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