国内自主研发的隐私计算TEE技术通过金融科技产品认证，蚂蚁集团主导研发的
06-18
苹果XR混合现实设备的主要功能之一是围绕健身+健身服务。
它将利用虚拟空间让你沉浸在任何地方的“健身房”中，当然少不了一个虚拟的教练。
此前，我们只认为这个“虚拟教练”可能只会提供标准的动作演示，但在苹果的计划中，“他”可能会被赋予更多的“智慧”。
据悉，为了扩展Apple Watch的功能，苹果计划将人工智能引入健康功能。
推出AI健康教练，利用Apple Watch记录的数据和算法来制定用户的运动计划、改善饮食习惯和睡眠质量，以维持或改善健康状态。
这应该是最近关于AI和苹果的最新消息，但苹果的AI健康教练与当前流行的生成式AI，如ChatGPT、Bing、Bard等明显不同。
“AI健康教练”更像是一个功能，而不是类似ChatGPT触发新赛道的趋势。
苹果从未加入硅谷打造生成式人工智能的热潮。
相反，似乎是持观望态度，不参加竞争，这看起来截然不同。
Siri不是人工智能，苹果的人工智能隐藏在细节中 十二年前，苹果首次向公众展示了Siri，并通过iPhone 4s将其推向市场。
随后，Siri 被扩展到所有苹果智能设备，如 Mac、iPad、HomePod、Apple Watch 甚至 AirPods。
Siri生来就大放异彩，被定义为“智能语音助手”，可以通过语音识别和自然语言处理来回答用户的问题、控制设备和执行任务。
也引领了智能手机标配语音助手的潮流，比如三星的Bixby、小米的小爱同学、OPPO的小欧等。
同样，Siri也被大众所熟知，被认为是人工智能的雏形。
然而，在这十二年的演变过程中，苹果很少进行深度升级，大多专注于完成功能点。
如今，依然保持着当年的纯真。
当它遇到问题时，它也会坦诚地回答，“我不太清楚，这是我在网上找到的答案”。
在生成式AI满天飞的当今世界，Siri的“纯真”与雄辩的ChatGPT形成鲜明对比。
看起来苹果并不想发展人工智能，只想卖手机和电脑，但事实真的是这样吗？事实上，Siri不应该被称为人工智能。
Siri只是一个答案数据库类型的语音助手。
当用户调用它并发出一系列指令时，它的数据模型会首先在主体中进行处理，快速检查是否是简单的本地请求（例如调节音量、设置闹钟等），并使用已知的信息可以快速完成。
否则，去云端查询更大的数据库并给你答案，或者如果没有找到，就会进行网络搜索（概率很大的情况）。
ChatGPT 没有本地然后云进程。
它根据问题直接访问微软的Azure云计算中心，利用巨大的计算能力和相应的模型进行计算，无论听懂与否，都会“生成”一个答案。
从这一点来看，Siri 和 ChatGPT 表现出两种倾向。
苹果倾向于在本地部署技术，并优先使用本地计算能力来解决问题。
ChatGPT完全依赖于网络和数据中心的巨大计算能力。
苹果的AI也是如此。
它隐藏在苹果产品的许多功能中。
是一种没有人会注意到，但却大大提升了用户体验的方式。
例如，当你按下快门按钮时，iPhone会连续拍摄多张照片，然后使用图像识别根据相应的模型算法选择最好的一张作为最终图像。
或者，在 iPad 上书写时，Apple Pencil 可以媲美真正的纸笔体验。
内部采用笔画追踪和手掌识别，保证笔画的实时响应，防止手掌接触屏幕造成的误触。
此外，FaceID平衡了安全性和效率。
它可以适应用户脸部的变化，不会因为眼镜或胡须而影响识别效率。
即使在当前的iOS中，也支持面具解锁，仅使用半张脸即可达到与以前相同的安全级别。
▲ A15 Bionic 芯片和A14 Bionic 芯片的解剖图。
神经计算引擎集中在左下角。
