摘要：苹果公司在2024年2月28日宣布停止汽车生产，引起了汽车圈轰动。苹果10年「泰坦计划」默默开展汽车研究，但最近传出终止项目消息，转向生成式AI研发，引发外界猜测和好奇。苹果在AI创新战略持续投入，计划推出更强大的Siri和个性化用户体验。虽然苹果曾是人工智能领域领跑者，对于苹果的AI前景外界充满期待。
2024年2月28日，苹果决定停止汽车生产的消息传遍了汽车行业。特斯拉首席执行官马斯克迅速分享了这一消息，并用两个表情符号进行了回应——一个象征着“致敬”，另一个则点燃了一支香烟。许多人猜测，这一举动是马斯克在潜在竞争对手退出赛道之前向他们致谢的方式，鼓励他们努力工作并享受他们的成就。马斯克进一步评论道，“汽车公司的自然发展最终就是消亡。”
理想汽车创始人李想称赞苹果公司转向人工智能，这是一个恰逢其时的战略举措。与此同时，何小鹏和雷军对苹果的决定表示惊讶。何小鹏认为，考虑到2024年后行业竞争动态，苹果此举出乎意料。雷军意识到汽车制造面临的挑战，反思了自己三年前做出的战略决策。
2014年启动神秘的泰坦项目以来，苹果一直在悄悄致力于电动汽车的研究，旨在通过创新的苹果汽车彻底改变行业。然而，经过近十年的专注，苹果的汽车野心似乎戛然而止。
最近的报道显示，苹果已经终止了其电动汽车项目，约 2000 名员工转向生成式 AI 研发。这种转变可能会导致数百名工程师和设计师被解雇。 “泰坦”项目与希腊神话中的创造力和神圣力量有关，是苹果公司的一项重大投资，但现在被搁置，引发了外界的好奇和猜测。问题依然存在——苹果为何放弃汽车业务？苹果的AI创新战略前景如何？
尽管自 2018 年苹果与大众汽车合作开发自动驾驶员工班车以来，关于苹果汽车的传闻一直不断，但最近的举动表明苹果公司发生了战略转变。除了在 2019 年收购自动驾驶初创公司 Drive.ai 之外，苹果还一直在积极申请与热管理系统和汽车座椅相关的汽车技术专利。
随着苹果退出汽车制造领域，其重点转向生成式人工智能，这是其创新战略的重要组成部分。过渡后的团队现在向 Apple 负责机器学习和人工智能战略的高级副总裁 John Giannandrea 汇报。
2023 年 9 月 8 日，The Information 披露了苹果 AI 模型开发团队的主要成员，包括 John Giannandrea、Arthur Van Hoff 和 Ruoming Pang 等行业专家，这表明苹果对 AI 能力的推进有重大推动作用。
与其他科技巨头高调宣布的人工智能战略相比，苹果在人工智能开发方面的战略举措基本上处于保密状态。据推测，苹果正准备在即将召开的全球开发者大会上推出基于人工智能的生成工具，这可能会增强 Siri 的功能并提供更加个性化的用户体验。
尽管苹果公司在AI进步方面采取了一些谨慎的态度，但自 2011 年 Siri 推出以来，该公司在这一领域的持续投资凸显了其致力于保持技术创新前沿的承诺。
01. 苹果AI弄潮儿Siri没落之路
苹果曾经是人工智能领域的领跑者，十多年前，Siri 在 iPhone 5 发布会上首次亮相，以其人工智能功能吸引了观众。这个语音助手代表了技术的未来，是当时人工智能的巅峰之作。就连苹果公司的软件总监 Forstall，一位经验丰富的人工智能专家，也对该产品的实现感到惊讶，他说：“我已经沉浸在人工智能多年了，但这仍然让我感到震惊。”
与 GPT 的深度学习不同，Siri 的技术奇迹依赖于 NLP（自然语言理解），通过硬编码的“命令和控制”系统来实现其响应能力。它在预定义的问题框架和请求内运行，将其理解限制为程序指令和离散单词，例如“检查今天北京的湿度”或“给我妈妈打电话”。
任何与其编程系统的偏差都会让 Siri 束手无策，需要一个由 20 人组成的专门团队来预测用户查询并相应地更新系统。正如一位前项目负责人在接受《纽约时报》采访时透露的那样，改进 Siri 是一个复杂的过程。 Siri 的数据库庞大而复杂，即使是微小的更新也需要完全重建，这项任务需要花费六周多的时间。引入新的、复杂的功能可能会将这个时间延长到近一年。这种复杂性解释了为什么 Siri 在过去 13 年里的进步有限。
尽管存在缺陷，但由于缺乏亚马逊 Alexa 或谷歌语音助手等有竞争力的替代品，避免了用户体验方面的重大差距。苹果在更新 Siri 方面的疏忽，加上公司固有的问题，导致了其员工的不满。 Vision Pro制造团队甚至考虑更换Siri，因为其性能不佳。
2018 年，John Giannandrea 被任命为苹果新任人工智能主管后，他重组了混乱的 Siri团队，启动了其发展。在他的领导下，收购的 Laserlike 搜索团队的Transformer 架构的集成带来了Siri的第一个尖端功能，能够集成用户查询的网络数据，这是谷歌五年前一直在使用的技术。
尽管Siri已经取得了进步，但设计团队中的官僚障碍、过度的微观管理和根深蒂固的保守主义仍然是重大障碍。官僚主义，以失败的Siri Blackbird项目为例，造成了大量的劳动力成本，却没有带来实质性的成果。
苹果高层对声誉和微观管理的重视扼杀了技术创新，阻碍了 Siri 的进步。此外，设计团队的僵化和高标准阻碍了功能变更，导致与工程师在实施细节上发生冲突。
