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移动端智能AI设备发展趋势分析

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2019-03-29 08:11

随着互联网的不断发展，越来越多的智能设备出现在我们的生活之中，而今天我们就一起来了解一下，关于移动端智能AI设备的一些发展趋势，下面就开始今天的主要内容吧。

移动端智能AI设备发展趋势分析

关于智能终端设备

相信拥有一台真正可以依赖、可以帮助我们处理日常任务的智能终端设备是每一个人的梦想，这也是很多企业的产品目标。那么在吴琨看来，在未来，智能终端设备会是什么样的?出现哪些发展趋势呢?

在吴琨看来，智能终端设备可以分为这么几类，一类是 IoT(物联网)设备，这些设备的特点是可以连入小范围的局域网，然后通过某个中央枢纽节点路由到广域网。IoT 的设备只需要完成一些简单交互和功能，所以终端运算能力、存储能力和智能程度比较低，交互方式应该以简单语音指令为主。

二类是特定领域的智能设备，如服务机器人、智能音箱等。这类设备一般都有触屏，所以需要有更为复杂的交互，除了语音识别外，还需要对话管理、语义理解、图像识别方面的技术应用。所以，对软硬件的要求也会比较高，需要终端有较强的运算能力。

三类是平台化的智能服务加上具有中等运算能力的终端设备。例如将大型游戏的运算从终端转移到云端，然后将数据传回终端。这类终端也需要承担部分运算以便弥补网络设施带来的延迟，但相对来说，会比 IoT 要更为强大。

关于人机交互

真正的人机交互的话题更多的是哲学层面的。如果要实现人和人一样的人机交互，那么看起来通用人工智能是必不可少的前提。

目前学术界有诸多观点，吴琨比较看好的是三个条件：一是比目前数据量更大、全且完整的海量无结构数据;二是比目前计算能力强得多的计算机;三是比目前网络结构更为复杂但通用的更趋近于人脑的神经网络。然后我们就可以尝试去让计算机从数据中自己发现知识、学习知识。不过，目前这些条件都不满足。因此，我们还是应该脚踏实地，从具体业务、需求出发，走出一条 AI 实践、AI 落地的路，从许许多多这样的路中，总结归纳出更好的方法论，为实现远期目标做有效积累。

机器学习将向终端转移?

近年来，机器学习特别是深度学习的模型推演，逐渐出现了从云端向终端迁移的趋势。但终端机器学习取代云端机器学习会成为未来的趋势吗?

吴琨认为，出现这一现象主要有这几个原因：先是终端硬件计算能力的提升，特别是专门用于神经网络计算的 AI 芯片逐渐成为中设备的标配。二是行业对数据保护和用户隐私的重视，使得非必要数据可以不必通过上传到服务器就能服务用户。三是终端计算可以规避网络延迟和无网弱网情况，使得服务的体验更好。四是科技的发展使得 AI 工程技术人员能够更有效的利用数据来达到同样的服务效果，使得终端计算的可行性也进一步提高。

但吴琨认为，尽管如此，终端机器学习未必会取代云端计算成为主流。因为两者的场景和特点不尽相同。在对数据规模大、模型复杂，同时对模型效果要求高的场景，还是需要云端来支持。所以应该会出现计算资源划分更合理，云端计算和终端计算各得其所的局面。

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