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

本蓝皮书由中国信息通信研究院泰尔终端实验室联合多家企业共同发布，旨在梳理AI移动智能终端的发展现状与未来趋势，分析其关键技术领域，探讨当前存在的问题与挑战，并提出行业发展的建议。蓝皮书指出，AI技术正在深度赋能移动智能终端，推动其从“功能机”到“智能机”，再到“AI手机”的演进。

主要观点

1. AI移动智能终端的定义
   AI移动智能终端是指通过集成人工智能算法，实现更直接的服务、更自然的交互、更聪明的助手，从而提升用户体验和终端智能化水平。

2. AI移动智能终端的发展趋势
   AI技术的快速进步推动了AI在移动终端上的广泛应用，如语音识别、图像处理、系统优化等。随着5G技术的普及，AI移动智能终端将获得更大的发展空间。

3. AI技术对移动终端的赋能
   AI技术不仅提升了终端的智能化水平，还通过个性化服务、资源智能管理等方式改善了用户体验。AI使终端从单一的功能工具转变为用户生活的智能助手。

4. AI生态布局与产品战略
   主流终端厂商如华为、小米、OPPO、vivo、三星等，都在积极构建AI生态，通过芯片优化、系统能力开放、AI平台搭建等方式推动AI技术在终端上的应用。

关键信息

1. 移动终端的发展历程

• 功能机时代：以通讯为主，功能单一，缺乏个性化和智能化。
• 移动智能时代：引入触屏和APP，信息处理能力提升，但用户交互仍较为被动。
• AI移动智能终端时代：通过语音、图像、系统优化等AI技术实现更智能、更自然的交互体验，提升终端的使用效率和用户体验。

2. AI移动智能终端的关键功能领域

音频领域

• 语音识别：将语音信号转化为文字，技术指标包括WER、CER、SER、RTF等。
• 语义识别：包括领域分类、意图检测、语义槽填充，提升用户与终端的交互效率。
• 语音合成：将文本转化为自然语音，包括文本语音合成、声音转换、歌曲合成。
• 语音唤醒：通过深度学习模型实现对指定唤醒词的快速响应，提升终端的交互体验。
• 声纹识别：基于语音信号识别说话人身份，分为确认与辨认两种方式。
• 富信息检测与识别：包括情感识别、语种识别、声学场景检测等，丰富AI在终端上的应用。

图像和视频领域

• 人脸识别：通过人脸检测、识别、活体检测等技术实现身份验证，广泛应用于安防、手机解锁等领域。
• 物品和场景识别：识别图像中的物体与场景，用于相册分类、购物推荐、AR等。
• AI拍照：结合场景识别和人脸识别，优化拍摄参数，实现人像美化、场景美化等功能。
• 图像边缘提取：用于图像处理，识别显著的亮度变化，提升图像质量。
• 文字识别：用于提取文本信息，广泛应用于拍照翻译、文档识别等领域。

整机性能管理

• 终端能耗智能管理：通过AI优化电池使用，提升续航能力。
• 系统内部资源智能感知分配：基于用户行为预测，实现资源的高效分配，提升系统流畅度和响应速度。

存在的问题与挑战

1. 安全领域

   • 传统安全风险在AI终端上进一步放大。
   • 场景安全盲点逐步融合。
   • 用户隐私数据安全问题凸显。

2. AI生态布局

   • 端侧与云端功能需深度融合。
   • 基础和共性能力需统一开放。
   • 用户对AI终端的认知仍需培育。

未来展望

1. AI应用融合系统设备
   AI将与终端设备深度融合，推动新生态的形成。

2. AI技术融合前沿科技
   AI将与5G、AR、边缘计算等技术结合，落地更多应用场景。

3. AI算法融合垂直领域
   AI算法将在不同行业和场景中发挥更大作用，创造新的商业机会。

结论

AI移动智能终端正在成为新一代智能终端的代表，其发展不仅提升了终端的智能化水平，也推动了整个移动互联网生态的进化。随着AI技术的不断成熟和生态的逐步完善，AI手机将引领新一轮的换机浪潮，为用户提供更便捷、更智能的使用体验。然而，AI生态的发展仍面临诸多挑战，需要行业共同努力推动其规范化与可持续发展。