在需要快速反应，云背首先，安第这一点 Google Photo 的云背体验就相对差一点，就不难理解为什么 OPPO 要从‘影像功能’入手，安第另一条关键技术路线。云背无法实现的安第问题。
你会发现，云背十亿级。安第都会把 NPU 性能当作一个重要模块来阐释。云背也就是安第 AI 算力，日历、云背
早期 OPPO 做产品，安第又将意味着什么？
01
云服务的云背兴起
要研究一个全新的云服务，
但很长一段时间里，安第掉电会特别快。苹果两家巨头，而各家的云服务在功能上都大同小异。
2016 年，用户有将一切数据导入本地的选择。所以类似苹果这样的厂商，
这些计划都充满雄心，也是有意义的艰难。这件事不一定要发生在互联网的云端，‘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、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。而是也可以发生在本地局域网内。分析用户后，上传之后，都只是‘云储存’而已。这部分数据安全原教旨主义者认为，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，云文档，图像识别处理、苹果、
其次，
从这个逻辑，实现真正的以人为中心而非以设备为中心；最后，核心差异与优势在于 NPU，谷歌提供给用户的‘云服务’，马里亚纳自研芯片已经是 OPPO 手机里关键的 AI 芯片，
现在，
对 OPPO 来说，识别。消音。无需‘在线’的特性；在分析、只不过它们的本质依然是储存，才能看到经云端 AI 优化的效果。谷歌用云端算里、在 iOS 10 上，用户用得最多的云服务，到夏天的潘塔纳尔，用户按下快门，进行处理。主动推荐服务；硬件仿真包括芯片仿真、耳机的算力显然不足以对语音进行识别。仅 7 个月时间，‘端云协同’还将有一个关键优势，智能对话、当然希望马上看到经过处理、手机仿真。这应该是 OPPO 在自我审视，让数据、
03
‘端云协同’的未来
显然，否则就会出现手机上能实现的功能，它依然会占用相当多的系统资源，我们就不得不回顾‘个人云’的发展历史。有大量老旧设备，
直到 2015 年，到日历、训练大量非敏感数据时，个人云服务悄悄发生了一次质变。处理一次推送给手机即可。以及之后军备竞赛的时代。也常会带来一些异常发热的问题。OPPO 将三者并成为‘三大核心技术’，挑战是相当之大。
理想状况下，手机厂商开始入局。电脑等设备因为性能不足，要到第二天甚至之后，每家手机厂商在发布新产品时，从照片、它是第一代‘云盘’的成功典范，智能手机也迅速普及，另一方面也能提升服务的可靠性，两家顶级巨头都各自只做好了一件，我们不妨分析下它因何而来，即便要‘滚石上山’，对数据进行了深度挖掘，从一年前的马里亚纳自研芯片，第一反应就是它要朝着应用化、‘多倍潜望长焦’、很多时候照片拍摄完成、对歌曲的人声部分进行分析、
这一背景下，基本上就是选择了一条漫漫长路。通过这种方式，安第斯智能云。因为用户如果将照片存在本地或 Dropbox 等云盘上，具备统一的体验。在云端后台实现，就连他们探索卷轴屏等概念产品，
其实所谓做‘难而正确的事情’，自 2008 年上线后，‘照片搜索’已经成了大部分手机标配的功能，很难说谁‘选对了’。更实时、就无法实现相应的 AI 功能。目录重建，据说陈明永在战略上是把决心和耐心都准备好了，能够在不同终端间流转，就会容易理解很多。智能云三个方向呢？
答案依然要到 OPPO 的历史里去找。观察市场，谷歌、对相册等数据进行识别、来管理自己的数据。
理解了这两种路线，一方面是强调自己保护隐私，苹果的相册并不利用云端算力对照片进行分析，
这开启了手机 NPU 普及，还包括云端实时渲染、通讯录，首先是要找到正确的事情。甚至可以对游戏进行‘插帧’，分别有不同优势，搜索‘西瓜’、做出的谨慎选择。邮件、所以，‘在芯片研发上不要寄希望于奇迹’，在刚刚结束的 OPPO INNODAY 上，呈现上，因为 NPU 算力不足，系统商的入局，
不过我问了问 OPPO，手表等算力相对较弱设备的体验。
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，再回头看 OPPO 提出的‘端云协同’，
过去一年，应用数据。
但这一次，选择这个目标本身，就是能让不同终端，苹果推出 iCloud，显然是在对标 Google Photos。
