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伊瓢 雷剛 發自 凹非寺量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
智能手機以iPhone和安卓來劃分陣營。
而智能手錶及可穿戴,頂流玩家最具代表性的就是Apple Watch和華米。
但問題也來了——Who is huami?
問題放進搜索框,可能得到的答案是中國排名第一的手環出品方,或者是全球前五的智能手錶公司,又或者只是每一位用戶留下的產品印象:
智能,可穿戴,人人用得上的終端產品。
這家源自安徽、出自黃山腳下,創始團隊學成於中科大的公司,以小米手環初露鋒芒,然後用持續不絕的產品力,成為紐交所增速最猛的可穿戴終端代表。
即便在疫情影響嚴重的第一季度,據國際數據公司IDC發布的2020年第一季度可穿戴設備報告顯示,華米旗下成人手錶全球出貨量同比增長80.2%,交出了逆勢增長的成就單。
但如果還單以「可穿戴」來定義、認知華米。
那華米剛在安徽合肥召開的「首屆AI創新大會」,就會直白無誤告訴你:
你錯了。
而且向來以終端產品說話的華米,這一次,規格隆重的發布會,卻沒有終端產品發布,而是在健康賽道又打出一波組合拳,一口氣發布了一款智能可穿戴晶片「黃山2號」、一款PPG⽣物追蹤光學傳感器BioTracker™ 2及一系列全新的健康大數據AI算法,和一個全新升級的AI研究院。
在這波組合拳中,晶片自然是中樞大腦,是計算關鍵;傳感器則保證了數據源源不斷輸入和匯集;算法引擎則在數據輸入輸出之間實現效能最優……而結合到一起,展現的就是華米構建完成的完整AI能力。
當然,掰開揉碎深入解構這套AI能力,也可以更明確解答:
當頂流廠商談論智能手錶,他們到底在談論什麼。
一款AI晶片:黃山2號
因為華米團隊源自中科大,出自安徽,於是把自研晶片以黃山為命名。
並且在數年厚積投入和RISC-V押註之後,2018年9月,首款晶片「黃山1號」正式發布,也成為了全球可穿戴領域的第一顆AI晶片。
現在, 時隔450天打磨,「黃山2號」成功流片,並會在四季度開啟量產。
對於RISC-V,稍微熟悉晶片產業變革的朋友或許都不會陌生。
這是公認的最具潛力的AIoT開源晶片架構,其打造者David Patterson還因此加冕了2017年圖靈獎。
正所謂一個時代有一個時代的晶片。
PC時代的英特爾X86、移動互聯網時代的ARM,到了AI加速下的萬物互聯,最被看好的就是RISC-V,除了華米,包括阿裡平頭哥在內的新興造芯勢力,都加入了RISC-V陣營。
更關鍵的是,RISC-V相比其他架構,還在高運算效率和低使用功耗方面優勢明顯,相比於在可穿戴設備中常見的ARM Cortex-M4架構處理器,整體運算效率提升了38%。
這也就是為什麼RISC-V在AIoT時代被寄予厚望的重要原因。
而承襲「黃山1號」,「黃山2號」 在RISC-V架構之上,進一步重新設計了AI本地生物數據計算NPU,採用卷積神經網路加速技術,大大提升了本地AI數據計算的性能,加快了識別速度。
具體到產品和應用,也更為直觀。
一方面,效率,健康監測中重要的心率數據,「黃山2號」將房顫識別速度較上一代提升了7倍,是市⾯上其它算法的26倍。
另一方面,功耗,加入了C2協處理器之後,「黃山2號」即使在主晶片關閉狀態下,C2協處理器仍然可以全天24小時處理傳感器所采集到的人體數據,使得整體功耗下降了50%。
這種效能的一增一降,用戶體驗和感知也會非常明顯。
首先,可以告別可穿戴設備的續航焦慮——一天真不是18個小時而已。
其次,也能真正實現24小時的健康監測,並且結合睡眠監測,也會讓健康數據更為完整和更具參考價值。
毫無疑問,之所以要自研晶片,是為了實現更好的產品性能和體驗。
但只有結合傳感器和算法,從完整的AI數據流程來看,才能容易看懂可穿戴終端背後面臨的歷史性機遇。
一款自研傳感器:解決數據輸入
取名BioTracker™ 2 PPG,是一款生物追蹤光學傳感器。
在AI領域,傳感器並不陌生,因為它是數據輸入的關鍵硬件。
但在此前的技術浪潮中,一般計算機系統,晶片+算法就已足夠。
所以作為一家終端廠商,為什麼還要自研傳感器?
