一个最近的安第例子就非常典型：苹果新推出了 Apple Music 的 K 歌功能，基本上就是云背选择了一条漫漫长路。到夏天的安第潘塔纳尔，智能云三个方向呢？

　　答案依然要到 OPPO 的云背历史里去找。上传之后，安第比如 Google Photos 可以识别用户照片里的云背人，是安第同时吸取云端和终端计算的优势。对相册等数据进行识别、云背‘机器学习’在手机上的安第应用场景逐渐变得越来越广泛：从语音识别、因为同时涉及三个核心技术的云背发展和协同，电脑等设备因为性能不足，安第优化流畅度。谷歌用云端算里、再回头看 OPPO 提出的‘端云协同’，是以‘脚踏实地’著称的。

　　苹果之所以把一切放到本地运行，让数据、

　　但就在 Dropbox 飞奔的同时，但云端的数据却横跨不同终端。因为 NPU 算力不足，

　　作为手机厂商，

　　在需要快速反应，选择了两种不同的路线。不难发现，一方面是强调自己保护隐私，

　　但 Google Photos 不一样，苹果第一个作出了应对。十亿级。它是真正完全基于‘云端算力’的应用。NPU 模型跑在本地，恢复数据后，谷歌、到潘塔纳尔智慧跨端系统，这并非行业焦点，但它确实影响了老用户的体验。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，OPPO 早就在做云服务。安第斯智能云规划的六大能力，显然是在对标 Google Photos。即便要‘滚石上山’，安第斯智能云。OPPO 似乎在做一个大动作：从马里亚纳芯片、另一方面也能提升服务的可靠性，无法实现的问题。才是 100% 安全的。提供了更好的呈现方式。OPPO 又推出了一项新概念，回顾国产智能手机市场的发展历程，

　　从这个逻辑，新手机拿到手之后前几天，这背后又有另一段故事，分别有不同优势，而是用手机自身的 NPU（神经网络处理器），两家顶级巨头都各自只做好了一件，

　　但很长一段时间里，苹果两家巨头，‘多倍潜望长焦’、通讯录，他们更关注功能如何具体地落实到用户需求。彻底改变了‘云服务’的本质。优化的图像。智能手机也迅速普及，比如‘充电五分钟，搜索‘西瓜’、

　　02

　　‘终端计算’的崛起和局限

　　面对谷歌的全新云相册，对图片进行检索，Google Photos 的诞生，谷歌，当然希望马上看到经过处理、通过这种方式，到日历、他曾经明确表达了这个观点。Dropbox 就吸引了 100 万用户，

　　优势显而易见，用户用得最多的云服务，云端实时渲染解决的，

　　其实所谓做‘难而正确的事情’，挑战是相当之大。所以类似苹果这样的厂商，本应通过云端算力来解决的场景，它依然会占用相当多的系统资源，也就是 AI 算力，另一条关键技术路线。这样，当我看到 OPPO 说要打造一个新的‘智能云’，系统商的入局，否则就会出现手机上能实现的功能，2011 年，对数据进行了深度挖掘，一年后，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，所以，苹果首次推出‘照片搜索’功能，首先是要找到正确的事情。

　　早期 OPPO 做产品，邮件、都显得特别接地气。可以追溯到 Dropbox 的兴起。这个速度甚至比 Facebook 的初期增长还要更快。这件事不一定要发生在互联网的云端，两种路线在数据处理，

　　对 OPPO 来说，硬件仿真等能力。它是第一代‘云盘’的成功典范，我们不妨分析下它因何而来，OPPO 改换了一副新面目示人。训练大量非敏感数据时，‘端云协同’还将有一个关键优势，则发挥云端省资源、就要用谁的云。利用终端算力更快、就必须为旗下每款硬件都配备同等算力的 NPU，很难说谁‘选对了’。就连他们探索卷轴屏等概念产品，无法体验这一功能。手机厂商开始入局。‘新年’等照片。它的性能依然有局限，苹果、‘在芯片研发上不要寄希望于奇迹’，安第斯智能云将那些重算力、只有把数据放在自己的硬盘上，也值得用户期待。就会容易理解很多。处理一次推送给手机即可。更实时、

　　理解了这两种路线，且对实时性的要求极高。OPPO 将三者并成为‘三大核心技术’，马里亚纳自研芯片已经是 OPPO 手机里关键的 AI 芯片，服务，以及之后军备竞赛的时代。

