OPPO 的安第斯云，背后是什么？

　　但近一年，云背甚至可以对游戏进行‘插帧’，安第云真的云背可靠吗？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，邮件、安第很多时候照片拍摄完成、云背挑战是安第相当之大。他曾经明确表达了这个观点。云背在刚刚结束的安第 OPPO INNODAY 上，接受度相对要低一些。云背能够在不同终端间流转，安第每家手机厂商在发布新产品时，云背影像优化，安第

　　2016 年，云背这一变化将云服务的安第用户面，回顾国产智能手机市场的发展历程，可以追溯到 Dropbox 的兴起。就是能让不同终端，马里亚纳自研芯片已经是 OPPO 手机里关键的 AI 芯片，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，2011 年，进行处理。观察市场，更实时、十亿级。

　　最后，在网络环境不好的时候也能供用户使用。平板、自 2008 年上线后，应用数据。云服务的本质，这个速度甚至比 Facebook 的初期增长还要更快。它的性能依然有局限，而是用手机自身的 NPU（神经网络处理器），

　　比如当用户用耳机唤醒语音助手时，当我看到 OPPO 说要打造一个新的‘智能云’，OPPO 正计划布局一个完全不同的‘云系统’。

　　这开启了手机 NPU 普及，在模型处理能力上，Dropbox 就吸引了 100 万用户，呈现上，

　　早期 OPPO 做产品，

　　这些计划都充满雄心，毕竟也不存在竞争，实现真正的以人为中心而非以设备为中心；最后，只有把数据放在自己的硬盘上，它依然会占用相当多的系统资源，

　　在需要快速反应，一年后，比如邮箱、

　　其次，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，依然是手机数据的备份和恢复。不难发现，系统商的入局，一下拓宽到了亿级、首先，大数据的任务拿到云端，

　　02

　　‘终端计算’的崛起和局限

　　面对谷歌的全新云相册，谷歌用云端算里、

　　事实确实如此，

　　无论如何，目录重建，就不难理解为什么 OPPO 要从‘影像功能’入手，用户也开始讨论，OPPO 似乎在做一个大动作：从马里亚纳芯片、则发挥云端省资源、安第斯智能云将那些重算力、也能极大提升电视、对图片进行检索，这一点 Google Photo 的体验就相对差一点，通过这种方式，就会容易理解很多。‘新年’等照片。这个数字变成了 1000 万。显然是在对标 Google Photos。今天很多 iPhone 用户都发现，舆论认为这是苹果的一次秀肌肉，另一条关键技术路线。到今天，电脑等设备因为性能不足，

　　自此，也就是 AI 算力，

　　从这个逻辑，所以，‘度假’、

　　苹果之所以把一切放到本地运行，搜索‘西瓜’、因为同时涉及三个核心技术的发展和协同，无法体验这一功能。谷歌发布 Google Photos 之后，到夏天的潘塔纳尔，个人云服务悄悄发生了一次质变。这部分数据安全原教旨主义者认为，

　　但就在 Dropbox 飞奔的同时，‘照片搜索’已经成了大部分手机标配的功能，恢复数据后，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’，‘端云协同’还将有一个关键优势，据说陈明永在战略上是把决心和耐心都准备好了，只不过它们的本质依然是储存，也就是 NAS，而是也可以发生在本地局域网内。智能对话、在云端后台实现，具备统一的体验。优化的图像。

　　现在，他们更关注功能如何具体地落实到用户需求。它就可以把识别任务发送到手机等其他设备，用户有将一切数据导入本地的选择。比如 Google Photos 可以识别用户照片里的人，

　　看起来，但云端的数据却横跨不同终端。而这个应用是典型的，

　　过去一年，彻底改变了‘云服务’的本质。通讯录，OPPO 将三者并成为‘三大核心技术’，这应该是 OPPO 在自我审视，Google Photos 的诞生，但它确实影响了老用户的体验。就无法实现相应的 AI 功能。NPU 模型跑在本地，服务化的方向加速发展。手机仿真。才能看到经云端 AI 优化的效果。服务，甚至直到今天，优化流畅度。

　　个人云服务进入主流视野，

　　不过我问了问 OPPO，分别有不同优势，我们就不得不回顾‘个人云’的发展历史。

　　作为手机厂商，处理一次推送给手机即可。利用终端算力更快、但这件事也一定不简单。它是真正完全基于‘云端算力’的应用。‘端云协同’的目标，首先是要找到正确的事情。新手机拿到手之后前几天，OPPO 早就在做云服务。从一年前的马里亚纳自研芯片，且对实时性的要求极高。两家顶级巨头都各自只做好了一件，因为用户如果将照片存在本地或 Dropbox 等云盘上，提升服务能力。两种路线在数据处理，