答案就在於,終端手環/手錶,一塊搭載晶片的智能可穿戴產品,還不是華米的全部。
該領域頂流玩家,所圖甚大甚遠,希望涉足和解決的挑戰,在生物健康領域。
這就是特殊之處。如果說之前的計算機系統解決的更多是已有數據的儲存、計算和輸出,那麼涉足生物健康領域,只有解決好數據輸入才能打造最好體驗。
也只有傳感器的自主可控,才能讓AI數據流程中——輸入-模型推理-輸出的完整流程形成閉環。
換而言之,對於一切可穿戴終端公司而言,新的競爭壁壘,已經上升到了整體閉環把控力的競爭。
而且在完成晶片(計算和中樞大腦)、傳感器(數據輸入)等方面的自研後,在算法和產品功能實現上,一家頂流可穿戴公司能做的和想做的,也就變得不再神秘。
五大AI引擎:心率、血氧、睡眠、運動全能落地
計算力、數據和算法,AI三要素,依然相輔相成、相互作用。
而且算法作為AI計算力和數據的延伸,核心體現在系統功能上,而且每一項,都是業內熱議的方向。華米方面,按照5個方向分為5大生物數據引擎。
心率生物數據引擎
人體健康之首,是心臟。
2019年,華米推出了自研的RealBeats™ 生物數據引擎,通過分析PPG光學心率數據和ECG心電圖數據,可實現對心律不齊的自動甄別。
還進一步與北京大學第一醫院共同完成了智能手環監測房顫的臨床醫學研究——搭載RealBeats™ 的智能手環PPG和ECG功能判斷房顫的準確度,分別達到了93.27%和94.76%——達到了專業醫師的水平。
得益於這套引擎,到目前為止華米科技共監測到了91100次疑似房顫病例。
而此次升級後的RealBeats™ 2,能力上實現了更大提升。
它能有效地清除運動時對心率信號的噪聲干擾,夜晚和白天有效房顫監測時間,分別達到了上一代的1.87倍和6.64倍。
此外,通過建立心臟健康大數據模型,也成功實現了折返性心動過速和室上性頻發早搏的AI自動甄別。
從數據和能力來說,可能已是全球最先進的心率AI引擎了。
⾎氧數據AI⽣物引擎
在歷時2年摸索之後,華米自研的血氧數據AI生物引擎——OxygenBeats™ 亮相。
該算法基於健康大數據模型對血氧信號進行預處理,清除信號噪聲,使測量精度提升達50%。
此外,華米還採用了氧降實驗來驗證算法的準確度,結果顯示成功率可達100%,市場上的同類產品不到90%。
與專業血氧儀的檢測結果平均誤差,僅為1.67%,精度超過大多數腕部可穿戴設備的血氧檢測算法。
更及時的是,華米創始人黃汪透露,借助OxygenBeats™ 高精度血氧檢測的能力,華米還會與鐘南山院士團隊一起,展開對新冠肺炎患者進行康復隨訪,無疑對疫情更全面的認知,有了更高效地獲取方法。
睡眠數據AI生物引擎
取名SomnusCare™,該算法基於華米海量的健康大數據,實現了對睡眠狀態的準確識別,並通過多維數據幫助用戶了解睡眠狀態和質量。
其睡眠數據檢測精度超過了80%,而且能以將近100%的精度檢測出時長超過 25 分鐘的午睡數據。
同時,針對嚴重危害健康的「隱形殺手」睡眠呼吸暫停綜合征。
睡眠引擎和血氧引擎還能多維度分析,實現更智能判斷識別,及時提醒用戶採取必要的醫療措施。
更為全局的人體活動模式AI識別引擎
現在幾乎市面上所有的智能手錶,都需要用戶在開始鍛煉之前,手動設置一個運動模式,才能開始記錄。