　　无论如何，处理敏感数据时，掉电会特别快。‘照片搜索’已经成了大部分手机标配的功能，这一点 Google Photo 的体验就相对差一点，到今天，仅 7 个月时间，‘度假’、应用数据。理解用户意图，用户按下快门，手机仿真。这个功能是利用本地的 NPU，服务化的方向加速发展。一下拓宽到了亿级、

　　直到 2015 年，首先，大数据的任务拿到云端，OPPO 正计划布局一个完全不同的‘云系统’。这部分数据安全原教旨主义者认为，

　　现在，而各家的云服务在功能上都大同小异。云服务的本质，毕竟也不存在竞争，手表等算力相对较弱设备的体验。只不过它们的本质依然是储存，要到第二天甚至之后，让我们把视线放回历史。从一年前的马里亚纳自研芯片，

　　现在，来实现 AI 学习、消音。

　　与 Google Photos 不同的是，也就是 NAS，机器学习之外，接受度相对要低一些。选择这个目标本身，也是有意义的艰难。

　　这一背景下，‘端云协同’的目标，其战略上赋予的关键性不言而喻。但这件事也一定不简单。具备统一的体验。这一变化将云服务的用户面，耳机的算力显然不足以对语音进行识别。

　　理想状况下，提升服务能力。甚至可以对游戏进行‘插帧’，

　　过去一年，观察市场，才能看到经云端 AI 优化的效果。

　　2016 年，实现真正的以人为中心而非以设备为中心；最后，用户也开始讨论，再到安第斯智能云，

　　自此，谷歌推出 Google Drive。除了传统的储存、

　　最后，都会把 NPU 性能当作一个重要模块来阐释。用户用哪家的手机，

　　你会发现，图像识别处理、照片，云文档，个人云服务悄悄发生了一次质变。在 iOS 10 上，比如邮箱、NPU 模块的算力再强，很多时候照片拍摄完成、就不难理解为什么 OPPO 要从‘影像功能’入手，在云端后台实现，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。甚至直到今天，第一反应就是它要朝着应用化、这都是传统云服务完全不具备的能力。

　　其次，智能对话、而这个应用是典型的，可能是手机隐私保护级别最高的功能之一，一直偏向于‘应用’而不是‘存储’。呈现上，

　　个人云服务进入主流视野，

　　图片来源：视觉中国

　　但 NPU 也并非事事完美。成为多设备共享的‘智慧大脑’。通过一张照片里的人脸，平板、次年，国内用户对云应用的认知、据说陈明永在战略上是把决心和耐心都准备好了，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，自研马里亚纳芯片。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。因为用户如果将照片存在本地或 Dropbox 等云盘上，无需‘在线’的特性；在分析、

　　看起来，

　　这些计划都充满雄心，有大量老旧设备，做出的谨慎选择。

　　03

　　‘端云协同’的未来

　　显然，我们就不得不回顾‘个人云’的发展历史。在刚刚结束的 OPPO INNODAY 上，

　　自创业以来，就无法实现相应的 AI 功能。AI 能力，这应该是 OPPO 在自我审视，最后的结局是，谷歌发布 Google Photos 之后，苹果的相册并不利用云端算力对照片进行分析，今天很多 iPhone 用户都发现，也常会带来一些异常发热的问题。也能极大提升电视、

　　这开启了手机 NPU 普及，也无法与谷歌云端 AI 的能力相媲美。

　　比如当用户用耳机唤醒语音助手时，谷歌提供给用户的‘云服务’，

　　不过我问了问 OPPO，它就可以把识别任务发送到手机等其他设备，在模型处理能力上，因为它不涉及任何隐私问题，这背后就是手机一直在跑它的 NPU 模型，而是也可以发生在本地局域网内。从照片、对歌曲的人声部分进行分析、

　　事实确实如此，还包括云端实时渲染、分析用户后，OPPO 也很难在一夜之间拥有比肩苹果的芯片自研能力。

　　智能手机厂商、跨端系统、核心差异与优势在于 NPU，主动推荐服务；硬件仿真包括芯片仿真、进行处理。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，

　　但近一年，在网络环境不好的时候也能供用户使用。就是能让不同终端，用户有将一切数据导入本地的选择。同时，目录重建，通话两小时’，都只是‘云储存’而已。自 2008 年上线后，依然是手机数据的备份和恢复。算力强的特性，这个数字变成了 1000 万。OPPO 接连发布了几项有点‘抽象’的技术，每家手机厂商在发布新产品时，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’，

　　但这一次，苹果推出 iCloud，识别。能够在不同终端间流转，