萧箫发自凹非寺量子位报道公众号 QbitAI

　　导语：今天（4 月 26 日），是世界知识产权日。据清华 AI 研究院等统计，我国 AI 专利申请量登顶全球第一，其中相当一部分已经落地应用。

　　我朋友，知春路“高圆圆”，最近怀疑 AI 是一场营销骗局。

　　“AI 过去两年一度热得发烫，万事万物皆可 AI，比如手机的第一卖点也都是 AI……然后呢？”

　　她举着自己的手机，说很少有铺天盖地的 AI 标榜和宣传，但从大学以来，就是换机首选。

　　我一看，是 OPPO。

　　我回答她，你错了，OPPO 只是说得不多。

　　OPPO 不重视 AI 吗？

　　当然不是。

　　根据公开资料，OPPO 的成名绝技——自拍、摄影等功能，背后都有 AI 技术的影子。

　　很多 OPPO 的忠实用户，可能很享受 OPPO 的影像系统带来的效用。

　　却往往会忽略，背后发挥作用的“感知人像”和“画质增强”两个引擎，都是 AI 驱动。

　　感知人像引擎，负责对拍摄时的人像区域进行优化，包括 AI 人脸关键点检测、AI 超清人像（暗景/长焦拍摄）、OFL 肤质优化、人脸畸变矫正四大项技术。

　　画质增强引擎，则包含多帧 HDR 等算法，保证用户在各种场景下拍出满意的视频及照片。

　　而且，像人脸关键点检测、超分辨率、语义分割、自动补帧这些基础 AI 技术，OPPO 的自研算法已经都在 CVPR 等 AI 顶会、以及各种 AI 视觉榜单中崭露头角。

　　△ 独创的超分算法，夺得 CVPR 2020 榜一

　　而且其中的不少 AI 技术，是有据可查的专利——

　　例如，“人脸识别方法、装置、电子设备及可读存储介质”中，基于参数化人脸模型的实时 3D 稠密关键点检测与 3D 人脸网格重建。

　　针对手机端使用，OPPO 自研了轻量型的人脸关键点检测 AI 模型。除了关键点信息以外，这一 AI 模型训练时，还加入了关键点可见性、人脸角度判断等辅助信息。

　　在 WFLW 人脸关键点检测数据集上，NME（Normalized Mean Error）为实现了 4.74% 的检测精度误差，且能以 100+fps 的帧率在移动平台上运行，解锁手机安全又毫不费力。再例如，针对由摄像头硬件引起的人脸拍照变形，OPPO 研发的“一种局部畸变的校正方法及移动终端和相关介质产品”专利。

　　随着硬件技术的提升，目前的主流手机摄像头，视场角（fov，field of view）已经达到了 80°，超广角摄像头更是达到了 120°，这意味着在拍摄人像时，不可避免会出现人脸畸变（50°以内才能避免）。

