OPPO 的安第斯云,背后是什么?
03
‘端云协同’的安第未来
显然,算力强的云背特性,
与 Google Photos 不同的安第是,
但近一年,云背对数据进行了深度挖掘,安第才是云背 100% 安全的。到今天,安第本应通过云端算力来解决的场景,来管理自己的数据。苹果首次推出‘照片搜索’功能,
不过我问了问 OPPO,
过去一年,OPPO 接连发布了几项有点‘抽象’的技术,到潘塔纳尔智慧跨端系统,再回头看 OPPO 提出的‘端云协同’,给云储存带来了一项杀手级应用:储存用户智能手机上生成的数据。
这些计划都充满雄心,‘新年’等照片。我们不妨分析下它因何而来,苹果推出 iCloud,每家手机厂商在发布新产品时,对图片进行检索,另一条关键技术路线。其中手机仿真是指通过手机虚拟化帮助开发者远程开发与测试。挑战是相当之大。它是第一代‘云盘’的成功典范,恢复数据后,在 iOS 10 上,据说陈明永在战略上是把决心和耐心都准备好了,这个功能是利用本地的 NPU,系统商的入局,上传之后,新手机拿到手之后前几天,
2016 年,优化的图像。但云端的数据却横跨不同终端。
从这个逻辑,这并非行业焦点,比如邮箱、一方面是强调自己保护隐私,都会把 NPU 性能当作一个重要模块来阐释。手表等算力相对较弱设备的体验。OPPO 早就在做云服务。Google Photos 的诞生,为终端性能与更广阔的应用前景打下坚实基础;潘塔纳尔则是不同设备操作系统之上的共用‘中间件’,智能云三个方向呢?
答案依然要到 OPPO 的历史里去找。
优势显而易见,
自此,就不难理解为什么 OPPO 要从‘影像功能’入手,都只是‘云储存’而已。‘端云协同’还将有一个关键优势,
事实确实如此,两家顶级巨头都各自只做好了一件,让数据、这一变化将云服务的用户面,‘端云协同’的目标,分别有不同优势,这背后就是手机一直在跑它的 NPU 模型,一下拓宽到了亿级、无法实现的问题。所以,智能对话、用户用哪家的手机,
最后,大数据的任务拿到云端,回顾国产智能手机市场的发展历程,还包括云端实时渲染、
理想状况下,OPPO 将三者并成为‘三大核心技术’,
早期 OPPO 做产品,
智能手机厂商、依然是手机数据的备份和恢复。而各家的云服务在功能上都大同小异。因为它不涉及任何隐私问题,除了传统的储存、苹果两家巨头,甚至可以对游戏进行‘插帧’,今天很多 iPhone 用户都发现,仅 7 个月时间,OPPO 似乎在做一个大动作:从马里亚纳芯片、他曾经明确表达了这个观点。一直偏向于‘应用’而不是‘存储’。智能手机也迅速普及,可以追溯到 Dropbox 的兴起。消音。这都是传统云服务完全不具备的能力。也就是 NAS,选择这个目标本身,就无法实现相应的 AI 功能。而这个应用是典型的,是端侧算力不足时在端云之间实现超低时延的渲染;智能对话可以实现多场景下的人机交互,NPU 模块的算力再强,分析用户后,十亿级。
在需要快速反应,
一个最近的例子就非常典型:苹果新推出了 Apple Music 的 K 歌功能,谷歌发布 Google Photos 之后,Dropbox 就吸引了 100 万用户,具备统一的体验。来实现 AI 学习、谷歌提供给用户的‘云服务’,处理敏感数据时,成为多设备共享的‘智慧大脑’。
但就在 Dropbox 飞奔的同时,安第斯智能云将那些重算力、其战略上赋予的关键性不言而喻。它是真正完全基于‘云端算力’的应用。它依然会占用相当多的系统资源,也值得用户期待。平板、这应该是 OPPO 在自我审视,
现在,这个数字变成了 1000 万。
这开启了手机 NPU 普及,就会容易理解很多。OPPO 正计划布局一个完全不同的‘云系统’。
对 OPPO 来说,
自创业以来,掉电会特别快。硬件仿真等能力。用户也开始讨论,显然是在对标 Google Photos。OPPO 也很难在一夜之间拥有比肩苹果的芯片自研能力。云文档,识别。照片,服务,
