如何高效利用AI提升工作效率?是否有必要入手一台AIPC?

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inamoto4869 LV

发表于 昨天 09:18

非常有必要,对于像我们这样修图、剪视频的群体来说,电脑如果有了AI能力的加入,生产力、生产流程可以说都得到了质的提升。
AI大模型现在也是整个科技行业的趋势,从厂商的角度来说,不跟上就会落后,这也是各家基本都陆续上AI的原因。不过从场景上来说,大家的理解还是很不一样,用起来的差异就会比较大了。
我现在的工作流里面,也已经离不开AI了。

  • AIGC减轻了对拍摄空间的要求
首先是拍产品图,现在因为要同步多平台,所以很多时候拍的都是竖图。但竖图对于拍摄空间的要求会更高一些,因为我用的是90mm镜头,距离远了之后背景布置不够大就容易穿帮。
有了AI扩图这个功能就可以很好帮助我解决这个问题,我平时拍画面不够的时候也不用在意,直接用AI修图就可以完成,节省了很多前期的功夫。因为正常自己修肯定没办法处理到这么干净,而且非常费时间。

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  • AI很适合用来修产品图
然后是修图,AI修图的逻辑跟传统的去污工具逻辑也不同,是根据整张照片的效果来处理,尤其是对产品图这种细节上,前期忽略掉没擦干净的细节灰尘,能处理的很干净。

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而且区别于传统的去污工具,AI并不是简单用附近的像素来覆盖,而是根据画面内容帮你重新进行生成,效果自然更好、更真实的同时,效率实在是高啊!
不过以上基本都是基于云端AI实现的能力,基本上网络好一点都可以跑。对于一台电脑来说,本地部署的AI能力也非常重要,比如利用Stable Diffusion快速绘图,就能在游戏开发的时候节省很多草图绘制的时间,大大提升了开发效率。
(1)挑选一台AIPC,需要注意些什么

AI实在是太新了,如果以这个角度来衡量现在的笔记本电脑,很多维度都会发生变化,评价的角度是完全不一样的。
1、了解什么是NPU(Neural network Processing Unit)

CPU和GPU大家都知道是什么意思,NPU可能部分朋友就没那么熟悉了,所谓的NPU(Neural network Processing Unit), 其实就是神经网络处理器,用电路模拟了人类的神经元和突触结构。
所以它的优势就是效率更快,以往CPU和GPU需要上千条指令才能完成的任务,NPU可能只需要几条就能完成,同时过程中还能不断进行学习,从而继续提升能力。

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目前头部企业做的比较好的,肯定还是英特尔这些。比如英特尔去年12月14日发布代号为Meteor Lake的酷睿Ultra处理器,就是首款配备集成式的神经网络加速单元(NPU)的酷睿处理器。
这款处理器基于Chiplet架构,采用了全新的制程工艺及3D封装技术,并对CPU、GPU内核进行了大幅升级,同时还加入了面向AI的NPU内核,AI能力也得到了提升。

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2、什么是算力(TOPS)

然后是算力概念了,算力其实就是对信息、数据进行处理,从而实现目标结果、输出的计算能力。
目前常用的单位就是TOPS(Tera Operations Per Second),可以简单理解为每秒晶片能完成多少任务量,算力的多少也是目前衡量AI芯片最重要的指标之一。
比如刚刚说的英特尔最新的酷睿™ Ultra处理器,整体芯片有34TOPS的AI算力,可以支持200亿大模型在终端侧运行。
3、整机的AI能力水平

了解了NPU、算力概念之后,接下来要看的就是你这台PC AI能力的好坏了。
比如我最近在用的ALIENWARE x16 R2,它的CPU就是全新的英特尔® 酷睿™ Ultra  9处理器,本地AI算力34TOPS;然后再加上RTX ™4090显卡,本地AI算力686TOPS;计算下来的综合算力是720TOPS,就笔记本水平而言,肯定是目前的独一档了。
不过这些都还是数据上的呈现,实际用起来有哪些方面的提升另谈,日常用到的也基本就是显卡的部分。所以接下来我就以ALIENWARE x16 R2为例,来讲解一下算力提升到底有什么用吧。
(2)ALIENWARE x16 R2的AI生产力

这部分我就以ALIENWARE x16 R2为例,来讲解一下AI能力对于笔记本电脑到底有没有用,以及有哪些具体场景吧。
1、CPU、GPU烤机测试

首先还是烤个机,这部分主要还是来看一下外星人Cryo-Tech™超级散热架构的表现,毕竟CPU和显卡这台本子都是豪华配置,要是散热跟不上,性能释放不充分,AI性能测试也就无从说起了。
AIDA64双烤的情况下,最大功耗我测到了257W,这个性能释放还是非常充分。


