Google將推採用自研晶片的Pixel 6,能撼動iPhone 13地位嗎?
Google將推採用自研晶片的Pixel 6,能撼動iPhone 13地位嗎?

這次Google可說是搶了爆料人的「飯碗」。

在OnLeaks等爆料人發布Pixel 6的產品資訊之後,Google居然來了一波主動確認,公佈了Pixel 6系列的詳細外觀、攝影機配置、自研晶片等,甚至直接在Google Store上架了Pixel 6頁面。

這在對產品保密極為看重的手機行業並不多見,據Vice報導,前段時間蘋果甚至還向爆料人發出信函,要求停止發布相關產品資訊。

看似違背常理,其實是Google在為這台旗艦手機造勢,以往Pixel雖然有自己的特色,但在整個手機市場中算不上主流,市場佔有率也不高。

顯然,這次自研晶片給了Google充分的信心,要與三星、蘋果一爭高下。

耗時四年,Google造了一顆「AI」晶片

Pixel6系列上的這個自研晶片傳了幾個月,現在終於塵埃落定,Google將其命名為「Tensor」。

比起幾個月的爆料,這顆晶片的研發週期要來的久得多,Google CEO桑達爾・皮蔡(Sundar Pichai)表示為了這顆晶片,它們耗費了4年多時間,有趣的是4年前也是Google收購HTC手機業務的時間。

HTC曾經是Google Nexus系列手機的合作商,Google顯然是希望透過收購它,在手機領域一展鴻圖,如今到了開花結果的時候了。

Nexus One
Google與HTC合作推出的Nexus One

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這次Google並沒有公佈人們比較關注的CPU和GPU性能方面的資訊,而此前外媒9to5Google曾曝光稱這顆自研晶片是Google和三星合作研發的,性能方面很可能和三星的Exynos晶片接近。

具體還是要看今年秋天的真機表現。

從Google一系列操作來看,Tensor自研晶片的亮點很有可能並不在CPU或是GPU,而是它的TPU單元(Tensor Processing Unit),晶片都用TPU來命名了,可見Google的重視程度。

TPU
正在運行的 TPU

TPU原本是Google用於人工智慧和機器學習的智慧晶片,常配合Google自家的開源機器學習平台TensorFlow使用,TensorFlow擁有豐富的訓練工具、數據庫等,兩者以往多在雲端運算、企業服務等領域配合使用。

相比常見的CPU和GPU,TPU更多用於低精細度但量大的運算。其運算能力十分強大,AlphaGo圍棋機器人就使用了這一晶片,在Google相冊中,單個TPU晶片每天能處理超過1億張照片。

其計算性能可想而知,也因此Google將其應用在了自家的搜尋、Google街景等服務當中,以更快的速度提供給用戶更準確的結果。

這次TPU被應用到了手機當中,Google高階副總裁Rick Osterloh表示在Tensor的加持下,Pixel可以運行「數據中心級」的人工智慧(AI)模型,堪稱一台行動AI電腦。

而且還是可以離線運行的,也就是說透過Tensor的運算改善手機體驗,並不需要將數據上傳的雲端,Google不會透過網路將你的私人照片上傳的網路數據庫中。

google
聽起來像是工業應用產品被放到了移動設備當中,有「降維打擊」的意味了,不過說到底,算力再強還是要看落地應用。

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Google想拓展AI在手機上應用的深度和廣度

不出意外,運算攝影仍然是Pixel 6系列上這顆自研晶片核心應用場景之一,遺憾的是Google並沒有向公眾放出真機拍攝圖片,僅有Gizmodo、The Verge等少數媒體看到了應用實例。

為了充分展示Tensor晶片的能力,Google設置了一個對照組,在開啟和不開啟的兩種情況下,抓拍一位頻繁活動的孩子。

未經過Tensor晶片處理的照片中孩子的臉部和手都比較模糊,而另一組對照組則清晰了不少。

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之前的Pixel系列手機也展示過類似的能力,即Google賴以成名的HDR+演算法,在人們按下快門鍵的同時,手機後台其實會自動拍攝多張不同曝光程度的圖片。

