2018年-数据局_中国信通院：2018年AI移动智能终端蓝皮书_62页_20mb

AI移动智能终端蓝皮书（2018年）总结

核心内容

AI移动智能终端是人工智能技术与移动终端深度融合的产物，它通过语音、图像、系统优化等技术提升用户体验，推动移动终端向智能化、个性化发展。本蓝皮书系统分析了AI移动智能终端的产业现状、发展趋势、关键功能领域、测评体系、存在问题和未来展望，旨在为行业提供发展指引。

主要观点

1. AI移动智能终端定义
   AI移动智能终端强调更直接的服务、更自然的交互和更聪明的助手。它通过语音、图像等多模态交互方式，结合AI算法，为用户提供更加智能化、个性化的服务体验。

2. AI技术发展的内在动因

   • 人工智能技术的快速发展，为移动终端带来了新的机遇。
   • 5G的普及为AI移动智能终端的性能提升和应用场景扩展提供了基础。
   • 用户对智能化、个性化体验的需求不断增长，推动AI在终端上的应用。

3. AI移动智能终端的发展趋势

   • AI技术将逐步成为移动终端的核心能力。
   • 随着AI生态的完善，AI终端的市场份额将显著增长。
   • AI与5G、物联网、AR/VR等前沿技术结合，推动全新场景和应用的出现。

关键信息

一、AI移动智能终端的产业现状和发展趋势

• 2015年以来，AI技术在终端领域迅速发展，2017年起，各大厂商将AI作为旗舰机的重要卖点。
• 2018年，主流厂商已广泛引入AI技术，推动AI终端市场增长。
• 5G技术的快速发展为AI终端的普及提供了基础，推动了“连接一切”的愿景。

二、AI移动智能终端的产品与生态战略

• 芯片能力：高通和华为等企业推出专用AI芯片，提升AI运算能力。
• 系统能力：华为、小米、OPPO、vivo、三星等企业构建AI开放平台，支持开发者更便捷地开发AI应用。
• 生态布局：AI生态正在逐步完善，端侧和云端功能深度融合，推动终端智能化发展。

三、AI移动智能终端的关键功能领域

1. 音频领域

• 语音识别：利用LSTM等算法实现语音转文字，广泛应用于各种场景。
• 语义识别：包括意图检测、语义槽填充，用于自然语言处理。
• 语音合成：将文本转换为语音，提升人机交互的自然度。
• 语音唤醒：通过深度学习实现低功耗的语音指令响应。
• 声纹识别：通过语音特征判断用户身份，用于安全认证。
• 富信息检测与识别：识别语音中的情感、语种、场景等信息。

2. 图像和视频领域

• 人脸识别：包括人脸检测、三维角度识别、活体检测等，用于身份认证和安全防护。
• 物品和场景识别：识别图片或视频中的物体和场景，用于智能拍照和购物推荐。
• AI拍照：通过场景识别、人像美化、背景虚化等技术，提升拍摄体验。
• 图像边缘提取：用于图像处理，识别显著变化点。
• 文字识别：提取文本信息，用于拍照翻译、文档处理等。

3. 整机性能管理

• 终端能耗智能管理：通过AI优化系统资源，提升电池使用效率。
• 系统内部资源智能感知分配：通过学习用户行为，智能分配内存和CPU资源，提升系统流畅度。

四、AI移动智能终端测评体系

• 基于测试数据的性能评测：关注AI功能的准确性、效率和稳定性。
• 基于场景的典型评测：评估AI在实际应用中的表现。
• 系统级芯片(SoC)典型评测：分析芯片在AI处理中的性能表现。
• AI领域基准测试：提供统一的评测标准，推动行业规范发展。

五、AI移动智能终端存在问题和挑战

• 安全挑战：传统安全风险在AI终端上将进一步放大，场景安全盲点和隐私数据安全问题凸显。
• AI生态布局：端侧与云端功能尚未完全融合，基础能力开放程度不统一，用户认知仍需培养。
• 技术挑战：AI技术在终端上的应用仍面临算法优化、资源分配、数据隐私等问题。

六、AI移动智能终端及生态未来展望

• AI应用融合系统设备：推动全新生态形成，如智能助手、智能拍照等。
• AI技术融合前沿科技：与5G、AR/VR等技术结合，创造全新应用场景。
• AI算法融合垂直领域：在特定行业应用中，AI将创造更多机会和价值。

总结

AI移动智能终端正在迅速发展，其核心在于通过AI技术提升用户体验、优化系统性能，并推动移动终端的智能化进程。随着AI生态的不断完善，AI终端将在多个领域广泛应用，为用户带来更自然、更智能的交互体验。然而，AI终端仍面临安全、生态布局、技术成熟度等方面的挑战，需要行业共同努力，推动其健康发展。