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看完整的曲线图能看到烤机过程中ALIENWARE x16 R2的性能释放非常稳定,基本上总功耗就是在250W的范围上下波动,然后CPU是50W、GPU是155W左右。

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然后是烤机情况下整机的噪音和温度,首先来看下正常运行情况,Cryo-Tech™超级散热架构没有开启的环境噪音,是40.9dB。

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双烤15分钟,最高温度是43.7度,运行的噪音是59.3dB,这个温度和噪音我觉得控制的还不错,毕竟也是性能模式运行下,噪音也只多了不到20dB。

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英特尔® 酷睿™ Ultra  9处理器和RTX ™4090组合,性能表现肯定是毋庸置疑的,实际的游戏效果比如赛博朋克2077,把画质设置和光追都拉满,测下来的平均帧率是90~108帧,实际画面已经非常流畅了。

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玩赛博朋克2077

2、Stable Difussion测试

文生文可能还是没什么挑战,这部分再用Stable Difussion来看下搭载了RTX ™4090显卡的ALIENWARE x16 R2的生图速度。
我用的模型就是SDXL1.0,基本上来说,如果是默认的512x512大小的图,5~6s左右就可以完成,描述词不复杂的话可能就是4s多一张。

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510x510,用时5.9s

1980x1080大小的图,生成时间就是在15s左右,2K的话就差不多需要小30s,这个速度对于需要使用Stable Difussion来出图辅助工作的朋友,其实已经完全足够了。

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1920x1080,16.5s

3、Topaz video AI测试

Topaz video AI是一个通过AI来优化视频的软件,简单来说就是把1080p的视频提升到4K甚至8K,这个过程中不仅需要增加画面帧数,还需要去除视频里的噪点等等。
这软件吃的就是本地的算力,所以处理速度的快慢就能非常清晰直观的展现笔记本的AI性能了。
我以1分钟的1080P视频为例,提升到4K需要6分28秒,如果提升到8K需要12粉27秒,速度我觉得还是比较快的,相比我之前用其它普通电脑至少半小时起步,可以说质的飞跃了。

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最后还是来简单过一过ALIENWARE x16 R2的外观和做工吧,这块儿的话,我觉得其实只要相信外星人就好了。这么多年的产品下来,外星人每一代的做工、质感在同级中都是有口皆碑。
ALIENWARE x16 R2的A面采用了铝合金材质,所以整机的质感会很好,摸上去的手感也很不错,还有X标识拓印。

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整机最薄的地方也只有18.5mm,对这个笔记本里的性能怪兽来说,已经非常薄了。

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键盘这次,整体的段落感也非常好,使用起来非常清脆,玩游戏或者日常办公都很舒服。
ALIENWARE x16 R2的触控板也是彩虹色,这一点也很炫酷。

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接口的部分也是一如既往的大满贯,2个Type-C口,一个支持雷电4,一个是USB3.2;两个USB-A口,也是3.2;HDMI 2.1;还有一个Mini Dis Play(DP 1.4)和3.5mm耳机接口。
甚至还有一个Micro-SD卡槽,这一点真的强烈好评。

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还标配了360W的氮化镓充电器,这么大功率做到这么小的体积,应该也只有外星人会这么干了。

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我还拍了些其它的细节图,顺便一并汇总了,反正总的来说,ALIENWARE x16 R2肯定是目前市面上最强的笔记本电脑之一,英特尔® 酷睿™ Ultra  9处理器,然后再加上RTX ™4090的组合,说是目前的机皇,也完全不过分。

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(4)AIPC真的有意义吗?

还是再来说说AIPC的意义吧,其实到现在这个环境来说应该没人会质疑了,不论是手机、汽车都在做AI大模型,PC自然也不能落下,说是科技行业下一个风口的基建也完全不过分。
不过因为现在设备的本地算力还是太少,所以使用到的场景还是相对单一了一些,主要都是还是集中在AIGC,类似文生文、文生图这类场景上,所以很多朋友可能觉得用处不大。
但是其实这个问题你仔细思考就会发现它的意义,比如以后写好了脚本,是否可以直接转化成视频?或者使用AI大模型来训练各种自动驾驶、游戏开发过程中的测试,这也会大大节省时间,事实上现在其实已经这么做了。
不论是stable difussion还是Comfy UI,再或者像Opaz video AI这样偏小众的本地AI工具,现在已经慢慢进入很多人的工作流程中,以后也只会越来越多。
不过现在很多AI工具都用的是云端大模型,一方面是方便收费,另一方面就是目前大部分设备的本地算力都比较垃。所以我觉得过不了多久,笔记本的算力应该也会成为衡量一台PC强不强的核心指标。
不过就目前而言,笔记本算力强的真的没几台,搭载了英特尔® 酷睿™ Ultra  9处理器和RTX ™4090显卡的ALIENWARE x16 R2就是其中的佼佼者。
再加上外星人专属Cryo-Tech™超级散热架构,能够充分保证性能释放,实际的体验也会同级产品更好,虽然价格会贵一些,但是它真的无可替代。
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ggm LV

