仔細想想，這確實是一次從各方面詳細解釋了HiAI架構與華為提出的移動AI戰略的“幹貨分享”，感興趣的讀者不妨找來看看。但畢竟這是一次偏重AI平臺與技術能力的分享，很多移動應用開發者可能對這個領域還比較陌生，所以我們今天來專門回答一些讀者的提問。

我所接觸到的很大部分移動應用開發者，其實目前還處在聽說了AI很好，但對於到底如何進入AI，如何快速完成商業化，以及到底選擇如何與平臺發生連接，還是有些模糊。

所以我們希望用最直白的方式，從一個不懂算法的開發者的視角（中國大部分移動開發者都是如此），來審視一下HiAI架構到底帶給了開發者哪些東西。在面對AI的時候，開發者又應該如何思考，如何來完成自己APP的快速AI化。

從移動時代跳到AI時代，不能聽別人怎麽說，僅僅跟著風口起舞。更重要的，是開發者要知道“我”到底想要什麽。

“我要小風險嘗試”

假如我們是移動應用開發者，聽說了AI可以給自己的APP實現各種功能，加持各種炫酷的玩法，我們的第一反應會是什麽？其實最理性的反應一定是一句話：我能玩得起嗎？

這並非杞人憂天，就在剛剛，AI大神Yann Lecun發了條推特，意思是AI泡沫會快速破裂，最核心的原因在於，很多目標定在月亮那麽高的AI企業，錢已經快花完了….

大概世界上最大的悲劇莫過於此：AI還沒搞出來，錢搞沒了….

其實在HiAI架構和麒麟970芯片到來之前，中國的移動應用開發者如果想嘗試AI，基本的套路是購買雲服務商的AI相關算力與服務，這個是按流量計費的，用戶越多成本越高，並且很多測試部署都會產生成本。而更可怕的其實是開發者必須從頭收集海量的訓練用數據，以及模型訓練的巨大工作量和訓練難度。

顯然小開發者、創業團隊是很難承受從頭開發AI應用的時間、技術和費用成本的，中大型移動應用團隊則無法承受價值不確定性和戰略壓榨。

所以說，假如我是移動開發者，想要嘗試AI化，但又對未來沒有百分百把握，那麽我最需要的是什麽呢？

答案是，小成本快速進場嘗試的機會。

HiAI架構目前之所以具有唯一性和領先於行業的想象力，是因為端側開放的AI運算能力在行業內僅此一家。換言之，開發者就避免了使用雲服務進行AI開發的高額成本。基於麒麟970芯片中NPU的專項處理能力，開發者即可以享受高於GPU十倍的AI算力，又可以規避掉超高的成本壓力。

而連接了HiAI架構之後，整個華為的移動AI生態，提供給開發者的是相對完善的五大引擎和全套接口，也就讓開發者有了可以針對性實現AI能力達成的平臺，避免了自己收集數據，從頭訓練這個過程的技術難度和大量時間與金錢成本。

從開發者的價值選取中看，麒麟970和HiAI架構的出現，是通過端側計算這個相對更合理的算力支撐方式，給開發者提供了平臺支持，解決了硬件瓶頸。而全面開放的平臺策略解決方案輸出，則讓開發者省去了一切從頭來的尷尬，可以專註於移動場景，專註於手機上的AI體驗。

綜合來看，小風險、低門檻、有較強生態整合度的HiAI體系被搭建出後，應用開發者就可以基於平臺能力去開發創新性的AI應用。而不是從頭做起，面對未知進行高成本長時間的盲目探索。

風險小，回報可期，是一切技術商業的前提。

“我的APP，當然我做主”

在面對AI時，另一個開發者必須關註的問題，是自己的APP到底能否通過AI獲得成長，還是僅僅湊個熱鬧？

今天很多領域中，單獨利用AI場景或者AI能力達成的體驗已經非常出名，比如說電商領域的識圖購買。一旦某個能力出名了，一般情況是行業內的競品都會跟風加入，裹挾了很多開發者其實是“不得不AI”。

