在人工智能应用上，苹果抢了一个让 Google 望而不及的位置

本文作者 Odin，转载请注明来源

虽然在今年的 WWDC 很多人的焦点都放在硬件上，但真正对科技界带来冲击的，可能不是硬件、也不是软件，而是工具：MLKit 和 ARKit。因为苹果在 WWDC 里，通过这两个工具，证明了自己在人工智能上，站立在一个让 Google 可望而不可及的位置。

我可不是说 Google 在人工智能上不及苹果，相反，单纯在人工智能的技术水平上，相信 Google 稳胜苹果。

只是，现在 Google 也好、Facebook 也好、Amazon也好，他们植根互联网多年，以云计算方式让用户上传数据，然後用自家的 TPU 之类伺服器端的超级电脑运算，然後把数据回传用户，分析又准又好。

而在今年的 WWDC 上，苹果拿 iPhone7 与 Google Pixel 在处理图像识别的赛道比较，突显出了 Google 云端化人工智能的最大问题： 响应速度不高。 另外多想一些，由於 Google 依赖网络进行云计算，真正推广的话，人工智能的响应难免因网络关系而有延迟，搞不好遇上信号干扰，延迟更为严重。

实际上这些科技公司在人工智能领域呼风唤雨，但在自动驾驶或无人机这种需要即时反应的领域，云端人工智能完全无法插手，都靠着本地的硬件暴力来推动；更不要说苹果那个需要大量实时三维建模和渲染的 AR 场景了。

而苹果的 MLKit 或 ARKit 都针对即时的手机应用场景的强大工具，但它的重要性不单是强大的智能，更重要的是鼓励一众开发者，开发本地化的人工智能。

试想想：以往大疆 Osmo 手持云台的强大，在於图像辨识算法生成的智能跟踪和美颜，现在随便一家山寨公司也能用 MLKit 来进行图像辨识（ 云台行不行另说 ）；以往 HolonLense 的 AR 技术多牛逼，现在任何一家开发商也能用 ARKit 把 iPhone 变成 HolonLense。当开发者争相开发本地人工智能产品，就足以与 Google 的势力抗衡。

那是不是 Google 把 Android 本地人工智能强化了就好了？这并不容易。

第一，本地人工智能应用，对硬件要求本就巨大，亦必须使用 NDK 来针对硬件优化，这些需求再推对分裂严重的 Android 生态……更加麻烦。试想想，Google 的 TPU 是一件完全针对人工智能而设计的非通用硬件，它目前还不能量产；更不要说，为人工智能而设计的各种特殊硬件（ 例如双目镜头或 MPU 等 ）。

第二，Google 当年为了对抗手机公司的去 Google 化，把大部份的强大功能都迁至云端的 GMS，现在为了本地化，又需要重新面对三星或华为的去 Google 化问题。

第三，三星华为等厂见到苹果这样做，必定见猎心起，搞自己的原生人工智能工具；而且国内一众大厂也不是吃素的，这样会使开发者更无所适从。

结果，可以在三五年间，苹果的本地人工智能应用很可能如雨后春笋出现；但在兼容性问题下，这些应用都可能在短时间内变成 iPhone 独占，使人工智能领域，就像以往电脑应用领域一样，出现云端与原生之争。

当然，这只是最理想化的结果。苹果的本地人工智能是否足够好用？Google 是否真的不能追上来？全是猜想。但是搞不好，这才是这次 WWDC 真的会是改变未来人工智能发展的重要时刻。

题图来自： Business Inside