五款手机“猜图”大作战：生物老师看了想打人！遇到TA全部蒙圈

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人脸识别、语音助手、智能识图、AI美颜、智慧识屏、随行翻译……过去一年，手机行业搭载AI技术的新卖点层出不穷，究竟哪些才是最常使用的功能？哪些功能是徒增成本、并无实用的“花瓶”？

上一期南都记者实测了5款主流手机产品的语音助手功能，发现目前AI语音的应用仍处于早期阶段，唤醒、导航、连续对话等基础功能都尚待完善。视觉识别作为人工智能手机的第二大核心功能，在具体的应用场景中又会表现如何？

上期实测内容请戳：实测苹果、荣耀等五手机：除了拜年、讨红包，语音助手还能这么玩

人脸解锁刷脸技术从2D到3D

人脸解锁是密码锁、指纹解锁之后又一个主流解锁方式。今年发布的旗舰产品中使用人脸解锁功能的机型除了iPhoneXs系列还包括：vivo X21、三星S9+、小米8、vivo Z3、华为Mate 20Pro、OPPO Find X、魅族16th、荣耀V20等。

据了解，人脸解锁主要包括2D与3D两种技术方案，2D人脸识别是对于人脸的平面特征进行识别，目前应用较广，而3D Sensing人脸识别是基于立体深度的面部特征进行识别，主要有结构光、TOF和立体视觉三类，在安全性和识别率方面都优于2D方案。

其中，小米8、OPPO Find X、魅族16th是在搭载了屏下指纹解锁方案的同时，以2D人脸智能识别解锁功能作为辅助进行手机解锁，华为Mate 20Pro、iPhone XS和小米8透明探索版则利用3D结构光技术进行人脸解锁。

一句话点评：刷脸时代到来，AI能否斗得过整容医生？

图片识别苹果准确率最高，老虎和鸟难倒大多数

苹果、荣耀、vivo、OPPO均支持相册分类及搜索功能。南都记者在上述手机中导入包含动物、人像、花草、风景在内的100张图片，随后通过检索关键词，搜索出相应的图片，以此验证AI图像识别的准确率。

可以看出，iPhoneX的识别准确率最高，为87%，其中导入的较难识别的两张鸟和老虎均被准确识别了出来，但犯了一个明显的错误是将一张猫的图片识别成了人。

iPhoneX将一张猫的图片识别成了人

荣耀和OPPO是图像识别准确率为53.2%，在难度较高的老虎和鸟这两个分类中，荣耀准确识别出了2张老虎，OPPO只识别出了1张鸟；vivo的识别准确率为50%，难度系数最高的老虎和鸟均未能识别，但这三款机型没有出现误识别现象。

小米此次识别准确率最低，为32.38%，对老虎、鸟和花朵均未能成功识别，其中一张狗的图片被识别为人类。

一句话点评：生物老师看了想打人！达尔文知道了想原地复活！

智慧识物遇到动物简笔画全部蒙圈

除了苹果手机没有智慧识图功能外，小米、荣耀、vivo、OPPO等手机都有智慧识图功能，即识别物体属性的功能。对此，我们以“西瓜坐垫”和“可乐”为对象测试其识图能力。

首先在对瓶装可乐的识别上，“可乐”作为标准化规格制造的商品，以上手机都准确识别其属性。其中OPPO手机识别出可乐后会提供卡路里、营养元素的分析，而荣耀、小米、vivo则在识别出瓶装可乐后直接进入淘宝购物页面。

荣耀、小米、vivo在识别出瓶装可乐后直接进入淘宝购物页面。

在对“西瓜坐垫”进行识别的过程，荣耀和小米的识别最为准确。其中荣耀和小米进行扫描后准确识别为西瓜坐垫，并给出相对应的商品链接；而OPPO、vivo则是将其视为西瓜并显示相应的营养元素和卡路里等信息。