这些挑战最终导致苹果将其创新人工智能团队的关键成员流失到谷歌，这意味着苹果可能落后于OpenAI推动的人工智能浪潮。
02. 三剑客与苹果AI创新路线图
2023年，Apple 发现自己被ChatGPT惊醒，引发了人们重新关注其AI开发战略。在股东和媒体的密切关注下，首席执行官库克对苹果人工智能路线图的复杂性仍然守口如瓶。
然而，在幕后，苹果正在酝酿一场风暴：制定清晰的商业战略、进行大量投资、重组团队、促进部门间合作。经过一年的低调飞行后，这家科技巨头正准备在 2024 年华丽回归。
尽管到目前为止还没有取得切实成果，但通过对团队动态和技术出版物的敏锐观察，可以让我们一睹 Apple 2023 年的举措以及 2024 年的前景。
了解苹果机器学习项目的内部人士表示，在该公司的领导下，苹果机器学习项目出现了向“边缘人工智能”的显着转变。与在云服务器上扩展人工智能功能的传统趋势不同，苹果正在加倍投入边缘计算——直接在设备上执行人工智能模型，而不依赖云基础设施或互联网连接。这种方法有望实现更快、更安全、更可靠的人工智能计算。
IDC 的统计数据预计，到 2023 年，iPhone 将以 20.1% 的市场份额占据市场首位。预计全球范围内将有近 10 亿台设备，一旦集成到 iOS 中，苹果将在数十亿设备上迅速部署新的 AI 功能——影响数亿用户。这种无与伦比的市场渗透率使苹果公司在其竞争对手中脱颖而出。
专门的团队坚持不懈地努力跟上版本更新的步伐。苹果拥有丰富的人才，只需要合适的人来推动变革。尽管最初对大型语言模型持怀疑态度，但 Giannandre 对今年年初各种聊天机器人所展现的能力印象深刻，完全接受了这个概念。由 Java 杰出人物 Van Hoff 领导的 Foundation Models 团队在 Blackbird 项目受挫后开始开发这项尖端技术。
Rouming Pang 是一位经验丰富的神经网络专家，于 2021 年从 Google 挖来，现在负责基金会模型团队。到 2023 年，他的创意 Axlearn 训练架构为 Apple 进军大型模型开发奠定了坚实的基础。 Giannandre、Federighi 和 Terners 这三人成为苹果人工智能使命的关键人物。
该团队最初只有16名成员，后来掌握了大量资源来实现其愿景。到年底，苹果从Ajax GPT过渡到复杂的多模式模型，迅速赶上了人工智能发展的最新进展。
三剑客——Giannandrea、Federighi 和Terners——为苹果的人工智能发展轨迹描绘了新的路线。该路线图的主要重点是增强 iPhone 上的人工智能操作能力，路线图非常明确：训练一种新颖的设备端模型来锚定改进后的 Siri，使其成为苹果人工智能生态系统的神经中枢。三巨头旨在通过融合尖端大型模型、软件工程技巧和硬件实力来实现这一愿景。
Giannandrea 的团队带头开发核心大型模型、多模式功能、客户端模型和空间计算技术。值得关注的成果包括Ferret多模态大语言模型，在语言模型推理任务中具有卓越的效率，以及Ferret代码的开源——打破了苹果传统的保密性。
此外，苹果在针对内存受限设备优化大型语言模型方面取得的进展标志着一项突破。这种创新方法利用闪存来促进大型语言模型的高效推理，从而规避设备上的资源限制。
Federighi 的软件工程部门专注于增强 Siri 的功能，将大型模型集成到 Xcode 等开发工具中，并探索 Apple 生态系统中的 AI 应用程序。与此同时，Terners 的硬件团队支持边缘人工智能，利用本地设备计算实现更快、更安全、更可靠的人工智能操作，而无需依赖云。
随着苹果在基本模型、软件功能和硬件方面的进步协同作用，这家科技巨头的潜在复兴已经做好了准备。
03. 苹果布局收购32家AI初创公司
苹果一直在不断收购人工智能初创公司，在这一领域超越了谷歌、Meta 和微软等科技巨头。这一旅程始于 Siri 的推出，它受到了相当多的批评，但为苹果坚定不移地致力于机器学习铺平了道路。该公司的投资在计算机视觉、自然语言处理和多模态等多个领域取得了成果，如下图所示。
在这个人工智能主导的时代，企业正在加紧布局，以驾驭人工智能带来的数字化创新浪潮。预计2020年全球人工智能市场将达到430亿美元，预计到2026年将飙升至2000亿美元以上，2022年至2030年复合年增长率将超过38%。因此，到2030年，全球人工智能市场将在人工智能跨行业广泛整合的推动下，预计将接近 2 万亿美元。
一项备受关注的尖端技术是生成人工智能，计算机可以生成类似于现有文本、音频文件或图像的新内容（让人想起 ChatGPT）。预计到2023年，生成式AI市场将达到140亿美元，到2032年将达到2000亿美元。
全球企业人工智能应用部署的升级显而易见，2022年增长率达到35%，较上一年激增4%。目前的统计数据显示，44% 的企业已将人工智能无缝融入其运营流程，其中 90% 的企业表示希望利用人工智能来增强任务自动化。事实证明，人工智能的应用非常有益，超过一半的组织表示在业务自动化、降低成本、提高效率和卓越的客户体验方面取得了显着的进步。
由于文章篇幅有限，原文链接，请点击：
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