但華米在自研軟硬件的優勢之下,利用新發布的人體活動模式AI識別引擎ExerSense™,實時匹配運動模型,能夠智能判斷用戶當前的運動模式。
也就是說,用戶不用再手動操作,手錶手環就能智能識別判斷你是否在進行運用、以及在進行哪種運動——目前包含了健走、跑步、騎行、遊泳等19種,可以覆蓋用戶95%的日常運動場景。
這才是智能手錶和可穿戴設備該有的智能。
另外,還有另一套AI算法,為千人千面而生。
人體健康評估系統huami-PAI™
該系統基於用戶心率數據,結合每日活動時間以及人體多維度生理數據,通過算法轉換成更為直觀的PAI值,幫助用戶智能掌握每日運動量。
而且,PAI可以針對不同用戶,結合年齡、性別、靜息心率等個性化生理數據,為每個用戶打造一套絕對個性化的健康評估系統。
五種算法引擎雖然看似獨立,但從人體健康一體化角度來說,又可以相互作用,帶來多維度監測,真正實現大數據的價值和意義。
而且越往後,上述各個維度的生物數據引擎,還不止於個體本身。
比如在此次疫情之前 ,利用生物數據引擎,並結合天氣、季節、歷史周期等外部因素,華米就已經建立了一套流行病發病趨勢的預測模型。
隨著生物數據引擎全面升級,未來的流行病預測甚至預警能力,就會成為基礎設施平臺——新型健康基礎設施平臺。
當然,上述新發布中體現的華米自研行動的結果,是會帶來更好的產品能力和更好的用戶體驗。
但隱而未宣的是完整鏈條自研,也會帶來成本的可控和降低。
那麼成本可控的目的又是什麼呢?
華米創始人黃汪說,可以讓新能力無差別覆蓋各個價位產品——「不犧牲任何一個用戶追求健康的權利」。
此中小大之辯,已然不言自明。
AI研究院:要往哪裡去?
最後,在一系列軟硬件一體化完整AI能力展示之後,結合華米此次AI創新大會的重頭戲,基本就能讓Who is huami的答案呼之欲出了。
在此次大會上,華米科技人工智慧實驗室正式升級為人工智慧研究院(Huami AI Research)。
黃汪宣布,人工智慧研究院的院長,由華米科技副總裁汪孔橋擔任。著名人工智慧研究專家、「多媒體計算之父」(Father of Multimedia Computing)、加州大學歐文分校教授、未來健康研究所創辦人Ramesh Jain,則受邀擔任研究院首席顧問。
這自然不是華米在前沿科技探索方面的第一槍。
因為之前,華米就已經緊鑼密鼓建立了三個聯合實驗室。
和鐘南山院士團隊的腕部智能可穿戴聯合實驗室,要在未來共同推進智能可穿戴產品在呼吸健康管理方面的應用研究和成果轉化。
和中國田徑協會的田徑運動聯合實驗室,將會基於可穿戴設備,運用AI算法模型和大數據分析技術,研究專家運動員和普通運動愛好者的數據,助力專業訓練和全民健身。
和中科大先進技術研究院的腦機智能聯合實驗室,進一步開展非侵入式和侵入式腦機接口研究。
至此,華米首屆AI創新大會想要展現的雄心藍圖,也已經再明顯不過:
三位一體的研究院:一個AI研究院和三大聯合實驗室。
軟硬一體的完整底層創新:一款AI晶片、一款傳感器,五大AI算法引擎。
最後再放在一起看,儼然就是一整套個人健康的完整智能鏈,而更宏觀來看,也是未來健康的基礎設施平臺中不可或缺的一環。
所以,作為終端產品知名的華米,在這場「沒有終端產品」發布會後,或許也更能向外界回答:
Who is huami?
也是時候,重新審視華米。
重新認知華米
華米是誰?
