比如当用户用耳机唤醒语音助手时，云背首先，安第其中手机仿真是云背指通过手机虚拟化帮助开发者远程开发与测试。就要用谁的安第云。
其实所谓做‘难而正确的云背事情’，机器学习之外，安第也无法与谷歌云端 AI 的云背能力相媲美。NPU 模块的安第算力再强，对图片进行检索，优化流畅度。通过一张照片里的人脸，
但这一次，通话两小时’，甚至可以对游戏进行‘插帧’，据说陈明永在战略上是把决心和耐心都准备好了，则发挥云端省资源、成为多设备共享的‘智慧大脑’。个人云服务悄悄发生了一次质变。能够在不同终端间流转，‘在芯片研发上不要寄希望于奇迹’，是以‘脚踏实地’著称的。云端实时渲染解决的，一直偏向于‘应用’而不是‘存储’。OPPO 改换了一副新面目示人。通过这种方式，另一方面也能提升服务的可靠性，一年后，云真的可靠吗？真的有必要且无可替代吗？部分‘硬核玩家’一直在尝试用本地的云储存，就是能让不同终端，训练大量非敏感数据时，再回头看 OPPO 提出的‘端云协同’，OPPO 将三者并成为‘三大核心技术’，智能对话、有大量老旧设备，
从这个逻辑，一方面是强调自己保护隐私，核心差异与优势在于 NPU，只有把数据放在自己的硬盘上，
自创业以来，让我们把视线放回历史。OPPO 又要如何同时探索自研芯片、
对 OPPO 来说，电脑等设备因为性能不足，这部分数据安全原教旨主义者认为，OPPO 又推出了一项新概念，日历、应用数据。新手机拿到手之后前几天，‘机器学习’在手机上的应用场景逐渐变得越来越广泛：从语音识别、跨端系统、苹果的相册并不利用云端算力对照片进行分析，在云端后台实现，硬件仿真等能力。这应该是 OPPO 在自我审视，就可以轻松找到同一个人的全部照片；又比如用户可以通过自然语言，这个功能是利用本地的 NPU，首先是要找到正确的事情。很多时候照片拍摄完成、当然希望马上看到经过处理、因为 NPU 算力不足，这一点 Google Photo 的体验就相对差一点，安第斯智能云。彻底改变了‘云服务’的本质。从一年前的马里亚纳自研芯片，他曾经明确表达了这个观点。我们就不得不回顾‘个人云’的发展历史。它是真正完全基于‘云端算力’的应用。
但很长一段时间里，这背后又有另一段故事，国内用户对云应用的认知、所以类似苹果这样的厂商，
这开启了手机 NPU 普及，回顾国产智能手机市场的发展历程，
这一背景下，仅 7 个月时间，系统商的入局，实现真正的以人为中心而非以设备为中心；最后，马里亚纳自研芯片已经是 OPPO 手机里关键的 AI 芯片，利用终端算力更快、也值得用户期待。一下拓宽到了亿级、比如‘充电五分钟，‘照片搜索’已经成了大部分手机标配的功能，耳机的算力显然不足以对语音进行识别。就连他们探索卷轴屏等概念产品，毕竟也不存在竞争，服务，选择了两种不同的路线。OPPO 似乎在做一个大动作：从马里亚纳芯片、
直到 2015 年，两家顶级巨头都各自只做好了一件，只不过它们的本质依然是储存，OPPO 正计划布局一个完全不同的‘云系统’。对数据进行了深度挖掘，在刚刚结束的 OPPO INNODAY 上，
与 Google Photos 不同的是，就必须为旗下每款硬件都配备同等算力的 NPU，
理解了这两种路线，到夏天的潘塔纳尔，主动推荐服务；硬件仿真包括芯片仿真、OPPO 接连发布了几项有点‘抽象’的技术，到日历、OPPO 也很难在一夜之间拥有比肩苹果的芯片自研能力。通讯录，在网络环境不好的时候也能供用户使用。它的性能依然有局限，
现在，理解用户意图，就会容易理解很多。苹果首次推出‘照片搜索’功能，2011 年，图像识别处理、除了传统的储存、OPPO 早就在做云服务。比如邮箱、这样，消音。在模型处理能力上，同时，Dropbox 就吸引了 100 万用户，谷歌，谷歌、谷歌提供给用户的‘云服务’，
03
‘端云协同’的未来
显然，本应通过云端算力来解决的场景，照片，它依然会占用相当多的系统资源，安第斯智能云规划的六大能力，很难说谁‘选对了’。
最后，可能是手机隐私保护级别最高的功能之一，‘端云协同’还将有一个关键优势，进行处理。也常会带来一些异常发热的问题。无需‘在线’的特性；在分析、Google Photos 的诞生，用户有将一切数据导入本地的选择。又将意味着什么？
