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苹果|三场新品发布会后，我更加期待苹果汽车

苹果|三场新品发布会后，我更加期待苹果汽车
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每年秋季都是果粉的春节，今年也不例外。最近一个月的时间，苹果接连办了三场发布会，发布了iPhone 13系列、Apple Watch S7、Macbook pro等等硬件。
这些新品里，有的被人吐槽挤牙膏，有则强的吓人。我们不是数码媒体，今天就不聊它们。但苹果推出的很多新技术非常有趣，比如iPhone 13的电影模式、实况文本，以及无人能及的M1 Pro/Max芯片。
在我看来，苹果推出这些技术的目的不止是提高在消费电子领域的竞争力。事实上，很多技术都可以迁移到苹果造车项目上。也就是说，苹果在技术层面已经开始为智能汽车布局，他的动作甚至比我们想象的更早。
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用手机训练自动驾驶算法？
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回到2017年，是苹果初代iPhone发布十周年，这一年，苹果发布了iPhone X。库克说，这是苹果下一个十年的开始。
iPhone X的全面屏设计确实是次巨大的改变，但此后，每年的苹果手机新品都泛善可陈，缺乏新意，不少消费者也因此给苹果打上创新枯竭的标签。但对于苹果这样一家庞大的电子品牌来说，我们只盯着它的手机看着实是太局限了，更应该关注的其实它对新技术的布局上。
iPhone X这代机型最大的升级在于搭载了苹果最新的自研芯片A11，不同与以往的是，A11芯片第一次带上了Bionic仿生芯片的后缀。这是因为其在硬件上增加了两个处理机器学习的核心——苹果神经网络引擎Apple Neural Engine（ANE）， ANE的出现也使得A11成为最早搭载机器学习芯片的芯片之一（记住这个之一）。
从A11芯片到最新的A15芯片，苹果A系列芯片在计算和图形处理方面的性能上没有明显的提升，但ANE的性能却翻了大约20多倍，比摩尔定律还高。这使得苹果手机的机器学习能力获得了突飞猛进的发展，具体来说就是计算摄影和AI功能。
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比如在相册应用里，iPhone可以根据图片内容，按人物，风景、美食等等不同的属性进行自动分类；开发工具AR KIT可以在录像时精准捕捉人体关节的位置，进而帮助专业运动员以及用户监控动作是否标准；在无障碍模式下，iPhone可以非常准确地识别录像和照片内容，然后通过旁白告诉盲人或视力障碍人士周围正在发生什么；iPhone的AR功能已经能够让虚拟形象和实景进行互动；还有iPhone上首次出现了电影模式，它可以像专业的电影跟焦师一样，在录像时实时判断人物动作进行焦点切换；而iOS 15的实况文本功能，则能够实时OCR扫描取景框或图片中的文字内容，然而转换成可以复制编辑的文字。
说到这里，不知道你有没有发现，这么多功能都有一个共同点——视觉识别，而这同样是自动驾驶算法的核心。也就是说，苹果正在通过全球20亿iOS设备训练它的图像识别算法，这不光是让他的手机更加易用，也在为自动驾驶识别进行技术积累。这种做法简直太妙了。
这种骚操作不止苹果在干。现在，谷歌的验证码是让用户识别图片中的人行道、消防栓、自行车和红绿灯，这些物体都有一个共同点——都是公路上常见的物体。没错儿，谷歌正在用全球几十亿的共同识别来训练自动驾驶算法。多数人达成一致的答案，就会视为正确答案，进而告诉计算机什么特征的图案是障碍物，什么不是。
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除了机器学习，Lidar传感器也是苹果在视觉识别领域的一项技术布局。Lidar其实是一种微型的激光雷达，iPhone目前通过它来实现拍照景深、AR成像等功能。Lidar的精度其实非常低，但通过与摄像头图像融合，可以实现远超本身精度的扫描建模，这种二合一的方案与当前自动驾驶领域中雷达+摄像头融合识别有着异曲同工之妙。也就是说，苹果未来的汽车完全可以直接照搬手机上已经训练好了的融合算法。

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