Apple Intelligence 发布日期和兼容性
Apple Intelligence 原计划于 2024 年 9 月发布，随着 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 的推出，但后来延迟了一月，最终在 2025 年 10 月底开始采用 U.S 英文用户。其他语言和地区在 2024 年和 2025 年逐步开放。
以下设备支持 Apple Intelligence：
- iPhone 17（包括 Pro 和 Pro Max）
- iPhone Air
- iPhone 16（包括 16e、Plus、Pro 和 Pro Max）
- iPhone 15 Pro 和 Pro Max
- iPad Pro（M1 和后续）
- iPad Air（M1 和后续）
- iPad Mini（A17 Pro）
- MacBook Air（M1 和后续）
- MacBook Pro（M1 和后续）
- iMac（和 Mac mini [M1 和后续]）
- Mac Studio（M1 Max 和后续）
- Mac Pro（M2 Ultra）
- Apple Vision Pro（M2）
Apple Intelligence 还面临不断的更新，所有地区尚未推出这些更新。
Apple Intelligence 特性
无论你在使用哪个设备，Apple Intelligence 的主要功能是三项：写作辅助、图像创作和编辑，以及改进 Siri 的认知能力。
与 macOS 版本相同，Apple Intelligence 在 iOS 和 iPadOS 中的所有特性几乎完全相同。这包括 Writing Tools、Image Playground、Memories in Photos 等。使用 Apple Pencil 配对 iPadOS 时，还可以访问更多功能，例如 Notes 应用的 Smart Script，可以实时平滑手写文本。
写作工具
Apple
新加的写作辅助功能可以为用户提供写作建议，并根据用户的输入提示选择最佳图片、视频和音乐来制作一段小故事。 Photos 用户现在可以访问 Clean Up 功能，类似于 Google 的 Magic Eraser 和 Samsung 的 Object Eraser，它可以删除背景或物体。
图像创作
Apple
图像创作和编辑功能由新添加的 Image Playground 应用处理，用户可以在几秒钟内生成图片，并选择三种艺术风格：动画、插画或素描。Image Playground 是一个独立应用，但它的许多特性都与其他 Apple 应用集成，例如 Messages。
Apple Intelligence 还改进了设备的相册功能。 Photos 应用的 Memories 功能已经可以自动识别用户生活中的重要人物、地点和宠物，并将这些图片集合起来，并添加音乐。这次更新后，Memories 可以根据用户的输入提示选择最合适的图片、视频和音乐来制作一段小故事。
Siri
Apple
Apple Intelligence 最大的受益者是 Siri。Siri 已经更深入地集成到了操作系统中，可以进行更加自然的语音对话，并且可以回忆之前的对话内容。这意味着用户不需要再次输入相同的问题，Siri 可以直接提供答案。
Apple Intelligence 隐私
Apple
鉴于其他 AI 服务的数据泄露问题，Apple 必须优先考虑隐私。为此，他们建立了一个私有安全云平台 PCC (Private Cloud Compute)，用于处理复杂的用户请求。大部分的 Apple Intelligence 操作都是在设备上进行的，使用 A17 和 M-family 处理器。
Apple 的软件工程总监说：“这知道您的个人信息，但不会收集您个人信息。” “当您提出请求时，Apple Intelligence 會分析它是否可以在设备上处理。如果需要更多计算能力，它可以从私有云平台 PCC 获取，并只发送相关数据到 Apple 硬件服务器进行处理。”
Apple Intelligence 将使用 ChatGPT 处理复杂的问题
ChatGPT 的功能包括文本生成和图像分析，这些功能已经集成到了 Siri 和写作辅助工具中。ChatGPT 还可以在 Siri 不能解决用户问题时接管，并将请求发送到 OpenAI 的公共云平台。
使用 ChatGPT 时，不需要离开 Siri 面板。OpenAI 的 chatbot 将在背景下进行操作，而 Siri 将提供答案，即使是使用 ChatGPT 处理的问题。为了确保至少有一些隐私保护措施，设备会显示一个确认提示给用户，以便他们能够访问或不访问它们的请求、文档或图片。
Apple Intelligence 使用 Google Tensor Processing Units 进行训练
一项研究论文显示，Apple 选择使用 Google 的 Tensor Processing Units (TPUs) 来训练 Apple Intelligence 模型，而不是 Nvidia 的 GPU 系统。这意味着 Apple 利用了 TPUs 提供的足够计算能力来训练巨大的 LLM，并且更节省能量。
这标志着一个重大变动，因为 Nivida 在 AI 芯片市场中占有 70% 到 95% 的份额。Apple 公布这一选择非常罕见，也可能意味着其他公司也将采用这种方法。