发表于 昨天 09:31

现阶段考虑是否可以用AI提高工作效率,主要看你需要使用电脑产出什么样的内容。
  对于一般的企业办公,比如从事文员,行政工作,甚至有些企业有很成熟的工作流,按部就班的套模板就可以完成工作的,那么AIPC的意义不大。并且如何调用NPU单元对于普通用户来说还是有点门槛的。
  而如果你是从事内容输出方面工作的,比如修图,剪辑,甚至AICG输出等内容,那么目前AIPC已经可以看到针对工作效率的初步雏形,现在选择一台AIPC则可以为了战未来做准备。
  上边两种使用需求其实对应了两种AI应用方式,一种是云端大模型,对于前者,即从事行政工作或者一般企业办公来说,是否是AIPC关系不太大,这种适合打工人应付职场废话文学。
后边一种是靠本地计算的AI任务,这类需求目前选择AIPC没啥毛病,毕竟随着后续驱动的更新,软件的适配优化,调用NPU的场景应该会越来越多,方便内容产出。
这类AIPC我应该算是体验的比较早的,此前上手过搭载酷睿Ultra 处理器的灵耀14 2024:


除了AI性能的加持以外,这类电脑现阶段最大的优势在于,可以以更低的功耗实现同样的工作内容输出效率,像我作为一个高度修图党,PS里边的AI降噪功能,一张2400W像素的RAW照片降噪时间,灵耀14 2024处理时间在11分钟左右:

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纯CPU渲染能力和13980HX差不多,这意味着内容创作者可以使用更轻薄更便携的电脑创作内容,不用到处背着个板砖了。
  而对于自媒体工作者,运营等岗位来说可以让输出内容的效率大增。 以及针对时下大火的stable diffusion图片生成工具,配合OpenVINO的核显加速功能以及更新后的NPU驱动,除了第一次生成需要CPU算的时间比较长,在三分钟左右,第二次生成一张小姐姐图片只要几秒钟,使得轻薄本本地运行stable diffusion成为可能,这类玩法将不再是游戏本玩家的专利。

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不过这里需要强调一点的就是,目前阶段并不是说买了AIPC就能直接智能到提高工作效率了,对于大部分用户来说,针对NPU的调教还是有门槛的,更主要的优势还是战未来,以后随着软件层面对NPU的优化越来越多,未来AI应用普及之后,可以预见的是相比传统PC这类AI轻薄本绝对更具备优势。现在提前选择入手可以早做准备,并且这类平台的笔记本可以大幅提高轻薄本的性能和使用场景。现在入手,着眼未来,也是个不错的选择~

扇公子 LV

发表于 昨天 09:46

个人认为,2023年可以说是AI大爆发的一年了,AIGC作为一个全新的工具突然进入了实用化,不管是ChatGPT这样的文字生成工具还是Stable Diffusion这样的图像生成工具,都给普通人带来了无限的可能。

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比如这是我用Chat GPT生成的一段有关Intel酷睿系列移动处理器的介绍,可以说质量还是非常不错的。
而除了这种云端的AI,运行在电脑本地的端侧大模型实际上也是未来AI技术落地的一个重点。除了Intel这段时间一直在吹的本地语言大模型,个人更为看好的实际上是像惠普AI小微,联想小乐这样的本地智能AI助手。可以为不了解电脑的用户提供最基础的电脑设置指导,最关键的是不需要联网,因此使用起来非常的灵活方便。而对于企业来说,也可以节约大量在线售后的成本,所以各家现在肯定都在大量投资这个方向,未来几个月应该就是这种AI助手的爆发期了。
因此我相信未来的AIPC一定是云端AI+端侧AI的结合体。而端侧AI的性能,实际上就部分取决于笔记本的CPU+GPU+NPU的综合算力了。而作为最早提出这个概念的Intel,其下的AIPC自然也比隔壁的竞品在实用性上更快一步。
比如这段时间在酷睿Ultra真轻薄本定位上表现非常不错的灵耀14,拥有1.2kg的超轻薄机身,质感不错的机体,28w的高性能释放,2C1A HDMI的实用接口和75wh的大电池,可以说是今年表现非常不错的一款真轻薄AIPC。
且这机器价格也挺不错,酷睿U7-155H+32/1T的配置只要6999,在这种定位的机器上没有脱离性价比的范畴,确实很难得。

