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标题: 人工智能技术赋能移动终端产业发展 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2020-11-4 15:26
标题: 人工智能技术赋能移动终端产业发展
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人工智能技术赋能移动终端产业发展
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3 G9 I7 r' j( [" b/ r0 ^4 g( h* y近年来，人工智能技术水平不断提高，应用服务全方位加速落地，对促进经济发展、提高管
2 P: e% s% }, b! z: K! v理效率、改善生活质量具有关键作用。国务院在 2017 年印发的《新一代人工智能发展规划》中
  e0 l3 C0 {3 u5 f明确提出，加快智能终端核心技术和产品研发，发展新一代智能手机、车载终端、可穿戴设备等8 x4 g8 }% }* n- S9 Y0 u
产品形态和应用服务，在 2020 年 3 月人工智能又被列为新基建重点发展领域之一。当前，人工9 Z! m% @7 P. ~
智能从计算机视觉、自然语言处理、语音处理等维度全方面推进智能手机、智慧家居、智能车载、
% M5 O: s2 H- I5 q' M+ O智能可穿戴、智能机器人等领域移动终端的发展，据 IDC 预测，2020 年中国将有接近 1 亿部 5G2 }7 F) A1 a; g: z+ ~
智能终端出货，人工智能赋能移动终端进入高速发展期。
1 v2 h; n5 |) c& Z- I 人工智能关键技术发展态势良好
( J( y" E2 t- F6 F0 u8 s# { 人工智能技术迎来第三次浪潮，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等研
) ~2 H0 O+ W. Y8 m% r  I/ `7 t究领域相继取得突破性进展，在图像分类识别准确率、语音合成自然度等方面已超过人类平均水8 a: f+ x$ Q! U5 n0 w( D) j
平，推动人工智能从实验室走向商业化，赋能移动终端实现智能化、多样化、个性化。
2 E3 T: v  N) D% w: x  s# P 计算机视觉技术已相对成熟，深度学习模型压缩推动移动智能终端发展。计算机视觉技术根
9 x) Y: G: T, }0 B3 k据业务场景可分为图像分类、目标检测、行为检测、语义分割、三维处理、图像生成、视频分类0 _5 n* Q# @8 e0 X" q! i
等细分领域，在 2012 年 Hinton 团队提出深度神经网络模型 AlexNet 后，VGG、GoogLeNet、ResNet3 [% w$ w6 l" Y1 c! o4 q( N
等模型不断提高图像识别准确率，ImageNet 分类 top-5 准确率已超过人眼识别水平。近年来，我
. r+ u1 n# m6 A* l9 G1 k国在计算机视觉技术创新方面占据全球主导地位，在 2019COCO 常见物体识别图像识别挑战赛
7 V2 |/ p# L! }" O+ f中，旷视拿下物体检测、人体关键点和全景分割三项第一，获得 COCO 三连冠，在 2019 图像识* a' v: e: U4 S/ U& Q
别竞赛 WebVision 中，阿里 AI 以 82.54%的识别准确率获得冠军，将万物识别领域的历史纪录提; E, e# a. l( \  Y/ Z
升了 3 个百分点。同时，面对模型存储和预测速度的博弈问题，斯坦福、谷歌、旷视等企业相继9 p8 I0 J4 s5 }4 e6 z# I
提出 SqueezeNet、MobileNet、Shuf-fleNet、Xception 等轻量化模型，设计高效的网络计算方式，
+ X) K+ Z3 I: p- a在网络参数减少的同时减少性能损失，加速人工智能模型在移动终端的部署应用。2 h+ w+ q" y, j; |  g% Q
自然语言处理技术在行业中应用广泛，覆盖文本翻译、情感分析、意图分析、智能问答、智
7 l8 r/ z3 B( ^8 @6 `6 z0 l; [" x能对话、敏感词检索等场景。随着人工智能进入第三次发展浪潮，RNN、GRU、LSTM 等模型相
5 q; U% \" h! l5 p继出现，在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得一定进展，谷歌于 2018 年 10 月提出 BERT
- Y3 q8 Y- `. h0 Z0 |0 ~预训练语言模型，创新提出了有效的无监督预训练任务，从而使得模型能够从无标注语料中获得
3 @; j% Z$ [+ G9 f通用的语言建模能力，在其基础上拓展的 XLNET、RoBERTa、ALBERT、BioBERT 等模型分别
8 W1 ?+ q2 N; v# i' s有不同维度的提升。我国的百度、腾讯、阿里等企业成为推动自然语言处理技术发展的主力，提6 h2 R! K; P# Q3 s! ~
出了包括基于对抗学习的降噪技术、多领域对话行为与文本同步生成、关系型图注意力网络、利
) S* O, A+ ^, X( {8 U用结构化信息进行知识蒸馏等创新技术和理念，但科技、医疗等领域仍需组织专家建立专业知识
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图谱来提高识别准确率。
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