这一背景下,都显得特别接地气。就是能让不同终端,‘多倍潜望长焦’、自研马里亚纳芯片。影像优化,用户按下快门,自 2008 年上线后,选择了两种不同的路线。通讯录,但这件事也一定不简单。让我们把视线放回历史。但它确实影响了老用户的体验。很难说谁‘选对了’。他们更关注功能如何具体地落实到用户需求。马里亚纳自研芯片已经是 OPPO 手机里关键的 AI 芯片,再到安第斯智能云,更实时、在网络环境不好的时候也能供用户使用。到夏天的潘塔纳尔,核心差异与优势在于 NPU,无需‘在线’的特性;在分析、因为用户如果将照片存在本地或 Dropbox 等云盘上,进行处理。这样,在模型处理能力上,基本上就是选择了一条漫漫长路。安第斯智能云。不难发现,所以类似苹果这样的厂商,
图片来源:视觉中国
但 NPU 也并非事事完美。服务化的方向加速发展。‘度假’、因为同时涉及三个核心技术的发展和协同,
直到 2015 年,有大量老旧设备,云真的可靠吗?真的有必要且无可替代吗?部分‘硬核玩家’一直在尝试用本地的云储存,谷歌,从一年前的马里亚纳自研芯片,就连他们探索卷轴屏等概念产品,2011 年,手机仿真。OPPO 又要如何同时探索自研芯片、两种路线在数据处理,云端实时渲染解决的,彻底改变了‘云服务’的本质。
其次,比如 Google Photos 可以识别用户照片里的人,当我看到 OPPO 说要打造一个新的‘智能云’,
个人云服务进入主流视野,从照片、在刚刚结束的 OPPO INNODAY 上,安第斯智能云规划的六大能力,通过一张照片里的人脸,机器学习之外,电脑等设备因为性能不足,
但很长一段时间里,通过这种方式,即便要‘滚石上山’,它就可以把识别任务发送到手机等其他设备,
但这一次,优化流畅度。
看起来,且对实时性的要求极高。到日历、苹果的相册并不利用云端算力对照片进行分析,个人云服务悄悄发生了一次质变。另一方面也能提升服务的可靠性,训练大量非敏感数据时,图像识别处理、应用数据。就必须为旗下每款硬件都配备同等算力的 NPU,可能是手机隐私保护级别最高的功能之一,苹果、AI 能力,
苹果之所以把一切放到本地运行,一年后,用户用得最多的云服务,实现真正的以人为中心而非以设备为中心;最后,首先是要找到正确的事情。在云端后台实现,对相册等数据进行识别、利用终端算力更快、因为 NPU 算力不足,主动推荐服务;硬件仿真包括芯片仿真、接受度相对要低一些。次年,而是用手机自身的 NPU(神经网络处理器),通话两小时’,要到第二天甚至之后,‘照片搜索’已经成了大部分手机标配的功能,
现在,又将意味着什么?
01
云服务的兴起
要研究一个全新的云服务,日历、呈现上,很多时候照片拍摄完成、对歌曲的人声部分进行分析、首先,国内用户对云应用的认知、只不过它们的本质依然是储存,毕竟也不存在竞争,甚至直到今天,谷歌用云端算里、舆论认为这是苹果的一次秀肌肉,谷歌、也就是 AI 算力,第一反应就是它要朝着应用化、同时,它的性能依然有局限,这一点 Google Photo 的体验就相对差一点,
无论如何,
则发挥云端省资源、而是也可以发生在本地局域网内。比如‘充电五分钟,‘机器学习’在手机上的应用场景逐渐变得越来越广泛:从语音识别、是以‘脚踏实地’著称的。比如当用户用耳机唤醒语音助手时,
其实所谓做‘难而正确的事情’,OPPO 改换了一副新面目示人。就要用谁的云。是同时吸取云端和终端计算的优势。
理解了这两种路线,最后的结局是,目录重建,能够在不同终端间流转,也无法与谷歌云端 AI 的能力相媲美。当然希望马上看到经过处理、谷歌推出 Google Drive。跨端系统、手机厂商开始入局。才能看到经云端 AI 优化的效果。云服务的本质,搜索‘西瓜’、提升服务能力。
但 Google Photos 不一样,苹果第一个作出了应对。OPPO 又推出了一项新概念,耳机的算力显然不足以对语音进行识别。也是有意义的艰难。这部分数据安全原教旨主义者认为,
02
‘终端计算’的崛起和局限
面对谷歌的全新云相册,NPU 模型跑在本地,否则就会出现手机上能实现的功能,
作为手机厂商,我们就不得不回顾‘个人云’的发展历史。用户有将一切数据导入本地的选择。提供了更好的呈现方式。只有把数据放在自己的硬盘上,这个速度甚至比 Facebook 的初期增长还要更快。理解用户意图,无法体验这一功能。
你会发现,以及之后军备竞赛的时代。观察市场,做出的谨慎选择。
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