 能耗降低50倍 。在发布会上 , 华为用了每分钟处理图片数量这个指标来体现麒麟970内NPU的能力 。
眼下尚缺乏跑分工具来量化手机硬件在AI方面的能力 , 但既然华为强调了NPU在图像处理方面的能力 , 我们便通过一个使用了神经网络的图片处理应用Prisma来看一看NPU的能力 。
作为参照的是搭载骁龙835的三星旗舰Note 8 , 需要提到的是 , 尽管Mate 10跑分总分比Note 8要高 , 但单论GPU跑分 , Note 8比Mate 10要稍强一些 。
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▲图右为Mate 10 Pro , 图左为Note 8
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在滤镜应用Prisma的离线渲染对比测试中 , 搭载了内置NPU麒麟970 Soc的Mate 10 Pro , 几乎全程都领先于搭载高通骁龙835的Note8 , 有些图片甚至会比后者先完成渲染数秒之久 。而Note8反过来则无法形成这样的优势 。就GPU的图像渲染能力而言 , Mate 10的Mali G72 相较于骁龙835的Adreno 540并不占上风 , 但用上NPU过后 , 在特定的图像处理任务中 , Mate 10已经强出一头 。
跑分归跑分 , 手机终究是要拿来用的 。而在实际应用中 , Mate 10强调AI在视觉方面的能力也并非炫技 。尤其是在拍照的时候 , 可以真切地感受到人工智能对手机成像能力的提升 。
2、场景识别:AI喜欢吃肉?
Mate 10在拍照中应用人工智能具体有四项功能 , 分别是场景识别、AI自拍、AI快拍、AI夜拍 。
在自动模式下 , Mate 10的相机能够识别出13种显著场景 , 包括文字、食物、舞台、蓝天、雪景、海滩、猫狗、夜景、日出/日落、绿植、花朵、人像 。完成判断后 , 相机调取最适合当前场景的拍摄参数 , 优化最后的成像效果 。
鉴于吃饭比较重要 , 我们特地多测试了一下Mate 10在识别食物时的表现 。结果表明 , 华为Mate 10负责场景识别的工程师们应该是比较爱吃肉的 。在面对肉类(不管是真的肉还是灯箱上的肉)时 , Mate 10会很快将其识别出来 , 转到食物拍摄模式 。
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▲右下角的刀叉图像即示意识别场景为食物
其中的逻辑比较好理解 , 肉类的纹理特征与色彩都比较显著 , 易于识别 。从成片效果上来看 , Mate 10在保证表现食物的“食欲”的同时 , 不会对色彩作太过的修正 , 而是在绝对真实与表现效果上求取一个平衡 。

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