為什麼iPhone不支援戴口罩解鎖？蘋果平台架構副總裁講了原因

蘋果在 9 月線上發表會中發佈了 iPad Air 4 平板電腦，同時也帶出新一代 A14 Bionic 處理器，相較上一代產品迎來了重大升級。

而在近日的一次採訪期間，蘋果平台架構副總裁 Tim Millet 對新款 A14 Bionic 處理器的設計、機器學習的重要性、以及該公司相較於競爭對手的不同點。

蘋果宣稱與 iPad Air 3 上使用的 A12 Bionic 相比，A14 Bionic 多了 30% 的 CPU 性能提升、四核新 GPU 的表現也提升了 30% 。而第三方基準測試表明，A14 Bionic 的 CPU / GPU 性能提升，分別在 19% 和 27% 左右。

近日，蘋果平台架構副總裁 Tim Millet 接受了德國雜誌《Stern》的採訪，並且對 A14 Bionic 晶片的發展趨勢給予了一些解釋。

首先，他表示儘管蘋果並不是機器學習和神經引擎的發明者，但該公司確實找到了加速這一發展的方法。

機器學習需要在複雜的數據系統上對神經網路展開訓練，隨著儲存容量的增加，機器可被投餵越來越龐大的數據集。但直到 2010 年代初期，其學習速度才開始迎來較大的改變。

時間往前至 2017 年，蘋果發佈了首款採用 Face ID 臉部辨識方案的 iPhone X，所用的是 A11 晶片，每秒可處理 6000 億次算術運算。不過最新一代 iPad Air 4 上搭載的 A14 Bionic 晶片採用了 5nm 工藝，運算量是前者的 18 倍以上，達到了每秒 11 萬億次。

Tim Millet 向《Stern》表示：「我們對機器學習的出現和帶來的全新課題感到非常激動，相信 A14 Bionic 晶片的能力，會讓人們再次感到驚嘆」。

當然，就實際性能表現而言，硬體並不是唯一重要的事情。Millet 還指出，蘋果軟硬體開發團隊在協作上有著獨特的地位，以共同打造對每個人都有用的軟體。

「在整個開發過程中，我們與軟體團隊保持著緊密的合作，以確保我們不僅在構建一項對少數人有用的技術，還希望能夠幫助成千上萬的 iOS 開發人員」。

此外 Tim Millet 強調了 Core ML 的重要性，其經常被用於語言處理、圖像 / 聲音分析等機器學習基礎框架。蘋果為開發者提供了 Core ML 的訪問權限，使之能夠在 App 中充分利用這項特性。

「我們投入了大量的時間，來確保不只是將晶體管封裝到了不同的晶片中，而是希望大眾都有機會用到它們。對於想要深入瞭解的開發者來說，Core ML 是一個絕佳的機會」。

據悉，Core ML 不僅是國際暢銷的 DJ 應用程式《Djay》中的關鍵組件，軟體巨頭 Adobe 也是它的採用者之一。

最後，Tim Millet 解釋了為何 Face ID 不支援戴口罩解鎖。

他表示，儘管理論上該公司的臉部識別模型已經相當不錯，但目前還是很難在有外物遮擋的情況下，帶來較可以接受的辨識度。蘋果基於確保使用者數據安全的立場，因此在權衡了便利與安全性之後，還是選擇了在這個特殊的時期堅守原則。