蘋果能否用AI「救市」？

圖片來源：視覺中國

文｜腦極體

「年年唱衰蘋果，年年市值新高」的魔咒好像要失靈了。新iPhone訂單被砍、股價暴跌、市值被微軟反超，這一系列壞消息即使放在美國科技股齊齊頹靡的大背景之下，仍然顯得特別刺耳。

唱衰蘋果的聲音中，除了對於新硬體價格太貴、創新乏力的吐槽之外，還有不少是沖著蘋果的AI政策來的。當谷歌、亞馬遜都把AI列在業務發展的第一順位，微軟甚至靠AI打一場翻身仗時，蘋果不溫不火的態度和當前的成績似乎都不能令人滿意。

像在今年9月voicebot.ai的調查報告中，蘋果智能音箱HomePod在美國的佔有率僅達到4.5%，不僅完全無力參與亞馬遜和谷歌的第一第二之爭，還深受「其他」類目中一些廉價品牌的影響。

科技界的技術風潮更迭就是這樣，就像演藝圈裡，一開始你做你的唱作藝人，我做我的流量鮮肉，可突然某一天開始流行在綜藝節目上比拼演技了，不去可能會被遺忘，去了沒演好，可能還會被群嘲。

當然，即使在今天我們也並不認為蘋果因此陷入困境，而且我們也能看到，蘋果在AI方面的探索速度正在不斷加快。一邊著手收購了大量音頻分析、智能推薦、AI開發等等相關領域的創業公司，一邊挖谷歌牆角帶走了曾經的AI部門主管。

那麼蘋果會以怎樣的姿態進行「AI救市」，我們可以從蘋果AI的現狀出發進行一些簡單的探討。

三岔口：蘋果的「後路」，全是AI

從很多跡象中都能看出，蘋果現在正在把重心逐漸從手機和PC產品中轉移。像儘管iPhone X用了十個月才達到6000萬的銷量，但在下一代產品中，蘋果仍然保持了較高的價格。又像是在今年的蘋果開發者大會上，蘋果難得的沒有推出硬體產品，而是著重介紹了軟體層面OS系統的更新。同時我們還能聽到一些關於蘋果視頻流媒體甚至蘋果造車的傳聞。

這並不代表著蘋果不再重視iPhone 和Mac系列，反而更像是一種找後路式的嘗試——如果不賣手機和和電腦，我們還能賣什麼？

在安卓軍團攻勢愈發迅猛的今天，蘋果的確應該思考這個問題。

而蘋果為自己設置的「後路」是一條三岔口：通過iWatch、iPad以及HomePod關聯的Iot網路擴散硬體池；通過以AppleMusic為代表的內容產品發展流媒體；擴展ARkit、CoreML、Sirikit等開發工具鞏固應用市場優勢。

如果說原本的手機和電腦硬體基礎是蘋果的存量市場，那麼蘋果目前就是在不斷增加iOS生態成員去鞏固存量市場，同時又通過流媒體和應用市場在存量市場之中拓展增量。

其中蘋果的AI路徑，其實和這些「退路」是高度重疊的。蘋果最近在AI上的布局與舉措，同樣也是三管齊下。

首先，是通過HomePod為入口組建的HomeKit家庭物聯網網路。

雖說HomePod比起Echo這類競品來，最大的優勢是音質感人，但HomePod所設置的六個麥克風陣列和A8晶元，也確實是沖著家庭場景語音交互中心去的。而從2014年就已經出現了的HomeKit也在這兩年放寬了准入門檻，接入了大概一百三十多家合作夥伴（當然和Echo比起來這個數量仍然不值一提）。尤其是和CarPlay之間的關聯，更讓車與家兩個場景也能實現聯動。

同時AppleMusic也成了蘋果的流媒體智能推薦試驗場。

這一兩年間蘋果接連收購了很多家和音樂有關的創業公司，例如音樂分析引擎Asaii、聽歌識曲軟體Shazam等等。這些創業公司唯一的共同點就是通過機器學習對於音樂進行分類、識別和推薦。同時類似的功能也正出現在AppleMusic上，相信等到明年蘋果的視頻流媒體上市時，同樣也少不了智能推薦功能。

至於蘋果從ARkit到Sirikit這一系列開發平台，更是蘋果AI的主戰場。

蘋果接連收購Spektral、Regaind這些專攻圖像語義分割和圖像識別的創業公司，又為Siri招攬新主管和語音創業團隊inti.ai。目前除了在AR開發功能上感受到精細的邊緣分割和融合之外，CoreML也能夠給開發者不少像物體識別、人臉五官定點等等端側API。

這樣看來蘋果的AI驅動力雖然起步稍晚，走得也緩慢了一點，但還稱得上穩中向好。

可如果我們把目光投向蘋果AI頭頂的那片烏雲，恐怕一切就沒那麼簡單了。

當隱私偏執成為蘋果AI頭頂的烏雲

蘋果AI頭頂的烏雲，就是蘋果幾乎偏執的隱私安全保護政策。幾次在公開場合中，Tim Cook都再三強調蘋果十分注重用戶的隱私安全，絕對不會做任何侵犯用戶隱私的事。

自從AI應用開始走進人們的生活，隱私保護已經成了老生常談。不過和大多數科技企業不同的是，別人都在加強數據安全布局、保證自己不去侵犯，而蘋果乾脆是幾乎封住了一切用戶隱私可能泄露的途徑。

