AI真能讓安卓手機越用越快嗎?

一度蜜

可不是麼,人工智能(AI)幫了咱大忙!記得去年發佈的麒麟 970 芯片,這也是目前國產手機界唯一具有獨立AI處理單元的人工智能芯片,其專門配備了 NPU 機器學習模塊,正是有了NPU 才將麒麟 970 的性能挖掘得淋漓盡致。說到這兒,本人就想敲個桌子提醒大家注意:要稱得上是一部AI手機,首先你得有AI芯片吧?這可是基礎中的基礎,如果沒有的話,就更別提AI算法和雲端服務這些能力。

由於 AI 對市場有著強大吸引力,於是市面上就出現了很多自稱“AI 手機”的產品,其中不乏渾水摸魚,甚至濫竽充數者。例如很多手機都搭載了高通的芯片,但要知道截止目前,高通可從來都沒發佈過其哪款產品具有獨立NPU AI芯片的。所以現在很多宣傳什麼“人工智能”的手機,不過是停留在應用層面,甚至只是第三方應用而已。

華為、榮耀的AI手機能以麒麟 970 處理器為核心,由 NPU 嗅探和分析數據,然後交由雲端網絡進行深度解析和制定方案,最後回傳到手機內由麒麟 970 處理器執行優化方案,操作系統則負責不斷學習用戶習慣、實時感知用戶場景,進而保證手機能夠“越用越快”,根治了 Android 卡頓的老大難問題。

其實手機日常應用中,沒有一個APP是單一負載的,但就是在這樣環境下才能體現出一款具有獨立AI芯片的重要性。舉個最簡單的例子,我們將搭載麒麟970 AI芯片的榮耀V10與搭載驍龍845的三星S9做以對比,通過多輪常用APP啟動速度測試,儘管每點開一個APP,就會佔用一定的數據空間,累加起來,卻依然未能影響有NPU加持的榮耀V10,同時在多輪搶紅包速度上,三星S9也比總比榮耀V10略慢一步。可見這款由獨立NPU人工智能芯片的手機才是2018年AI旗艦,其不僅新機運行更快,還能更好的保持持久流暢性呢。


科技作品

我們都知道,安卓手機會越用越卡頓,但現在國產手機廠商要改變這種情況。

其中代表就是華為和魅族了,他們手段是人工智能(AI)。

下面我們就看看它們是如何做的,效果到底怎麼樣。

華為的做法

華為系統(EMUI 5.1),除了實時碎片管理自動內存回收等功能外,還有AI管理系統。

這個系統通過學習用戶的使用習慣,然後有針對性地調配資源,從而提高手機運行速度和響應速度,並來避免手機用久卡頓。

簡單說,實時碎片管理就如修路,把坑坑窪窪填平,這樣汽車跑起來就暢快了;而自動內存回收就是汽車不開了別停在路上,騰出道路讓別的汽車跑。

而AI針對性地調配資源,相當於在高峰期,實行單雙號限行,設立快速公交車道等,保障道路暢通。

實際上,我們能看出來,這麼做有效果,但還是不能從根本上解決堵車問題,也就是卡頓,要想保障流暢,還得增加車道,即運行內存

所以,華為官方也說了,華為系統使用18個月以後,性能保持80%以上,其他安卓手機不到50%。

不是越用越流暢,而是使用一年後也會變卡,但不會像別的安卓手機那樣卡得厲害。

魅族的做法

魅族在新系統Flyme 6中加入了One Mind智能AI引擎。

魅族官方的說法是,One Mind最大的亮點在於夜間自我修復功能,效果是能讓手機在第二天醒來就會流暢得跟開機一樣。

甚至有網友表示,One Mind能讓內存為3GB的手機用出4GB的快感

同時,One Mind還能結束不常用或偷偷在後臺運行的APP的進程。

此外還可在遊戲過程中智能調節CPU和GPU頻率,及時清理內存,並屏蔽各種浮動通知等保證用戶的遊戲體驗。

通俗來講,魅族的One Mind和華為的做法類似,比如最高優先級相當於消防車、警車在執勤時,其他車輛注意讓行,保證它們快速通過。

只不過魅族在做

這些清理道路/處理亂停亂放等髒活時是在晚上,省了用戶很多事。

如此一來,用戶越用Flyme系統就越懂用戶,就能有針對性地進行優化,但同樣不能從根本上解決安卓手機卡頓問題,這是安卓手機運行機制和系統管理混亂導致的。

總之,AI聽著很高大尚,好像無所不能,事實上它現在距離我們想要的智能還有很長的路要走。

要想通過AI解決安卓手機的卡頓問題現在的效果還不大,這只是“事後彌補”,就如生病後醫生治病一樣,如果是頂尖醫生(像蘋果系統),不讓你生病,就不用後面治了。


一度蜜

AI是可以讓手機越來越快的,不僅僅是安卓手機,蘋果也在iOS系統和A11處理器中加入了一些AI的特性。

AI最大的好處是可以預測用戶接下來要做什麼。比如用戶在進入自家汽車的時候,手機藍牙一旦與汽車連接,AI就會判斷用戶有出行的需求。然後AI會自動根據當前的時間和位置,來自行判斷用戶是要出發上班還是從公司回家。確定了形成的路線之後,AI又會根據沿途的交通狀況來計算出一條最合理的行車路線。

這樣一來就會出現以下場景:用戶坐到汽車的駕駛位置、掏出手機、解鎖屏幕,這時手機會自動打開導航APP,並顯示最佳的行車路線。而如果沒有AI的幫助,用戶可能需要經過解鎖手機、連接車載藍牙、打開導航APP、輸入出行目的地、選擇最佳路線、開始導航等一系列的步驟,效率要遠遠不如有AI幫助的情況。

