2018-2024年中國手機讀卡器行業市場全景調研及投資價值評估咨詢報告
手機讀卡器研究報告對手機讀卡器行業研究的內容和方法進行全面的闡述和論證，對研究過程中所獲取的手機讀卡器資料進行全面系統的整理和分析，通過圖表、統計結果及文獻資料，或以縱向的發展過程...
AI手機究竟如何尚且模糊，頭部玩家就已爭先恐后。手機芯片中是否集成AI處理器，將會成為行業差異化競爭的關鍵點。
同樣從系統AI切入的還有小米。小米在招股書中描述，自己是一家以手機、智能硬件和IoT(物聯網)平臺為核心的互聯網公司。物聯網是一個整體生態，并非設備的簡單疊加，AI是核心驅動力。
2017年7月小米發布了智能音響，搭載了語音系統“小i”，用以作為入口，操控包括小米電視、凈化器在內的生態鏈產品。到今年6月，最近一次小米發布會上，小米AI已被內置進了MIUI 10，登陸搭載驍龍845的小米8。
各自搶占AI入口，已在行業中形成共識。從這個意義上講，AI拓寬了手機終端的能力，讓手機從信息終端延展到了提供生活服務的平臺。這或將重塑手機在整個信息產業鏈中的位置。
2018年初，國內多家手機廠商聯合發起了“快應用”聯盟。未來用戶，不需要再通過APP商店安裝服務類軟件，加速了上述戰略的進度。
多位業內人士認為，這意味著手機公司很有可能進入互聯網平臺的核心領地——為用戶整合個性化的生活服務。
這使得巨頭的姿態逐漸變化，與終端合作的趨勢越來越明顯，雙方開始滲透彼此的觸角。
2017年底，小米與百度達成了IOT及AI方面的深度合作。時任百度集團總裁兼COO陸奇表示，“多個朋友比多個敵人要好。”
自2017年宣布戰略重心轉型人工智能后，百度一直想要建立AI生態，但在智能硬件端布局寥寥，無法支撐落地。小米在其招股書中透露，截至2018年3月31日，小米投資和管理了210家生態鏈公司，其中90家集中在硬件和生活消費品，已經連接超過1億臺的設備。與小米的合作能加快百度AI生態建設。
各有瓶頸
盡管AI已成為各大手機廠商的首要戰略，但要形成生態卻并不容易。
這也是目前最讓趙明頭疼的，他說，自己考慮最多的是“整個生態應該構建成什么樣子”?
從去年起，榮耀就已經開放了自己的API接口，開始跟互聯網平臺公司及開發者談合作，但遺憾的是，整體進展并不算快。
一位AI芯片業內人士對記者表示，他目前最大的擔憂是硬件條件準備好了，但沒有開發者參與進來，那過去這一年就白做了。
任何一家對生態有野心的公司，都會向自己產業鏈的上下游滲透。成功的關鍵是能否使生態系統中各方受益。典型的生態建設如圍繞安卓建立起的應用生態。為了迅速做大開發者規模，有些平臺主導方甚至在初期許以超高分成和合作資源。
2018年初，華為發布了AI開發平臺HiKey 970，推動AI應用生態搭建，并將投入10億元用于鼓勵開發者創新。
不過，人工智能專家劉峰認為，這還不是AI生態突圍的關鍵，行業對AI手機的共識是什么，以及AI手機與智能手機的斷代區別何在，才是核心。解決這個問題，才能消除開發者及合作伙伴的疑慮。
5月的《AI終端白皮書》中，將AI手機所必需的能力分為人臉識別、語音助手、場景識別、系統優化等。而在應用層，終端需要支持不少于200個人臉特征點的美顏算法，拍攝主體的背景虛化，AR以及拍照翻譯，比如路牌、菜單、商品說明等。
這是一個積極的行業信號。按照趙明的設想，當行業有了共識，再基于AI引擎優化體驗，就能逐漸形成自己的生態。
技術問題則是另一個瓶頸，尤其是小米及vivo這樣，受制于上游芯片商的廠商。
小米的AI部門成立不算晚，2016年底其探索實驗成立，核心團隊由小米電視及小米云共同搭建。但關鍵AI技術仍靠購買以及合作。
小米探索實驗的相關人士對記者表示，盡管包括NLP(自然語言處理)在內的核心研發，都由自己團隊完成。但大部分技術整合交由包括思必馳、聲智科技等在內的人工智能公司提供支持。
這意味著小米的AI交互方案很難快速推進到更多設備品類里，形成生態。
而為了快速布局AI生態，vivo的做法是與AI創業公司大量合作。去年，為了尋找最合適的技術合作伙伴，沈煒曾經親自帶技術團隊前往美國硅谷、波士頓等地，走訪MIT等研發機構和創業公司。
盡管與外部技術資源合作能加快AI生態落地進程，但并不代表這些手機廠商能夠完全倚重對方。事實上，大部分AI技術公司很難向手機廠商開放自己的核心代碼及數據。而后者對硬件的人工智能發展有決定性的作用。
“人工智能的很多數據來自互聯網知識、航空管家這類信息，大家一定要合作，當涉及到對方的部分時，就會出現一些斷點。” 趙明表示。但他認為這一部分并不著急，最重要的是前期的溝通和理解。
以小米的語音交互為例，由于依賴于海量問答信息，其生態體系朝智能化發展，背后需要龐大的知識庫支持。這一點百度能夠提共支持。但后者應更多是將自己的技術及數據包裝成產品，通過接口的方式，向用戶提供標準化服務。同時會根據合作的緊密程度，做數據等其他方面的定制化處理。
對大部分手機廠商而言，最終能走多遠，取決于自身AI能力的大小。
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