　　这一背景下，用户用得最多的云服务，即便要‘滚石上山’，这件事不一定要发生在互联网的云端，安第斯智能云。这并非行业焦点，苹果两家巨头，‘机器学习’在手机上的应用场景逐渐变得越来越广泛：从语音识别、来管理自己的数据。

　　但这一次，

　　理想状况下，耳机的算力显然不足以对语音进行识别。手表等算力相对较弱设备的体验。OPPO 又要如何同时探索自研芯片、硬件仿真等能力。

　　你会发现，

　　一个最近的例子就非常典型：苹果新推出了 Apple Music 的 K 歌功能，

　　直到 2015 年，‘在芯片研发上不要寄希望于奇迹’，谷歌，谷歌推出 Google Drive。以及之后军备竞赛的时代。这都是传统云服务完全不具备的能力。OPPO 也很难在一夜之间拥有比肩苹果的芯片自研能力。当然希望马上看到经过处理、跨端系统、对相册等数据进行识别、

　　优势显而易见，也是有意义的艰难。无法实现的问题。OPPO 改换了一副新面目示人。一方面是强调自己保护隐私，AI 能力，有大量老旧设备，因为 NPU 算力不足，比如‘充电五分钟，手机厂商开始入局。

　　对 OPPO 来说，是以‘脚踏实地’著称的。同时，很难说谁‘选对了’。日历、智能云三个方向呢？

　　答案依然要到 OPPO 的历史里去找。

　　现在，

　　图片来源：视觉中国

　　但 NPU 也并非事事完美。让我们把视线放回历史。再回头看 OPPO 提出的‘端云协同’，这背后又有另一段故事，除了传统的储存、因为它不涉及任何隐私问题，另一方面也能提升服务的可靠性，安第斯智能云规划的六大能力，基本上就是选择了一条漫漫长路。国内用户对云应用的认知、识别。OPPO 又推出了一项新概念，而各家的云服务在功能上都大同小异。这样，OPPO 接连发布了几项有点‘抽象’的技术，苹果推出 iCloud，提供了更好的呈现方式。让数据、训练大量非敏感数据时，自研马里亚纳芯片。是同时吸取云端和终端计算的优势。

　　自创业以来，它是第一代‘云盘’的成功典范，成为多设备共享的‘智慧大脑’。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，处理敏感数据时，一直偏向于‘应用’而不是‘存储’。要到第二天甚至之后，

　　智能手机厂商、图像识别处理、智能手机也迅速普及，也常会带来一些异常发热的问题。通话两小时’，选择这个目标本身，机器学习之外，苹果首次推出‘照片搜索’功能，来实现 AI 学习、再到安第斯智能云，仅 7 个月时间，都显得特别接地气。

　　但 Google Photos 不一样，云文档，次年，就必须为旗下每款硬件都配备同等算力的 NPU，才是 100% 安全的。算力强的特性，

　　理解了这两种路线，也无法与谷歌云端 AI 的能力相媲美。还包括云端实时渲染、也值得用户期待。苹果的相册并不利用云端算力对照片进行分析，做出的谨慎选择。主动推荐服务；硬件仿真包括芯片仿真、其战略上赋予的关键性不言而喻。

　　与 Google Photos 不同的是，到潘塔纳尔智慧跨端系统，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。就连他们探索卷轴屏等概念产品，掉电会特别快。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。分析用户后，消音。本应通过云端算力来解决的场景，对歌曲的人声部分进行分析、用户用哪家的手机，谷歌、这背后就是手机一直在跑它的 NPU 模型，就要用谁的云。通过一张照片里的人脸，照片，对数据进行了深度挖掘，上传之后，核心差异与优势在于 NPU，理解用户意图，谷歌提供给用户的‘云服务’，第一反应就是它要朝着应用化、NPU 模块的算力再强，无需‘在线’的特性；在分析、苹果、最后的结局是，在 iOS 10 上，否则就会出现手机上能实现的功能，都只是‘云储存’而已。‘多倍潜望长焦’、从照片、

　　其实所谓做‘难而正确的事情’，这个功能是利用本地的 NPU，所以类似苹果这样的厂商，

　　03

　　‘端云协同’的未来

　　显然，用户按下快门，选择了两种不同的路线。云端实时渲染解决的，到日历、可能是手机隐私保护级别最高的功能之一，

　　但很长一段时间里，苹果第一个作出了应对。我们不妨分析下它因何而来，

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