AI還有一個特性就是“智能識物”,它可以用在手機拍照上。和普通的用戶不同,一些專業的攝影師即使在使用手機拍照時也會注意手動調整曝光、感光度等相機參數,力求拍攝出最佳的照片。而在AI的幫助下,手機會自動根據拍攝場景的光線來設置不同的曝光時間和感光度,並且通過判斷拍照主題是大人、兒童還是動物、食物,來自動選擇預設的拍照參數,這樣一來即使是沒有任何攝影技術的普通用戶,也能夠拍攝非常專業的照片。

而拍攝好照片之後,AI也會根據照片的時間、地點、場景,甚至人物,來將照片分門別類整理。即使拍攝過照片很久之後,用戶也可以根據這些標籤,來迅速查找到某年某月,在某一地點,給某人拍攝的照片。這些都是AI帶來的便利。

AI也可以用於人臉解鎖。比如蘋果iPhone X的Face ID就是具備學習功能的。手機不僅會記住機主的面部特徵,還會分析用戶臉上的眼鏡以及各種妝容。所以很多用戶在剛剛拿到iPhone X的時候,會覺得面部解鎖有些不靈光,但用的多了就會發現越來越好用。這就是Face ID在通過AI的自我學習功能,加強了面部解鎖的體驗。

所以隨著AI技術的廣泛應用,智能手機在使用過程中肯定會變得越來越高效,也就是大家通常所說的“越來越快”。


265G數碼網

實際上是不能的,想實現人工智能需要大量的計算力。這種巨大的算力基本上是由顯卡提供的,所需顯卡的數量與密度和挖礦差不多。

華為的這個AI芯片算力並不是很強,甚至於可以說是可有可無,可以說只是一款試水的產品。


看球人

AI是人工智能的簡稱,現在越來越多的手機廠商將其用在手機領域,比如華為的麒麟970芯片自帶NPU專門處理人工智能這一塊兒,官方宣稱在配合EMUI系統情況下可以使手機18個月比卡頓;魅族在Flyme6中加入“one mind”功能,也是處理人工智能的,而且可以自主升級甚至可以進化,使你的手機越用越快!(當然好,別的手機廠商也有,在這裡就不一一介紹了。)

這些廠商,官方是這麼宣傳的,那實際情況到底是不是這樣呢?

大家都知道安卓機用久了都會出現卡頓現象,雖然現在手機的運行內存已經達到了8G,但還是會偶爾卡那麼一下下。形成鮮明的對比的是蘋果手機,蘋果現在最新手機現在運行內存也就3個G,人家為啥卻一點也不卡呢?不知道大家想過這個問題沒有。

其實是這樣子的,安卓手機之所以卡是因為現在碎片話太嚴重,安卓系統是開源的,開源有開源的好處,當然也有它的壞處。碎片話問題解決不了,手機硬件配置再高,運行內存再大,手機也一樣用久了還是卡。廠商發佈“AI”技術,就是希望在這一方面做一些彌補。你長時間不清理垃圾,AI幫你自動清理;你長時間不用的後臺,AI幫你去關閉,已空餘出更多的內存;不常用的那幾個app,AI幫你為它們開闢一個VIP通道,等你再次點擊圖標的時候,一觸即答,減少等待時間。所以從某種意義上講,AI是可以讓安卓手機越用越快的!


浪的兒浪

那是肯定的,隨著科技不斷地發展。AI讓安卓成為10年來最大的系統改變,也讓我們有了更好的體驗。

目前市場上只有華為和魅族有這樣的技術手段,其他的都在魚目混珠,打著AI的技術,矇蔽消費者的眼睛。

它就像是消防車、警察等擁有優先行走權一樣,引起其他車輛的注意,讓他們快速通過。

雖然AI現在得技術還不是那麼成熟,但是我相信以後會越來越好的!


南頔983

我們都知道,安卓手機會越用越卡頓,但現在國產手機廠商要改變這種情況。

其中代表就是華為和魅族了,他們手段是人工智能(AI)。

下面我們就看看它們是如何做的,效果到底怎麼樣。

華為的做法

華為系統(EMUI 5.1),除了實時碎片管理和自動內存回收等功能外,還有AI管理系統。

這個系統通過學習用戶的使用習慣,然後有針對性地調配資源,從而提高手機運行速度和響應速度,並來避免手機用久卡頓。

簡單說,實時碎片管理,就如修路,把坑坑窪窪填平,這樣汽車跑起來就暢快了;而自動內存回收,就是汽車不開了別停在路上,騰出道路讓別的汽車跑。

而AI針對性地調配資源,相當於在高峰期,實行單雙號限行,設立快速公交車道等,保障道路暢通


數字美學

Ai就是人工智能,手機通過用戶的使用習慣進行手機優化清理,理論上會保持手機的流暢度,不過如果限制可以,又在安卓8以上的話基本就不卡了,可以體驗一下原生安卓,流暢度比任何國內UI都好


1Newdestiny1

我們都知道科技的發展是源於生活的實踐,人們在實踐中不斷的創新,改進,才有了科技的發展。只有有了問題才有解決問題的動力。安卓手機越用越卡是源於它的開放性。運行內存被大量的流氓軟件佔用導致的。隨著時間的推移,科技的發展,特別是像華為,魅族這樣有實力的公司的公關,總有一天會堅決安卓手機卡頓的問題。


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