从这些功能到苹果的多设备、平台协作、互联等功能，方方面面都有苹果的Neural Engine参与，而且也是苹果的Neural Engine。
AI出现的方式。
与生成式人工智能不同，苹果人工智能专注于如何改善最终用户体验。
Siri 有可能变得像 ChatGPT 一样吗？ ChatGPT推出后不久，连接官方API的基于Web的Shell应用层出不穷，但它们无法真正嵌入到系统中，或者尚未实现到终端应用和交互中。
这就是为什么之前人们认为ChatGPT和新必应等生成式AI仍然停留在古老的对话框交互中。
真正的人机交互，或者说终端服务，还没有酝酿出来。
OpenAI首席执行官Sam Altman在麻省理工学院演讲时表示，“大规模模型的时代已经结束，我们需要用新的思路和方法让AIGC取得新的进展。
▲OpenAI CEO Sam Altman 图片来自：连线 在透露 AIGC 行业发展趋势的同时，也向入局的新技术公司暗示，“你们已经落后于时代了。
”这对于错过第一波 AIGC 的苹果来说其实是一个机会。
它不再需要使用资源来训练自己的语言模型，而是应该考虑如何将生成式人工智能嵌入到自己的生态系统中。
与其重新发明轮子，不如考虑制造一辆汽车。
至于年久失修的Siri，我们能否将一个大的语言模型移植到Siri上，把它变成一个Smart Siri，让它成为一个可以控制所有苹果生态设备的智能管家（类似于Javis）在 Apple ID 下？ ），从而带来了一种新的人机交互形式。
然而，通过将大型语言模型集成到 Siri 的原始算法中，让 Siri 起死回生可能并不像想象的那么简单。
将Siri变成ChatGPT之类的东西，因为两种处理方式完全不同，几乎需要重建整个Siri数据库。
这无异于将其推回去并重建它。
可能需要重新组织团队并花费大量资源来重新连接硬件系统。
。
▲ 由 TPU v4 组成的 Google 机器学习中心。
图片来自：Google 另外，之前我们也报道过 AIGC 每次查询和生成都会消耗大量的云算力。
目前OpenAI的ChatGPT已经几乎吃掉了微软Azure云计算中心的算力资源，甚至有些紧张。
苹果的云计算中心规模并不大，其全球规模远小于微软、甲骨文等对外提供云服务的传统大公司。
苹果的云服务大多是自给自足的，为其iCloud、App Store和其他业务提供支持。
如果将 AIGC 引入 iPhone、iPad、Mac 中，苹果所需的算力将是天文数字。
即便苹果有算力支持，根据之前的计算，GPT-4每千个提示词的成本也高达12美分。
此外，苹果在全球拥有超过10亿iPhone用户，运行成本极高。
无论是从客观条件还是苹果的主观意愿来看，苹果都很难将类似ChatGPT的技术直接引入Siri并直接部署到生态系统中。
苹果还需要找到合适的时机和切入点。
这个时候可能是生成式AI成本大幅降低的时候，也可能是从小功能入手，利用AIGC来提升用户体验。
从苹果对AI的一贯态度来看，后者更有可能是苹果最终的做法。
对于AI来说，苹果看重的是“效率”和“隐私”。
除了时机之外，两家公司的策略和策略也存在差异，这让苹果在生成式AI方面保持冷静。
▲ John Giannandrea 图片来自：TechCrunch 2017 年，苹果负责机器学习和人工智能战略的高级副总裁 John Giannandrea 和产品营销副总裁 Bob Borchers 接受了 Arstechnica 采访，谈论苹果的 AI 相关业务。
他们都坚定地表达了苹果人工智能战略的两个方面。
重要的一点。
一是效率，二是隐私。
效率是指本地执行的机器学习算法和模型具有更快的响应和更好的性能。