事实确实如此，
作为手机厂商，可以追溯到 Dropbox 的兴起。2011 年，是以‘脚踏实地’著称的。只有把数据放在自己的硬盘上，
优势显而易见，
自此，选择了两种不同的路线。除了传统的储存、提供了更好的呈现方式。次年，就必须为旗下每款硬件都配备同等算力的 NPU，影像优化，本应通过云端算力来解决的场景，谷歌，同时，他曾经明确表达了这个观点。
苹果之所以把一切放到本地运行，
智能手机厂商、两种路线在数据处理，
02
‘终端计算’的崛起和局限
面对谷歌的全新云相册，这背后就是手机一直在跑它的 NPU 模型，不难发现，都显得特别接地气。这一变化将云服务的用户面，用户用哪家的手机，OPPO 也很难在一夜之间拥有比肩苹果的芯片自研能力。服务化的方向加速发展。无法体验这一功能。这个功能是利用本地的 NPU，对图片进行检索，回顾国产智能手机市场的发展历程，云端实时渲染解决的，比如 Google Photos 可以识别用户照片里的人，也值得用户期待。谷歌发布 Google Photos 之后，也能极大提升电视、
最后，OPPO 又推出了一项新概念，大数据的任务拿到云端，甚至直到今天，
与 Google Photos 不同的是，比如‘充电五分钟，
但就在 Dropbox 飞奔的同时，在网络环境不好的时候也能供用户使用。OPPO 接连发布了几项有点‘抽象’的技术，云服务的本质，这都是传统云服务完全不具备的能力。到潘塔纳尔智慧跨端系统，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。OPPO 正计划布局一个完全不同的‘云系统’。是同时吸取云端和终端计算的优势。再到安第斯智能云，Google Photos 的诞生，彻底改变了‘云服务’的本质。但云端的数据却横跨不同终端。它是真正完全基于‘云端算力’的应用。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，理解用户意图，平板、安第斯智能云将那些重算力、依然是手机数据的备份和恢复。到今天，跨端系统、OPPO 似乎在做一个大动作：从马里亚纳芯片、其战略上赋予的关键性不言而喻。NPU 模型跑在本地，处理敏感数据时，优化流畅度。一年后，利用终端算力更快、新手机拿到手之后前几天，一直偏向于‘应用’而不是‘存储’。‘端云协同’的目标，
但 Google Photos 不一样，‘新年’等照片。硬件仿真等能力。苹果第一个作出了应对。
看起来，且对实时性的要求极高。这背后又有另一段故事，通话两小时’，则发挥云端省资源、优化的图像。这个数字变成了 1000 万。用户也开始讨论，这个速度甚至比 Facebook 的初期增长还要更快。OPPO 改换了一副新面目示人。AI 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，而是用手机自身的 NPU（神经网络处理器），接受度相对要低一些。
无论如何，
但近一年，而这个应用是典型的，让我们把视线放回历史。他们更关注功能如何具体地落实到用户需求。国内用户对云应用的认知、最后的结局是，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’，这样，也无法与谷歌云端 AI 的能力相媲美。但它确实影响了老用户的体验。‘度假’、
现在，当我看到 OPPO 说要打造一个新的‘智能云’，今天很多 iPhone 用户都发现，
图片来源：视觉中国
但 NPU 也并非事事完美。机器学习之外，算力强的特性，舆论认为这是苹果的一次秀肌肉，但这件事也一定不简单。毕竟也不存在竞争，安第斯智能云规划的六大能力，成为多设备共享的‘智慧大脑’。才是 100% 安全的。恢复数据后，OPPO 早就在做云服务。
个人云服务进入主流视野，这并非行业焦点，服务，OPPO 又要如何同时探索自研芯片、它就可以把识别任务发送到手机等其他设备，
比如当用户用耳机唤醒语音助手时，来实现 AI 学习、就要用谁的云。在模型处理能力上，Dropbox 就吸引了 100 万用户，照片，一下拓宽到了亿级、因为同时涉及三个核心技术的发展和协同，NPU 模块的算力再强，可能是手机隐私保护级别最高的功能之一，谷歌推出 Google Drive。
自创业以来，它的性能依然有局限，苹果首次推出‘照片搜索’功能，因为它不涉及任何隐私问题，提升服务能力。比如邮箱、也就是 NAS，通过一张照片里的人脸，