小米能准确识别西瓜坐垫，并给出相对应的商品链接。

此外，南都记者将上述实物图换成动物简笔画进行测试，结果发现没有一款手机能识别出简笔画上的动物种类，可见“识物”功能仍然很弱，只能根据合作方如淘宝的“拍立淘”、百度识图等提供的技术支持来实现。而对于识别错误或者无法识别的状况，没有一家手机厂商给用户提供反馈的入口，这意味着AI与用户之间的互动只停留在单项输出，AI的识别能力的优化也只能依靠上游厂商，用户无法参与。

无一台手机能识别出动物简笔画中的动物。

一句话点评： 知错无法改，AI孺子不可教也。

【旁白】

芯片、算法支撑AI应用从单功能向组合功能升级

事实上，支撑目前市场上各色AI应用落地的技术主要包括三种：计算机视觉、语音识别、自然语言理解，此外还有尚未成熟应用的机器学习。据清华大学数据显示，计算机视觉、语音识别、自然语言处理是中国市场规模最大的三个应用方向，占比分别为34.9%、24.8%、21%。

其中，计算机视觉（computer vision）是用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力，也是AI手机中人脸解锁、相册分类等功能得以实现的关键。

从人脸解锁、相册分类和智慧识图来看，计算机视觉技术的发展已经可以满足手机中的应用，其中智能手机的人脸解锁速度已经达到几百毫秒，误识率约万分之一甚至百万分之一，并支持活体检测。但在具体应用层面，如何找准用户的日常需求才是关键。

“AI应用的成熟度依赖于算法成熟度、场景数据丰富度以及计算资源的充裕程度。一方面近些年来视觉识别的算法成熟度不断提高；另一方面，无论是云端还是手机终端，提供给AI应用的计算资源显著并持续提升，给予了AI应用落地的客观条件”，AI创业公司商汤科技产品总监王子彬称，但目前的AI算法仍有不少提升空间，例如在平台能力上，目前只有少数计算平台配备了AI专用计算芯片；在未来，随着算法、数据以及算力的三重发展支撑，AI在手机上的应用还有更大发挥的空间。

据商汤科技联合艾瑞咨询发布的《2018年中国人工智能手机行业研究报告》，目前AI手机产业链上游由“硬基础”供应商(主要指AI芯片提供商)和“软基础”供应商(主要指AI算法提供商)组成。

自去年以来，华为、苹果和三星均已推出自研AI芯片：如苹果的iPhone X系列上已经应用的A11、A12仿生芯片、三星的Exynos系列芯片、华为则推出了麒麟970芯片，用于高端机型Mate 10 Pro等设备中。其他厂商则纷纷联合上游芯片进行深度定制合作，如今年的9月份，小米宣布将与阿里旗下的中天微进行芯片合作。vivo NEX则向楼氏定制了专用人工智能语音芯片提高Jovi性能。

但目前应用最为广泛的仍是高通的AI芯片，如小米、OPPO、vivo仍搭载高通的AI芯片。据悉，高通通过神经处理引擎NPE对其SoC中的CPU、GPU、DSP进行调度，意图打造均衡且适配广泛的AI解决办法。而苹果、联发科、三星和华为海思则研发独立的AI处理器模块，对AI应用进行加速。上述报告认为目前这两种芯片结构在使用效果上尚无明显差别。

在算法方面，据悉，目前苹果、三星使用软硬一体的整体解决方案来打造AI手机；另一种主流的AI手机研发方式是与商汤科技、科大讯飞等技术提供商展开深度合作，华为、小米、OPPO、vivo均采用这一方案。

“从目前整个AI手机行业来看，基于单一功能点的视觉AI产品初步得到了应用，目前行业在针对不同细分场景持续优化性能指标。可以预测，未来的AI应用将会是基于应用场景的多个功能点组合”，王子彬指出，以智能相册为例，简单的照片分类不能完全满足用户的体验需求，但可以通过把人脸识别、场景识别、图像增强、自动电影生成、自动AR特效等功能组合起来形成新的应用。