這次 Google 可謂是搶了爆料人的「飯碗」。
在 OnLeaks 等爆料人發布 Pixel 6 的產品信息之後，Google 居然來了一波主動確認，公布了 Pixel 6 系列的詳細外觀、攝像頭配置、自研晶片等，甚至直接在 Google Store 上架了 Pixel 6 頁面。
這在對產品保密極為看重的手機行業並不多見，據 Vice 報導，前段時間蘋果甚至還向爆料人發出信函，要求停止發布相關產品信息。
看似違背常理，其實是 Google 在為這台旗艦造勢，以往 Pixel 雖然有自己的特色，但在整個手機市場中算不上主流，市場占有率也不高。
顯然，這次自研晶片給了 Google 充分的信心，要與三星、蘋果一爭高下。
耗時四年，Google 造了一顆「AI」芯
Pixel 6 系列上的這個自研晶片傳了幾個月，現在終於塵埃落定，Google 將其命名為「Tensor」。
比起幾個月的爆料，這顆晶片的研發周期要來的久得多，Google CEO 達爾・皮蔡（Sundar Pichai）表示為了這顆晶片，它們耗費了 4 年多時間，有趣的是 4 年前也是 Google 收購 HTC 手機業務的時間。
HTC 曾經是 Google Nexus 系列手機的合作商，Google 顯然是希望通過收購它，在手機領域一展宏圖，如今到了開花結果的時候了。
▲ Google 與 HTC 合作推出的 Nexus One。 圖片來自：Androidpolice
這次 Google 並沒有公布人們比較關注的 CPU 和 GPU 性能方面的信息，而此前媒體 9to5Google 曾曝光稱這顆自研晶片是 Google 和三星合作研發的， 性能方面很可能和三星的 Exynos 晶片接近。
具體還是要看今年秋天的真機表現。
從 Google 一系列操作來看，Tensor 自研晶片的亮點很有可能並不在 CPU 或是 GPU，而是它的 TPU 單元（Tensor Processing Unit），晶片都用 TPU 來命名了，可見 Google 的重視程度。
▲正在運行的 TPU
TPU 原本是 Google 用於人工智慧和機器學習的智能晶片，常配合 Google 自家的開源機器學習平台 TensorFlow 使用，TensorFlow 擁有豐富的訓練工具、資料庫等，兩者以往多在雲計算、企業服務等領域配合使用。
相比常見的 CPU 和 GPU，TPU 更多用於低精細度但量大的運算。其運算能力十分強大，AlphaGo 圍棋機器人就使用了這一晶片，在 Google 相冊中，單個 TPU 晶片每天能處理超過 1 億張照片。
其計算性能可想而知，也因此 Google 將其應用在了自家的搜索、Google 街景等服務當中，以更快的速度提供給用戶更准確的結果。
這次 TPU 被應用到了手機當中，Google 高級副總裁 Rick Osterloh 表示在 Tensor 的加持下，Pixel 可以運行「數據中心級」的人工智慧（AI）模型，堪稱一台移動 AI 計算機。
而且還是可以離線運行的，也就是說通過 Tensor 的運算改善手機體驗，並不需要將數據上傳的雲端，Google 不會通過網絡將你的私人照片上傳的網絡資料庫中。
聽起來像是工業應用產品被放到了移動設備當中，有「降維打擊」那味了，不過說到底，算力再強還是要看落地應用。
Google 想拓展 AI 在手機上應用的深度和廣度
不出意外，計算攝影仍然是 Pixel 6 系列上這顆自研晶片核心應用場景之一，遺憾的是 Google 並沒有向公眾放出真機拍攝圖片，僅有 Gizmodo、The Verge 等少數媒體看到了應用實例。
為了充分展示 Tensor 晶片的能力，Google 設置了一個對照組，在開啟和不開啟的兩種情況下，抓拍一位頻繁活動的孩子。
未經過 Tensor 晶片處理的照片中孩子的臉部和手都比較模糊，而另一組對照組則清晰了不少。
▲ HDR+ 樣張示例
之前的 Pixel 系列手機也展示過類似的能力，即 Google 賴以成名的 HDR+ 算法，在人們按下快門鍵的同時，手機後台其實會自動拍攝多張不同曝光程度的圖片。
並將圖片分割成多個細小的特徵塊，通過機器學習選擇合適的特徵塊，並對其進行變換，打個可能不那麼恰當的比喻，就像是為圖片加一層濾鏡。
在這個過程中 Google 的人臉識別算法也會發揮作用，幫助手機快速識別到人臉，選擇合適的特徵塊，最終多張照片合成一張清晰且自然的圖片。
▲ Pixel 6 Pro 用上了後置三攝