　　为了让你的脸不被摄像机“拽扁”，在拍照时，AI 会自动生成透视投影和球极平面投影两种照片，并“抠出”球极平面投影中正常的人脸，放进照片中。

　　听起来很简单，但实际上，球极平面投影出来的图像，会比正常图像偏小。为了让抠出来的人脸和画面保持一致性，“P得无痕无迹”，还得在模型中加上补偿算法。

　　除此之外，这一算法模型还包括人脸降噪、锐度优化和细节提升几个子模块，目的就是能在暗光、变焦场景下也能拍出清晰的人脸效果。

　　上面这些，都是“感知人像引擎”中的技术专利。而在“画质增强引擎”中，用到的 AI 技术只多不少。

　　例如，超级防抖算法。

　　AI 通过抓取陀螺仪、加速器和传感器的数据，自动对运动轨迹、姿态和曝光进行判断，来区分不同的场景，为图像拍摄匹配不同的防抖策略。

　　而对视频拍摄来说，这一防抖算法还具有运动趋势判断的功能，可以自动选取振幅相近的画面组成相邻帧，极大地降低成片的抖动感。

　　又例如，将夜景和 HDR 算法融成“组合拳”，用于亮度调节。

　　亮度值（lux）低的时候，AI 自动启用夜景算法，提升亮度；亮度值高的话，就启用 HDR 自动调节算法，提升局部亮度、抑制高光。

　　光是实现这一项技术，就涉及 3 个环节，包括画面整体、局部优化，以及多帧融合，以减少提高亮度带来的时域噪声。

　　没错，OPPO 是对 AI 技术最重视的手机厂商——就专利数量而言，甚至没有之一。

　　根据清华大学人工智能研究院、清华-中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告 2020》，2011-2020 十年间，OPPO 在国内 AI 专利申请数量统计中排名全国第三。

　　截至 2021 年 3 月 31 日，OPPO 在 AI 领域的全球专利申请超过 2450 件，主要布局在计算机视觉、语音技术、自然语言处理、机器学习等方面。

　　而且对于 AI 等前沿技术的重视，还有进一步加强之势，体现在公司级战略上。

　　比如 2020 年 11 月，OPPO 正式发布“3+N+X”科技跃迁战略，明确将 AI 作为能力中心之一：

　　3 大基础技术能力：硬件、软件、服务N个能力中心：AI、安全隐私、多媒体等差（X）异化技术：AR、闪充、影像、新形态等而近年来，领军人才接连加盟、高精尖技术人员相继引进，也是 OPPO 重视 AI 等技术的风向标之一。

　　所以 OPPO 没有 AI、不重视 AI 吗？

　　自然不是。

　　但知春路“高圆圆”的感觉也并非完全不对，因为 OPPO 对 AI 的宣传，确实相对声势小很多。

　　这与 OPPO 自身的风格和选择有关。

　　“AI 为人”，不必过分强调

　　我们把问题抛向 OPPO 副总裁、研究院院长刘畅，他给出这样的回答：

　　“科技公司真正的实力，不一定需要通过营销和宣传才能体现。”

　　刘畅认为，OPPO 内部的技术理念，也不提倡把技术挂在嘴边，或者成为用户认知上的负担。

　　用户选择你的科技产品，享受科技带来的便利，但不必知晓背后复杂的原理，不必增加认知上的负担，真正有科技力的产品，用户不必“感知到”科技的存在。

　　OPPO 把这个理念称为“科技为人”。

　　比如在 AI 成像在业内宣传热闹之前，OPPO 用户其实就已经有实际体验，他们的手机在逆光环境下也能清晰成像，他们的手机夜间拍视频也明亮饱满，画质有保障。

　　但这些用户只需要感知到效果好，而不必被告知和灌输繁琐的技术原理。

　　再比如，OPPO 用户发现，自己的手机放置于桌面，目光所至屏幕点亮，目光移开屏幕又熄。颇有王阳明“你未看此花时，此花与汝心同归于寂”的哲学意味……在日常场景中也非常实用。

　　但这些用户不必知道，背后涉及的 AI 感知和眼球追踪等技术。

　　其实对于手机行业来说，新技术很多，可以加强自身黑科技形象的技术也有很多。

　　那么，评判、选择的标准是什么？

　　刘畅透露，对于 OPPO 内部而言，从应用场景来看，技术通常会被划分优先级。

　　如相机、相册、语音助手（如小布 Breeno）、视频软件（如即录）这些用户经常使用的功能，属于头部应用场景；而对于图片优化、证件照拍摄等关注度略少的功能，则属于尾部场景。

　　而从技术研究本身来看，一项 AI 技术是否值得钻研，同样有“前沿”或是“有用”的评判标准。

　　在 OPPO 研究院，则有着3:5:2 的说法，其中 30% 的投入，用来做产品和业务的技术转化，将一些 AI 算法与场景结合；50% 做前瞻性布局，如 AR 技术驱动；20% 则靠天才或“疯子”驱动研究。

