AI移动智能终端蓝皮书（2018年）_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、趋势、关键功能领域、测评体系、存在问题与挑战，以及未来展望，为行业提供参考。

主要观点

• AI与移动终端融合：AI技术的快速发展使得AI功能逐渐成为移动智能终端的重要组成部分，从芯片、操作系统到应用生态，形成完整的产业链。
• AI Phone概念提出：继功能机和智能手机之后，首次提出“AI Phone”的概念，强调AI对用户体验的提升和对终端功能的智能化改造。
• AI技术赋能：AI技术在音频、图像、视频、系统性能管理等方面，为移动终端带来了更直接、更自然、更聪明的交互体验。
• 生态与开放性：AI生态布局仍需深入，端侧与云端功能需深度融合，基础和共性能力需统一开放，以推动行业健康发展。
• 5G与AI协同发展：5G技术的普及为AI移动智能终端的发展提供了新的机遇，其高速率、低时延、高可靠等特性为AI功能的实现提供了更好的网络支持。

关键信息

一、AI移动智能终端的产业现状和发展趋势

• 发展历程：从功能机时代到智能手机时代，再到AI移动智能终端时代，AI逐渐成为终端的重要能力。
• AI发展动因：行业巨头整合资源，技术与算法进步，以及云计算和大数据的快速发展，为AI在终端上的应用提供了基础。
• AI市场趋势：AI移动智能终端的市场占比逐年提升，预计2020年全球AI手机出货量将达13.3亿部，占比约52.1%；中国AI手机出货量预计达3.63亿部，占比约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，如高通的Snapdragon 845和华为的麒麟970，提升AI处理能力。
• 系统能力：华为、小米、OPPO、vivo、三星等企业构建开放平台，支持开发者进行AI应用开发，推动AI生态发展。
• AI平台：华为HiAI、小米MACE、OPPO ARunit等平台，为AI应用的开发提供了丰富的工具和资源支持。

三、AI移动智能终端的关键功能领域

• 音频领域：

  • 语音识别：基于LSTM等算法，支持语音转写和关键词检测，提升交互效率。
  • 语义识别：包括领域分类、意图检测、语义槽填充，实现智能对话。
  • 语音合成：将文本转化为语音，提升人机交互体验。
  • 语音唤醒：通过低功耗技术实现语音指令的快速响应，如“Hey Siri”和“Hi Bixby”。
  • 声纹识别：通过语音信号识别说话人身份，用于安全验证。
  • 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，提升语音信息的识别能力。

• 图像和视频领域：

  • 人脸识别：结合人脸检测、三维角度检测、活体检测等技术，提升安全性和识别准确性。
  • 物品和场景识别：识别图像或视频中的物体和场景，应用于拍照、购物等场景。
  • AI拍照：通过场景识别和人像美化技术，优化拍摄效果，实现个性化拍照体验。
  • 图像边缘提取：用于图像处理和计算机视觉，提升图像质量。
  • 文字识别：用于拍照翻译、文档识别等，提升信息提取效率。

• 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，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

• 基于测试数据的性能评测：通过具体指标（如WER、CER、MOS等）对AI功能进行量化评估。
• 基于场景的典型评测：评估AI功能在不同使用场景下的表现。
• 系统级芯片（SoC）评测：分析SoC在AI处理中的性能表现。
• AI领域基准测试：提供AI功能的统一测试标准，促进行业规范化。

五、存在问题和挑战

• 安全领域挑战：用户隐私、数据安全、场景安全盲点等问题日益凸显。
• AI生态问题：端侧与云端功能融合不足，基础能力开放不统一，用户对AI的认知仍需提升。

六、未来展望

• AI应用融合系统设备：AI与终端设备深度融合，打造全新的AI生态。
• AI技术融合前沿科技：AI技术与AR、VR、IoT等技术结合，落地更多应用场景。
• AI算法融合垂直领域：在不同行业和场景中，AI算法将创造新的机会，推动智能化进程。

总结

AI移动智能终端正逐步成为移动互联网的重要入口，其通过提升交互效率、优化用户体验、实现个性化服务，推动整个终端行业向智能化方向发展。然而，AI生态仍需进一步完善，安全、隐私、资源分配等问题仍需解决。随着技术的不断成熟和生态的逐步开放，AI移动智能终端将在未来迎来更广泛的应用和更高的市场占有率。