2018年AI移动智能终端蓝皮书-信通院-2018.07-62页-20mb

AI移动智能终端蓝皮书（2018年）总结

核心内容

AI移动智能终端是指通过人工智能技术，实现更直接的服务、更自然的交互、更聪明的助手，从而提升用户体验的移动智能终端。随着AI技术的快速发展，AI与移动终端的结合成为趋势，推动了终端产业的升级和转型。蓝皮书全面分析了AI移动智能终端的产业现状、发展趋势、关键功能、测评体系以及面临的挑战和未来展望。

主要观点

1. AI技术赋能终端行业：AI技术的引入，使得移动终端在音频、图像、系统管理等方面实现智能化，提升用户体验和终端性能。
2. AI生态布局的重要性：AI技术的发展不仅需要硬件支持，还需要软件和生态系统的协同推进，以实现全面的AI应用。
3. 用户需求与个性化服务：AI终端能够通过学习用户行为，提供个性化服务，满足用户在不同场景下的多样化需求。
4. 技术挑战与安全问题：AI移动终端在提升用户体验的同时，也带来了隐私、安全和生态兼容性等新问题。
5. 未来趋势与市场前景：随着5G、AI算法、芯片技术的不断进步，AI移动智能终端市场将呈现快速增长趋势，成为新的产业增长点。

关键信息

一、AI移动智能终端的产业现状和发展趋势

• 移动终端发展历程：从功能机到智能机，再到AI手机，终端形态不断进化。
• AI技术应用：AI在终端上的应用主要体现在语音识别、图像处理、系统优化等方面。
• 市场增长预测：预计到2020年，全球AI手机出货量将占手机总出货量的52.1%，中国AI手机占比将达66.8%。

二、AI移动智能终端的产品与生态战略

• 芯片能力：高通、华为等厂商推出专用AI芯片，提升AI性能与效率。
• 系统能力：华为、小米、OPPO、vivo、三星等企业构建AI开放平台，推动AI应用生态发展。
• 开源与合作：企业通过开源、合作与创新，推动AI技术在移动端的普及。

三、AI移动智能终端的关键功能领域

• 音频领域：

  • 语音识别：通过LSTM等算法，实现语音转文字，应用广泛。
  • 语义识别：包括意图检测、槽填充等，提升自然语言处理能力。
  • 语音合成：将文本转化为自然语音，提升交互体验。
  • 语音唤醒：通过关键词检测，实现智能终端的快速响应。
  • 声纹识别：用于身份验证，提升安全性。
  • 富信息检测与识别：识别语音中的情感、语种等信息，提升识别的智能化程度。

• 图像和视频领域：

  • 人脸识别：包括人脸检测、活体检测、三维角度检测等，广泛用于安全和智能终端。
  • 物品和场景识别：用于相册整理、购物推荐、智能拍照等场景。
  • AI拍照：结合场景识别和人像美化，提升拍照效果。
  • 图像边缘提取：用于图像处理，提高图像质量。
  • 文字识别：广泛应用于翻译、文档识别等场景。

• 整机性能管理：

  • 终端能耗智能管理：通过AI技术优化电池使用，提升续航能力。
  • 系统内部资源智能感知分配：通过学习用户行为，优化资源分配，提升系统流畅度。

四、AI移动智能终端测评体系

• 性能评测：基于测试数据，评估AI终端的运行效率和性能表现。
• 典型场景评测：在不同使用场景下测试AI终端的性能表现。
• 系统级芯片评测：对SoC进行评测，评估其AI处理能力。
• AI领域基准测试：建立统一的AI性能评估标准，促进技术发展和市场规范。

五、AI移动智能终端存在问题和挑战

• 安全挑战：AI技术的引入带来了隐私数据、安全盲点、传统安全风险等新问题。
• 生态布局：AI终端的生态建设仍需加强，端侧与云端功能需深度融合。
• 用户认知：用户对AI终端的认知和接受度仍需提升，市场培育尚需时间。

六、AI移动智能终端及生态未来展望

• AI应用融合系统设备：AI技术将与终端设备深度融合，打造全新的生态体系。
• AI技术融合前沿科技：AI与5G、AR、VR等前沿技术结合，实现更丰富的应用场景。
• AI算法融合垂直领域：AI算法在特定领域（如医疗、金融等）将创造新的市场机会。

总结

AI移动智能终端已成为移动终端行业的重要发展方向，通过提升用户体验、优化系统性能、拓展应用场景，推动整个行业的技术进步与市场增长。尽管在安全、生态、用户认知等方面存在挑战，但随着技术的不断成熟与生态的逐步完善，AI移动终端市场将迎来更广阔的发展空间。未来，AI将与5G、AR等技术深度融合，为用户提供更加智能、便捷的服务体验，推动移动互联网进入全新的AI时代。