但這裏有個問題，就是這種跟風和模仿來的AI應用能力，其實只是一個單獨的片段。大家都有，當然自己也要跟進。但基於開發環境的閉塞，這個AI能力無法得到完善，也不能跟其他功能產生聯動。時間一長，開發者就會發現自己被某個AI功能耗費了大量人力物力，版本更新之後就無計可施，只能讓AI淪為雞肋。

這就是開發平臺無法解決關聯推理和持續開發的問題。由於機器學習框架中完成的模型都是單一的，很難跟其他能力拼接在一起形成整體。

而這種問題的解決方案，就是使用HiAI架構這種平臺所帶來的推理開發能力。HiAI架構目前提供的解決方案和平臺功能，涵蓋了視頻、拍照、AR、電商、社交、語言翻譯六大領域，可以說基本覆蓋了今天移動應用的主要區域，並且全面開放了芯片能力、應用能力和雲端能力。

換言之，開發各種各樣的關聯技能，或者進行不同程度的開發升級，都可以借助HiAI來達成，實現應用的強成長性。

這是一個非常值得關註的問題：很多貿然闖入AI世界的移動開發者，都僅僅滿足於某個細節AI了。這其實帶給用戶的體驗提升有限，但卻耗費了自身大量成本。AI的前提，必須保證自己是APP的主人，可以清晰的規劃APP下一步的需求與發展，讓想到與做到之間沒有鴻溝。

在HiAI架構非常強調的開發應用層能力中，集成了通用深度學習開發框架，兼容各種開發方式。這意味著，開發者不會在HiAI上僅僅完成了加速，或者某個能力的AI實現，然後就無事可做了。HiAI提供的能力整合化服務，可以結合識別、學習和主動輸出多種能力於一體，讓開發者在AI領域找到適合自己的聚集點。

優質的平臺，當然不是給開發者一條路，讓開發者走到黑，而是應該給開發者一個棋盤，讓大家自己去縱橫捭闔。

“我要幹我最擅長的事”

還有一個在移動AI開發領域一直沒有被正視的問題，是中國大多數開發者並不是工程師，並不擅長技術突破，他們真正擅長的或許是運營和商業創意。

但吊詭的是，我們今天在討論手機上的AI時，似乎默認了開發者應該都要懂算法、懂搭建、懂機器訓練，否則似乎就不是真正的AI。但實際上，做AI就要“全民懂算法”，絕對是一種技術偏見。

AI作為一種工具化的後端技術，顯然更合理的方式是開發的歸開發，應用的歸應用，整合在同一平臺下的高效任務分配，才可能有更加合理的生態化。

回到開發者這邊，我想大部分移動開發者對於AI的需求，是我不需要開始學習復雜的算法和模型，而是要知道去哪裏接入這些算法，直接作用於我的APP，並讓我清楚的知道接下來還能做哪些更酷的事。

總而言之，開發者真正應該發揮的，是自己的創造性和和商業洞察力。而技術應該越來越友好和簡單，而不是讓每個開發者都變成全鏈路的專家。

HiAI引擎的目標，通過開放應用層API，使能開發者在不懂AI算法的情況下也能開發高質量AI應用，完全聚焦在應用的體驗和業務實踐上。這就需要平臺將多種能力全面開放給開發者，在不同層級打開AI開放基礎環境，讓不同需求、不同基礎的開發者都可以有效選擇適合的方式，即使徹底不懂算法的開發者，也可以短時間將自己的APP進行針對性AI化。

符合這一條件的，目前來看世界上僅有HiAI框架自己。蘋果和三星目前對AI芯片能力都采取了封閉政策，更別提全面化的開放。

HiAI最突出的業界價值，顯然是在平臺層面提供了不同等級、領域的能力輸出，把選擇權歸還到了開發者這一邊。

通過工具化、全輔助式的AI架構支持，讓開發者重新回到商業和創意當中，或許才是AI的正路，也是AI生態化的未來。

下面我們或許期待的，是開發者通過對新環境、新基礎不斷去學習與摸索，快速打造出能夠激發廣泛關註的現象級AI移動應用。

當鮮花和舞臺都準備好之後，大概就要看開發者自己的了。

不懂算法的我，到底怎麽讓APP快點AI起來？