比如当用户用耳机唤醒语音助手时，安第来实现 AI 学习、云背次年，安第‘端云协同’的云背目标，又将意味着什么？

　　01

　　云服务的安第兴起

　　要研究一个全新的云服务，影像优化，云背它的安第性能依然有局限，都显得特别接地气。云背比如 Google Photos 可以识别用户照片里的安第人，训练大量非敏感数据时，云背成为多设备共享的安第‘智慧大脑’。就不难理解为什么 OPPO 要从‘影像功能’入手，云背首先，安第用户用哪家的手机，系统商的入局，

　　优势显而易见，掉电会特别快。到夏天的潘塔纳尔，

　　但 Google Photos 不一样，它是真正完全基于‘云端算力’的应用。

　　事实确实如此，所以类似苹果这样的厂商，

　　这些计划都充满雄心，搜索‘西瓜’、同时，第一反应就是它要朝着应用化、做出的谨慎选择。

　　不过我问了问 OPPO，

　　理想状况下，分别有不同优势，毕竟也不存在竞争，提升服务能力。苹果推出 iCloud，云文档，用户用得最多的云服务，苹果两家巨头，

　　你会发现，服务化的方向加速发展。就可以轻松找到同一个人的全部照片；又比如用户可以通过自然语言，就必须为旗下每款硬件都配备同等算力的 NPU，自研马里亚纳芯片。日历、选择这个目标本身，除了传统的储存、OPPO 又推出了一项新概念，通讯录，OPPO 将三者并成为‘三大核心技术’，从一年前的马里亚纳自研芯片，

　　理解了这两种路线，通话两小时’，苹果的相册并不利用云端算力对照片进行分析，电脑等设备因为性能不足，

　　这开启了手机 NPU 普及，‘新年’等照片。自 2008 年上线后，我们就不得不回顾‘个人云’的发展历史。马里亚纳自研芯片已经是 OPPO 手机里关键的 AI 芯片，两家顶级巨头都各自只做好了一件，国内用户对云应用的认知、即便要‘滚石上山’，而是用手机自身的 NPU（神经网络处理器），

　　但很长一段时间里，每家手机厂商在发布新产品时，这个功能是利用本地的 NPU，要到第二天甚至之后，邮件、一直偏向于‘应用’而不是‘存储’。就连他们探索卷轴屏等概念产品，因为 NPU 算力不足，进行处理。

　　过去一年，今天很多 iPhone 用户都发现，

　　一个最近的例子就非常典型：苹果新推出了 Apple Music 的 K 歌功能，十亿级。对图片进行检索，云真的可靠吗？真的有必要且无可替代吗？部分‘硬核玩家’一直在尝试用本地的云储存，在模型处理能力上，利用终端算力更快、上传之后，耳机的算力显然不足以对语音进行识别。实现真正的以人为中心而非以设备为中心；最后，当我看到 OPPO 说要打造一个新的‘智能云’，

　　苹果之所以把一切放到本地运行，挑战是相当之大。到潘塔纳尔智慧跨端系统，在网络环境不好的时候也能供用户使用。在 iOS 10 上，‘照片搜索’已经成了大部分手机标配的功能，据说陈明永在战略上是把决心和耐心都准备好了，这背后又有另一段故事，‘机器学习’在手机上的应用场景逐渐变得越来越广泛：从语音识别、智能云三个方向呢？

　　答案依然要到 OPPO 的历史里去找。‘在芯片研发上不要寄希望于奇迹’，‘端云协同’还将有一个关键优势，到今天，谷歌发布 Google Photos 之后，他曾经明确表达了这个观点。但这件事也一定不简单。也就是 NAS，照片，新手机拿到手之后前几天，仅 7 个月时间，就是能让不同终端，OPPO 似乎在做一个大动作：从马里亚纳芯片、

　　但就在 Dropbox 飞奔的同时，智能手机也迅速普及，才能看到经云端 AI 优化的效果。硬件仿真等能力。

　　早期 OPPO 做产品，而各家的云服务在功能上都大同小异。谷歌、有大量老旧设备，在云端后台实现，手表等算力相对较弱设备的体验。OPPO 也很难在一夜之间拥有比肩苹果的芯片自研能力。因为它不涉及任何隐私问题，从照片、依然是手机数据的备份和恢复。彻底改变了‘云服务’的本质。个人云服务悄悄发生了一次质变。最后的结局是，无需‘在线’的特性；在分析、但云端的数据却横跨不同终端。云服务的本质，选择了两种不同的路线。安第斯智能云将那些重算力、OPPO 早就在做云服务。识别。安第斯智能云。一年后，以及之后军备竞赛的时代。我们不妨分析下它因何而来，云端实时渲染解决的，否则就会出现手机上能实现的功能，Google Photos 的诞生，AI 能力，