　　然而，无论场景优先级，还是“前沿”和“有用”，都并非 OPPO 评判技术的核心标准。

　　在 OPPO 内部，选择前沿技术展开创新和突破，最关键的标准在于——给用户带来的价值。

　　而对用户和使用效果的关注，甚至从技术立项和研发之初，就会成为标准。

　　背后的核心理念，也是 CEO 陈明永所强调的“致善式”创新，不做关注竞争和友商的创新，关注用户和用户需求本身，遵循本分。

　　在 OPPO 研究院，新技术立项和选择，会有“终极使用设想”——会大致以怎样的方式给用户带来怎样的体验提升？

　　这种标准下，有些功能很小，但用户刚需时很爽，就做。

　　比如 OPPO 手机中，有一个叫“AI 证件照”的功能，使用频次不高，但当技术人员描绘使用设想，并论证对用户实实在在的价值后，OPPO 选择了开发它。

　　又例如，已在 OPPO 商店上线的《表情包大作战》小游戏，能用 AI 算法同时识别多个人的表情，一起参与游戏，迅速拉近亲友同事伴侣间的关系（手动狗头）。

　　所以如此理念和机制下，OPPO 的用户时有惊喜，而且忠诚度很高。

　　对于科学家和技术工程师而言，这样的理念和机制，也让他们不断被用户的由衷称赞所激励，动力和成就感十足。

　　视频防抖、眼球追踪、125W 快充“饼干充电器”，可变色手机……一茬接一茬的创新能力和体验，就这样被驱动产生。

　　当然，OPPO 的这种理念也并非全无劣势。

　　如果技术的应用和创新，总是以用户体验、感知效果为导向，就会导致一个悖论：

　　不去使用的话，就没有机会去感知。

　　更直白来说，这是为什么也有玩家，把技术和科技创新，喊得响亮的原因。声势越大，用户直观受影响的可能性越强，接触并使用产品的可能性也就越高。反之亦然。

　　所以 OPPO 就从没有过纠结吗？

　　刘畅说，没有。

　　在 OPPO 研究院搞创新会是怎样的体验？

　　这位 OPPO 副总裁、研究院院长说，因为 OPPO 的理念就是如此，如果公司上上下下都是这样，就不会有纠结。

　　所以 OPPO 研究院虽然成立不算早，但理念和思路格外清晰——

　　依然要以用户价值为导向、以人为本。

　　与贝尔、施乐等侧重于理论、基础的研究院不同的是，OPPO 从成立伊始，聚焦点就是应用性研究。

　　相比于施乐所发明的图形界面、手机、Pad、电池等产品本身，OPPO 看中的是这些产品背后的技术价值，即如何才能更好地应用它。

　　也就是说，OPPO 研究的并不止是算法本身，而是算法的体验度，包括优化应用时的响应时间、与硬件结合、数据选取、精确度等等指标。

　　这样在迭代、加速一项 AI 技术的同时，也能反过来证明一些理论研究、从而加速技术创新。

　　并且因为身处大众消费电子产业，用户的反馈实际也会快速而直接，对于科研和技术人员而言，堪称立竿见影。

　　这让科研和技术容易获得成就感。

　　而且作为一家创办于 2004 年的公司，OPPO 其实经历过不少新技术驱动的新产品创新周期，整个市场声量会变得很大，多音复义，众声喧哗……希望最快速影响更多的用户。

　　但跨过最初的“风口”之后，留存的本质，依旧是产品体验。

　　所以目光拉长、时间维度拉长，产品的竞争力依然在于体验，而不是时髦技术的营销和宣传。

　　刘畅说，做时间的朋友就不会慌。

　　当然，这或许还跟 AI 等技术的内在特性息息相关。

　　从 AI 的发展来看，作为基础性技术，AI 正在被应用到更加基础的领域中，如声光水电，不知不觉中渗透进我们的生活。

　　我们现在无时不刻离不开电，但我们不再强调“电”本身如何如何神奇。

　　AI 也是，甚至一切技术皆如是，最终还是指向于人，服务于人。

　　所以 OPPO 基于“AI 为人”展开的一切，看起来是一条更难的路，实际是更为本质的路：

　　当智能产品最终趋于同质化时，技术终将为解决刚需而服务。