物理世界识别带来奇幻想象
在华为P20系列中，我们已经看到了用手机识别物理世界带来的神奇体验，比如识别猫狗、风景、人像来进行拍照。在对风景进行识别的时候，AI摄影大师通过AI算法将对相机和传感器捕捉到的图像数据进行图像处理、分析和理解，这样就可以明确拍摄风景的目的。然后通过更复杂的算法学习机制，对图像特征进行抓取处理，实现与场景的最佳适配。
此外，P20中还有对文字的识别能力、对用户抖动的识别与还原，甚至对用户使用习惯进行识别与学习。
不难看出，AI手机的绝大部分功能，甚至可以说90％以上的功能，都是识别。这是基于机器学习理论下AI发展的基本表现：通过学习和提取物理世界特征，来不断加强识别准确率，达成传统计算机不可能完成的任务。
有意思的是，AI带来的识别能力，哪怕集中在手机摄像头带来识别能力，都远远不只是今天我们看到的识别物体帮助拍照，和识别文字达成翻译。事实上，在永恒叠加的机器学习巴别塔中，对万物的识别仅仅是个时间问题而已。
未来我们会用手机识别什么呢？那实在是有太多脑洞了。
比如在旅行中，我们可能不认识某座大厦、某处古迹、某个符号，那么完全可以拿出手机拍一下，然后背后的知识与信息就通过知识图谱转化到我们面前。今天我们出门踏青已经习惯了识花模式。但这只是开始，未来旅行中我们或许不需要导游、不需要翻译、不需要司机，一部手机轻松搞定这个世界。
再比如在饮食中。我们今天拍食物仅仅为了发朋友圈。而接下来，我们似乎可以拍照来识别食物的做法、营养成分、搭配合理度等等。甚至做成一团的“黑暗料理”，也可以依据菜品近似度、食材还原等能力被AI一眼识破，提醒用户是否进行了不健康饮食。当然，一切饮食建议都要建立在对个体的了解上，让手机学习用户健康数据，记录每一餐的营养曲线，似乎可能成为我们未来的生活方式。
还有很多这样来自AI识别的巨大潜力，比如我们可以通过AI来判断一堆东西有多重，一间屋子有多大。很多工作中的测量和称重工作都可以下岗了，只带一部手机就成。
再比如AR需要依靠高精度的环境识别，这也是AI未来的主攻方向之一。当手机中的环境识别能力进一步加强，AR、MR的纪元或许将正式开始。
场景化的泛在识别、多层识别，在今天看来近乎拥有无穷无尽的想象空间。手机AI技术和无数聪明的脑子，将是这场“科幻电影”成为现实的左膀右臂。
经验、智慧、知识，都可以变成模型，甚至商品
我们在华为P20中，见到了其搭载的AI摄影大师系统。这个系统集成了复杂的算法与模型，能够把现实中摄影大师的知识和经验提炼成一种解决方案，让小白用户也分分钟拍出顶级大片。比如在相机检测到复杂的场景时，例如同框中有花草和人物，那么AI摄影大师会通过一套逻辑优先性来给出拍照解决方案，优先设定更重要拍摄物的智能拍摄方案。这就已经类似于将人类摄影师的经验和判断力提取为AI模型，让小白用户也可以像大师一样拍出满意的“高级感”大片。
我们不妨开个脑洞，难道只有摄影大师的智慧与经验可以被压缩成AI吗？其他人的是不是也可以？
事实上，我们在生活中极其宝贵的“经验”，假如分解成数学语言，大概就是各种参数的模糊控制、对应性和优先级。只是人脑中没有这些数学概念，而是可以把他们化为一种似是而非的感觉。
而在AI世界里，机器学习算法本身就是对“经验”的函数抽象和再利用。当这种模式越来越多的来到手机当中，各种经验、智慧、知识被抽象出来，变成AI模型，成为我们生活中的一部分，似乎已经成为可能。
举个例子，今天女孩子会看很多美妆播主，学习她们是如何挑选美妆产品的。这往往需要大量学习时间，还不一定选的对。假如忽略这一过程中的快乐与成就感因素，单纯把美妆播主的经验与判断方式抽象成AI系统，让消费者可以挑选适合自己的那款AI，不断用它选适合自己的产品，那么似乎一切变得更加科学、省时，并且更符合个性化要求。
当我们摄影时可以用摄影大师的经验（甚至可以在不同摄影师、艺术家的风格之间切换）；做饭时可以抽取美食家的风格；阅读时用到某位大师的品味，那么手机或许可以变成一种全新的“人类增强器”，我们将节省大量学习成本，却依旧享有极高的效率和优质的经验与审美。
这一切，都是从AI手机和AI摄影开始，如果说Mate10和麒麟970是初始遇见AI，那么P20系列中我们可以说是见证了AI的成长，见证了AI作为一种全新交互方式、价值提供者，来为用户达成服务的可能。
虽然今天距离我们预想的未来AI生活看似还有很远，但闸门一旦开启就不会终止。剩下的，不过是安然欣赏一场技术革命的时间。（作者：脑极体）