最多的用戶和最直接的答案,是小米手環的出品方,是小米生態鏈一哥,是把智能可穿戴設備從續航到體驗打造到極致,進而收獲億級用戶的終端產品公司。
但也因此,華米被更多關註的是終端產品,甚至被誤以為是完全利用供應鏈創新成功的公司。
也對,但也不對。
全球化和高度成熟的產業鏈背景下,已經沒有哪一家成功產品公司採取100%自研路線,蘋果、特斯拉、小米,華米等等,都是供應鏈管理和順勢而為的成功。
但供應鏈的成功,並非這些公司取得成功的本質原因。
本質還在關鍵問題上的重要創新,甚至在沒有最好方案的背景下,敢於重註投入、勇於自研。
所以在終端產品、自研晶片、自研傳感器和一系列算法引擎綜合審視之後,華米難以再用「手環」、「手錶」和「可穿戴」的終端廠商來概括。
因為一整套AI能力,已經完整構建完畢。
而且擁有關鍵元器件和關鍵軟硬件一體能力,華米就是一家智能AIoT時代擁有更大可能性的公司,一家核心技術驅動的產品公司。
那麼問題也來了,這種「可能性」是什麼?
是在擁有數億用戶和不斷產生數據資源的背景下,展現的可能性。
這正是AI可以實現的。
是AI的方法和能力,讓更智能的體驗成為了可能;
也是AI的方法和能力,讓數據處理之後的千人千面健康管理成為可能;
也是AI的方法和能力,讓每個個體的大數據,匯集成社會的大數據,讓新型健康基礎設施打造成為可能。
歸而言之,就是一家完整硬件供應鏈公司+完整數據流公司,在AI時代下展現的可能性。
所以回過頭來看,華米團隊可能早就認定了這種「可能性」。
於是在「造芯」還未成為話題的2016年,他們就決定主導自研AI晶片的研發,並且選擇加入對AI和IoT更加適配的RISC-V生態,而不是移動互聯網時代如日中天的ARM陣營。
現在,「黃山2號」流片成功,因為有自研AI硬件,華米可以在AI算法能力上做更多、做更好。
而反過來在AI算法 ,以及研究院前沿探索帶來的作用力,AI晶片的開發和部署,也可以更加有的放矢——實現更大程度的效率提升、功耗降低。
最終,用戶的產品體驗和滿足感,也會愈加明顯。
比如續航焦慮的清除、運功智能識別的實現,心臟、血氧和睡眠等重要健康維度的24小時監測實現,甚至在關鍵判別上達到專業醫師的水準。
AI能給華米用戶帶來的,是實實在在的產品力、創新力和競爭力,當然也是再好不過的福利。
所以華米就是為此而AI、為此而隆重設立AI研究院的嗎?
還不是。
因為AI看來只是手段,並非目的。
華米的一系列AI,志在健康。
入乎其內來看,他們在2019年12月,就將公司使命明確為:科技連接健康。
這家基於雲的健康服務提供商,擁有智能穿戴領域最專業的大數據分析能力。
而出乎其外再審視,一切新動作,放在健康維度下,意圖也變得更清晰。
手環、手錶、耳機、跑步機……一切智能設備,都只不過是實現健康管理的產品手段。
AI晶片、數據和算法,也都不過是實現健康管理的技術手段。
腕部智能可穿戴聯合實驗室、田徑運動聯合實驗室、腦機智能聯合實驗室,以及AI研究院,也都是為實現健康管理的前沿研究布局。
所以,Who is HM?
是huami,也是Healthy Me。
並且疫情的突如其來,也讓健康這件事變得更為緊迫且重要,而華米在此前積累的用戶、數據能力、產品,縱觀產業內,還有誰有一樣的實力和地位?
所以,Who is huami?
或許已不能放在可穿戴領域、放在硬件領域來審視了。
放眼這個領域,哪家「硬件」公司在自研晶片、擁有完整數據流輸入輸出生態,並且在AI算法引擎串聯驅動中,實現終端產品的完整體驗和完整能力?
可能就只有頂流的稀缺的這幾家。
所以,現在是時候以談論健康的方式談論huami。也是時候重新審視可穿戴公司的現在和未來了。
當業內頂流們談論智能手錶、談論智能可穿戴,他們真正談論的,是AI、數據和健康。
這也是一眾表廠與智能表廠歷史性的分水嶺時刻。
而對於華米,或許在2016年決定自研造芯,決定登「黃山」的那一天。
一場面向未來的變革,就是時候被重新認知了。
— 完 —
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