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AI在可穿戴領(lǐng)域狂飆,混合式AI模式加速落地

AI在可穿戴領(lǐng)域狂飆,混合式AI模式加速落地

來源:本站時(shí)間:2024-09-19瀏覽數(shù):

9月19日?qǐng)?bào)道,隨著技術(shù)的發(fā)展,硬件升級(jí)為智能硬件,增加了CPU、操作系統(tǒng),還增加了聯(lián)網(wǎng)、健康監(jiān)測(cè)等功能。AI技術(shù)的應(yīng)用,又讓智能硬件的普通AI升級(jí)為生成式AI。當(dāng)下,我們對(duì)生成式AI并不陌生,它帶來了更加個(gè)性化的推薦和更加人性化的交互方式?;旌鲜紸I加速落地,處理器…

9月19日?qǐng)?bào)道,隨著技術(shù)的發(fā)展,硬件升級(jí)為智能硬件,增加了CPU、操作系統(tǒng),還增加了聯(lián)網(wǎng)、健康監(jiān)測(cè)等功能。AI技術(shù)的應(yīng)用,又讓智能硬件的普通AI升級(jí)為生成式AI。當(dāng)下,我們對(duì)生成式AI并不陌生,它帶來了更加個(gè)性化的推薦和更加人性化的交互方式。


混合式AI加速落地,處理器、傳感器保持迭代速度


生成式AI的進(jìn)展不僅僅是在智能手表上。在可穿戴設(shè)備市場(chǎng),最受關(guān)注的是廠商蘋果和三星,這兩家廠商分別在今年6月和7月宣布各自在生成式AI上的最新進(jìn)展。


蘋果推出了Apple Intelligence個(gè)人化智能系統(tǒng),能理解個(gè)人情境,內(nèi)置的大模型能深刻理解自然語言,能完成生成語言、圖片,以及跨APP聯(lián)動(dòng)等功能,Apple Intelligence被整合進(jìn)iPhone、iPad 和 Mac 芯片核心中,并且將其賦能給Siri。Siri是蘋果在AI領(lǐng)域的重要布局,未來Apple Intelligence將結(jié)合Siri整合進(jìn)蘋果更多可穿戴設(shè)備產(chǎn)品中。


蘋果以后來者的身份入局生成式AI的賽道,在接下來的時(shí)間里,蘋果將持續(xù)訓(xùn)練Apple Intelligence,并且推出更多基于生成式AI的功能,為硬件能帶來全新的AI體驗(yàn)。


三星則是將AI功能深度整合進(jìn)全新的可穿戴設(shè)備品類——智能戒指Galaxy Ring中。與蘋果在生成式AI中以交互為重點(diǎn)不同,三星的生成式AI智能戒指更多聚焦在健康監(jiān)測(cè)功能上,當(dāng)然,這與產(chǎn)品的功能屬性也有很大的關(guān)系。三星表示,Galaxy Ring可以通過AI對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提供個(gè)性化的健康和睡眠建議,并且還能夠用手勢(shì)控制三星智能手機(jī)。


三星還預(yù)告Galaxy AI新功能將更新到更多三星Galaxy 設(shè)備中,內(nèi)置的AI算法,將為每位用戶開發(fā)出個(gè)人知識(shí)圖譜,并且打造更具個(gè)性化的服務(wù)。三星認(rèn)為,多模態(tài)和情境AI將成為一個(gè)互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)。


從蘋果和三星在可穿戴生成式AI的布局也可以看到一個(gè)新的發(fā)展方向:混合式AI。例如蘋果在AI領(lǐng)域選擇OpenAI合作,三星選擇聯(lián)手谷歌。具體來看,蘋果采用的是自研本地大模型+云端,部分AI功能在本地端采用Apple Intelligence,超出本地處理能力時(shí)基于OpenAI的GPT-4o模型,在云端實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)處理。


混合AI的策略不僅提升了設(shè)備的智能化水平,還通過引入先進(jìn)的生成式AI技術(shù),增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)。在蘋果的帶動(dòng)下,未來可穿戴設(shè)備的“混合式AI”將加速落地。不過前提是,端側(cè)AI足夠強(qiáng)大。


不難發(fā)現(xiàn),一方面生成式AI在更多可穿戴品類上落地,另一方面隨著可穿戴設(shè)備的AI功能越來越豐富,所需要的主芯片、傳感器等硬件的性能也需要更加強(qiáng)大支撐更多功能的實(shí)現(xiàn),這也是多模態(tài)大模型能夠得以落地的關(guān)鍵。


筆者認(rèn)為,可穿戴設(shè)備AI的核心包括傳感器、存儲(chǔ)等。在主芯片方面,隨著AI功能的增加,處理器的性能需要更加強(qiáng)大執(zhí)行復(fù)雜的算法和任務(wù),并且需要更高的集成度。在傳感器方面,多模態(tài)的基礎(chǔ)是來自傳感器檢測(cè)到的多種數(shù)據(jù),Canalys表示每增加一個(gè)傳感器,AI就能夠多創(chuàng)建數(shù)十個(gè)基于該傳感器的全新應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)然,這要求傳感器有更高的精確度。在存儲(chǔ)方面,AI應(yīng)用的增加對(duì)存儲(chǔ)容量、速度帶來要求。

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