中国信通院_2018年AI移动智能终端蓝皮书_60页_21mb

AI移动智能终端蓝皮书（2018年）总结

核心内容

AI移动智能终端是人工智能与移动设备深度融合的产物，其发展受到技术进步、市场需求和生态构建的共同推动。蓝皮书从移动终端的发展历程、AI定义、市场趋势、关键功能、测评体系及存在的问题等方面，全面分析了AI移动智能终端的现状和未来方向。

主要观点

1. AI移动智能终端的定义：

   • 更直接的服务，即更快捷：AI手机能够精准识别用户需求并提供服务，无需用户反复选择APP。
   • 更自然的交互，即更温暖：通过语音、拍摄等方式，提供更加自然、人性化的交互体验。
   • 更聪明的助手，即更懂你：AI能够通过学习不断升级，自动匹配用户需求并执行任务。

2. AI移动智能终端的发展趋势：

   • 随着AI技术的发展，手机逐渐从功能机、智能机向AI手机过渡。
   • 2018年之后，AI功能已成为旗舰机型的主要卖点。
   • 5G技术的普及将为AI移动智能终端的发展提供强大动力。

3. AI移动智能终端的市场表现：

   • 全球手机出货量在2017年首次出现下滑，AI手机有望带动市场增长。
   • 中国AI手机市场增长速度高于全球平均水平，预计2020年AI手机将占66.8%的市场份额。

4. AI移动智能终端的关键功能领域：

   • 音频领域：包括语音识别、语义识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别和富信息检测与识别。
   • 图像和视频领域：包括人脸识别、物品和场景识别、AI拍照、图像边缘提取和文字识别。
   • 整机性能管理：包括终端能耗智能管理、系统内部资源智能感知分配。

关键信息

音频领域

• 语音识别：使用LSTM等技术，准确率和效率显著提升。
• 语义识别：包括领域分类、意图检测和语义槽填充，为智能助手提供支持。
• 语音合成：分为文本语音合成、声音转换和歌曲合成，提升语音交互体验。
• 语音唤醒：通过低功耗技术实现即时响应，如“Hey Siri”和“Hi Bixby”。
• 声纹识别：用于身份验证，分为确认和辨认两种任务，技术指标包括准确率和错误率。
• 富信息检测与识别：识别语音中的内容、说话人信息和语种信息，用于情感识别和场景检测。

图像和视频领域

• 人脸识别：包括人脸检测、人脸识别、人脸属性检测和活体检测。
• 物品和场景识别：用于相册分类、购物和AI拍照，识别场景和物体。
• AI拍照：通过场景识别和人脸识别技术优化拍摄效果，实现人像美化。
• 图像边缘提取：用于识别图像中的显著变化，是美颜和图像处理的基础。
• 文字识别：广泛应用于拍照翻译、文档处理和信息提取。

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，如谷歌的“自适应电池”。
• 系统内部资源智能感知分配：通过AI学习用户行为，智能分配内存和CPU资源，提升系统流畅度。

存在的问题和挑战

1. 安全挑战：

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

2. AI生态布局：

   • 端侧和云端功能需深度融合。
   • 基础和共性能力需统一开放。
   • 市场和用户认知需不断培育。

未来展望

1. AI应用融合系统设备：打造全新生态，推动AI服务的普及。
2. AI技术融合前沿科技：落地全新场景，如AR、自动驾驶等。
3. AI算法融合垂直领域：创造全新机会，如智能家居、医疗健康等。

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运算性能。
• 系统能力：华为HiAI、小米MACE、OPPO ARunit等平台开放AI能力，促进生态发展。

总结

AI移动智能终端正逐步成为智能手机的新形态，其通过语音、图像等技术提升用户体验和交互效率，同时推动整机性能管理的智能化。随着AI生态的逐步完善，AI手机将带来更丰富的应用场景和更高的市场占有率。然而，AI终端仍面临安全、隐私和生态融合等挑战，需要行业共同努力推动其健康发展。