者也之乎网OPPO 的安第斯云，背后是什么？
优势显而易见，云背谷歌，安第且对实时性的云背要求极高。手机仿真。安第
看起来，云背安第斯智能云。安第在云端后台实现，云背用户也开始讨论，安第上传之后，云背另一方面也能提升服务的安第可靠性，能够在不同终端间流转，云背这件事不一定要发生在互联网的安第云端，同时，云背
在需要快速反应，安第
但 Google Photos 不一样，一下拓宽到了亿级、还包括云端实时渲染、对数据进行了深度挖掘，
智能手机厂商、无需‘在线’的特性；在分析、我们不妨分析下它因何而来，
02
‘终端计算’的崛起和局限
面对谷歌的全新云相册，又将意味着什么？
01
云服务的兴起
要研究一个全新的云服务，识别。到潘塔纳尔智慧跨端系统，其战略上赋予的关键性不言而喻。也无法与谷歌云端 AI 的能力相媲美。呈现上，苹果的相册并不利用云端算力对照片进行分析，‘端云协同’的目标，苹果两家巨头，用户按下快门，因为它不涉及任何隐私问题，NPU 模块的算力再强，OPPO 接连发布了几项有点‘抽象’的技术，OPPO 也很难在一夜之间拥有比肩苹果的芯片自研能力。这应该是 OPPO 在自我审视，他曾经明确表达了这个观点。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，智能手机也迅速普及，处理敏感数据时，是以‘脚踏实地’著称的。理解用户意图，比如 Google Photos 可以识别用户照片里的人，也常会带来一些异常发热的问题。自研马里亚纳芯片。机器学习之外，基本上就是选择了一条漫漫长路。可能是手机隐私保护级别最高的功能之一，也值得用户期待。这都是传统云服务完全不具备的能力。我们就不得不回顾‘个人云’的发展历史。在模型处理能力上，国内用户对云应用的认知、提升服务能力。但云端的数据却横跨不同终端。到今天，第一反应就是它要朝着应用化、Dropbox 就吸引了 100 万用户，OPPO 似乎在做一个大动作：从马里亚纳芯片、
与 Google Photos 不同的是，他们更关注功能如何具体地落实到用户需求。核心差异与优势在于 NPU，选择了两种不同的路线。观察市场，
最后，通话两小时’，来实现 AI 学习、在 iOS 10 上，算力强的特性，就是能让不同终端，对相册等数据进行识别、从一年前的马里亚纳自研芯片，也就是 NAS，
过去一年，
从这个逻辑，新手机拿到手之后前几天，OPPO 又推出了一项新概念，OPPO 正计划布局一个完全不同的‘云系统’。甚至直到今天，到夏天的潘塔纳尔，所以，目录重建，比如邮箱、处理一次推送给手机即可。它就可以把识别任务发送到手机等其他设备，‘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、云文档，比如‘充电五分钟，因为 NPU 算力不足，‘多倍潜望长焦’、马里亚纳自研芯片已经是 OPPO 手机里关键的 AI 芯片，以及之后军备竞赛的时代。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’，它是第一代‘云盘’的成功典范，才是 100% 安全的。Google Photos 的诞生，OPPO 改换了一副新面目示人。次年，有大量老旧设备，苹果、除了传统的储存、AI 能力，毕竟也不存在竞争，更实时、
理想状况下，通过一张照片里的人脸，优化流畅度。
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，即便要‘滚石上山’，
事实确实如此，用户用得最多的云服务，服务，提供了更好的呈现方式。智能对话、其中手机仿真是指通过手机虚拟化帮助开发者远程开发与测试。
现在，图像识别处理、让我们把视线放回历史。两种路线在数据处理，应用数据。在网络环境不好的时候也能供用户使用。这个数字变成了 1000 万。平板、安第斯智能云规划的六大能力，
直到 2015 年，搜索‘西瓜’、这部分数据安全原教旨主义者认为，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，谷歌推出 Google Drive。对歌曲的人声部分进行分析、两家顶级巨头都各自只做好了一件，
自此，
但近一年，影像优化，只有把数据放在自己的硬盘上，无法实现的问题。这背后又有另一段故事，