而且這次 Pixel 6 系列帶來了後置三攝設計，包括一個廣角鏡頭、超廣角鏡頭和一個支持 4 倍光學變焦的長焦鏡頭。
更多的鏡頭組合能讓手機拍攝時捕獲更多的信息，作為對照組，通過機器學習找出更合適的細節，最終輸出一張暗部細節更清晰、高光銳利，更討好人眼的高質量圖片。
聽起來是不是像圖片後期處理的過程，計算攝影正是為了簡化攝影過程，讓更多普通人也能以簡單的方式拍出清晰討好眼球的照片。
▲ 圖片來自：Counterpoint
而這只是 Tensor 晶片的牛刀小試，Google 高級副總裁 Rick Osterloh 表示他們已經將 HDR 算法應用到了視頻拍攝領域。
在整個拍攝過程中，手機能實時調整白平衡參數，並且快速撲捉到太陽等元素進行拍攝優化，讓視頻更清晰自然。
這顯然對手機算力提出了更高要求，可見 Tensor 晶片的 TPU 單元算力是多麼給力。
在視頻方面 Google 同樣設置了對照組，Pixel 5、Pixel 6 和 iPhone 12 Pro Max 拍攝同一視頻，視頻解析度和幀率分別為 4K 和 30Fps，結果包括 The Verge、Gizmodo 在內的媒體均認為 Pixle 6 表現最好。
作為 Google 口中的「移動 AI 計算機」，它的應用必然不止於計算攝影，在功能廣度方面，Pixel 6 系列亦有突破。
Google 在翻譯、語音識別領域已經推出了多項服務，這次通過 Tensor 它們來到了 Pixel 6 系列上，而且經過了不小的增強。
在 YouTube 等 Google 系軟體服務上大多都有一個「實時翻譯」功能，現在 Pixel 6 也能使用了，將不同的語音轉換為英語。
語音識別同樣也是加強的功能，通過語音你可以操控手機，比如 Google 的 Gboard 鍵盤可以根據你的語音輸入簡訊內容，而且具備較為不錯的識別速度和准確性。
同樣的，這也會被用於 Google 的語音助手當中，讓它更好的識別理解你的指令。
▲ Google Assistant 。圖片來自：PC Mag
值得一提的是，現在這些功能均不需要通過網絡，而是可以直接在本地運行，這依舊都有賴於 Tensor 的高算力，和對機器學習的深耕。
隨著 Pixel 系列的不斷發展，相信還會有更多的手機功能被改造優化。
離正式發布還有幾個月時間，Google 就通過大規模的自曝引發了大量討論，給看客們畫了一個巨大的餅，同時也讓真機表示更受期待。
異類，還是行業之光？
一直以來手機都被認為是一個硬體驅動的市場，更好的 Soc、更高素質的鏡頭、高清晰完整的螢幕等等促使人們升級換新，手機市場在新技術的浪潮下穩步前進。
Pixel 系列的出現給出了一份截然不同的答卷，軟體成為了核心，甚至是驅動硬體升級的主要原因之一，這似乎更符合安迪-比爾定律。
2016 年 Google 發布初代 Pixel，贏過了同期的兩大旗艦三星和 iPhone，也讓人們意識到計算攝影的強大，它試圖將拍攝成像這個物理問題變為一個可解決的數據問題。
在硬體短期內無法突破的情況下，計算攝影所代表的機器學習逐漸成為了的手機行業的新趨勢，你能在越來越多手機廠商的功能、宣傳中看到 AI 的身影。
蘋果 2019 年推出了自家的計算攝影技術 Deep Fusion，最近華為在 P50 系列上也公布了相應的計算光學技術。
攝影之外的應用也有不少，華為和小米都推出了類似的「視頻字幕」功能，自動識別手機播放的音頻內容，自動翻譯為中文字幕。
而對螢幕頗為關注的 OPPO 則帶來了多個顯示技術，包括增強畫面清晰度的「視頻超清增強」功能，增強色彩顯示的 SDR 轉 HDR 技術。
在其他手機廠商持續押注 AI 時，Google Pixel 雖然在持續前進，但前進的速度顯然是慢了下來，最佳銷量仍然是 2019 年的發布的 Pixel 4 系列，為年銷量 720 萬台。
從 Pixel 6 系列硬體大升級中可以看出 Google 的野心，其高級副總裁 Rick Osterloh 也表示要投入遠超以往費用為 Pixel 6 系列營銷。
根據以往的經驗，人們對於高端旗艦的期望除了單項突出，更希望它是一個各項均衡，都能做到標杆級的產品。
Google 這次要與蘋果正面競爭，進入高端市場，除了攝影方面做出特色，螢幕、續航等同樣不可以拖後腿，而作為一款「AI」手機，能否在顯示等關鍵功能中做出差異性，也是它是否能成功的重要影響因素。
而 Pixel 系列一旦成功，也會給其他廠商作為參考，引導行業加大對軟體的投入，最終提升我們手中手機的體驗。
來源：愛范兒
