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隨著供應鏈、渠道等稀缺資源競爭程度的加劇，智能手機市場呈現出“強者愈強，弱者愈弱”的馬太效應。余承東預言未來五年只剩下三家智能機廠商，如今變成怎樣了呢？
近日，多家市場調研機構陸續發布2017年第二季度全球智能機出貨數據，結果有人歡喜有人愁。
市場研究機構IDC公布的數據顯示，2017年第二季度智能手機出貨量為3.416億部，比去年同期的3.461億部下降1.3%。出貨量排名前五的廠商依次是：三星、蘋果、華為、OPPO、小米。
IDC認為智能機市場相對去年出現了小幅收縮，但前五大廠商的體量依然在擴大，尤其是華為、OPPO、小米等國產廠商，繼續保持兩位數的高速增長。
得益于Galaxy S8|S8+的成功，以及Galaxy A/J系列所獲得的良好市場反饋，三星在第二季度出貨7980萬部智能手機，市場占有率提高到23.3%，幾乎是第二名蘋果的兩倍。
蘋果則繼續在高端市場表現出色，iPhone 7/7 Plus在全球范圍內實現了兩位數增長，從而將設備的平均銷售價格拉高2%。
華為在中國市場、歐洲市場的銷售繼續強勢增長，出貨量進一步逼近蘋果；OPPO排名第四，擴展了東南亞市場、印度市場的份額；小米則走出低谷，排名重新回歸前五。
蘋果公司本周在其《機器學習期刊》上發布了一篇新文章，詳細描述了他們是如何在保持高度隱私的同時實現面部識別功能的。
蘋果在 iOS 10 中開始使用深度學習來識別面部，隨著 Vision 框架的發布，開發者現在可以在他們的應用中使用這項技術和其他許多計算機視覺算法。文章中寫道：“為了可以保護用戶隱私，并在設備上高效運行，我們在開發這個框架時克服了巨大的挑戰。”
此外，蘋果還解釋了面部識別算法是如何在用戶的 iPhone 本地工作的：
蘋果的 iCloud 照片庫是一種基于云端的照片和視頻存儲解決方案。然而，由于蘋果對用戶隱私的堅定承諾，我們無法將 iCloud 服務器用于計算機視覺計算。所有發送到 iCloud 照片庫的照片和視頻在被發送到云存儲之前都是經過加密的，只能通過在 iCloud 賬戶注冊的設備進行解密。因此，為了給我們的客戶帶來深度學習的計算機視覺解決方案，我們必須直接解決在 iPhone 上運行深度學習算法所面臨的挑戰。
這需要硬件資源在保持效率的同時實現以下幾點：
我們面臨著幾個挑戰。深度學習模式需要作為操作系統的一部分，占用寶貴的 NAND 存儲空間。它們還需要加載到 RAM 中，并且需要在 GPU 和/或 CPU 上耗費大量的計算時間。與基于云的服務不同，它們的資源可以單獨用于視覺問題，而設備上的計算必須在與其他運行的應用程序共享這些系統資源的同時進行。最后，計算必須足夠高效，能夠在相當短的時間內處理大型照片庫，但不會出現明顯的電量消耗或者溫度升高。
蘋果在今年夏天推出了《機器學習期刊》，并發表了多篇文章，其中有一篇是關于“Hey Siri”在 iPhone 和 Apple Watch 上的工作原理。
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