Apple|你绝对想不到，iOS 14上还有这些智能技术( 二 )
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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 。
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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 。
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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 。
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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 。
云技术虽然很好 ， 但是它的缺点也很明显 ， 一旦没有了网络或者设备在信号比较差的地区 ， 很多功能便无法使用 。 苹果注重本地化智能技术的原因在于能够完全脱离服务器 ， 即便设备处于离线状态 ， 也不影响功能的正常使用 。 不得不说 ， 苹果的眼光很独特 。 与云技术相比 ， 设备端的智能技术反倒是会更加务实 ， 可以进一步提升产品的使用体验 ， 受益最大的自然也是用户 。
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