孤独酒馆|你绝对想不到，iOS 14上还有这些智能技术( 二 )
6.翻译App
iOS 14首次引入原生翻译App ， 采用与Siri相同的端点指向技术以及神经网络TTS技术 ， 拥有自然的语音和文本翻译能力 。 如果你身处信号覆盖较弱的地方 ， 可以借助设备端模式 ， 离线体验该App的所有功能 ， 确保翻译内容的私密性 。
7.辅助功能
iOS 14新增VoiceOver Awareness功能 ， 它可以利用设备上的麦克风 ， 以此来实现智能声音检测 。 除此之外 ， 利用设备端机器学习能力 ， 能够将旁白功能拓展到更多的App ， 从而拓展该功能的特性 。
不仅如此 ， 背面轻点也是iOS 14中的一项新功能 。 当用户轻点手机背部时 ， 可以与系统或App之间进行联动 ， 比如点一下截屏、点两下调节音量等 ， 这些操作都支持定制 。 背面轻点功能通过设备端机器学习技术和神经网络引擎 ， 以及加速度计 ， 根据运动数据来识别用户轻点手机背部的次数 ， 进而做出不同的操作反馈 。
其他机器学习技术应用除iOS 14外 ， 苹果还有很多机器学习技术应用的案例 。
如果你是一个重度iPad Pro用户 ， 与Apple Pencil配合使用的体验 ， 可以说是妙不可言 。 当然 ， 想要让设备识别你的手写内容 ， 那肯定是离不开机器学习技术的 。
另外 ， Apple Watch同样利用了机器学习技术 ， 最典型的例子就是智能摔倒检测和实时跟踪佩戴者的体能训练 。
当然 ， 硬件是实现机器学习技术的基础 。 定制Apple芯片内部 ， 有一块区域是专门用来放置神经网络引擎的 。 此外 ， Apple芯片采用了全新的机器学习加速器 ， 能够快速运行机器学习计算中经常使用的矩阵乘法运算 ， 同时矩阵运算的速度提升了6倍 ， 使得Apple芯片每秒能够处理1万亿次的运算 。
机器学习技术的硬件有了 ， 就差软件开发平台了 。 苹果为开发者们提供了名为Core ML的智能机器学习平台 ， 目前 ， 市面上拥有10亿部设备能够运行Core ML 。 因此 ， 开发者们不必担心设备配置和兼容性问题 。
总结硬件（芯片中的神经网络引擎）→机器学习技术→Core ML软件开发平台→智能App→系统（iOS、iPadOS、watchOS等）→终端设备（iPhone、Mac等）→用户体验 。 我们可以看到 ， 苹果以用户体验为出发点 ， 不断推进自家AI技术的发展 。 不知不觉 ， AI已经融入到了所有苹果产品中 ， 甚至是App里一个不起眼的功能 。
定制的Apple芯片是实现设备端智能技术的关键之所在 ， iOS 14上的功能足以体现出这枚芯片AI性能的强大 ， 但是苹果并未对其进行大力宣传 ， 而是让用户自己去感受 ， 如此谦卑的精神值得我们称赞 。
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