Windows Copilot PC是Windows提出的新一代个人电脑的标准。
不同于游戏PC等强调某一部件的子类，Windows Copilot PC 是真正的下一代个人电脑的标准，因为它不仅要求搭载一个全新的硬件类目，还要求软件/云端/系统API等的配套结合，故称得上是完整并且独立的一套新的系统和生态。
（至少看起来是这样）
（至少宣传是这样）
（反正大概就这样）
所以大概是个啥？
关于Windows Copilot PC的introduction，微软在2024.05.20发布了一份blog专门做了这个工作：
https://blogs.microsoft.com/blog/2024/05/20/introducing-copilot-pcs
（文章又臭又长所以）使用Windows Copilot PC提供的文本总结，我们大概可以知道，Copilot PC首先要求搭载一个算力大于40 AI TOPS的NPU（GPU都不算，因为GPU没有NPU省电），然后能本地运行SLM等AI模型，并支持Windows一系列AI-powered功能和应用。
这些功能和应用大部分是关于AIGC，语言模型和机器学习的，并且重点是把（大）部分和隐私有关的计算放在本地由NPU等完成，来实现AI的推广，解决隐私困扰。具体在推广的功能和应用可以自行查看这个blog了解。
这就完了？
如果你只是一个消费者或用户，到此就差不多了。但对于一个开发者，只知道有什么用还不够，你还需要知道怎么用。
依我拙见，其实Windows Copilot PC并非Microsoft一己之力推动的，这背后也有业界逐渐趋于一统的标准化潮流和成果在助推。
业界的标准化潮流，就是ONNX格式/框架/运行时（当然Microsoft也是组织成员之一了）。
Microsoft的努力，则体现在Windows ML和DirectML这些API组件的制定上。
说人话！
好！
ONNX框架
关于ONNX框架，你可以参考：
当然，对于开发者更关注的是运行和部署适配，所以关于ONNX Runtime运行时，你可以参考：
https://onnxruntime.ai/docs/tutorials
我比较感兴趣的是它的执行后端，也就是execution provider的引入：
通过这样的形式，它就把各个厂商的硬件实现拉齐到同一起跑线了，这对标准化的制定是至关重要的。
然后，ONNX的当务之急是对当前热门的generative AI models细分领域的支持。所以它着重强调了它的Generate API：
https://onnxruntime.ai/docs/genai/tutorials
https://github.com/microsoft/onnxruntime-genai
从这个表可以看出ONNX对（Generate API）标准化的决心。层次科学明了，覆盖广度和建设高度齐飞。
基于此，厂商在开发软件支持中间件的时候就很方便了，比如RyzenAI-SW环境中的python包，和ONNX有关的有：
其中有两个包是没有pypi公网地址的，因为它是本地编译安装的，它们是onnxruntime-genai-directml-ryzenai，onnxruntime-vitisai。
顾名思义，onnxruntime-genai-directml-ryzenai就是一个ONNX runtime的execution provider，它是面向Generate API运行时的（而不是面向一般化的ONNX运行时的），它拓展的是DirectML接口（所以是面向GPU加速的执行器），并且最后的ryzenai后缀说明这是非公版的，是DirectML接口体系下的AMD RyzenAI custom operation hook的实现（也就是并非走的公版的DirectML流程，会适配所有的GPU，而仅适应AMD自家的GPU）。
并且，虽然上面没有列出，但与之对应的，是onnxruntime-genai，onnxruntime-genai-directml，onnxruntime-genai-cuda等这些公版的Python包。放在一起大家就明白了，其实这就是ONNX体系定义的execution providers。
至于onnxruntime-vitisai，想必是ONNX普通运行时的VitisAI execution provider的实现了。
Windows AI相关
Windows关于AI一直在造概念，更烦人的是这些概念还不断在换名字。所以我懒得导论了，直接多甩点连接就好了。
Phi Silica
直接看官方的说明吧。
Phi Silica is a local language model that you can integrate into your Windows apps using Windows AI Foundry.
可以说，Windows正是造出了Phi Silica这个本地语言模型，才有决心和底气推出这一整套Windows AI和Windows Copilot PC概念的，具体参见：
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/apis/phi-silica
Windows AI Foundry
它之前是叫Windows Copilot Runtime，但过于抽象和不符合实际，最近才改成了Windows AI Foundry。
这个更多是营销层面的整合包装，并非开发体系上的划分，所以随便改，我不在意。就是一些Windows
AI概念和Windows新推的Phi Silica本地语言模型整合后得到的一个营销话术。具体参见：
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/overview
Windows AI APIs
它之前是叫Windows Copilot Runtime APIs，也是最近才改成了Windows AI APIs。
当然我的确支持Windows AI这个销售概念，它比Windows Copilot Runtime更简单更包容，并且和有硬件指向的Copilot概念有了更大的区分。具体参见：
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/apis
Windows ML
这终于是个开发体系上的概念了。
Windows ML我理解就是Windows Runtime关于机器学习的所有顶层聚集点。它曾经只是是DirectML的前端，现在经过ONNX拓展后，它成为了Windows上所有机器学习执行框架的前端，并主要通过ONNX格式和框架来实现互通。
网址的细节也体现了些有趣的道道——现在它是the new windows ml了，而不只是the windows ml了。具体参见：
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/new-windows-ml/overview
DirectML
这是最核心的Windows ML的概念了。
它从DirectX中分设而来。联系Direct3D、DirectDraw等组件可知，它在DirectX体系中负责机器学习的实现和运行。你可以把它看做Windows ML的（一个）后端。
当然，因为它是属于Windows系统的公版的general的执行组件，所以在它之下还可以由底层的驱动来进行拓展和分化，于是便有了前面提到的，ONNX的ROCm、CUDA、VitisAI等具体的execution provider的实现。具体参见：
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/directml/dml
后话
说了那么多，大家应该更多想立马上手体验一下Windows AI的最新成果，但如何体验呢？
通常我们会想到直接安装开发版的Windows，这当然更完整，但太折腾了。
其实大家可以直接点，一键安装Windows商店提供的AI Dev Gallery，就能瞬间体验Window吹的AI概念和功能了！
AI Dev Gallery
具体参见：
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/ai-dev-gallery
安装以后，打开，直接先去下载几个模型（当然都是Phi）。你可以选择GPU版本的和CPU版本的，如下：
然后你就可以在Samples选项卡体验了。比如体验它提供的文本总结功能：
注意，目前Phi提供的本地版本只有GPU和CPU，并没有看到NPU的版本（可能因为我的电脑不符合要求而不显示下载链接）。
此外，如果你选择WCR版本的Phi Silica，它是基于云端的，需要联网执行，而且对Windows版本和Windows Copilot PC认证有要求：
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