人工智能技术赋能移动终端产业发展

杨利霞

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人工智能技术赋能移动终端产业发展

% i9 h/ \+ }  k7 ]6 x/ B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
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
0 Z8 p$ E4 M( Y9 f3 t* K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
- t& e( i  j. g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
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、
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
" O6 _2 i% n, v4 q) Y& I" j( y智能终端出货，人工智能赋能移动终端进入高速发展期。
人工智能关键技术发展态势良好
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
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
+ v* j) }+ [* D+ 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。
. q, L6 y( f6 [: F) N 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
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
' ]/ Q( J6 [7 h( a1 {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
& j8 }3 G1 j! ]4 ]/ d9 B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
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 {: x$ N* j, G& u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
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
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
  `8 Z+ Y5 j7 O+ U4 d提出 SqueezeNet、MobileNet、Shuf-fleNet、Xception 等轻量化模型，设计高效的网络计算方式，
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。
5 b" D4 C* w4 t5 a( x3 p 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
5 X/ M; b5 c1 @4 Y4 g0 G% ]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
2 F5 k* Z* J% S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
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
9 N/ b7 |1 M: P0 b7 f- Z" }0 g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
' T5 R: R7 D4 u! w+ j" W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
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
/ m/ U3 e$ t. \* c. F0 ?4 f+ ?/ L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。