数学建模社区-数学中国

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

9 M- N! p: J/ i2 u1 ]# D
人工智能技术赋能移动终端产业发展

  P. E3 k" z7 l) K5 e
& b3 s+ U$ }" F! Q( w$ w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. T4 O0 E  ~7 N4 P. ^
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$ p) w1 h1 X2 l+ l; m4 K# Z
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2 h3 K9 n0 d! }& y
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
7 f' e3 {1 Y' ^5 G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、
3 G0 i) l( Y2 I& N* d. P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 5G
! W3 @# z1 n2 R- z( `1 a% u7 s智能终端出货，人工智能赋能移动终端进入高速发展期。
! \; p3 {' d9 ~, L' h" M 人工智能关键技术发展态势良好
1 k3 @8 e+ s% U" \, P. p# e/ ^ 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
7 n5 O  J0 ?) o: A8 w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/ w, v( j6 U: ~9 t* e& Y% q2 W" z
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。! D' ]( V. J. x9 ?; d
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) ^3 E) O; U+ _$ Z2 t
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* I" W) [7 v' B5 x" e" t
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、ResNet
+ B# `+ g/ o; j3 ]% ?9 k* \. d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
! U" A$ \% J2 }% @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+ w3 @* P+ ]4 B! {! h
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
/ J8 R7 Z5 A9 `* ?, v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
+ @) o$ M; s) d6 A% x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
- a% h; j+ C5 f+ P提出 SqueezeNet、MobileNet、Shuf-fleNet、Xception 等轻量化模型，设计高效的网络计算方式，' ]7 ?3 N1 `) o9 y- s
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。
: }, O& ~3 `7 l# U/ w+ `  y 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
  v! f& V/ `& R% B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! S% q4 f5 ~6 X& v% l0 I4 C0 y
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
% Z7 R: a; E4 _- H6 Y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+ x$ q( j- x+ x1 a! A& m" L
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! z# e/ k' F  d" n( d' S- a# k
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
" U9 J9 D  }) T* Y. ]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% S4 {3 p4 X) u% [! @' r( R
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! `: P- E8 M; F) Z% `
图谱来提高识别准确率。

0 L% A5 A+ E* T5 U( n( _, `6 Z: d) z1 a+ G: S! S/ f3 h2 y
# \, a9 f- x/ R! K  w$ V9 r0 E

人工智能技术赋能移动终端产业发展_中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所__李论.pdf

114.44 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点



欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5