说到个人计算设备上的人工智能（AI），稍有关注消费电子市场的朋友们可能马上就会想到已经红火了数年的AI智能手机，以及如今已经司空见惯的“语音助手”、“AI拍照”等等手机应用。除此之外，稍微专业的手机用户或许也会对当前市面上的各大旗舰手机芯片的“AI性能”如数家珍，俨然一副“AI老用户”的姿态。
AI在消费电子行业中真的普及了么？其实，我们三易生活早在去年就曾撰文指出，智能手机上的AI硬件、AI应用固然普及。但这些AI应用和功能多半都是手机厂商自己针对自家硬件深度开发而来，在真正的第三方主流APP中，真正能够用到手机本地AI计算能力的，迄今为止也没有几个。
而这一状况，到了2020年的现在似乎也并没有改变。不仅如此，作为曾被很多人忽视的平台，传统的个人电脑现在却反而有望超越智能手机，迎来真正意义上的、广泛的第三方AI应用程序爆发。
就在近日正在举办的CES国际消费电子展上，知名的多媒体编辑软件大厂Adobe刚刚演示了他们针对Intel IceLake芯片开发的一系列本地化AI加速功能。在搭载有10nm酷睿新处理器的笔记本电脑上，最新版的Adobe软件可以做到比过去更快的智能对象选择，更准确的颜色匹配，大大缩短处理时间的视频重构等一系列新功能。“借助加速推理（指令集）和机器学习技术，过去需要几分钟才能完成的运算现在只要几秒就能处理完了，而且还是全自动的。”来自Intel的高管这样形容Adobe的新软件在他们的平台上运行的效果。而除了Adobe之外，医疗图像技术公司Quest Diagnostics和照片软件公司Topaz Labs如今也已经开发出了针对Intel DL Boost AI指令集优化的新版软件，前者使得肿瘤结节自动识别的速度提高了33倍，而后者则实现了普通消费者能用到的照片“超解像”体验。只需要处理器支持AI加速，软件就能把过去的老照片和旧设备上的数码影像智能提升到更高的分辨率，令它们焕发新生。
为什么个人电脑会突然在AI应用技术上迎来飞跃？芯片厂商（Intel）本身的技术储备当然值得称赞。但更重要的是，相比智能手机的软件生态如今多半被手机厂商掌控的情况，PC软件的开发、发行环境要公开、透明得多。对于有志于作出AI软件的开发者来说，PC芯片（不管是CPU还是显卡）所提供的开发工具，也显然比某些手机“AI处理器”的SDK不知道强大到哪里去了。
不过，我们三易生活今天提到PC与手机在第三方AI软件上的差异并不是想要打击大家对于“手机AI”的信心。因为，个人电脑如今形势一片大好的AI化，真正影响到的并非智能手机的口碑或是销量，而是某些人脑海中期待已久的，所谓“5G云电脑”的未来。
首先，大家要清楚，这一次个人电脑AI功能、AI软件的集中曝光，本质上是Intel对他们集成了AI加速功能的最新款芯片的一种营销行为。这就好像NVIDIA的显卡集成了光线追踪功能，然后他们就鼓励游戏厂商多开发光线追踪游戏一样。但问题就在于，这种硬件级的加速功能普遍有一个特点，就是它们非常依赖于本地化的运行，而对云计算或者远程控制“水土不服”。 就像Intel的架构、图形和软件副总裁罗杰·钱德勒所说，“如果你从你的设备转到云端，然后再转回来，即使转得很快，在某些情况下，你也会遭遇非常恼人的延迟问题。”要知道，高性能的PC内部的计算延迟往往都是ns（纳秒）级别的，但即使是目前最新的5G网络，数据传输的延迟也高达数十ms（毫秒）——前后相差高达100万倍，体现在“AI智商”上的差距可想而知。
除了延迟低、反应迅速之外，本地化的AI计算还有一个巨大而无法忽视的优势，就是它可以实现对设备状态、用户操作甚至是环境信息的持续感知、持续反应而不用担心泄漏用户隐私。比如说，你可以放心地让具备本地AI加速功能的手机或者电脑处理最近拍摄的私人照片、或是让AI帮忙审阅文档，但你敢在“云电脑”上这样做么？
最重要的是，对于个人电脑来说，此前由于缺乏有效的AI加速硬件，所以基本上主流的应用软件都暂未引入AI处理技术。但没想到随着“AI处理器”的诞生，一众PC AI软件纷纷跳过云计算，直接引入本地AI加速代码。这就意味着，或许将来会有越来越多采用AI功能的主流PC软件，但它们都设计为了针对本地低延迟AI计算优化，并且需要特定型号的硬件。而“云电脑”由于其虚拟化且集中运行的特性，决定了它们很难像个人PC那样每年升级硬件，更无法充分利用处理器的最新指令集和加速功能——这就意味着，当最新的个人PC由于AI软硬件的引入即将迎来一波性能大爆发的时候，“云电脑”却可能受制于它特殊的工作模式，无法加速这些需要本地AI运算和感知能力的最新软件，进而和个人电脑拉开巨大的性能差距。
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