如果 LV

发表于 昨天 10:00

之前我聊过怎么用AI提升工作效率,但是当AI真的能提升工作效率的时候,这几个问题不得不解决

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当然,在之前我还提过,AI PC本身是用于本地运行大模型的一种手段。对LLM来说,云端肯定是更强的,本地的更多是考虑数据安全,你写的一些东西或保密的文件都需要本地大模型来处理。
文字可以考虑用云端,那图片怎么办呢?
Stable diffusion,文生图,图生图只能在本地。

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实际上,AI PC这个概念如果被解读用来运行某一个软件的载体,那就错了
AI PC更多应该是类似蓝厂用大语言模型理解人类语言,让手机操作更简单,就是你我所想象的那种交互逻辑。
根据语义查找、本地文件识别、图像接管操作

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就类似于ROG 8 Pro的,被控了之后可以迅速解控,这种外挂,不过这种也不能叫外挂了,他确实是手机端在操作。

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也可以用语言理解对接电脑的各种模式。
但是一切的畅想都需要有硬件基础,又要回到狭义的AI PC概念。英特尔今年Ultra处理器更重要的是他的NPU有没有真正的成为AI boost。
可惜的是,目前NPU应用不多,主要针对于摄像头和少数的几个创作软件,本地LLM还是消耗GPU,但是生态成熟肯定是在硬件之后。
没有硬件怎么给生态软件创造成长的土壤?
目前,拥有AI能力的除了带有NV的RTX独显,剩下就是英特尔和AMD目前都在推的NPU。
比如,灵耀14 2024和小新Pro16 2024等等,都是国内市场首批搭载酷睿Ultra处理器的笔记本,其中灵耀14 2024款是其中质感、轻薄、续航都在线的高端轻薄本。

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客观地说,如果想玩玩AI,并且需要高端轻薄,也就这个机器了
如果想要平价一点,可以看看小新Pro14 2024或Thinkbook14+

dyanother LV

发表于 昨天 10:11

现在大家对AI PC的看法还是有些争议,主要是落地现在刚刚起步,具体的应用场景还不是很成熟。但我认为AI PC一定是电脑发展的一个趋势,甚至AI将来可能会渗透到我们工作、生活、娱乐的每个角落。
我举个例子,前段时间我女儿学校出了个幺蛾子,让家长给孩子写信,这可要了血命了。我试着让AI写了一篇,给我惊着了,感觉这玩意当父母都比我们当的好:

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AI作文(节选)

大语言模型(LLM)是目前AI PC最热门的应用,也许有人觉得云端LLM更强大啊,端侧的LLM有什么意义呢?
但是如果考虑到数据安全性,本地大模型还是很有用的,AI技术可以改变目前PC的语音助理“人工智障”的现状,可以迅速查找本地文件,也可以根据使用场景和运行软件的不同,对PC的性能、功耗、各项设置进行优化,让PC真正智能起来。再过几个月,各大OEM基于LLM的AI助理都会成为标配。
Stable Diffusion文生图/图生图也是目前比较常见的AI应用,我测试的搭载AMD锐龙7 8845H AI处理器的华硕a豆14 Air,得益于不俗的核显与AI算力,已经足够生成我写文章可以用的插图了,生成速度也很快。

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除了LLM,其实AI的使用场景还有很多。我认为AI PC未来最常见的应用场景,未必是语音助理,而是润物细无声的融入到我们日常使用的各种办公、创作和娱乐软件中。
对于打工人来说,AI文档(如PPT排版)、AI修图、AI视频特效,都会是比较常见的使用场景。目前剪映已经可以实现调用NPU进行视频抠像,效率比CPU快3倍,而且更省电,对于视频创作者还是很有帮助的。

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不少人纠结于锐龙8040或酷睿Ultra的NPU有没有动起来,确实目前NPU的应用还比较少,只有摄像头和少数几个创作软件,本地LLM目前也主要消耗CPU和GPU或iGPU,但生态成熟肯定是要硬件先行的,就像4K电视比4K节目的普及要早不少。我相信未来AI PC还是CPU+NPU+GPU联动的,NPU的应用会越来越多。比如今年的锐龙7 8845H,NPU性能相比上代提升了60%,总AI算力达到38TOPS,可以实现更高效的AI应用。

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如果想要更强的AI GC性能,比如专业的创作者、设计师,需要较大规模的文生图、图生图,那么可以选择搭载高效能AI处理器与独立显卡的游戏本或高性能轻薄本。比如机械革命蛟龙16S就是一台典型的高性能AI PC,采用锐龙7 8845H处理器、RTX4060显卡、140W的显卡性能释放,配合2.5K高刷屏、不俗的内外设配置,既可以打游戏,也可以做高性能AIGC,是目前性价比比较突出的一台游戏AI PC笔记本。
即战力来说,PC的AI体验完善和成熟可能还需要等一等,但是从战未来角度,AI PC值得更多期待。

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