智慧型手机使用情境的快速革新,意味着前一代的装置终将难以负载更先进的软体程式,或者达到身历其境的使用体验。这同时也意味着行动创新正推动着智慧手机的世代交替。
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行动运算的效率,是为了满足消费者对於手机在使用及体验上的期待。 |
在今日的消费市场中,高拟真行动装置游戏的接受度及营运绩效都有大幅度的提升,且这样的趋势已经超出预期。尤其是在中国大陆市场,行动装置已经超越PC与游戏机,成为成长最快速,且最受玩家欢迎的游戏平台,并且也受到最多女性玩家的青睐。这同时表示,玩家在行动装置游戏上所支出的比重,将比起过去更多。根据一份富比士的报告指出,一个由Epic Games游戏公司所开发的手机游戏,每天可以创造出100万美元的营收。
这份报告同时也指出,玩家沈浸在游戏世界的时间,甚至超过寻找男女朋友所花的时间,而根据上线时间的统计分析,也显示玩家玩游戏的时间已经超过热门的交友App。这表示,早期玩家们利用零星空档,花少许时间玩游戏的模式已经不复存在。如今玩家追求高效能,愿意花更长时间在身历其境的游戏世界中,与来自全球各地的对手们一较高下。
效率在高阶手机市场,与在主流市场上同样重要。不是因为成本问题,最重要的原因是为了满足消费者对於其高阶手机在使用及体验上的期待。这表示次世代产品搭载的处理器,必须提供比以往更高的单执行绪效能。特别是某些品牌的高阶手机采用了触控笔来提供高效能UI的使用情境,这就很需要有足够的反应时间来支援像是模拟手写的使用经验,处理器的效能也因此更加重要。
尽管现阶段对於扩增实境的认识仍不够深,但随着Google ARCore等技术的兴起,没有一家次世代行动装置制造商会推出不支援AR的旗舰机种。不过,目前即使是在旗舰机种中使用AR应用,机身都会明显的发热。因此,未来行动装置要在其散热极限内发挥真正的效能,必须更加注重能源效率的表现。
除了支援扩充实境之外,高阶行动装置领域的另一个重点,则是在由CPU与GPU运行的类神经网路软体中,为开发者拓展新目标,同时让开发者透过次世代处理器以及最新的演算法,来发挥机器学习的效率,目的是将运算任务转移至终端装置上。这种支援机器学习的装置,代表无论是在没有WiFI讯号的捷运车厢里,或者是在管制上网的区域,都能使用类神经网路来执行影像辨识或者语言翻译等诸多功能,而无须连结云端。
在不久的将来,行动装置都将能以优於过去的每瓦效能,为使用者带来更胜过往的使用体验。而这一切,都将决定於行动运算的效能,以及机器学习的效率。