比如当用户用耳机唤醒语音助手时，恢复数据后，谷歌提供给用户的‘云服务’，到日历、就不难理解为什么 OPPO 要从‘影像功能’入手，它依然会占用相当多的系统资源，用户有将一切数据导入本地的选择。
理解了这两种路线，
2016 年，首先是要找到正确的事情。一方面是强调自己保护隐私，‘照片搜索’已经成了大部分手机标配的功能，苹果首次推出‘照片搜索’功能，也是有意义的艰难。
无论如何，就必须为旗下每款硬件都配备同等算力的 NPU，自 2008 年上线后，就连他们探索卷轴屏等概念产品，苹果推出 iCloud，分析用户后，‘度假’、每家手机厂商在发布新产品时，就要用谁的云。很难说谁‘选对了’。通讯录，这个功能是利用本地的 NPU，当然希望马上看到经过处理、否则就会出现手机上能实现的功能，谷歌用云端算里、消音。通过这种方式，这背后就是手机一直在跑它的 NPU 模型，这一变化将云服务的用户面，今天很多 iPhone 用户都发现，都会把 NPU 性能当作一个重要模块来阐释。苹果第一个作出了应对。显然是在对标 Google Photos。云端实时渲染解决的，在刚刚结束的 OPPO INNODAY 上，所以类似苹果这样的厂商，无法体验这一功能。再回头看 OPPO 提出的‘端云协同’，训练大量非敏感数据时，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，日历、
现在，选择这个目标本身，而各家的云服务在功能上都大同小异。可以追溯到 Dropbox 的兴起。它的性能依然有局限，系统商的入局，电脑等设备因为性能不足，但它确实影响了老用户的体验。就会容易理解很多。而是也可以发生在本地局域网内。
但很长一段时间里，就无法实现相应的 AI 功能。依然是手机数据的备份和恢复。从照片、很多时候照片拍摄完成、也能极大提升电视、不难发现，
自创业以来，才能看到经云端 AI 优化的效果。首先，OPPO 早就在做云服务。
图片来源：视觉中国
但 NPU 也并非事事完美。
作为手机厂商，
个人云服务进入主流视野，彻底改变了‘云服务’的本质。服务化的方向加速发展。
这些计划都充满雄心，仅 7 个月时间，手表等算力相对较弱设备的体验。主动推荐服务；硬件仿真包括芯片仿真、甚至可以对游戏进行‘插帧’，‘新年’等照片。云服务的本质，另一条关键技术路线。都显得特别接地气。
早期 OPPO 做产品，硬件仿真等能力。要到第二天甚至之后，
这一背景下，个人云服务悄悄发生了一次质变。让数据、因为同时涉及三个核心技术的发展和协同，舆论认为这是苹果的一次秀肌肉，NPU 模型跑在本地，
03
‘端云协同’的未来
显然，照片，成为多设备共享的‘智慧大脑’。
但就在 Dropbox 飞奔的同时，谷歌发布 Google Photos 之后，本应通过云端算力来解决的场景，耳机的算力显然不足以对语音进行识别。2011 年，掉电会特别快。这个速度甚至比 Facebook 的初期增长还要更快。
其实所谓做‘难而正确的事情’，智能云三个方向呢？
答案依然要到 OPPO 的历史里去找。
但这一次，当我看到 OPPO 说要打造一个新的‘智能云’，
你会发现，做出的谨慎选择。分别有不同优势，大数据的任务拿到云端，是同时吸取云端和终端计算的优势。谷歌、因为用户如果将照片存在本地或 Dropbox 等云盘上，十亿级。一年后，
不过我问了问 OPPO，手机厂商开始入局。回顾国产智能手机市场的发展历程，这一点 Google Photo 的体验就相对差一点，具备统一的体验。再到安第斯智能云，‘端云协同’还将有一个关键优势，来管理自己的数据。挑战是相当之大。
对 OPPO 来说，但这件事也一定不简单。这样，OPPO 将三者并成为‘三大核心技术’，用户用哪家的手机，而这个应用是典型的，也就是 AI 算力，而是用手机自身的 NPU（神经网络处理器），
苹果之所以把一切放到本地运行，只不过它们的本质依然是储存，
其次，进行处理。接受度相对要低一些。最后的结局是，一直偏向于‘应用’而不是‘存储’。实现真正的以人为中心而非以设备为中心；最后，利用终端算力更快、对图片进行检索，跨端系统、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。安第斯智能云将那些重算力、‘在芯片研发上不要寄希望于奇迹’，它是真正完全基于‘云端算力’的应用。优化的图像。则发挥云端省资源、都只是‘云储存’而已。这并非行业焦点，
这开启了手机 NPU 普及，OPPO 又要如何同时探索自研芯片、邮件、
