4月17日，一加8系列新品首次在網上進行銷售，取得了全網銷售額1分鐘破億的成績，此后，由于火熱銷售，一加8系列又出現了短暫的賣斷貨情況。
一加8厚度僅為8.0毫米，重量不過180克，是迄今最輕薄的驍龍865旗艦。該機配備6.55英寸90Hz瞳孔屏，后置4800萬三攝、1600萬前置自拍、4300mAh電池、30W有線快充，同時也是首次在一加8 Pro上使用了無線快充技術。
而一加除了在快充技術上的努力以外，在省電模式方面也下足了苦功，我們知道，在不同手機中具有不同的省電策略，例如省電模式下通過控制使手機在一定時間內沒有任何操作的話，會自動進入休眠、待機、CPU等耗電部件降頻或斷電等等，這樣更加長久保持電池的耐久力和使用時間。
現有的省電模式的運行方法一般包括兩種：第一種方法，為當終端的電量達到一預設閾值時(例如不大于15％的電量)，啟動省電模式；第二種方法，為設備上電啟動后一直運行省電模式，除非用戶自行關閉或調整，否則即為全時運行。
但第一種方法的問題在于，只會在固定條件下(電量低于15％時)開啟,這種機制并不會考慮用戶的使用習慣；第二種方法的問題在于，全時運作的省電機制多半會帶來體驗上的問題。這樣的方案為用戶對于移動終端的使用帶來了不便，用戶體驗差。
為了達到智能的省電效果，一加在19年1月16日申請了一項名為“一種移動終端電量運行策略生成方法及其裝置”的發明專利，申請號（201910041594.3），申請人為深圳市萬普拉斯科技有限公司。
根據目前公開的專利，讓我們一起來看看這項基于AI的智能省電方法吧。
如上圖所示為該專利中手機電量運行決策方案的硬件運行環境示意圖，也就是我們常用的手機內部硬件結構，手機包括以下部件：處理器1001、網絡接口1004、用戶接口1003、存儲器1005和通信總線1002，除此之外，還有一些射頻電路、音頻電路、WiFi模塊等等。
通信總線用于實現這些組件之間的連接通信；用戶接口包括顯示屏、輸入單元比如鍵盤、遙控器，除此之外還有標準的有線接口、無線接口；網絡接口包括標準的有線接口、無線接口(如WI-FI接口)；存儲器一般選用高速RAM存儲器，這樣能夠達到較快的傳輸速度。
而該專利發明的智能節電方法，就是針對于以上這樣的手機設備，具體步驟如下圖所示。
首先，因為手機充電需要一段時間，可以在每次充電結束后獲取其對應的電池的充電使用習慣數據，這個信息為用戶在使用該手機時的充電習慣和充電狀態、充電方式等信息。例如包含用戶進行充電起止時間點、充電時長，充電電源的類型，比如1.2V、2.1V，快充還是慢充，是通過普通AC還是USB接口，充電開始時手機的電池電量等等數據信息，通過充電使用習慣數據，可體現出用戶使用手機時的使用習慣。
其次，根據充電使用習慣數據，通過預先訓練的充電時間點預測模型，獲得手機對應的下一次充電時間點。例如利用神經網絡學習技術，通過利用充電使用習慣數據，輸入至預先訓練好的模型（充電時間點預測模型）中進行運算，預測出用戶的下一次充電時間點。
接著根據手機的當前電量，獲取系統預估電量耗盡時間點，系統預估電量耗盡時間點，可以為通過手機系統中實時或定時獲取得到的數據，其計算依據為手機的當前電量。我們熟知的ios系統和安卓系統中，都有獲取系統預估電量耗盡時間點的功能。
最后根據下一次充電時間點和系統預估電量耗盡時間點生成電量運行策略，以便于根據電量運行策略控制手機的省電模式的運行，比較常用的省電方法有對于硬件CPU、GPU進行降頻，降低屏幕亮度，系統UI的色調調整等。
這里我們可以發現，整個方法中非常依賴利用AI技術獲取的充電時間點預測模型，那是如何得到這個模型的呢？
如上圖所示為充電時間點預測模型的獲取方法的流程示意圖，首先運行準備好的深度學習框架，充電時間點預測模型基于深度學習技術，通過運行相應的深度學習框架進行訓練以后獲得。
準備好深度學習框架后需要獲取手機上的歷史用電習慣數據，以及對應的預期標注結果數據，數據包括用戶充電的位置、充電時間以及充電使用的快充慢充充電器等，而對于這些數據要進行預先標注。
最后基于神經網絡算法中的監督式學習算法，將歷史用電習慣數據作為輸入，并且將其對應的預期標注結果數據作為真實值，將歷史用電習慣數據輸入至深度學習框架中?；趽p耗函數進行計算后，將得到的計算結果與預期標注結果數據進行比較，從而進一步修正所得到的深度學習框架的計算參數，從而通過不斷修正下，得到充電時間點預測模型。
以上就是一加的采用AI方法進行省電的專利，這種方法基于AI的深度學習方式，學習用戶的不同的充電行為，預測下一次的充電時間，進而針對現有的電量進行動態的省電規劃，生成電量運行策略，在保證維持用戶使用體驗的前提下，把電量維持到預測的充電時間點。從而提供了更加貼合用戶習慣的省電策略，為用戶對于手機的正常使用提供了方便。
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