小米vivo布局“远程PC”，为了弥补AI硬件端侧算力短板？
小米开年首场旗舰发布会已经结束，小米平板也迎来新成员——小米平板6S Pro 。此次新平板加入了远程控制PC功能。卢伟冰在发布会上宣称，这款平板做到了「办公能力大拓展」。
（图源：小米官网）
无独有偶，此前数码博主@i冰宇宙也在微博对vivo X Fold 3系列进行了曝光，它允许用户远程控制苹果Mac电脑，可以在折叠屏上查看电脑屏幕内容和使用软键盘。
（图源：微博@i冰宇宙）
简单来说，小米平板和vivo折叠屏的远程控制功能，本质上像是在用「云电脑」，也就是我们常说的「串流」，但区别在于，它是直接将你的PC端或Mac上的画面传到你的平板或手机上，而不是连接到远端服务器。
通过网络与电脑无缝连接，它可以利用电脑执行一些对性能要求较高的任务，比如远程编程和视频渲染，只要网络延迟足够低，它能让用户感觉就像是直接在使用电脑一样。
（图源：小米官网）
这也从侧面反映出说明，为了更贴合我们的实际使用需求，不管是平板，还是折叠屏，它们的研发不仅仅要在硬件上下功夫，软件上的创新也同样重要。
前有小米平板支持PC端互联互通，后有vivo折叠屏支持远程扩展Mac，大屏设备开始向着更高的生产力和便捷性迈进，并且开始强调在多设备协同工作环境中的无缝连接和互操作性。难道，大屏设备「串联」PC要成为生产力工具的新玩法？
远程PC：新瓶装旧酒还是旧瓶装新酒？
有朋友可能注意到了，这和向日葵或ToDesk一样，都是用于远程控制PC设备。那么，小米和vivo的方案与这些远程桌面软件有什么不同呢？
（图源：ToDesk官网）
其实它们的工作原理并没有本质上的差别，都是基于客户端——服务器模型。用户通过网络远程连接电脑，操作结果通过屏幕共享反馈。
然而，它们之间的根本区别在于，厂商推出的远程PC功能是直接集成在系统上的，这意味着用户无需下载和安装任何第三方软件即可享受到远程控制服务。
（图源：向日葵官网）
系统级的远程桌面方案能够更加充分地利用操作系统本身的资源和功能，从而为用户带来更加流畅和高效的远程操作体验。最关键的是，这项服务通常是免费提供的，用户无需为此支付额外费用。
但是目前不管是软件层面还是系统集成的远程控制，都面临着许多问题需要克服。
首先，要想远程控制和无线副屏运作流畅，关键在于解决延迟问题。这需要通过网络优化、本地预处理工作和数据传输路径的优化，来加速信息传递和减少等待时间。
（图源：小米官网）
其次，面对众多不同的设备和操作系统，确保软件在各种环境下都能顺畅运行，是另一个挑战。它得按照一套通用的规则，选用那些可以横跨各种平台的工具，并且还得针对那些人们常用的设备和系统做些特别调整和优化。
远程PC能否重构生产力工具秩序？
说了那么多它对于生产力的提升，具体表现在哪方面呢？
随着办公环境的不断演进和移动技术的飞速发展，平板电脑和智能手机在满足日常办公，和生产力需求方面的作用越来越重要。
尽管如此，但由于移动设备与传统PC在操作系统架构、用户界面设计以及处理能力上的本质区别，这使得一些高性能需求的任务在移动设备上难以得到高效执行。特别是对于那些需要复杂数据处理、专业软件支持的工作场景，如大型图形设计、视频编辑、高级编程环境等，移动设备的算力与PC相比存在明显短板。
（图源：小米官网）
此外，尽管近年来移动端处理器的性能有了显著提升，但与专为复杂任务设计的PC级处理器相比，仍有一定的差距。这种性能上的差异，始终限制着移动设备在某些高端办公场景中的应用。
因此，远程控制PC技术成为了一种补充移动设备短板的有效方法。
通过远程控制，用户可以直接在平板或手机上操作PC，实现对PC端软件的完全访问和使用，包括那些对算力要求较高的应用程序。尤其在远程工作、灵活办公成为新常态的今天，远程PC技术为移动设备带来的生产力提升尤为重要。
（图源：ToDesk官网）
还有，自折叠屏手机问世以来，市场对其持有一定的怀疑态度，主要因为它除了屏幕尺寸更大外，似乎没有其他突出优势。同时，这一大屏优势并未被厂商充分发挥，软件的适配进程未能跟上。
然而，vivo此次的创新方向，确实能够进一步提升折叠屏的实用性和生产力。
AI硬件爆发，PC填补移动端算力短板
2024被誉为AI元年，无论是智能手机还是电脑制造商，都在将资源集中投入到AI领域中，以满足日益增长的AI计算需求。
魅族和OPPO在前段时间都宣布了全面拥抱AI，各大手机厂商从去年就开始陆续布局AI与软件生态的结合。毋庸置疑，移动端仍然是AI的最佳载体，因为它具有其他智能设备所没有的便携性，且已经成为我们日常生活中离不开的设备之一。
（图源：OPPO）
但话又说回来，现如今的生成式AI，对计算能力有着极高的要求。这些任务通常都需要大量的数据处理和复杂的模型训练，而移动设备处理器的算力往往难以满足这些高性能需求。
与之对比，配备了高性能AI芯片的PC和服务器就能够提供足够的算力支持。但其便携性相比于移动端的设备来说，又有不足。在移动端算力不足的这个背景下，远程PC技术就是目前最佳的解决方案。
以英特尔为例，其推出的Nervana™ 神经网络AI芯片，专为AI和深度学习任务设计，它能提供了远超移动设备的计算能力。
（图源：Intel官网）
利用远程PC技术，用户可以在平板电脑或智能手机上发起对PC的远程控制请求，借助远端PC的计算资源来执行AI相关的高性能计算任务。
这种模式的优势在于，它为用户提供了强大而灵活的计算资源，用户不必直接在本地设备上承担高昂的计算负担，而是通过远程PC来访问所需的AI算力，从而在AI模型开发、数据处理和创新实验等方面实现更快速的迭代和探索。
此外，随着5G网络的普及和云计算技术的发展，远程PC技术变得更加高效和实用。用户可以通过更高速的网络远程连接到本地的高性能PC，实时访问和处理大量数据，执行AI相关任务。
（图源：高通官网）
总之，随着AI技术的不断进步和应用扩展，远程PC技术成为连接高性能计算资源和移动终端的重要桥梁。
(来源：新浪科技)