比如為了防止合作夥伴的安全能力不合格，從被人從終端攻破，蘋果在HomeKit上也應用了MFi標準，沒錯，就是那個門檻超高的周邊生產計劃和官方授權標準，據說年通過率只有2%-3%。有沒有MFi標準，決定了這根充電線是賣10塊錢還是賣100塊錢。

所以可以想像，對於那些生產燈泡和開關面板的廠商來說，MFi標準的門檻是有多高。尤其是很多廠商為了配合其他物聯網企業，應用的都是更為常見的藍牙標準或WiFi標準，很難再為蘋果進行調整。最後雙方妥協的結果是，一些有藍牙/WiFi標準的設備可以登錄HomeKit，但會在一些控制功能上進行閹割。

在AI計算上，蘋果也是沉迷終端計算不能自拔。不光在CoreML平台上只開設終端計算介面，Homekit平台中同樣也拒絕雲端，導致用戶必須在家中放置一台iPad或Apple TV作為運行終端，才能在家外進行物聯網控制。

因為有安全與隱私這篇烏雲如影隨行，蘋果的AI枝丫已經長出了「陰天特色」，開始往奇怪的方向發展了。

1、對於終端計算的極高要求，正在加大蘋果的晶元成本

由於對雲端計算的「抗拒」，蘋果不得不在A系列晶元上猛下功夫。可光有一款強大的晶元，顯然不足以支持蘋果的終端物聯網夢。買了一台最新的iPad，卻總要在出門時放在家裡做物聯網樞紐，顯然是不現實的。可在HomePod中放置上最新的A系列晶元，只會讓本來就稍顯昂貴的HomePod進一步提升門檻。

蘋果下一步要做的，很可能是去研發適用於音箱終端，可以承擔離線物聯網計算的晶元。最近蘋果收購了原供應商Dialog，並招攬了對方300名晶元工程師，很可能就是要擴充自己的晶元產品線。

但這其中形成的成本，自然也不言而喻。

2、小數據挖掘演算法，和整個AI環境背道而馳

堅持終端計算、堅持不收集用戶數據，帶來的自然是數據源的匱乏。可現如今這一波AI崛起，毫不客氣的說是和大數據有著密切聯繫的。不去收集數據、不去利用數據，帶來的很可能就是演算法能力上的技不如人。同時在這種風潮下，市面上更多的就是需要在雲端運行的巨大計算模型，對於蘋果這種靠終端計算保證安全的理念並不友好。

最近蘋果收購的Skill Lab，其實就是一家可以在終端運行的小規模AI企業。包括此前一系列音樂識別、圖像識別的演算法創業企業，也難免有因為自己沒有數據源，所以花錢直接買演算法之嫌。

3、缺乏對於用戶的理解，AI未來的成長性在哪？

如果說以上兩個問題正在被蘋果漸漸克服，但最難解決的就是，AI最有趣的部分——對於用戶行為的學習和理解，被蘋果限制住了。

不管是內容推薦、移動AI還是物聯網，我們想要的永遠是一台最懂「我」的設備，和一個最懂「我」的家。知道家庭每一個成員喜歡什麼溫度，知道用戶打字、叫車、定外賣的獨特習慣。這些功能能否只靠終端AI就能實現，目前還是個問題。可如果沒有這些成長性，AI又該多麼無趣？

和谷歌、微軟、亞馬遜站在一起，蘋果好像一位修女嬤嬤

今天的蘋果AI，有點像「烏龍女校」中的一位修女嬤嬤，她絮絮叨叨地告訴女學生們裙子不能太短，九點鐘就要熄燈睡覺，好好養生才有一個好身體。

道理我們都懂，但正值青春期的女孩子們，誰不是爭先恐後地盛放呢？

如今的AI發展也是一樣，誰不知道用戶隱私需要更多的安全保障？但開發者和合作夥伴想要的，就是在這波青春期一樣的風潮中，率先向用戶展示出自己的技術能力、提升體驗，同時進行優勢變現。

尤其做修女嬤嬤往往也是一件費力不討好的事情——蘋果的隱私政策都這麼苛刻了，iCloud的數據安全問題還要時不時被拉出來輪一番。

從移動時代到AI時代的逐漸更迭，我們可以發現，原來那個蘋果做什麼都有人叫好的年代，正在逐漸過去。

其實iOS商店和Android市場比起來，不照樣也是麻煩苛刻得很嗎？只是因為有iPhone龐大的用戶技術在哪裡，開發者們沒的選。

但等到了AI開發平台和物聯網平台上，蘋果開始和谷歌、微軟、亞馬遜乃至華為、阿里、小米站在了同一起跑線上，合作夥伴開發者更喜歡哪一種平台，結果就很明顯了。

說到這裡，可以看出蘋果其實是沒辦法用AI「救市」的。因為打從一開始，蘋果所做的就是把AI能力分別輸送到幾個管道之中，去增益自身的產品。所以我們才會看到音質最好的智能音箱、UI最好的物聯網平台、以及從自製內容出發的流媒體。

對於資本市場來說，這一切遠沒有「交互最好的智能音箱、合作夥伴最多的物聯網平台、智能推薦的流媒體」聽起來那麼性感。

當然，或許對於蘋果這類企業來說，也根本不存在「救市」這個概念。產品跑通了，一切就自然而然的來了。或許有一天，蘋果走通了身後的三岔口，魔咒就又會恢復魔力了。

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