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新智元报道
编辑：小匀
【新智元导读】4月26日 ， 是科技公司值得庆祝的「世界知识产权日」 。 作为国产手机的顶梁柱之一 ， OPPO不仅用「国内AI专利申请数量第三名」的成绩交出答卷 ， 还誓要黑科技与高颜值共舞 ， 走出一条属于自己的硬核AI路 。
一个专利就能改变行业的例子 ，并不少见 。
2017年 ， iPhone X彻底摒弃传统Home键 。 从那之后 ， 满屏的iPhone开始成为新的审美 ， 惊艳全世界 。
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当下 ， 许多中国的手机厂商 ， 也站在了与苹果当年同样的历史节点 ， 想做出一个大改变 。
2020年11月 ， 一款蕴含着12项卷轴机构核心专利的概念机出现 ， 当手中的屏幕平滑、顺畅地滑出 ， 这感觉就像是在看「圣旨」 。
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「OPPO X 2021」
这项设计也将另一个全新的审美——柔性屏玩出了新花样 。
虽还未量产 ， 但这代表了OPPO对未来「黑科技」的一种梦想与展望 。
从纯技术到产品的形态 ， 往往需要时间的打磨 。 技术如何成就一个品牌 ， 又会将品牌引向什么样的赛道？ 从时尚手机成为「专利大户」的OPPO就是最好的观察样本 。
十年国内AI专利申请数量TOP3
简单来说 ， OPPO花大力气做AI ， 一方面是手机行业与人工智能技术发展的必然结果 ， 另一方面是OPPO一直以来以用户体验为核心的产品信仰 。
在深度学习理论的驱动下 ， 人工智能技术在2010年后重新升温 。
2011年Siri的发布 ， 成为手机行业引入AI技术的标志性事件 。
2017年麒麟970率先搭载NPU ， 吹响手机圈AI软硬件一体化激战的号角 。
从2016年开始手机行业整合加剧 ， 从百花齐放迅速过渡到以三星、苹果、华米OV为代表的六巨头时代 。
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厂商之间的硬核技术的竞争越来越激烈 ， 拍照、快充、系统优化、语音助手成为各家角逐的焦点 。 图像识别、语音、自然语言处理发展迅速 ， 给手机企业的竞争带来额外助力 ， AI在手机圈迅速普及 ， 用户体验也得到了非常大的提升 。
OPPO从最早的MP3时代开始 ， 就坚持以用户体验为导向 ， 在转型为手机品牌以后 ， 也推出了一系列精确击中用户痛点的产品 。
早期的Ulike系列率先在手机圈主打美颜功能 ， 在人工智能技术尚未普及之时就通过自研的美颜算法为用户带来了卓越的自拍体验 。
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后续的R系列、Reno系列在硬件不断进步的基础上 ， 引入人工智能技术继续提升拍照体验 。
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如果说产品是我们能够感知到的一面 ， 那么隐藏在产品内的AI技术 ， 就成了无形的推手 。
截至2021年3月31日 ， 从计算机视觉、语音技术 ， 到自然语言处理、机器学习等方面 ， OPPO的全球专利申请超过2450件 ， 并在2011年到2020年为周期的十年间 ， 跃居国内AI专利申请数量TOP3 。
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来源：清华大学人工智能研究院、清华-中国工程院知识智能联合研究中心联合发布《人工智能发展报告 2020》
就这样 ， 是时候了——2018年4月 ， OPPO研究院顺势成立 。
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3:5:2：绿厂没有KPI
做人工智能离不开人才、资金和技术三方面 ， OPPO在这三方面都有着相当清晰的策略 。
OPPO研究院院长刘畅 ， 是2008年就加入OPPO的老兵 。
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在招揽AI人才方面 ， 刘畅不仅欢迎自带课题、「带枪来投」的专业大咖；也会向潜心在AI行业发展的高素质人才主动提供一定的研究方向和支持 。
而OPPO庞大的用户数量、丰富的产品线和应用场景 ， 成为吸引顶级人才的梧桐树 。
在人才激励方面 ， 除了营造一种相对轻松的氛围以外 ， OPPO研究院还通过绩效评估的引导和过程管控 ， 让每个研究院和工程师都能感受到自己的价值 。
OPPO把研发过程看作是一个接力赛 ， 不一定跑最后一棒的那个人 ， 冲过终点的那个人有鲜花、有掌声 ， 前面跑第一棒、跑第二棒、跑第三棒 ， 他们同样都是冠军 。
细分下来 ， OPPO研究院在AI的研究上遵循3:5:2的原则 。
30%是贴近产品和业务 ， 跟头部场景结合做技术转化 ， 做到「AI有用」 。
据刘畅透露 ， 研究院有接近半数的预算都在向AI方向倾斜 ， 并且主要围绕在核心业务场景计算机视觉、自然语言处理、语音、情景智能应用型方面 。
在2020年计算机视觉和模式识别大会（CVPR）中 ， OPPO的「视觉定位」技术 ， 通过搜集和分析图像中的海量信息 ， 对自身拍摄方位作出精确判断 。 智能分析图像信息的分类标签及图像深浅信息对错误结果进行大量排除 ， 从而显著提升分析准确程度 。
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比如在听和说的场景里 ， 原来的Breeno已经改名小布助手并升级到2.0版本 ， 可以带来更自然的人机对话 。
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重磅的 ， 在这里 。
2020年11月首发FDF全维人像视频技术系统 ， 拥有感知人像和画质增强两大引擎 。
