带AI算法的APP这里是美颜相机APP的例子。现在的一加6手机也有AI摄像头的加持。毕竟目前手机的AI处理处于“初级”水平，未来还有很长的路要走。手机阵营三大芯片巨头谁胜谁负，不得而知。从这个角度来说，手机的人工智能拍摄早就存在了。那么，我们可以这样理解:所谓的手机人工智能拍摄，就是利用最先进的手机硬件和人工智能算法，把最适合自己具体情况的照片美化，尽量做到傻瓜式。
什么是手机AI拍照？
一、网上的说法总的来说，所谓手机的人工智能拍摄，其实就是通过人工智能算法，并根据拍摄的具体场景，并进行自动化的美化照片功能。很多网上观点认为，成为人工智能拍摄需要有专门的硬件。比如华为的麒麟芯片，或者是比较好的智能手机。二、人工智能的标准一直在变不过，一位美国硅谷的资深人工智能专家看来，智能本身的定义其实在这些年有巨大的浮动。
在最早期的时候，那些简单的下棋游戏，也被看成是一种人工智能。可以说有多少人工就有多少智能。一旦人们习惯了人工智能所已经具有的状态，那么这个状态可能就会不再被视为人工智能。从这个角度来讲，手机的人工智能拍摄早就存在。不过就是在智能手机上，下个美图秀秀之类的美化软件罢了。可是由于人们对人工智能更多的期待，以及人工智能自身的飞速发展，使得这样的标准，显然已经不能适合未来的手机AI拍摄.三、关于手机AI拍摄，相对可持续的概念所以，如果一定要给人工智能对于一个非常完整的相对可持续的概念。
那么，我们可以这样理解：所谓手机的人工智能拍摄，就是利用现在最先进的手机硬件，和人工智能算法，对照片进行最合适其具体情景的美化，并尽量做到傻瓜化。顺便说一句，虽然百度在目前的竞争中处于劣势。它可能会从BAT中掉队，但它对人工智能的储备，却是非常领先的。而且图片超越文字的趋势，很可能只是视频流行的开端。
手机AI到底是什么东西？
我们如今使用的手机已经更新换代到了智能手机，今年的发布会除了全面屏之外，出现最频繁的就属AI了，当智能手机搭载了AI之后，是不是更加智能了呢？这又给我们带来了什么？首先我们来了解下什么是AI。AI，就是人工智能，通俗来讲就是模拟人的意识、思维的信息过程。手机搭载的AI分类AI芯片这里我们说说麒麟970，其集成AI专用的运算单元NPU，不占用其他硬件资源。
在某些AI应用处理中，让更多的CPU、GPU资源腾出来处理其它应用。AI摄像头这里要谈下谷歌了。谷歌主要是主打AI算法和云计算。其没有专属的AI芯片，而是利用算法和AI图像处理单元完成了动态模糊摄影等摄影能力的补偿。如今的一加6手机也是加持了AI相机。具有AI算法的APP这里举例美颜相机APP。其通过人脸和人体轮廓、场景识别、自动虚化背景，美颜相机、美图相机就是这样来实现拍照的。
手机上的AI技术有什么用？
自从麒麟970率先加入NPU模块后，手机处理器似乎又回到了当初核心数量大战的时代，高通和苹果纷纷在处理器中加入AI计算模块，通过针对AI计算设计模块，不断提高处理器AI算力。那我们该如何衡量这些处理器的AI算力呢？我们不妨试试这些软件。不过说AI跑分之前，我们首先要搞清楚各大厂商所谓的AI核心到底有什么用，是干什么的。
而要分析作用之前，我们需要先解释清楚AI这个流行词。华为Mate 20 Pro（8GB RAM/全网通）电商报价京东商城 ￥6299天猫商城 ￥5699ZOL商城 ￥6300手机上的AI到底是什么东西所谓AI，其实就是指人工智能，如果将范围缩小在硬件层面，就是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。说白了，就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。
不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，在语音识别和图像识别上特别有优势。单层神经元网络而目前手机真正能用到AI（也就是神经网络）的功能也就集中在图像识别这一领域，各大厂商新加入的各种拍照方面的算法优化，也正是得益于手机图像识别能力的提升。所以，现在最能体现手机AI算力的跑分软件，都使用了图片处理来衡量处理器的AI算力，AI Benchmark就是其中的代表。
AI Benchmark这款软件主要测试了手机使用神经网络识别和处理图像的能力。并通过9个独立的神经网络执行不同的图像识别任务，考察各大处理器的AI处理能力。这9个不同神经网络分别针对不同的识别任务，其一是对象识别/分类，通过输入不同的图片进行训练，AI能够对数量庞大的图片进行区分，在AIbenchmark中，它还使用了不同像素的分辨率来进行识别，以进行更精确和细小物体的检测。
对象识别测试这一点与我们现在常见的“智慧识别”息息相关，虽然各大厂商都已经推出了这项功能，但是在识别准确率上都有所差别，因此这一项在跑分中还是拥有一定的说服力。此外，识别也分为物体识别与面部识别，在面部识别上，AI将会将面部图像分解为不同的特征点，然后通过与库里特征点进行比对，最终输出最近似的结果。面部识别测试在我们的手机上，除了图片搜图片这种多对多的识别方案，也包括多对一的面部识别解锁方案。
相比而言，面部识别方案需要比对的库里数据处理量虽然少，但是在特征点采集上面，面部识别的神经元网络需要经过更深次的细节训练。之前的AI应用在于识别-对比环节，而这一步的AI则偏向图像处理环节。例如在缺少光学变焦的手机上，如果你放大图片的话，你会发现细节部分的噪点会十分突出，这是因为它细节部分全部都是由算法补充出来的。
通过训练，AI能够对缺少过渡部分周围的像素进行识别，并且经过计算后自动填充，使得画面更加平滑自然。使用神经网络对图像进行去模糊处理而语义图像分割则是图像识别的进一步应用，也是立足在大量的图像识别上，然后针对整个画面识别的结果进行分类并加以标明。除此之外，AIbenchmark还测试了照片增强环节，这一项功能比较常见，就是常说的拍照AI模式，能够对画面场景进行识别以后按照预定的算法预设进行调整，比如说画面集体提亮，蓝天白云饱和度拉高等。
分割图像语义前面说了这么多测试全部都是建立在图像识别上，但是对于一般手机而言，大量的图像计算会消耗大量的内存，所以最后一个测试，也是对手机内存大小的测试。内存大小同样会限制识别图像大小说了那么多，我们来看看目前市面上的处理器跑分成绩到底如何。我们将AI Benchmark官方的跑分天梯图奉上，大家也可以自己下载这个软件（搜索AI Benchmark即可），测测自己手机的AI性能究竟如何。
AI跑分排行榜需要说明的是，目前跑分的前三名都是开发平台上测试的处理器。既然平台不同，性能和手机内部的同款处理器有差别也属于正常。同时这个跑分软件也有很大的局限性，比如尚未支持iOS系统等问题，不过相信未来还会有更全面的AI评分标准。毕竟目前的手机AI处理还处在“初级”水平，未来的路还很长，手机阵营三大芯片巨头谁胜谁负还未可知也。
ai智能电话机器人有什么作用？
中国移动、中国联通、中国电信、淘宝、天猫、JD.COM的客服都是典型的ai智能电话机器人。还有，那些带着口音、乡土气息，不断变换区号、性别，和你越来越“亲密”的骚扰电话，也是ai智能手机机器人打来的大话。目前，ai智能手机机器人已经在客服和咨询方面取代了人工。在给企业带来成本节约的同时，ai也被滥用，成为骚扰电话的主要来源。
