AI移动智能终端蓝皮书_60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发布，联合多家行业领先企业共同完成。报告全面分析了AI移动智能终端的产业现状、发展趋势、产品与生态战略、关键功能领域、测评体系、存在问题与挑战以及未来展望，旨在推动AI移动智能终端产业的良性发展，为终端厂商、开发者、消费者提供参考。

主要观点

1. AI移动智能终端的定义：

   • AI移动智能终端通过AI技术，为用户提供更直接的服务、更自然的交互、更聪明的助手，提升用户体验。
   • AI技术通过摄像头、语音等方式，使手机更懂用户需求，实现个性化服务。

2. 移动终端的发展历程：

   • 功能机时代：手机功能简单，主要满足通信需求，应用生态尚未建立。
   • 移动智能时代：智能手机普及，操作系统和应用生态逐步形成，信息输入效率大幅提升。
   • AI移动智能终端时代：AI技术在终端上广泛应用，成为提升用户体验和优化交互的关键。

3. AI技术发展的内在动因：

   • 行业巨头整合资源，推动AI技术发展。
   • 技术与算法的进步，提升AI处理效率和成本效益。
   • 云计算和大数据的快速发展，为AI提供丰富的训练数据。

4. AI生态布局与产品战略：

   • 芯片厂商（如高通、华为）推出专用AI芯片，提升终端AI性能。
   • 终端厂商（如华为、小米、OPPO、vivo、三星）构建开放AI平台，推动AI应用生态发展。
   • 通过开源、API开放、工具支持等方式，吸引开发者参与AI应用的开发与创新。

关键信息

AI移动智能终端的市场分析

• 全球手机出货量在2017年首次出现下滑，但AI手机的市场份额持续增长。
• 预计到2020年，全球AI手机出货量将达13.3亿部，占总出货量的52.1%。
• 中国AI手机市场增长更快，预计2020年出货量为3.63亿部，占手机出货量的66.8%。

AI移动智能终端的关键功能领域

1. 音频领域

• 语音识别：包括语音转写、关键词检测，技术指标包括WER、CER、SER、RTF等。
• 语义识别：分为领域分类、意图检测、语义槽填充，提升人机交互智能化。
• 语音合成：将文本转化为自然语音，技术指标包括MOS。
• 语音唤醒：通过低功耗唤醒词识别技术，实现快速响应。
• 声纹识别：用于身份识别，技术指标包括准确率、错误率等。
• 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。

2. 图像和视频领域

• 人脸识别：包括人脸检测、三维角度检测、活体检测等。
• 物品和场景识别：识别图片或视频中的物体和场景，用于相册整理、购物推荐等。
• AI拍照：包括人像美化、场景美化、背景虚化等技术。
• 图像边缘提取：用于图像处理和计算机视觉，辅助美颜等应用。
• 文字识别：用于拍照翻译、文档识别等场景。

3. 整机性能管理

• 终端能耗智能管理：通过AI预测用户行为，优化后台进程，降低能耗。
• 系统内部资源智能感知分配：通过AI分析资源使用情况，提升系统流畅度。

AI移动智能终端的测评体系

• 包括基于测试数据的性能评测、基于场景的典型评测、系统级芯片评测、AI领域基准测试。
• 测评体系旨在促进行业规范发展，推动AI技术的标准化和可衡量性。

存在的问题和挑战

• 安全挑战：AI终端面临隐私保护、数据安全等新问题。
• 生态挑战：AI生态布局尚不统一，端侧与云端功能融合不足。
• 用户认知：用户对AI终端的理解和使用尚需进一步培养。

未来展望

• AI应用将与系统设备融合，打造全新生态。
• AI技术将与前沿科技结合，落地更多应用场景。
• AI算法将与垂直领域结合，创造新的商业机会。

总结

AI移动智能终端正在快速普及，其在音频、图像、性能管理等方面展现出强大的能力，能够提升用户体验和交互效率。然而，AI生态仍需完善，安全和隐私问题亟待解决。未来，随着AI技术的不断成熟和生态的逐步开放，AI移动智能终端将成为推动智能互联网发展的关键入口，带来新一轮的换机需求与市场机遇。