並將圖片分割成多個細小的特徵塊,透過機器學習選擇合適的特徵塊,並對其進行變換,打個可能不那麼恰當的比喻,就像是為圖片加一層濾鏡。

在這個過程中Google的人臉識別演算法也會發揮作用,幫助手機快速識別到人臉,選擇合適的特徵,最終多張照片合成一張清晰且自然的圖片。

而且這次Pixel 6系列帶來了後置三攝設計,包括一個廣角鏡頭、超廣角鏡頭和一個支持4倍光學變焦的長焦鏡頭。

更多的鏡頭組合能讓手機拍攝時捕獲更多的訊息,作為對照組,透過機器學習找出更合適的細節,最終輸出一張暗部細節更清晰、高光銳利,更討好人眼的高品質圖片。

聽起來是不是像圖片後期處理的過程,運算攝影正是為了簡化攝影過程,讓更多普通人也能以簡單的方式拍出清晰討好眼球的照片。

而這只是Tensor晶片的牛刀小試,Google高階副總裁Rick Osterloh表示他們已經將HDR算法應用到了影片拍攝領域。

在整個拍攝過程中,手機能實時調整白平衡參數,並且快速捕捉到太陽等元素進行拍攝優化,讓視頻更清晰自然。

這顯然對手機運算力提出了更高要求,可見Tensor晶片的TPU單元算力是多麼實用。

在影片方面Google同樣設置了對照組,Pixel 5、Pixel 6和iPhone12 Pro Max拍攝同一視頻,視頻分辨率和幀率分別為4K和30Fps,結果包括The Verge、Gizmodo在內的媒體均認為Pixle 6表現最好。

作為Google口中的「行動AI電腦」,它的應用必然不止於運算攝影,在功能廣度方面,Pixel 6系列亦有突破。

Google在翻譯、語音識別領域已經推出了多項服務,這次透過Tensor它們來到了Pixel 6系列上,而且經過了不小的增強。

在YouTube等Google系軟體服務上大多都有一個「即時翻譯」功能,現在Pixel 6也能使用了,將不同的語音轉換為英語。

語音識別同樣也是加強的功能,通過語音你可以操控手機,比如Google的Gboard鍵盤可以根據你的語音輸入簡訊內容,而且具備較為不錯的識別速度和準確性。

同樣的,這也會被用於Google的語音助手當中,讓它更好的識別理解你的指令。

值得一提的是,現在這些功能均不需要透過網路,而是可以直接在本機運行,這依舊都有賴於Tensor的高運算力,和對機器學習的深耕。

隨著Pixel系列的不斷發展,相信還會有更多的手機功能被改造優化。

離正式發布還有幾個月時間,Google就透過大規模的自曝引發了大量討論,給看客們畫了一個巨大的餅,同時也讓真機表示更受期待。

異類,還是行業之光?

一直以來手機都被認為是一個硬體驅動的市場,更好的Soc、更高素質的鏡頭、高清晰完整的螢幕等等促使人們升級換新,手機市場在新技術的浪潮下穩定前進。

Pixel系列的出現給出了一份截然不同的答卷,軟體成為了核心,甚至是驅動硬體升級的主要原因之一,這似乎更符合安迪-比爾定律。

2016年Google發布初代Pixel,贏過了同期的兩大旗艦三星和iPhone,也讓人們意識到運算攝影的強大,它試圖將拍攝成像這個物理問題變為一個可解決的數據問題。

在硬體短期內無法突破的情況下,運算攝影所代表的機器學習逐漸成為了的手機行業的新趨勢,你能在越來越多手機廠商的功能、宣傳中看到AI的身影。

蘋果2019年推出了自家的運算攝影技術Deep Fusion,最近華為在P50系列上也公佈了相應的運算光學技術。

攝影之外的應用也有不少,華為和小米都推出了類似的「影片字幕」功能,自動識別手機播放的音頻內容,自動翻譯為中文字幕。

而對螢幕頗為關注的OPPO則帶來了多個顯示技術,包括增強畫面清晰度的「影音超清增強」功能,增強色彩顯示的SDR轉HDR技術。

在其他手機廠商持續關注AI時,Google Pixel雖然在持續前進,但前進的速度顯然是慢了下來,最佳銷量仍然是2019年的發布的Pixel 4系列,為年銷量720萬台。

從Pixel 6系列硬體大升級中可以看出Google的野心,其高階副總裁Rick Osterloh也表示要投入遠超以往費用為Pixel 6系列行銷。

根據以往的經驗,人們對於高端旗艦的期望除了單項突出,更希望它是一個各項均衡,都能做到標杆級的產品。

Google這次要與蘋果正面競爭,進入高端市場,除了攝影方面做出特色,螢幕、續航等同樣不可以拖後腿,而作為一款「AI」手機,能否在顯示等關鍵功能中做出差異性,也是它是否能成功的重要影響因素。

而Pixel系列一旦成功,也會給其他廠商作為參考,引導行業加大對軟體的投入,最終提升我們手中手機的體驗。

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:林佳葦、蕭閔云

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關鍵字: #Google #Pixel

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