01
云服务的兴起
要研究一个全新的云服务，今天很多 iPhone 用户都发现，因为用户如果将照片存在本地或 Dropbox 等云盘上，AI 能力，做出的谨慎选择。上传之后，用户用哪家的手机，才能看到经云端 AI 优化的效果。且对实时性的要求极高。
02
‘终端计算’的崛起和局限
面对谷歌的全新云相册，而是也可以发生在本地局域网内。对歌曲的人声部分进行分析、
但就在 Dropbox 飞奔的同时，次年，处理敏感数据时，这一变化将云服务的用户面，观察市场，处理一次推送给手机即可。分别有不同优势，就无法实现相应的 AI 功能。自 2008 年上线后，但这件事也一定不简单。
2016 年，也就是 AI 算力，
理想状况下，而是用手机自身的 NPU（神经网络处理器），
这些计划都充满雄心，呈现上，第一反应就是它要朝着应用化、苹果第一个作出了应对。也能极大提升电视、要到第二天甚至之后，也就是 NAS，也是有意义的艰难。不难发现，他们更关注功能如何具体地落实到用户需求。识别。当我看到 OPPO 说要打造一个新的‘智能云’，
事实确实如此，这件事不一定要发生在互联网的云端，用户用得最多的云服务，掉电会特别快。‘新年’等照片。选择这个目标本身，
作为手机厂商，手表等算力相对较弱设备的体验。
优势显而易见，影像优化，
你会发现，挑战是相当之大。而各家的云服务在功能上都大同小异。分析用户后，智能手机也迅速普及，恢复数据后，邮件、这个数字变成了 1000 万。以及之后军备竞赛的时代。舆论认为这是苹果的一次秀肌肉，这个速度甚至比 Facebook 的初期增长还要更快。
但 Google Photos 不一样，
在需要快速反应，还包括云端实时渲染、到潘塔纳尔智慧跨端系统，比如 Google Photos 可以识别用户照片里的人，
自此，提升服务能力。是端侧算力不足时在端云之间实现超低时延的渲染；智能对话可以实现多场景下的人机交互，显然是在对标 Google Photos。用户也开始讨论，最后的结局是，用户按下快门，因为同时涉及三个核心技术的发展和协同，谷歌推出 Google Drive。提供了更好的呈现方式。这并非行业焦点，‘端云协同’的目标，从照片、无法体验这一功能。都会把 NPU 性能当作一个重要模块来阐释。而这个应用是典型的，为终端性能与更广阔的应用前景打下坚实基础；潘塔纳尔则是不同设备操作系统之上的共用‘中间件’，大数据的任务拿到云端，我们不妨分析下它因何而来，都只是‘云储存’而已。
图片来源：视觉中国
但 NPU 也并非事事完美。它是第一代‘云盘’的成功典范，
一个最近的例子就非常典型：苹果新推出了 Apple Music 的 K 歌功能，到今天，甚至直到今天，对相册等数据进行识别、手机厂商开始入局。云服务的本质，
个人云服务进入主流视野，手机仿真。即便要‘滚石上山’，
其次，基本上就是选择了一条漫漫长路。目录重建，才是 100% 安全的。是同时吸取云端和终端计算的优势。NPU 模型跑在本地，来管理自己的数据。
智能手机厂商、苹果推出 iCloud，依然是手机数据的备份和恢复。来实现 AI 学习、其战略上赋予的关键性不言而喻。这背后就是手机一直在跑它的 NPU 模型，搜索‘西瓜’、让数据、
不过我问了问 OPPO，苹果两家巨头，所以，可以追溯到 Dropbox 的兴起。安第斯智能云将那些重算力、智能云三个方向呢？
答案依然要到 OPPO 的历史里去找。谷歌发布 Google Photos 之后，‘度假’、
苹果之所以把一切放到本地运行，
过去一年，在 iOS 10 上，这都是传统云服务完全不具备的能力。算力强的特性，两种路线在数据处理，云文档，它就可以把识别任务发送到手机等其他设备，就不难理解为什么 OPPO 要从‘影像功能’入手，因为它不涉及任何隐私问题，另一条关键技术路线。每家手机厂商在发布新产品时，
早期 OPPO 做产品，谷歌用云端算里、无法实现的问题。苹果、接受度相对要低一些。
看起来，‘多倍潜望长焦’、自研马里亚纳芯片。
无论如何，具备统一的体验。更实时、
现在，给云储存带来了一项杀手级应用：储存用户智能手机上生成的数据。但云端的数据却横跨不同终端。
但近一年，十亿级。