隐私，顾名思义，就是隐私保护的意思。
在这篇近万字的采访中，这两个关键策略被John Giannandrea反复提及，足见苹果对AI技术近乎偏执和严谨的追求。
现在回想起来，苹果的这两点坚持也促使苹果在核心制造业务中将A系列和M系列苹果神经引擎优先于CPU和GPU，并成为每一代芯片升级的核心。
有趣的是，苹果每一代A系列和M系列芯片发布时，苹果都会公布CPU、GPU、统一内存等一系列相关规格和架构信息。
但只有说到神经引擎，只有一个笼统的数据，更像是一个黑匣子，仿佛神经引擎是所有芯片中最大的秘密。
此外，这两位高管还认为，从iPhone X开始苹果芯片中包含的神经引擎是实现AI算法本地机内处理的先决条件。
为此，苹果尽可能缩小了许多机器学习算法的规模，以便它们可以本地部署。
他甚至强调，把算法模型做得更小才是真正的技巧。
部署在本地，可以在本地快速调用模型算法，无响应延迟。
此外，无需上传用户数据，这就避免了“隐私”问题。
对于追踪Apple Pencil笔画、图像识别等涉及AI的功能，由于算法模型训练得足够好，不需要上传到云端辅助计算，本地就可以处理。
类似于 ChatGPT 的生成式 AI 完全依赖于网络。
即使上线几个月，服务仍然不够稳定，错误时有发生。
对于苹果这样追求用户体验的公司来说，这样不稳定的情况是不允许出现的。
隐私保护一直是苹果近年来的战略。
尽管面临批评和相关收入减少，苹果仍然在 iOS 14.5 上推出了苹果应用跟踪透明框架（App Anti-Tracking，App Tracking Transparency，简称 ATT）。
站在用户一边。
苹果的一些AI模型算法不需要互联网，而另一些则需要收集一些数据进行训练（例如Siri）。
为此，苹果会提前声明，并在收集过程中删除敏感信息（如Apple ID等）。
目前流行的生成式AI与苹果的谨慎态度有些不同。
他们几乎抓取了大量的互联网内容进行算法参数训练，并据此生成。
而他们在推出微软Copilot、Midjourney、Stability AI等相关产品时，也收到了多家网站和机构的侵权诉讼，称这些公司非法抓取受版权保护的内容进行创作，违反了版权法。
▲ 虽然《中途之旅》产生的《蒙娜丽莎》版权纠纷尚未解决，但这样充满争议的训练过程实际上违背了苹果对数据隐私保护的追求。
AIGC目前无法在本地部署，互联网也难以保证完美的服务交付。
此外，还存在数据隐私问题。
AIGC的主流技术与苹果对AI的追求几乎相反，这也解释了为什么苹果没有及时切入并发布相应的关于生成式AI的产品或声明。
对于AI来说，我们可能知道Siri，但对于苹果本身来说，它实际上是Neural Engine。
自从成为A系列芯片的独立模块以来，苹果就将精力集中在本土化的AI上。
目的也很纯粹，并没有利用AI的意图。
改变世界就是为了改善用户体验。
苹果并不是一家纯粹的人工智能公司。
云数据中心只是针对自己的软件业务，核心制造也是针对硬件。
苹果科技产业的扩张，都是为了产品服务。
归根结底，它是一家产品驱动的公司。
其战略、战术、技术布局等都是围绕核心产品和服务。
例如，随着即将推出的XR设备，苹果正在扩大其在视觉识别方面的AI团队，而不是追逐硅谷的热点。
苹果很清楚自己的优点和缺点。
它不会盲目地让别人带路。
而是以非常稳定的发展战略来布局自己的发展战略。
另外，苹果总是会长期观察新技术、新趋势，并用自己独特的视角切入。
关于生成式AI，苹果也可能会向我们没有想到的方向发展，让我们大开眼界。
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