智能手机里的人工智能咋摆脱对云的依赖？

新手机不断推出，具备由人工智能（AI）赋能的功能。

其中最新款的是谷歌的旗舰机型谷歌 Pixel 9 手机。

这些设备背后隐藏的奥秘在于，各公司是如何设法将这些 AI 功能所需的处理从云端迁移到您手中的设备上的。

在谷歌 Pixel 9 手机中，有一项名为 Magic Editor 的功能，它允许用户借助生成式 AI “重新构想”自己的照片。

实际上，这意味着能够对照片中的主体重新定位，把其他人从背景中抹去，或者将灰色的天空调成蓝色。

这是通过提供合适的提示，让应用程序完成其余工作来实现的。

该手机的生成式 AI 功能还能让您通过输入文本提示，将人物或物体添加到您的图片里。

当然，用户一直能够使用照片编辑软件做到这一点，但要让结果看起来自然，而非明显经过编辑，是需要一些技巧的。

Magic Editor 承诺借助 AI，以“简单直观的操作”来完成这些复杂的照片编辑。

另一项名为“加我入镜”的功能，让用户无需把手机交给陌生人就能拍集体照。手机所有者只要给集体拍照，然后将手机交给朋友并站到刚刚拍照的同一位置。之后，手机会将这两张照片拼接在一起。

另一项名为“最佳拍摄”的功能可用于从一系列非常相似的图像中选择最佳元素，并把它们全都组合成一张图片。谷歌的聊天机器人技术为手机上的数字助理和其他功能提供支持。

自从第一部数字手机以来，或者当手机开始拥有自己的集成摄像头以来，手机的功能已经进步很大了。

传统上，这类基于人工智能的功能所需要的处理能力要求太高，没法在像手机这样的设备上实现。相反，它被卸载到由大型、强大的计算机服务器支持的在线云服务中。

然而，公司越来越认识到需要在客户设备上进行大量处理，这可能会将更大的控制权交到消费者手中。

这涉及把大量的人工智能计算处理迁移到公司所称的“边缘”。

边缘所描述的通常是像手机这类处理性能降低的消费者设备。

为了做到这一点，处理所需的电力要降低。公司借助专门为基于人工智能的流程量身打造的专用微处理器实现了这种迁移。

例如，谷歌的 Tensor AI 处理器，称为张量处理单元（TPUs），似乎是其 Pixel 手机可用功能的核心。基于边缘的处理器能够利用专门的软件有效地将人工智能模型应用于在移动设备上获取或存储的数据。

这些 TPU 包含了被称作脉动阵列的组件网络 ，这使得大量数据能够同时被处理。这种高效的设计节省了电力和计算时间。

这一点至关重要，因为要做出一个单一的人工智能决策，就需要进行大量的计算。这是诸如谷歌的 TPU 等处理器在过去几年中变得更擅长的事情。

事实上，最初的 TPU 于 2015 年首次设计，旨在帮助加快大型云服务器在人工智能模型训练期间执行的计算。2018 年，谷歌发布了第一批TPU，旨在供“边缘”计算机使用。然后，在 2021 年，第一批专为手机设计的 TPU 出现了——同样是为谷歌 Pixel 设计的。

将更多的人工智能集成到手机上的竞争愈发激烈。这意味着我们可能会在未来几年看到更多创新技术进入市场。