在感知人像引擎的算法架构上 ， 为了减少计算量 ， OPPO将输入的图像用均匀的网格表示 ， 并且对丢失的画面依旧要做一些补偿算法 ， 来弥补因球面投影带来的图像压缩 ， 保持画面的整体性 。
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同样 ， 画质增强引擎中也加入了美颜相关的支撑算法 。 这是一套能保障用户在绝对多数场景下都能拍出满意的画面的算法合集 ， 不管是在逆光或运动场景下 ， 画质增强引擎都能将画面调整到更清晰的观感 。
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另外 ， 在新的研发算法中 ， OPPO也对超级夜景视频和HDR算法进行了融合升级 。
算法先会根据当前的lux值判断启用夜景或者HDR的亮度调整曲线 。 当lux值小于设定的阈值时 ， 会启用夜景的亮度调整曲线 ， 提升画面整体亮度；当lux值小于设定的阈值时 ， 会启动HDR的亮度调整曲线 ， 提升局部亮度的同时抑制整体画面高光 。
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在调节画面亮度的算法逻辑中 ， 总共设计了3个环节依次对画面整体和局部进行亮度优化 ， 采用多帧融合再提亮的方式可以有效地减少因为提高亮度带来的时域噪声 ， 提亮效果会更加自然、平滑 。
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与此前的Reno4 Pro相比 ， 不论在夜间拍摄还是大光比的场景下 ， 新一代的融合算法在画面亮度、色彩和噪点方面都表现得更好 ， 画面的通透度和纯净度也有明显的提升 。
除此之外 ， OPPO也将AI注入到了生活娱乐中 。
比如目前已上线OPPO小游戏商店的AI游戏「表情包大作战」 ， 能够支持多人表情识别 。
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基于参数化人脸模型的实时3D稠密关键点检测与3D人脸网格重建：
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30%之外 ， 50%布局在前沿探索型研究 ， 为OPPO未来的发展储备下更多的技术能量 。
在一些低功耗传感器感知的场景 ， 手机上十几二十几种传感器有着不同的感知能力 ， 加上摄像头、麦克风 ， OPPO希望把这些感知能力做进一步的挖掘 ， 做到情感感知 。
在AR领域 ， 被行业寄予厚望的苹果AR眼镜迟迟难产 ， OPPO已经改进到了第二代产品 。
2020年11月的未来大会 ， 第二款概念 AR 眼镜OPPO AR Glass 2021登场 。 在佩戴体验、光学方案、交互方式以及内容生态等方面都实现了提升 。
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「剩下的20%则留给研发人员放飞自我 ， 通过一些方式和组织的平台 ， 把有创意的想法收集上来 ， 在这块儿没有固定的KPI ， 更多鼓励研发人员自由创新 。 」
怎么突破技术的天花板？
但凡做技术的 ， 难免会碰到天花板 ， 有行业的天花板 ， 也有材料的天花板 。
如文章开篇提到的卷轴屏 ， 是智能手机最火的话题 ， 包括三星、华为等厂家都在探索 。
为此 ， OPPO自己开发了一系列新技术 ， 包括「Roll Motor」动力方案、双矩阵嵌入式离合结构及Warp Track屏幕动态区骨架叠层 ， 使得OPPO X 2021卷轴屏概念机可以平滑舒展开来 ， 就像是画一样 。
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不过 ， 与其他厂家类似 ， 目前的卷轴屏都停留在概念机的阶段 ， 虽然OPPO在技术上提出了无级OLED柔性卷轴屏的可行方案 ， 成功避开了折叠机的折痕问题 ， 但要说到产品的形态与配置 ， 仍达不到量产的水平 。
总的来说 ， 这是遇到了一个行业天花板问题 。 对此 ， OPPO的态度十分「佛系」：正视问题 ， 然后打磨 。
在探索全面屏手机的早期 ， OPPO也经历过升降屏幕的提案 ， 如今 ， OPPO更进一步推出了卷轴屏概念手机 ， 这也侧面证明了其技术的全面爆发 。 而从结果上来 ， OPPO在这个过程中积累了122项专利 ， 其中卷轴机构相关核心专利12项 。 至于该款手机是否会量产 ， 等待后续消息 。
与此同时 ， 第二个问题也涌现出来 。 卷轴屏虽没能量产 ， 但至少走出了「概念机」这一步 ， 在很多不被人熟知的地方 ， 很多技术可能更止步于此 。
对此 ， 刘畅院长表示 ， 「技术不急朝夕 ， 向着核心发力 。 」
这又与OPPO那占比20%的「自由技术观」不谋而合 。
「需要有这样一些梦想 ， 它不仅仅只是说立马把它变成一个产品去做商业变现 ， 它可能对我们未来是一种梦想的激发和一种展望 。 」
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OPPO团队曾向学术界做过考察 ， 发现学校、学术论文才是很多技术的孵化之地 。 代表产业端的OPPO ， 希望能将理论与产品融会贯通 ， 与学术界多结合 ， 寻求理论帮助 ， 尊重基础研究 。
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浙江大学-OPPO联合创新中心色彩实验室正式挂牌成立
一般来说 ， 产品会看个一到三年 ， 但纯技术的 ， OPPO会看到三到五年甚至更远一点 ， 有时候其实十年以后 ， OPPO有信心在技术上憋出「大招」 。
【Reno|我在绿厂搞AI，没有KPI】OPPO曾经以产品优先 ， 但在投入研发的点滴中 ， 渐渐形成了「双轮驱动」的效应 ， 即前沿的技术+用户的价值 。 未来 ， OPPO将持续关注更深层次的核心技术创新 ， 驱动多智能终端业务的布局 ， 为用户提供更全面的科技体验 。
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