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作者/王浩达
图片来源:工具生成。
在刚刚结束的WWDC 2023大会上，苹果再次选择“谨慎对待”当下大火的人工智能。相比“人工智能”，苹果似乎更喜欢用“机器学习”来还原技术的本质...
苹果在2017年6月5日的WWDC 2017主题演讲中首次提到了“机器学习”这个词。当时，苹果高级副总裁克雷格·费德里吉(Craig Federighi)宣布了两个机器学习框架，Core ML和Create ML，这使得开发者可以更容易地在苹果设备上集成机器学习模型。也正是在这次WWDC之后，苹果一直在不断推动机器学习技术的发展和应用。
对于大多数消费者来说，提到苹果的人工智能，印象最深的应用就是Siri，漏洞百出。自2011年iPhone 4S首次亮相以来，它就成为了所有人“调情”的对象。时至今日，Siri的通讯能力依然不在市场前列，成为很少有人关心的鸡肋功能。面对人工智能行业的井喷式增长，在人工智能领域迟迟没有新动作的苹果，让业界普遍认为其开始进入“掉队”行列。
根据市场的一个角落，苹果更喜欢“准确”。
面对各种质疑的声音，苹果CEO库克表示，苹果本质上是一家硬件制造商，公司不存在像谷歌或微软那样通过升级软件来提高生产力的压力。
在WWDC 2023中，苹果还推出了iOS 17系统，为用户提供了一系列新的功能和改进，包括电话和FaceTime的个性化和交互功能，全新的日记应用，新的待机模式，新的动态小工具，CarKey数字车钥匙功能的增强，ARKit API框架的改进。
依靠简单、优质、个性化的产品和服务，苹果赢得了大量的好评和忠诚度。在移动市场，以其份额和封闭高效的iOS生态圈优势吸引更多用户。与此同时，苹果不断创新拓展产品线，打造了Mac、iPad、Apple Watch、AirPods、Apple TV等一系列自生态产品。
简而言之，苹果强大的品牌号召力和生态影响力，使得其消费电子产品(奢侈品牌除外)在定价上有着类似的“天花板”，但在销量上仍然牢牢占据着市场的一角。强大的产品优势是苹果的独特优势，但强大的开发者号召力也是其App Store长期以来为苹果贡献收入的因素之一。这意味着，在开发者对人工智能需求日益增长的今天，苹果的谨慎态度并不意味着不正视这项技术未来的发展和前景。
“曲线救国”的服务硬件，苹果只是没有做大模型。
苹果作为硬件厂商，有自己的芯片、服务、系统等产品。这些产品的完整生态也为苹果在人工智能领域提供了强大的基础设施和平台，可以实现软硬件之间的高效协作和优化，提升用户体验和性能，更好地保护用户隐私。
即将发布的iOS 17也采用了Transformer语言模型，可以根据用户的语义和语言习惯预测输入单词，让自动纠错更加准确；在语音识别方面，iOS 17使用了神经引擎，使得语音识别更加准确。
值得注意的是，目前，人工智能领域的数据和隐私泄露风险以及人工智能的监管已经成为全世界共同面临的问题。国内外出台了一系列政策法规来维护人工智能的发展。就连ChatGPT之父Sam Altman也在听证会上向政府申请对OpenAI进行监管。
Unity中国人工智能技术负责人包先生告诉大模型屋，人工智能对数据如饥似渴。目前，数据和隐私安全等问题在一定程度上延缓了人工智能的发展，这就需要企业高度关注数据调用问题，在保证用户隐私不受侵犯的基础上，寻求推动人工智能进步的途径。
而苹果对用户隐私和数据安全的重视是业内有目共睹的，甚至将其隐私保护功能作为产品的重要卖点。苹果采用了加密、生物识别、差分隐私等多种技术手段来保护用户数据不被泄露或滥用。同时，这将使苹果的人工智能业务以更合规的方式接触和使用用户数据，更准确地服务用户，并大大提高人工智能的响应速度和可靠性。
Vision Pro舞台堆叠艺术。
在即将发布的Vision Pro产品展示中，我们不难发现，虽然苹果没有提到“人工智能”，但似乎所有的新动作都是围绕着“人工智能”展开的。
Vision Pro还使用了基于Transformer的语音识别模型，使语音识别更加准确。能够有效处理自然语言的序列数据。作为基于自我注意机制的深度学习模型，还可以自动纠错和预测单词，提高了语音识别的准确率。
同时，Vision Pro还依靠视觉生成建模，通过前置摄像头扫描人的面部信息，基于机器学习技术，系统将使用先进的编码神经网络为用户生成一个“数字头像”。利用先进的机器学习模型，根据用户的眼球追踪和瞳孔状态，可以预测用户的身体和大脑状态，比如对当前事物是否好奇，是否走神，注意力是否分散等等。
这些数据可以帮助Vision Pro提供更加个性化和智能化的体验，例如根据用户的注意力、放松或学习情况更新虚拟环境，或者根据用户的眼睛注视方向创建生物反馈。
还有Vision Pro搭载的卷积神经网络，通过卷积层、激活层、池化层、全连接层实现高效准确的图像识别和物体检测功能，为用户提供丰富逼真的混合现实，在自动驾驶、安防监控、医学图像分析等领域发挥重要作用。
值得一提的是，Vision pro也是目前市面上唯一一款完全不需要组装手柄就可以控制的MR头显。因此，如果要通过动态捕捉、动态分析、眼球追踪等技术实现人机交互，就对Vision Pro的计算和处理能力提出了极高的要求。
Vision Pro内置M2和R1芯片。M2芯片负责运行操作系统和应用程序，而R1芯片负责定位、协作、视觉图像处理或传输。
R1芯片是苹果公司专门为Vision Pro设计的新芯片。专门用于处理传感器数据和空之间的计算。它可以在12毫秒内将新图像传输到显示器上，这比眨眼的速度快8倍。这对于提供与现实同步的沉浸式混合现实体验非常重要。可以说，为了实现机器学习满足用户需求，R1芯片是苹果在人工智能时代交给世界的“答卷”。
对于苹果来说，或许“机器学习”这个词更准确地描述了苹果的技术特点。不过，透过Vision Pro、iOS 17以及整个苹果生态系统不难看出，苹果并不想模糊定义人工智能。他们热衷于利用技术来改造或扩大产品类别，建立自己的品牌，而不是使用行业常用的词汇。
诚然，与ChatGPT这样的大人工智能模式相比，苹果在人工智能领域的积累并不能使其具备iPhone那样的“改变世界”的能力，但借助Vision Pro这款产品，苹果试图教育世人，AI如何与空之间的计算场景相结合来玩“1+1 >；2”效果。另一种形式的XR实现(之前是微软的HoloLens)开启了行业进入“空 inter-computing时代”的大门。
相比微软、谷歌等公司，苹果对人工智能技术的开放程度较低，但依靠巨大市场需求的支撑，苹果更倾向于维持产品带给用户的优质体验，无论是“机器学习”还是“人工智能”。能给用户带来什么？大样板房认为，无论是硬件还是软件用户，在使用时只关心产品是否能更完美地匹配自己的需求，有多少计算能力和数据参数能最终给产品打分，只能是消费者的满意度。我相信人工智能发展的最终形态会朝着平民化和日常生活化的方向发展。
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