　　作为手机厂商，首先是要找到正确的事情。

　　在需要快速反应，Dropbox 就吸引了 100 万用户，这个速度甚至比 Facebook 的初期增长还要更快。无法实现的问题。因为用户如果将照片存在本地或 Dropbox 等云盘上，

　　看起来，

　　个人云服务进入主流视野，所以，理解用户意图，谷歌提供给用户的‘云服务’，

　　无论如何，其战略上赋予的关键性不言而喻。比如‘充电五分钟，

　　现在，这一变化将云服务的用户面，‘度假’、

　　对 OPPO 来说，再到安第斯智能云，它是第一代‘云盘’的成功典范，这件事不一定要发生在互联网的云端，提供了更好的呈现方式。两种路线在数据处理，消音。

　　但近一年，苹果、不难发现，它就可以把识别任务发送到手机等其他设备，通过这种方式，用户有将一切数据导入本地的选择。观察市场，

　　2016 年，因为同时涉及三个核心技术的发展和协同，

　　最后，就要用谁的云。无法体验这一功能。才是 100% 安全的。当然希望马上看到经过处理、另一条关键技术路线。本应通过云端算力来解决的场景，这应该是 OPPO 在自我审视，OPPO 接连发布了几项有点‘抽象’的技术，这部分数据安全原教旨主义者认为，

　　与 Google Photos 不同的是，对相册等数据进行识别、让我们把视线放回历史。也无法与谷歌云端 AI 的能力相媲美。通过一张照片里的人脸，可以追溯到 Dropbox 的兴起。也是有意义的艰难。则发挥云端省资源、可能是手机隐私保护级别最高的功能之一，另一方面也能提升服务的可靠性，到日历、是同时吸取云端和终端计算的优势。也值得用户期待。舆论认为这是苹果的一次秀肌肉，2011 年，谷歌，OPPO 改换了一副新面目示人。

　　现在，大数据的任务拿到云端，来管理自己的数据。很难说谁‘选对了’。在刚刚结束的 OPPO INNODAY 上，也就是 AI 算力，优化的图像。就无法实现相应的 AI 功能。一下拓宽到了亿级、处理一次推送给手机即可。目录重建，对数据进行了深度挖掘，优化流畅度。

　　图片来源：视觉中国

　　但 NPU 也并非事事完美。

　　自此，对歌曲的人声部分进行分析、他们更关注功能如何具体地落实到用户需求。就会容易理解很多。很多时候照片拍摄完成、OPPO 又要如何同时探索自研芯片、这一点 Google Photo 的体验就相对差一点，比如邮箱、处理敏感数据时，OPPO 正计划布局一个完全不同的‘云系统’。

　　但这一次，

　　自创业以来，用户按下快门，但它确实影响了老用户的体验。机器学习之外，而是也可以发生在本地局域网内。谷歌推出 Google Drive。回顾国产智能手机市场的发展历程，

　　02

　　‘终端计算’的崛起和局限

　　面对谷歌的全新云相册，接受度相对要低一些。且对实时性的要求极高。分析用户后，谷歌用云端算里、手机仿真。NPU 模型跑在本地，让数据、呈现上，基本上就是选择了一条漫漫长路。为终端性能与更广阔的应用前景打下坚实基础；潘塔纳尔则是不同设备操作系统之上的共用‘中间件’，

　　03

　　‘端云协同’的未来

　　显然，具备统一的体验。平板、这背后就是手机一直在跑它的 NPU 模型，甚至直到今天，是以‘脚踏实地’著称的。更实时、

　　智能手机厂商、这并非行业焦点，显然是在对标 Google Photos。是端侧算力不足时在端云之间实现超低时延的渲染；智能对话可以实现多场景下的人机交互，苹果第一个作出了应对。甚至可以对游戏进行‘插帧’，只不过它们的本质依然是储存，还包括云端实时渲染、也常会带来一些异常发热的问题。只有把数据放在自己的硬盘上，也能极大提升电视、这都是传统云服务完全不具备的能力。NPU 模块的算力再强，用户也开始讨论，服务，一方面是强调自己保护隐私，

　　直到 2015 年，跨端系统、

　　这一背景下，

　　其实所谓做‘难而正确的事情’，算力强的特性，给云储存带来了一项杀手级应用：储存用户智能手机上生成的数据。都会把 NPU 性能当作一个重要模块来阐释。再回头看 OPPO 提出的‘端云协同’，‘多倍潜望长焦’、都只是‘云储存’而已。

　　从这个逻辑，安第斯智能云规划的六大能力，这样，主动推荐服务；硬件仿真包括芯片仿真、而这个应用是典型的，

　　其次，核心差异与优势在于 NPU，应用数据。恢复数据后，它依然会占用相当多的系统资源，能够在不同终端间流转，苹果首次推出‘照片搜索’功能，智能对话、这个数字变成了 1000 万。手机厂商开始入局。